Annual Conference on Human and Language Technology
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2013.10a
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pp.142-145
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2013
최근 한국어를 배우는 외국인의 증가로 '외국어로서의 한국어 학습(KFL)'에 대한 관심이 늘고 있다. 본 논문에서는 외국인을 위한 한국어 교재에서 사용된 회화 문장으로부터 문장 패턴을 분석하고 이를 기반으로 한국어 부분 언어 문법을 정의한다. 대개 부분 언어 문법은 간단하고 배우기 쉬우므로 외국어로서의 한국어 학습자들이 쉽게 한국어로 의사소통을 할 수 있을 것이다. 특히, 본 논문에서는 이 부분 문법이 컴퓨터로 해석될 수 있도록 문법을 정의하였고, 이를 자동 어휘분석기 생성기(flex)와 자동 파서 생성기(bison)을 이용해 기본적인 검증을 하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.01a
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pp.331-333
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2015
본 논문에서는 최근에 외국어로서의 한국어 학습 수요가 증가하고 있는 현실을 반영하여, 한국어를 외국어로 사용하는 한국어 수요자의 접근성을 고려한 초보적인 한국어 읽기 학습을 지원하는 학습지원 시스템을 설계하여 제시한다. 우리나라는 경제개발에 성공하고 주요 기간산업에서 세계적인 기업이 탄생하여 세계적으로 관심을 끌고 있다. 이런 현상에 따라서 결혼 이민자는 물론 국내 산업체에 취업하기 위해 입국하는 동남아시아를 중심으로 하는 근로자는 물론 첨단산업에 종사하기 위해 고학력의 외국인들이 많이 입국하고 있으며, k-pop을 비롯한 '한류'에 대한 관심이 고조되어, 다양한 국가의 다양한 계층에서 한국어에 대한 관심이 증가하고 있다. 이와 같은 현실에 비하여 특히 경제력과 학습수준이 낮은 외국인들은 정규적인 교육의 기회를 갖지 못하게 되어 여러 가지의 문제를 야기하고 있다. 이런 현실을 반영하여 초보적인 한국어 학습, 특히 읽기 학습을 지원하는 한국어 이러닝 시스템을 설계하여 제시하였다.
외국어를 학습하는 데 있어서 해당 외국어의 의사소통 능력을 향상시키고 평가한다는 것은 상당히 큰 중요성을 가진다. 교실에서 학습자의 듣기, 말하기, 읽기, 쓰기 능력을 통해 학습자의 언어 능력을 함양하고 평가하기 위해 어떠한 연습문제나 시험 혹은 평가방법을 사용하느냐 하는 것은 학습자의 학습동기에 지대한 영향을 미친다. 왜냐하면, 보통 학습자들은 교수자가 무엇을 가르치고 기대하며 평가하느냐에 따라 자신들의 학습방법을 맞춰 나가기 때문이다. 이러한 맥락에서 본 연구는 보다 적극적인 학습자들의 참여를 유도하고 유연성 있는 학습자 중심의 학습법을 고양시키며 다양한 언어능력을 고취시키기 위하여, 효과적인 외국어 학습법의 하나로 알려진 paraphrasing을 학습에 활용하고자 한다. 특히 paraphrasing은 일상생활 속에서도 의사소통을 원활히 하기 위한 수단으로서 글 바꿔 쓰기 혹은 말 바꿔 말하기로 활용되기도 하나, 본 소논문에서는 paraphrasing이 학습을 목적으로 하는 학습현장에서 활용되었다는 것을 감안하여 의역을 통한 학습 혹은 의역학습법을 소개하고자 한다. 실제로 paraphrasing은 언어 및 외국어 학습자들에게 상당히 효과가 있는 것으로 알려진 것에 비해 실제로 한국어 교육현장에서 사용한 연구들은 거의 찾아 볼 수가 없다고 해도 과언이 아니다. 