형태소를 공유하고 있는 어휘가 심성 어휘집(mental lexicon)에 어떻게 저장되어 있고 어떻게 어휘 접근되는지에 관하여 여러 설명이 제기되었다 첫 번째 가설은 형태소 공유 어휘는 심성 어휘집에 모두 같은 어근 혹은 어간을 중심으로 저장되어 있다는 것이다. 두 번째 가설은 어간이나 어근으로의 분석을 통해 활용된 단어를 이해하는 것이 아니라 일단 활용된 형태의 어휘를 심성 어휘집에서 찾고, 만일 해당되는 것이 발견되면, 그 활용된 어절의 이해가 끝나게 되고, 만일에 해당되는 것이 심성 어휘집에 존재하지 않는 경우에만 부수적인 과정으로 구성 형태소로의 분석이 이루어진다는 것이다. 세 번째 가설은 어휘의 품사, 어휘의 빈도, 형태소 활용의 규칙성 등에 따라 구성 형태소로의 분석을 통해 활용된 단어를 이해하거나 아니면 활용된 어휘의 직접적인 접근을 통해 활용된 단어를 이해한다는 것이다. 본 연구에서는 이 세 종류의 가설 중에 어느 가설이 옳은 것인지를 조사하기 위해, "먹은" 흑은 "쥐어"와 같은 한국어 어절을 이용하여 형태소 표상 양식과 이해 과정을 다루었다. 본 연구의 목적을 위해 점화 어휘 판단 과제(primed-lexical decision task)를 사용하였다. 실험 1은 "먹은"처럼 동사 "먹다"로도 해석이 가능하고 명사 "먹"으로도 가능한 중의적 어절을 점화 문자열로 제시하고 이 문자열이 두 의미와 관련된 목표 단어 재인에 어떤 영향을 끼치는지를 조사하였다. 만일에 "먹"이라는 어근 혹은 어간으로의 분석을 통해 이 어절을 이해한다면 두 종류의 의미와 관련된 조건 모두에서 촉진적 점화 효과(facilitatory priming effect)가 나타날 것이고, 어절 전체로의 어휘 접근 과정이 일어난다면 사용빈도에서 높은 동사 뜻과 관련된 조건에서만 촉진적 점화 효과가 나타날 것이다. 실험 1의 결과는 두 종류의 의미가 모두 활성화되는 것을 보여 주었다. 즉, "먹은"과 간은 어절 이해는 구성 형태소로의 분석과 구성 형태소 어휘 접근을 통해 어절 이해가 이루어진다는 가설을 지지하고 있다. 실험 2에서는 실험 1과 다르게 한 뜻으로만 안일 수밖에 없는 "쥐어"와 같은 어절을 사용하여 이런 경우에도(즉, 어절의 문맥이 특정 뜻으로 한정하는 경우) 구성 형태소로의 분석 과정이 일어나는지를 조사하였다. 실험 2의 결과는 실험 1의 결과와는 다르게 어간의 한가지 의미와 관련된 조건만 촉진적 점화 효과가 나타나는 것을 보여주었다. 특히, 실험 2에서 SOA가 1000msec일 경우, 두 의미의 활성화가 나타나는 것을 보여주었는데, 이 같은 결과는 어절 문맥이 특정한 의미로 한정시킬 경우는 심성어휘집에 활용형태로 들어있다는 것이다. 또한 명칭성 실어증 환자의 경우에는 즉시적 점화과제에서는 일반인과 같은 형태소 처리과정을 보였으나, 그이후의 처리과정이 일반인과 다른 형태를 보였다. 실험 1과 실험 2의 결과는 한국어 어절 분석이 구문분석 또는 활용형태를 통해 어휘 접근되는 가설을 지지하고 있다. 또 명칭성 실어증 환자의 경우에는 지연된 점화과제에서 형태소 처리가 일반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.
