• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.163-164
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• 2015

본 연구는 특수목적영어분인 해사영어코퍼스의 구축을 목적으로 한다. 구축과정에서 코퍼스 구축에 필요한 대표성과 균형성을 고려하여 네 가지 장르인 학술, 뉴스, 법, 책으로 나누고 각 하위코퍼스를 백만 단어씩 구축하였다. 코퍼스 구축과정에서 웹사이트와 PDF형태의 자료에서 텍스트만을 수집하고 정제하기 위하여 파이썬(Python) 프로그래밍 코딩을 하였고 무료 공개 프로그램도 병행하였다. 앞으로 해사영어코퍼스는 해사영어어휘교육에 필요한 단어목록제공이나 예문 검색 등을 통한 자료중심학습법에 활용될 수 있을 것이다. 또한 본 연구의 코퍼스구축 과정은 다른 분야의 ESP코퍼스 구축에도 응용 될 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.164-168
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• 1998

영어 웹문서를 한국어로 기계번역을 하기 위해서는 웹문서에 있는 HTML 태그들을 처리하여야 한다. 본 논문에서는 웹문서의 태그들을 처리해 주는 태그 관리기를 제안한다. 태그 관리기는 영한기계번역의 대상이 되는 영어 웹문서에서 태그를 분리하고, 번역이 완료된 후에는 분리된 태그들을 올바른 위치에 복원시키는 기능을 갖는다. 태그 관리기는 태그들의 위치정보에 따른 태그들의 분류와 이를 분리하고 복원하는 기능을 가지고 태그의 내용에 따른 문장 분리기능도 가진다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.11
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• pp.27-40
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• 2020

In this paper, we investigate the correlation between the amount of English sentences that Korean English learners (L2ers) are exposed to and their sentence processing patterns by examining what Long Short-Term Memory (LSTM) language models (LMs) can learn about implicit syntactic relationship: that is, the filler-gap dependency. The filler-gap dependency refers to a relationship between a (wh-)filler, which is a wh-phrase like 'what' or 'who' overtly in clause-peripheral position, and its gap in clause-internal position, which is an invisible, empty syntactic position to be filled by the (wh-)filler for proper interpretation. Here to implement L2ers' English learning, we build LSTM LMs that in turn learn a subset of the known restrictions on the filler-gap dependency from English sentences in the L2 corpus that L2ers can potentially encounter in their English learning. Examining LSTM LMs' behaviors on controlled sentences designed with the filler-gap dependency, we show the characteristics of L2ers' sentence processing using the information-theoretic metric of surprisal that quantifies violations of the filler-gap dependency or wh-licensing interaction effects. Furthermore, comparing L2ers' LMs with native speakers' LM in light of processing the filler-gap dependency, we not only note that in their sentence processing both L2ers' LM and native speakers' LM can track abstract syntactic structures involved in the filler-gap dependency, but also show using linear mixed-effects regression models that there exist significant differences between them in processing such a dependency.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.26 no.3
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• pp.323-355
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• 2015

This study examined grapheme-to-phoneme regularity effect among late Korean-English bilinguals by using whole word level task (lexical processing) and two meta-phonological tasks(sub-lexical processing): [1] English word naming task(whole word level), [2] rhyme judgement task(rhyme level), and [3] phoneme deletion task(phoneme level). Forty-three late Korean-English bilinguals participated in all three tasks. In these tasks, participants showed better performance in regular word conditions compared to irregular word conditions, demonstrating a clear English regularity effect. Post-hoc correlational analysis revealed strong correlation between word naming task and rhyme judgement task, which is different from the results reported with English monolinguals. The contradicting results might be due to the relevantly low English proficiency level among late Korean-English bilingual speakers. In conclusion, this study suggests that late Korean-English bilinguals make use of L2 grapheme-to-phoneme conversion (GPC) rule when reading L2 English words.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.1
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• pp.45-56
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• 2015

In this paper, we present a method that can detect context-sensitive word errors and generate correction candidates. Spelling error detection is one of the most widespread research topics, however, the approach proposed in this paper is adjusted for an automated English scoring system. A common strategy in context-sensitive word error detection is using a pre-defined confusion set to generate correction candidates. We automatically generate a confusion set in order to consider the characteristics of sentences written by second-language learners. We define a word error that cannot be detected by a conventional grammar checker because of part-of-speech ambiguity, and propose how to detect the error and generate correction candidates for this kind of error. An experiment is performed on the English writings composed by junior-high school students whose mother tongue is Korean. The f1 value of the proposed method is 70.48%, which shows that our method is promising comparing to the current-state-of-the art.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.12
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• pp.365-370
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• 2021