따라서, 의역학습법을 학습현장에서 도입했을 때 경험한 여러 시행착오를 바탕으로 실질적으로 교실에서 사용된 예시들을 소개하고, 한국어를 가르치는 교수자들과 한국어를 배우는 외국인 학습자들에게 paraphrasing을 사용한 새로운 한국어 교수방법과 평가 도구를 제안하고자 한다. 이를 통해, paraphrasing이 한국어를 가르치는 교수자들과 한국어를 배우고자 하는 외국 학습자들에게 효과적인 언어학습 도구로서 실질적으로 교육현장에서 널리 사용될 수 있는 계기가 되었으면 한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.01a
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pp.329-330
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2015
최근 한류의 유행과 결혼 이주여성 등의 증가로 인해 다양한 첨단 미디어를 통하여 세계 각국에서 외국어로서의 한국어를 배우려는 학습자의 수가 증가하고 있다. 교수자와 학습자간의 교육환경은 다양한 학습미디어의 발전에 따라 학습자가 수동적인 자세에서 벗어나 능동적인 학습 방법으로 진화되고 있다. 특히 다양한 멀티미디어 기기와 관련 기술들의 발전은 기존의 교육방법론적 환경에서 벗어나, 새로운 기술에 기반을 둔 학습자 중심의 교육방법의 개선과 제시에는 현실적으로 고려해야하는 여러 사항과 문제점이 존재한다. 따라서 이 논문에서는 최신 기술에 기반을 둔 모바일을 이용한 엠러닝(M-Learning) 기반의 한국어교육 콘텐츠관리를 위한 시스템을 제안하고자 한다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.305-308
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2000
본 논문에서는 한국어에 나타난 외래어 중에서 외국어(영어/독일어)의 $[\int]$음이 어떻게 인식되고 해석되었는지를 살펴보았다. 특히 본 논문에서는 $[\int]$음의 영어와 독일어 발음과 한국어의 대응되는 분절음이 일대일 대응을 이루고 있지 못하다는 것을 보이고 이런 대응관계를 설명하기 위해 어떤 정보가 필요한지에 대해 살펴보았다. 즉, 독일어와 영어에서 음절의 말음으로 쓰인$[\int]$음이 한국어에서는 [쉬/시]로 인식되는데 반해 본토어에서 $[\int]$음이 음절초음의 일부로 사용된 경우에는 한국어의 외래어에서 (슈)로 화자에게 인식되고 또 문자로 표현된다 따라서 본 논문에서는 음절초음의 일부로 나타나는 외국어의 $[\int]$음과 음절말음으로 나타나는 외국어 $[\int]$음의 음성학적 기호를 분석해보고 한국어에서 서로 다른 표면형을 형성하는 이유가 본토어의 (음절 초음/말음이라는) 음운론적 특성에 기인하는 것인지 혹은 현재까지 우리가 알고 있지 못했던 $[\int]$음의 발음 위치에 따른, 즉 동시조음(coarticulation) 현상 때문에 생긴 변이음 때문인지에 대한 규명을 시도하였다. 외국어 화자의 발성실험을 통해, 한국어에서 /쉬/로 인식되는 독일어와 영어의 $/\int/$음은 /슈/로 인식되는 $/\int/$음보다 마찰소음의 peak frequency가 높거나 지속시간이 길게 나타났다 이런 결과를 근거로 영어와 독일어의 $/\int/$ 음이 한국어의 /쉬/음과 /슈/음으로 구분될 때 사용되는 음성자질은 크게 2가지, 즉 마찰소음의 peak frequency와 지속시간이며, 둘 중 한가지만 있어도 구분은 가능하나 이 2가지가 동시에 존재할 때 /쉬/음과 /슈/음의 구분이 현저히 용이해진다는 가설을 세워보았다.