본 연구에서는 직물 디자인의 시각적 요소와 관련된 감성 모형을 제안하고, 아울러 감성 모형을 구성하는 과정에서 사용될 수 있ㅅ는 대안적인 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 설문 조사와 관련 잡지, 신문, 사전 등을 통한 광범위한 어휘 수집이 이뤄졌으며 수집된 어휘는 1,000여 개였다. 수집된 어휘에 대해 이해도 및 적절성 평가를 실시하여 직물 제품과 관련된 감성을 표현하기에 부적절하거나 이해하기 어려운 어휘들을 제거하여 360개의 감성 어휘로 정리하였다. 사용 빈도가 높은 어휘 108개를 이용하여 자유 연상과제를 실시하였으며 그결과 어휘들 간 관계에 대한 연결망을 그려낼 수 있었다. 어휘망에서 중심적인 대표어 역할을 하는 18개 어휘를 추출하여 1차로 유사성평정을 실시하였으며 다차원 척도법으로 분석한 결과 어휘들 간 관계를 표현하기 위해 필요한 차원은 네 개였다. 1차로 구성된 모형의 타당성을 확인하기 위해 추가로 각각 20개씩의 어휘를 새로이 추출하여 2회에 걸쳐 유사성 평정을 실시한 결과, 직물 디자인의 시각적 요소와 관련된 감성을 모형화하기 위해서는 세 개차원이면 충분하다고 생각된다.
본 연구에서는 걸음마기 영아의 기질과 어머니 양육행동이 영아의 어휘력 발달에 미치는 영향력을 살펴보고자 하였다. 연구대상은 전라북도 I시에 위치한 47개 어린이집의 18~24개월 영아 299명과 어머니이다. 연구결과 첫째, 영아의 기질과 어휘력의 관계를 기질의 구성차원별로 살펴보면, 접근-회피와 적응성, 기분은 이해 및 표현어휘와 부적 상관관계를 보였고, 반응강도는 이해어휘와 정적 상관관계를 보였다. 둘째, 어머니의 양육행동과 어휘력의 관계를 어머니 양육행동의 하위요인별로 살펴보면, 교수적 양육행동과 긍정한계선 설정 양육행동은 이해 및 표현어휘와 정적 상관관계를 보였다. 셋째, 영아의 어휘력 발달에 대한 영아의 기질과 어머니 양육행동을 영향력을 알아본 결과, 이해어휘에 대해서는 접근-회피의 설명력이 가장 높았고, 다음은 교수적 양육행동, 반응강도, 기분의 순으로 설명력이 나타났다. 표현어휘에 대해서는 교수적 양육행동의 설명력이 가장 높았고, 기분, 반응강도, 활동성 순으로 설명력이 나타났다. 영아 어휘력 발달에 있어서 이해어휘는 영아의 기질인 접근-회피가, 표현어휘는 어머니 양육행동인 교수적 양육행동의 영향력이 가장 큰 변임임이 밝혀져, 어머니는 영아의 이해어휘 발달을 위해 기질에 적합한 상호작용과 표현어휘 발달을 위해 사물과 사건의 특성에 대해 말로 표현해 주는 양육행동을 하여야겠다.
기계이해 시스템은 주어진 문서를 이해하고 질의에 해당하는 정답을 출력하는 방법으로 심층 신경망을 활용한 주의집중 방법이 발달하면서 활발히 연구되기 시작했다. 본 논문에서는 어휘 정보를 통해 문서와 질의를 이해하는 어휘 이해 모델과 품사 등장 정보, 의존 구문 정보를 통해 문법적 이해를 하는 구문 이해 모델을 함께 사용하여 기계이해 질의응답을 하는 Dual Bi-Directional Attention Flow모델을 제안한다. 한국어로 구성된 18,863개 데이터에서 제안 모델은 어휘 이해 모델만 사용하는 Bi-Directional Attention Flow모델보다 높은 성능(Exact Match: 0.3529, F1-score: 0.6718)을 보였다.
