• 디지털융복합연구
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• 제18권9호
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• pp.49-56
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• 2020

본 연구의 목적은 플립러닝 모형을 적용한 영어수업에서의 글쓰기 과제에 대한 오류수정 피드백이 학습자의 영어 성취도에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하고, 수업 만족도에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 규명하는 것이다. 본 연구를 위해 수업 만족도를 예측하는 요인으로 오류수정 피드백에 대한 반응과 감정을 선정하고, 이들의 예측력을 규명하였다. 연구 참여자들은 94명의 대학생으로 두 개의 집단인 플립러닝을 적용한 실험집단 48명과 전통적 교수법을 적용한 통제집단 46명으로 나누어 평가시험과 글쓰기 과제를 사전·사후로 실시하고, 수업 처치 후 실험집단을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 연구 결과를 살펴보면, 플립러닝을 기반으로 한 수업 방법이 학습자의 영어 성취도 향상에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 오류수정 피드백에 대한 반응과 감정 모두 수업 만족도를 유의미하게 예측하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 근거로, 본 연구에서는 플립러닝형 수업의 효율적인 운영을 위한 방안을 제안하고자 한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권6호
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• pp.636-644
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• 2016

자연어처리에서 기계학습을 위한 학습 말뭉치는 매우 중요하다. 정제된 대량의 말뭉치는 자연어처리 시스템에 직접 영향을 준다. 본 논문에서는 대량의 말뭉치 오류를 자동으로 수정하는 새로운 방법을 제안한다. 오류 말뭉치와 정답 말뭉치에서 사람이 태깅한 문서의 특성을 반영한 수정 규칙을 자동으로 생성하였다. 수정 규칙은 RDR(Ripple-Down Rules)를 사용하여 표현하였다. 수정 방법의 가치를 보이기 위해 품사 부착 말뭉치와 개체명 부착 말뭉치에 대해서 실험하였으며 두 분야에서 유의미한 결과를 보였다. 이 방법은 대량의 말뭉치를 제작할 때 오류를 최소화하는 방법으로 사용이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1527-1528
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• 2012

본 논문은 프로젝트와 소프트웨어 개발 시, 발생하는 오류를 관리하기 위하여 필요한 선행조건이 무엇인지를 연구하기 위함이다. 본 내용에서는 이를 정의하기 위하여 개괄적인 구조와 내용을 결정하여 오류가 발생하더라도 다른 곳으로 전파되는 영향을 최소화하기 위하여 이와 같은 연구를 진행하게 되었다. 오류에 의하여 단위 소프트웨어나 전체 시스템에 영향을 주어서 전체적인 품질을 떨어뜨리기 때문에 오류항목을 올바르게 수정하여 영향을 최소화해야 한다. 따라서 현재 연구에서는 개괄적인 구조와 내용을 기반으로 제시를 하고 자세한 사항의 연구는 향후 논문지를 통하여 심도있는 연구를 수행하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.94-101
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• 1997

한국어의 언어분석을 위한 가공코퍼스의 하나인 품사부착 코퍼스는 형태소 언어분석의 기초가 되는 자료로서 각종 언어분석 모델의 학습자료와 관측자료 또는 검증자료로서 중요한 역할을 한다. 품사부착 코퍼스의 구축은 많은 노력과 시간이 요구되는 어려운 작업이다. 기존의 구축방법은 자동 태거의 결과를 일일이 사람이 확인해 가면 오류를 발견하고 수정하는 단순 작업이었다. 이러한 단순 작업은 한번 수정된 자동태거의 반복적 오류, 미등록어에 의한 오류 들을 계속적으로 수정해야하는 비효율성을 내포하고 있었다. 본 논문에서는 HMM기반의 자동 태거를 사용하여 1차적으로 한국어 문서를 자동 태깅한다. 자동 태깅 결과로부터 규칙기반의 오류 수정을 추가적으로 행한다. 이렇게 구축된 결과를 사용자에게 제시하여 최종 오류를 수정하고 이를 앞으로의 태깅작업에 반영하는 품사부착 워크벤치에 대해 기술한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.123-129
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• 2001

지금까지 한국어 품사 부착을 위해 다양한 모델이 제안되었고 95% 이상의 높은 정확도를 보여주고 있다. 그러나 4-5%의 오류는 실제 응용 분야에서 많은 문제를 야기시킬 수 있다. 이러한 오류를 최소화하기 위해서는 오류를 분석하고 이를 수정할 수 있는 규칙들을 학습하여 재사용하는 방범이 효과적이다. 오류 수정 규칙을 학습하기 위한 기존의 방법들은 수동학습 방법과 자동 학습 방법으로 나눌 수 있다 수동 학습 방법은 많은 비용이 요구되는 단점이 있다. 자동 학습 방법의 경우 모두 변형규칙 기반 접근 방법을 사용하였는데 어휘 정보를 고려할 경우 탐색 공간과 규칙 적용 시간이 매우 크다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 초기 모델에 대한 오류 수정 규칙을 효율적으로 학습하기 위한 새로운 방법으로 결정 트리 학습 방법을 확장한 통계적 결정 그래프 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 두 가지 실험을 수행하였다. 초기 모델의 정확도가 높고 말뭉치의 크기가 작은 첫 번째 실험의 경우 초기 모델의 정확도 95.48%를 97.37%까지 향상시킬 수 있었다. 초기 모델의 정확도가 낮고 말뭉치 크기가 큰 두 번째 실험의 경우 초기 모델의 정확도 87.22%를 95.59%로 향상시켰다. 또한 실험을 통해 결정 트리 학습 방법에 비해 통계적 결정 그래프 학습 방법이 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.127-133
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• 2005

