This study investigated the understanding level and the using level of mathematical language for middle school students in terms of Freudenthal' language levels. It was proved that the understanding level task developed by current study for geometric concept had reliability and validity, and that there was the hierarchy of levels on which students understanded mathematical language. The level that students used in explaining mathematical concepts was not interrelated to the understanding level, and was different from answering the right answer according to the sorts of tasks. And, the level of mathematical language that was understood easily as students' thought, was the third level of the understanding levels. Mathematics teachers should consider the students' understanding level and using level, and give students the tasks which students could use their mathematical language confidently.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.253-256
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2005
언어는 단순히 인간의 의사소통의 수단이 될 뿐만 아니라 사고, 추론, 판단 등의 지적활동의 도구로서 활용된다. 컴퓨터에서는 인간의 언어를 사용하여 인간과 유사한 지적활동을 실현하고 자 하는 연구로 일상언어 컴퓨팅(everyday language computing)이 있다. 본 논문에서는 일상언어 컴퓨팅을 실현하는 한 예로 교통정보 서비스를 위한 대화시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 시스테믹 기능문법(Systemic Functional Grammar: SFG)을 기반으로 사용자의 발화를 3개의 메타기능을 통하여 의미를 분석하고, 메타기능으로 표현된 의미로부터 시스템의 발화를 생성한다 기존 교통정보 서비스는 DB의 질의검색과 일률적인 정보제공이 일반적인 것에 비해, 제안하는 대화시스템은 대화의 의미 속에 포함된 사용자의 의도 및 의미를 분석함으로써 보다 적절한 정보를 제공하여 사용자의 서비스만족도를 향상 시키는 교통정보서비스를 가능하게 한다. 또한, 웹과 연동되는 VXML(Voice Extend Makeup Language)을 대화시스템에 적용함으로서 실용적인 인터페이스를 실행하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09b
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pp.17-20
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2003
언어는 인간의 지적 활동의 가장 근본적인 도구이다. 컴퓨팅에 있어서도 특히, 인간의 지적 활동을 모방하는 경우에 언어를 통한 컴퓨팅이 효과적일 수 있다. 의미베이스는 시스템 기능문법(SFLT)을 기반으로 한 인간 사고의 모델링으로 언어기반 컴퓨팅의 도구로 이용될 수 있다 본 논문에서는 카네비게이션 시스템을 예로 들어 언어를 매개로 한 지적 컴퓨팅에 관한 아이디어를 제시한다. 의미베이스의 계층은 컨텍스트, 의미, 어휘문법으로 나뉘고, 각 계층은 시스템, 서브시스템, 인스턴스로 세분된다 본 논문에서는 카네비게이션의 컨텍스트를 정의하고, 이것을 바탕으로 의미층에서 의미를 생성함을 보인다 그리고, 제시한 의미베이스 안에서 대화를 분석 및 생성하는 과정을 통해 컴퓨팅이 이루어질 수 있음을 예를 통하여 보인다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.457-460
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2021
대화 시스템은 인공지능과 사람이 자연어로 의사 소통을 하는 시스템으로 크게 목적 지향 대화와 일상대화 시스템으로 연구되고 있다. 목적 지향 대화 시스템의 경우 날씨 확인, 호텔 및 항공권 예약, 일정 관리 등의 사용자가 생활에 필요한 도메인들로 이루어져 있으며 각 도메인 별로 목적에 따른 시나리오들이 존재한다. 이러한 대화는 사용자에게 명확한 발화을 제공할 수 있으나 자연스러움은 떨어진다. 일상 대화의 경우 다양한 도메인이 존재하며, 시나리오가 존재하지 않기 때문에 사용자에게 자연스러운 발화를 제공할 수 있다. 또한 일상 대화의 경우 검색 기반이나 생성 기반으로 시스템이 개발되고 있다. 검색 기반의 경우 발화 쌍에 대한 데이터베이스가 필요하지만, 생성 기반의 경우 이러한 데이터베이스가 없이 모델의 Language Modeling (LM)으로 부터 생성된 발화에 의존한다. 따라서 모델의 성능에 따라 발화의 품질이 달라진다. 최근에는 사전학습 모델이 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보이고 있으며, 일상 대화 도메인에서도 역시 높은 성능을 보이고 있다. 일상 대화에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 모델은 Auto Regressive 기반 생성모델이고, 한국어에서는 대표적으로 KoGPT2가 존재한다. 그러나, KoGPT2의 경우 문어체 데이터만 학습되어 있기 때문에 대화체에서는 낮은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 대화체에서 높은 성능을 보이는 한국어 기반 KoDialoGPT2를 개발하였고, 기존의 KoGPT2보다 높은 성능을 보였다.