기계이해 시스템은 주어진 문서를 이해하고 질의에 해당하는 정답을 출력하는 방법으로 심층 신경망을 활용한 주의집중 방법이 발달하면서 활발히 연구되기 시작했다. 본 논문에서는 어휘 정보를 통해 문서와 질의를 이해하는 어휘 이해 모델과 품사 등장 정보, 의존 구문 정보를 통해 문법적 이해를 하는 구문 이해 모델을 함께 사용하여 기계이해 질의응답을 하는 Dual Bi-Directional Attention Flow모델을 제안한다. 한국어로 구성된 18,863개 데이터에서 제안 모델은 어휘 이해 모델만 사용하는 Bi-Directional Attention Flow모델보다 높은 성능(Exact Match: 0.3529, F1-score: 0.6718)을 보였다.
본 연구의 목적은 BNC 어휘목록과 2015 교육부 기본 어휘를 중심으로 EBS 연계교재와 대학 수능시험의 어휘를 분석하고자 한다. 어휘점유율과 빈도를 분석하기 위해서 AntWordProfiler 어휘 분석프로그램이 사용되었다. 결과를 보면, 2020 EBS 수능 영어 듣기와 읽기 연계 교재는 각각 BNC 3,000 단어와 4,000 단어를 가지고 약 95%를 이해할 수 있다는 것을 보여준다. 그러나 EBS 듣기와 읽기 교재의 98%의 단어를 이해하기 위해서는 각각 4,000과 8,000 단어가 필요하다는 것을 알 수 있다. 다른 한편으로 2020 수능영어시험 듣기와 읽기의 95%를 이해하기위해서는 각각 2,000과 4,000 단어가 요구되며, 98%의 경우에는 추가적으로 4,000과 7,000의 단어가 필요하다. 결과적으로 EBS 연계교재가 대입수능영어시험보다 더 많은 어휘의 양을 요구한다는 것을 알 수 있다.
인간의 주관적이고 애매한 감성은 차세대 컴퓨팅의 다양한 분야에서 연구되며. 인간의 감성을 이해하고 감성의 변화에 능동적으로 반응하는 사용자 중심의 정보 처리에 대한 요구가 급격히 증가하고 있다. 우리는 감성기반 이미지 검색을 위해 저차원 시각정보에 대한 강성처리를 연구하고 있다. 기존의 저차원 시각정보 특징을 고려한 내용기반 이미지 검색 방법은 사용자의 취향이나 감성 요구에 적합한 결과를 검색하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 인간의 감성을 이해, 검색, 인식하기 위한 시각정보와 감성간의 관계 연구 중 우리의 기존 연구인 시각적 형태 정보의 감성어휘 공간에서 형태와 어휘간의 감성거리를 이용한 분류방법을 제안한다. 그리고 분류된 각 영역에서의 대표 어휘를 추출하여 시각적 형태에 따른 감성어휘간의 구체적 계층 관계를 정의한다. 이는 감성기반 이미지 검색 분야에 활용 가능한 연구이며, 우리가 사용하는 언어에 내재된 감성정보를 해석하고 그 어휘들의 체계적인 시각적 감성관계를 정의하는 의의를 갖는다.
영어 교육 시장 확대로 다양한 영어 학습 시스템이 개발되고 있다. 그러나 어휘의 문맥적 이해와 효과적인 학습 방법을 결합한 지능형 어휘 학습 시스템에 대한 연구는 미비하다. 본 연구에서는 임의의 n 개 영어 단어가 한 그룹으로 제시되고, 이들을 모두 포함한 예문을 제공하는 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 개발한다. 본 연구에서는 임의의 n 개 영어 단어가 주어졌을 때 문맥에 맞는 영어 예문을 자동으로 생성하는 모델을 개발하였다. 어휘 평가를 바탕으로 자동으로 취약 어휘를 선정하며 학습자들이 해당 어휘를 학습 할 수 있도록 진행한다. 본 연구에서 개발한 지능형 영어 어휘 학습 시스템의 사용성 평가를 위해 설문 검사를 실시하였다. 설문 결과는 문맥 및 어휘 그룹 기반의 지능형 영어 학습 시스템은 사용자들이 사용하기 편리하고 어휘 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있음을 보여준다.