음성 기반의 대화 처리는 음성인식 오류, 음성언어이해 오류, 대화 처리 오류 등 많은 오류를 수반하며 진행된다. 이러한 오류들로 인해 시스템이 인지하는 사용자의 의도는 최초의 사용자 의도와는 그 차이가 벌어지게 된다. 사람과 사람사이의 대화에서도 역시 이러한 의도의 차이는 발생하게 되며, 사람은 이러한 의도의 차이를 확인대화를 통해서 좁혀가게 된다. 본 연구는 이러한 사람과 사람사이의 확인대화를 음성대화시스템에 적용하는 방법론에 대해 논한다. 확인대화의 신뢰도와 오류수정율을 높이기 위하여 오류감지 단계를 3단계로 나누고 그 3단계의 오류 정보를 이용하여, 확인대화전문가 시스템을 통한 다단계 오류수정 방법을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.62-68
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• 2002

음성인식기를 거친 결과는 오류를 포함할 수 있으며 이를 다른 자연어처리 응용에 이용하기 위해서는 오류의 검출과 수정과정이 필수적이다. 음성인식 오류 후처리는 그 성격상 문자인식 후처리와는 다른 접근 방법을 필요로 하며, 본 인구에서는 잡음환경을 제외한 특정 도메인에 국한된 음성발화 상황에 초점을 맞추고자 한다. 후처리 방법에 있어서는 통계적 접근과 패턴매칭에 의한 접근 방법이 있으며, 본 연구에서는 특정 도메인에서 사용되는 어휘의 의미정보를 포함하는 패턴을 자동으로 생성시켜 이에 의한 오류 검출 및 수정 방안을 제안한다. 본 실험에 사용된 도메인은 차량정보센터용 음성정보 제공 시나리오이며 상용 음성인식기를 후처리를 위한 개발 툴로 사용하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.181-185
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• 2009

복합명사를 분해하는데 있어서 발생하는 분해오류들은 대부분 예외상황들로 취급된다. 전체적으로 차지하는 비중은 크지 않은데 오류 처리를 위해 들어가는 비용이 상대적으로 크기 때문이다. 하지만 분해된 데이터를 색인기나 문서분류기, 기계번역기 등에 실제로 적용해야 할 경우, 분해오류들을 수정해주어야 더 나은 성능을 보일 수 있기 때문에 분해오류를 찾아내고 수정하는 방법을 고안해야 한다. 본 논문에서는 복합명사 분해기에서 추출된 결과를 살펴보고, 주요 분해오류들이 가진 공통적인 특징을 파악하여 분해오류를 발견하는 방법을 생각해보고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.117-124
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• 2007

통계 기반 접근 방법을 이용한 품사태깅에서 태깅 정확도는 훈련 데이터의 양에 좌우될 뿐 아니라, 말뭉치가 충분할지라도 수작업으로 구축한 말뭉치의 경우 항상 오류의 가능성을 내포하고 있으며 언어의 특성상 통계적으로 신뢰할만한 데이터의 수집에도 어려움이 따른다. 훈련 데이터로 사용되는 말뭉치는 많은 사람들이 수작업으로 구축하므로 작업자 중 일부가 언어에 대한 지식이 부족하다거나 주관적인 판단에 의한 태깅 실수를 포함할 수도 있기 때문에 단순한 저빈도와 관련된 잡음 외의 오류들이 포함될 수 있는데 이러한 오류들은 재추정이나 평탄화 기법으로 해결될 수 있는 문제가 아니다. 본 논문에서는 HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 한국어 품사 태깅에서 재추정 후 여전히 존재하는 말뭉치의 잡음에 인한 태깅 오류 해결을 위해 비터비 알고리즘적용 단계에서 데이터 부족과 말뭉치의 오류로 인해 문제가 되는 부분을 찾아내고 규칙을 통해 수정을 하여 태깅 결과를 개선하는 방안을 제안한다. 실험결과는 오류가 존재하는 말뭉치를 사용하여 구현된 HMM과 비터비 알고리즘을 적용한 태깅 정확도에 비해 오류를 수정하는 과정을 거친 후 정확도가 향상됨을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권1호
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• pp.45-56
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• 2015

본 연구에서는 문맥 정보를 함께 고려해야만 인식할 수 있는 단어 오류에 대하여 오류 인식 방법과 수정 후보 생성 방법을 제안한다. 이 문제는 기존의 영어권에서 이미 많이 다룬 연구 주제이다. 본 연구에서는 영어 자동채점 시스템에서 사용하도록 특화된 방법을 제안한다. 문맥 정보를 고려한 단어 오류 검사에서는 자주 혼동되어 사용되는 단어집합(confusion set)을 활용한다. 비영어권 사용자의 작문 특성을 반영하기 위해 기존의 영어권에서 구축한 혼동집합 이외에 자동으로 혼동집합을 구축하여 실험해 보았다. 또한 품사 중의성으로 인해 기존의 구문오류 검사기가 다루지 못하는 오류를 정의하고 오류 인식과 오류수정 후보를 생성하는 방법을 제안한다. 실제 한국어가 모국어이면서 초/중급 작문 수준의 수험생들이 작성한 영어 문장에 대해 평가해 본 결과, 약 70.48%의 f1 값을 얻어 기존의 영어권 결과에 비해 뒤지지 않는 성능을 보였다.