• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.163-167
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• 1994

본 논문에서는 한국어 문장을 입력으로 받아 영어문장을 생성해 내는 한 영 기계번역 시스템에서 부사를 처리함으로써 더욱 자연스러운 역어생성을 꾀하였다 특히, 한국어보다 어순의 제약이 심한 영어를 처리함에 있어서 이들 부사의 위치 및 순서는 자연스러운 역어생성을 하기 위해서는 중요한 요소가 된다. 즉, 부사의 종류에 따라서 문장에서의 위치가 다르며, 한 문장내에서 2개 이상의 부사가 존재 할 때는 이를 부사의 순서를 정해 주어야 한다. 또한, 부사의 처리 없이는 이와 관련된 완료시제와 같은 관련 영역의 처리가 어렵다. 이러한 처리를 위해서, 한 영 기계번역 시스템의 목적에 알맞게 부사들의 특성을 조사하여 이들을 분류하였고, 이것을 기초로 하여 부사의 위치, 순서등의 처리를 하도록 하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.1652-1663
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• 1997

본 논문에서는 세선화된 결과로부터 다중 활자체에 적용 가능한 한글과 영어를 구별하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 각 글자의 연결요소의 개수를 가지고 한글과 영어를 구별하였으며, 연결요소의 개수만으로는 구별이 되지 않을 경우에는 한굴에 존재하는 모음을 이용하여 이들을 구별하였다. 가장 널리 사용되는 세가지의 활자체에 대해 21,150 자를 실험한 결과 99.82%의 구별율을 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.473-476
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• 2003

영한 자동번역 시스템에서 대역어 선택 모듈은 어휘 변환을 수행한다. 일반적으로 영어 단어는 다양한 한국어 단어로 번역될 수 있는 의미적 모호성을 지니고 있으며, 고품질의 영한 자동번역 결과를 제공하기 위해서는, 해당 문맥에 가장 적합한 한국어 단어가 선택되어야 한다. 본 논문에서는 영어의 명사 어휘에 대하여, 벡터를 사용하는 2 단계 영한 대역어 선택 기법을 제안한다. 벡터를 사용하는 2 단계 대역어 선택 방식은 첫 번째 단계에서, 원문에서 사용된 영어 명사의 의미를 결정하고, 두 번째 단계에서, 해당 의미를 지니는 유사 한국어 대역어 가운데, 생성될 한국어 문맥에 맞는 적합한 한국어 대역어를 선택한다. 또한 제안하는 방법의 타당성을 검증하기 위해 현재 우리가 개발중인 Tellus-EK 영한 자동번역 시스템에 적용한 결과를 논한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.151-154
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• 2017

본 논문에서는 사용자의 주변사물을 인식하여 영단어로 알려줌으로써 사용자가 실생활에서 영단어를 능동적으로 학습할 수 있도록 돕는 애플리케이션을 개발한다. 본 애플리케이션은 사용자가 카메라로 촬영하거나 사진첩에서 선택한 이미지를 인식하여 사진 속 물체의 영어 단어와 한국어 뜻을 알려주며, 단어의 발음 또한 확인할 수 있고, 직접 단어장에 저장하여 다시 학습할 수 있도록 한다. 이를 위해 TensorFolw를 활용한 딥러닝 기반 이미지 인식 기술을 사용하였으며, 추후 TensorFolw를 통하여 모델을 추가적으로 훈련시킴으로써 이미지 인식의 정확도를 높일 수 있다. 그 외 영어-한국어 번역, 텍스트-음성 변환 등 부가 기능을 통해 사용자가 다양한 방식으로 영단어를 학습할 수 있도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.608-610
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• 2017

최근 프로그래밍 교육에 대한 요구가 그 어느때보다 높아지고 있다. 특히 프로그래밍교육이 초등학교때부터 의무화되는 2018년을 맞이하여, 수많은 프로그래밍 교육을 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서 제안하는 트라이코딩은 게임을 사용하여 학생 스스로가 프로그래밍 및 알고리즘을 학습할 수 있다. 트라이코딩은 기존의 블록기반 및 그림 기반의 프로그래밍 교육을 거친 학생 또는 처음 접하는 학생도 쉽게 게임을 통하여 프로그래밍에 대한 지식을 습득할 수 있게 설계를 하였다. 프로그래밍 언어는 기본적으로 영어를 기반으로 하고 있기 때문에 기초 영어에 대한 이해도가 없이는 이 게임을 진행하기는 힘들어, 추후 게임내에서 사용되는 기초영어 정도는 이 게임에서 학습할 수 있게 하는 시스템이 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.988-991
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• 2014