Without the involvement of time in animation, it cannot be possible to create movement. Therefore, tine is the important element to create animation. In animation, the expression of the emotion of character is more complicate than the appearance. Time is one of element to use for express of the emotion. It can be divided two types of time as the real time and the animation time broadly. The real time has linear, irreversible and analogue form which is in our daily life. And the animation time has multi-direction, reversible, and digital form which can be detected in the movie. For the animation time, there are many types of time that are the running time, the production time, the subjective time, the objective time, the ambiguous time and the universal time etc. This study is to extend and enrich the express as film language through various types of times in animation. Time is one of important element that can be useful method for expressing many unique scenes in film art as film language.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1998.10c
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pp.191-197
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1998
은유와 환유에 의해 생성된 문장들은 합성성의 원칙(compositionality principle)에 맞지 않기 때문에 전통적인 언어학에서 많이 다루어지지 않았다. 그러나, Lakoff(Lakoff & Johnson 1980; Lakoff 1987, 1993)와 그의 동료들에 의해서 은유에 대한 인지언어학적인 접근이 시도되면서 활발히 연구되기 시작했다. 그들에 의하면 인간의 일상언어의 많은 표현들이 은유에 의해서 생성되며, 인간의 인지체계가 개념적 은유 (conceptual metaphor)로 이루어져 있다고 주장한다. 본 논문은 화(anger)의 감정을 나타내기 위한 한국어 표현들을 분석하여 인간의 인지체계의 은유적인 양상을 밝혀보고자 한다.
This study aims to look for care quality factors reduce the daily stress of young children placed in care centers for long hours. Therefore, the research questions look into how the hours and care quality factors in child care centers affect young children's daily stress, and whether the care quality factor moderates the impact of the hours children spent in centers. The subjects in this study were 380 children from 3 to 5 years old from 10 child care centers. The Korean Preschool Daily Stress Scale(KPDSS) for children's daily stress and Early Childhood Environmental Rating Scale-Revised(ECERS-R) for quality of each classroom of centers were implemented. The main findings were summarized as following: (1) The more hours he/she spent in the center, the more stress he/she had. Children who spent 9 hours or more had more stress than children with 7 hours or less. (2) Among the 7 quality factors including space and furnishings, personal care routines, language reasoning, activities, interaction, program structure, parents staff, the interaction level between a teacher and a child and the level of parents and staff had the most impact on children's daily stress. (3) The qualitative factors of child care, language reasoning level, interaction level, parental support, and level of teachers reduced children's daily stress which was affected by the hours they spent in centers. Thus in order to reduce the daily stress of children who attend more than 9 hours a day, it is crucial to promote language reasoning activities and interaction between teachers and children and to improve parental support and teachers' professionalism.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.153-159
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2022
본 논문에서는 인공지능이 생성하는 일상 대화의 품질 향상을 위해 상식 추론을 정의하고 설문을 통해 정량적, 정성적 분석을 진행하였다. 정량적 평가에서는 주어진 문장이 에게 학습시키기에 적합한가'라는 수용성 판단을 요청한 질문에서 40대 이상의 연령이 20, 30대와 유의미한 차이를 보였다. 정성적 평가에서는 '보편적 사실 여부'를 AI 발화 기준의 주요한 지표로 보았다. 이어서 '챗봇' 대화의 품질에 대한 설문을 실시했다. 이를 통해 일상 대화를 사용한 챗봇의 대화 품질을 높이기 위해서는 먼저, 질문의 요구에 적절한 정보와 공감을 제공해야 하고 두 번째로 공감의 정도가 챗봇의 특성에 맞는 응답이어야 하며 세 번째로 대화의 차례에 따라 담화의 규칙을 지키면서 대화가 진행되어야 한다는 결론을 얻을 수 있었다. 이 세 가지 요건이 통합적으로 적용된 담화 설계를 통해 완전히 인공지능스러운 대화가 가능할 것으로 여겨진다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1993.10a
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pp.249-260
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1993
우리 일상 생활에서 매일 이루어지는 대화(conversation)를 살펴보면, 모든 대화는 어떤 '논제(topic)' 중심으로 이루어진다. 이 논문은 이런 논제 중심의 대화를 인지학적인 견해에서 재고해보고자 한다:논제는 우리의 인지구조로부터 어떻게 선택되며, 채택된 논제는 어떻게 상대방에게 전달되는가?
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.31
no.5
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pp.745-757
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2011
In this study, we investigated the interlanguage of ninth graders that was used to classify and explain the phenomena related to the change of the matters in a group discussion and semi-structured interview. The patterns of the interlanguage were classified and analyzed through the change of their understanding of science languages. The analyses of the results suggested that the interlanguage of the students are classified into the three patterns according to its meaning and form. Pattern 1 is science language used in combination with everyday language to express scientific meaning. This was used by most students regardless of the level of understanding of science languages. Pattern 2 is everyday language used to show scientific meaning, which was used by students who had better understanding of science languages than the others. Pattern 3 is using languages with multiple meaning, which was mainly used by students who have superficial understanding of science languages. Educational implications of these findings are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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