Kim, Dong-Hyeon;Kim, Tae-Yeong;Kim, Hyo-Jeong;Moon, Yoo-Jin
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.7-8
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2022
본 연구에서는 한국어 SNS 대화에서 나타나는 문장들의 감성을 분석하고자 신경망 모델을 활용하여 시스템을 구축하였다. 현재 해외 SNS 감성분석에 대한 연구는 많이 진행된 상황이지만, 한국어 범용 대화에 대해 적절한 모델이 무엇인지는 연구가 부족한 실정이었다. 따라서 한국어 대화에 적합한 모델을 채택해 보다 정확한 감성분석을 수행하였다. 이를 위해 한국어 SNS 대화 데이터에 대해 신경망 모델을 적용하여, 82% 성공률로 기존 모델 72% 성공률보다 훨씬 더 우수한 성능을 보였다. 또한 본 연구의 결과는 악플 추적 등 실용적인 분야에도 기여할 수 있다고 사료된다.
발음 교육은 의사소통적 교수법을 중시하는 최근의 언어 교육에서 약간 소홀히 다루어져 왔다. 그러나 외국어로서의 한국어 교육에서 정확한 발음 교육은 의사소통을 위해서 매우 중요한 역할을 한다고 볼 수 있다. 아무리 한국어 어휘와 문법을 정확하게 표현한다고 해도 잘못된 발음을 한다면 가장 기본적인 것에서 오류를 범하게 되기 때문이다. 다만 지금까지 일본인의 한국어 발음 오류에 대해서 조음음성학적이나 음운론적으로 어느 정도 연구가 되어 있다. 그러나 그 연구 결과들은 추상적인 단계에 머물러 있어서 아직까지 일본인의 한국어 모음 발음 문제를 명확하게 분석해 내지 못하고 있다. (중략)
이 글은 현대 한국어의 모음 음가를 음성학적으로 기술한다. 여기서 한국어란 서울 지역을 근거로 하는 표준말을 뜻한다. 한국어 모음의 소리값을 기술하는 과정에서 일부 방언 및 외국어의 음가와 비교 설명하는 일이 있으므로 이들 방언이나 외국어와 한국 표준말의 소리 차이를 이해하는 데도 도움이 될 것이다. 이 글의 본문은 "음성 반풀어 쓰기"로 적는다. "반풀어 쓰기"란 받침을 아래에 두지 않고 오른쪽 옆으로 적는 것을 말하며 "음성"이란 맞춤법을 따르지 않고 한글 글자를 음성기호로 활용하여 소리나는 대로 적는 법을 뜻한다. 그러므로 각 모음 기호마다 올바른 소리값을 주면서 음성 반풀어 쓰기로 적은 본문을 읽는다면 틀림없이 한국 표준 발음을 하게 될 것이다. 본문에서 긴소리는 같은 글자를 두 번 겹쳐서 나타냈다.
외국어로 구성된 용어를 발음에 기반하여 자국의 언어로 표기하는 것을 음차 표기라 한다. 국가 간의 경계가 허물어짐에 따라, 외국어에 기원을 두는 용어를 설명하기 위해 뉴스 등 다양한 웹 문서에서는 동일한 발음을 가지는 외국어 표기와 한국어 표기를 혼용하여 사용하고 있다. 이에 좋은 검색 결과를 가져오기 위해서는 외국어 표기와 더불어 사람들이 많이 사용하는 다양한 음차 표기를 함께 검색에 활용하는 것이 중요하다. 음차 표기 모델과 음차 표기 대역 쌍 추출을 통해 음차 표현을 생성하는 기존 방법 대신, 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 다양한 음차 표현을 찾기 위해 문서에서 음차 표기 후보를 찾고, 이 음차 표기 후보가 정확한 표기인지 판별하는 방식을 제안한다. 다양한 딥러닝 모델을 비교, 검토하여 최종적으로 음차 표기 대역 쌍 판별에 특화된 모델인 Distance LSTM-CNN 모델을 제안하며, 제안하는 모델의 Batch Size 영향을 줄이고 학습 시 수렴 속도 개선을 위해 Layer Normalization을 적용하는 방법을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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