본 논문에서는 영어를 외국어로써 학습하는 한국인 학습자를 대상으로 한 새로운 영어 단어 학습 기법을 소개하고, 그 효용을 검증한다. 외국어 학습자에게는 외국어 단어를 외우는 절차가 중요한 이슈이기 때문에 영어단어 암기 효율을 높이기 위한 방법이 다수 제시되어 왔는데, 본 실험에서는 기존에 효과를 검증받은 방식과의 성능비교를 통한 검증을 시도한다. 실험 결과로부터 학습자가 새로 암기한 단어에 대하여 시간 지연에 따른 망각 정도가 기존 방식에서 제시하는 방법을 따랐을 때보다 적음을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.307-310
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• 2013

본 논문은 한국어-스페인어와 한국어-불어 간의 양방향 이국어 사전(Bi-directional bilingual lexicon)을 자동으로 구축하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 한국어와 스페인어/불어 간의 병렬 말뭉치를 직접적으로 구축하기에는 어려움에 따르기 때문에, 영어를 중심언어로 하는 영어(EN)-한국어(KR)/스페인어(ES)/불어(FR) 병렬 말뭉치를 이용하여 문맥 벡터를 만들고 그들 간의 유사도를 계산하는 변형된 문맥 벡터 방법을 제안한다. 영어는 다른 언어와의 이국어 병렬 말뭉치가 비교적 많이 공개되어 있기 때문에 이 방법을 이용하면 비교적 쉽게 KR-ES와 KR-FR 양방향 이국어 사전을 구축할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험해본 결과 최고 85%(ES${\rightarrow}$KR)의 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1290-1293
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• 2013

본 논문은 문장 내에서 나타나는 어휘간의 관계를 통해 표현 수준을 자동으로 평가할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 영어에세이 코퍼스 내의 문장에서 발생하는 철자 및 문법의 오류와 함께 어휘와 문법 패턴에 따른 표현난이도를 평가할 수 있는 자질을 생성하고 다양한 기계학습기법을 사용하여 문장의 수준을 평가하고자 하였다. 또한 기존에 연구되어온 규칙기반의 문장 평가시스템을 구현하고 기계학습기법을 이용한 문장 평가시스템과 비교하였다. 이를 통해 철자 및 문법의 오류율뿐만 아니라 표현난이도를 평가할 수 있는 자질들이 유용함을 확인할 수 있었다. 영어작문 문장의 수준평가를 위해서 국내 학생들의 토플 에세이 코퍼스를 수집하여 2,000문장을 추출하였고, 4명의 전문평가자들을 통해 6단계로 평가하여 학습 및 테스트 세트를 구성하였다. 성능척도로는 정확률과 재현율을 사용하였으며, 제안하는 방법으로 67.3%의 정확률과 67.1%의 재현율을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1445-1448
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• 2011

이야기를 통한 메시지 전달은 가장 강력한 소통의 기구다. 그것은 디지털미디어가 발달하면서도 마찬가지이다. 정보의 급격한 양과 질적인 변화는 인간에게 다양하고 변화되는 학습이 요구되고 있으며, 평생교육의 개념이 강화되는 상황 속에서, 디바이스의 발달은 지식정보화 사회에서의 필수적인 학습도구로서 자리잡고 있으나, 진화를 요구 받게 되어있다. 특히, 영어학습에서 디바이스들은 EFL 에서 학습한계를 극복하고, 문화적 교육을 가능하게 하는 도구로 발전하고 있으므로, 수집된 정보들은 의미전달에 있어서 효율성을 취하는 설계에 있어서 디지털 스토리텔링방법의 효과성 검증과 디지털 매체 그리고 변화된 환경의 학습자 분석을 통한 교수학습의 촉진기반연구가 필요하며, 이에 기반한 영어어휘 교수 학습설계의 개발연구를 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.236-238
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• 2019

신경망 기계 번역(Neural Machine Translation)은 주로 지도 학습(Supervised learning)을 이용한 End-to-end 방식의 연구가 이루어지고 있다. 그러나 지도 학습 방법은 데이터가 부족한 경우에는 낮은 성능을 보이기 때문에 BERT와 같은 대량의 단일 언어 데이터로 사전학습(Pre-training)을 한 후에 미세조정(Finetuning)을 하는 Transfer learning 방법이 자연어 처리 분야에서 주로 연구되고 있다. 최근에 발표된 MASS 모델은 언어 생성 작업을 위한 사전학습 방법을 통해 기계 번역과 문서 요약에서 높은 성능을 보였다. 본 논문에서는 영어-한국어 기계 번역 성능 향상을 위해 MASS 모델을 신경망 기계 번역에 적용하였다. 실험 결과 MASS 모델을 이용한 영어-한국어 기계 번역 모델의 성능이 기존 모델들보다 좋은 성능을 보였다.