영어 교육 시장이 증대되면서 영어 학습을 효과적으로 지원하는 다양한 학습 시스템들이 개발되고 있다. 영어문장을 구성하는 기본적인 단위는 어휘로 문장 전체의 의미를 파악하기 위해서는 어휘의 의미를 이해하는 것이 필수적이다. 따라서 영어 어휘 능력 향상을 위한 다양한 영어 어휘 학습 시스템들이 개발되고 있으나, 어휘가 사용되는 문맥을 고려하거나 동시에 학습하면 효과적인 어휘 등 어휘 학습에 효과적인 교수학습 방법의 원리가 적용된 영어 어휘 학습 시스템에 대한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 n 개의 영어 단어가 하나의 그룹으로 동시에 제시되면서 그 n개의 영어 단어가 모두 포함된 예문을 제공하는 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 설계한다. 임의로 n 개의 영어 어휘가 주어졌을 경우 문맥에 맞게 영어 예문을 자동으로 생성하는 지능형 영어 문장 생성 모델이 본 연구의 핵심이다. 또한, 어휘 능력 평가에서 기존 어휘 학습 시스템과 같이 단순히 어휘를 얼마나 암기하고 있는지에 대한 평과 결과만을 제시하는 것이 아니라, 그룹별 취약 어휘 분석을 통해 효과적인 그룹 어휘 선택 규칙을 파악할 수 있는 기반을 마련하고자 한다. 본 논문에서 제안한 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 통해 영어 어휘 학습자들의 학습 능력 향상에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 논문은 언어장애인을 위한 통신보조기기의 구현에 관한 연구이다. 통신보조기기에 적용되는 어휘는 사용자의 환경을 고려하여 선택되어야 하며 사용자의 환경에는 연령, 교육정도, 가족관계, 자주 이용하는 장소, 장애의 종류와 정도 등 사용자의 정신적, 육체적 능력을 모두 포함하여야 한다. 본 논문에서는 손의 사용이 가능하고, 어휘와 의미심볼의 관게를 이해할 수 있으면서, 음성표현이 부자유스러운 어린이를 사용자로 한정하였다. 사용자에 의해 발훼된 어휘는 중심어휘와 특정환경을 나타내는 장소 도메인에서의 사용어휘로 나눌 수 있다. 중심어휘는 장소에 구애받지 않고 일상생활에서 널리 쓰이는 어휘를 말하며, 장소 도메인에서의 사용어휘로 나눌 수 있다. 중심어휘는 장소에 구애받지 않고 일상생활에서 널리 쓰이는 어휘를 말하며, 장소 도메인에서의 사용어휘는 특정 장소에서 빈번히 사용하는 어휘를 말한다. 발췌된 어휘는 휴대용 통신보조기기로서의 공간적 제약을 극복하기 위하여 어휘를 명사, 동사, 조사로 나누어 좀더 많은 문장을 만들 수 있도록 하였으며, 동적 시스템과 정적시스템의 장점을 고려하여 장소 도메인 별 어휘로 나누면서 의미함축의 원리를 도입하였다. 또한 어휘의 인식이 쉽도록 의미심볼과 어휘를 대응하여 표현하였고, 시스템의 기능 혹은 어휘분류에 따른 화면의 배경색을 다르게 설정하여 쉽게 사용자가 선택할 수 있도록 하였으며 , 사용자의 선택에 의해 구성된 문장은 화면표시관에 보여진 후 음성으로 표현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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