The current study aims to investigate the relationship between working memory capacity, vocabulary size, and listening competence of Korean EFL (English as a Foreign Language) learners. 30 English education majors from a university in Korea were recruited. The backward digit span and the operation span tasks were used to measure the participants' working memory capacity, while the Listening Vocabulary Level Test (LVLT) and the Michigan English Test (MET) were employed to measure their vocabulary size and listening proficiency in English, respectively. The correlational analyses revealed that the bigger one's working memory storage was, the better the person processed incoming input. However, no statistically significant correlation was found between working memory capacity, English vocabulary size, and listening proficiency, possibly due to the small sample size and the homogeneous subjects.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1298-1301
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• 2013

대화 시스템에서 올바른 대화를 진행하기 위해서는 화자의 대화 의도를 파악하는 것이 중요하다. 특히 영어를 교육하기 위한 영어 교육용 대화 시스템에서는 학습자의 대화 의도 파악 오류가 발생할 경우 영어 교육에 문제가 발생하기 때문에 학습자의 대화 의도를 더욱 정확하게 분석 및 파악하는 것이 중요하다. 대화 패턴이란 시스템 발화에 대응되는 사용자 발화의 규칙적인 연쇄라고 할 수 있다. 대화 패턴 기반 대화 의도 부착 방법은 1) 대화 코퍼스 구축 2) 대화 시나리오에 있는 발화를 대상으로 기본 명사구 청킹(Base NP Chunking)을 하고 중심어(Head Word), 토픽 추적(Topic Tracking)에 의한 대화 패턴을 자동으로 추출한 후, 3) 대화 패턴 수동 검수이다. 대화 패턴 기반 대화 의도 부착 방법은 기본 명사구에 대한 지식만 가지고 있으면 대량으로 구축할 수 있다는 장점이 있다. 99 개의 대화 시나리오를 학습코퍼스로 하고 1 개의 대화 시나리오에 대해 대화턴 성공률을 시물레이션 한 결과 63.64%가 나왔다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.43-49
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• 1999

본 논문에서는 교차언어 문서검색(CLTR: Cross-Language Text Retrieval)에서의 한-영 질의어 변환을 다룬다. 질의어 변환시 영어 대역어 획득과정에서는 다음 두 가지를 고려한다. 첫째, 한국어 질의어를 구성하는 단어가 한가지 개념을 기호화하지만 이에 대응되는 영어 대역어들이 하나 이상인 경우이다. 둘째, 질의어 구성 단어가 둘 이상의 개념들을 기호화하는 다의성을 지닌 경우이다. 전자의 경우는 영어 대역어들이 모두 동일한 개념, 또는 유사한 개념을 나타내므로 그대로 검색에 이용한다 해도 검색 성능을 크게 좌우하지 않지만, 후자의 경우는 모든 개념을 다 검색에 이용하게 되면 정확률(precision)이 크게 떨어지게 된다. 이에 본 연구에서는 개념 선택단계와 선택된 개념의 영어 대역어들에 가중치를 주는 가중치 부가단계로 나누어 질의어 변환을 수행한다. 본 논문의 질의어 변환에서 영어 대역어는 대역사전 대신 다국어 온톨로지인 KAIST 분류어휘표와 한영 음차복원 모듈을 통해 얻어진다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.99-101
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• 2013

규칙 기반의 영한 기계번역을 위해서는 많은 영어 구문 규칙을 구축하고 관리해야 하는데, 이는 매우 많은 노력과 시간을 요구한다. 이 문제에 대한 해결방안으로 본 논문에서는 영어 구문 규칙의 효율적인 관리를 도와주는 도구를 제안한다. 영한 기계번역 시스템의 성능 개선 과정에서 영어 구문 규칙의 검색과 수정이 빈번하게 이루어지는데, 이러한 작업을 쉽게 할 수 있도록 제안하는 도구는 다양한 키를 이용한 규칙 검색과 규칙 수정 기능을 제공한다. 제안하는 도구는 영어 구문 규칙을 관리하는데 필요한 사람의 노력을 줄여 지속적인 영한 기계번역 시스템의 성능 개선 과정을 보다 손쉽게 할 수 있게 할 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.235-242
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• 2002

본 논문은 한영 교차언어 정보검색을 위한 질의 변환 방법과 질의 확장에 대해서 기술하고 있다. 한영 교차언어 정보 검색은 한국어 질의와 관련된 영어 문서를 검색하는 것을 말하며, 한국어 질의를 영어 질의로 변환하는 방법을 사용했다. 이를 위해 한국어 단어들에 대한 영어 대역어들의 공기 정보를 이용하며, 공기 정보로는 상호 정보를 사용했다. 또한 한국어와 영어의 연어 사전을 사용하여 성능을 향상시켰다. 추가적인 검색 성능 향상을 위한 방법으로, 기존 연구에서 많이 사용된 적합성 피드백에 의한 지역적 질의 확장 대신, 영어 워드넷을 확장하여 구축한 한영 이중언어 시소러스를 사용하여 질의 확장을 하는 전역적 질의 확장을 시도하였다. 실험결과, 정확률의 향상보다는 재현율의 향상 정도가 더 컸으며, 긴 질의보다 짧은 질의를 확장한 경우가 성능이 높았다.