• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.475-484
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• 2017

본 연구는 EAP 전문 코퍼스 구축과 분석을 통해 유아교육 전문 어휘 목록을 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 유아교육 전문가 2인과의 협의를 통해 선정된 7권의 유아교육 관련 영어 전공 서적을 기초로 50만 단어 수준의 전문 코퍼스를 구축하였다. 유아교육 전문 코퍼스의 어휘적 분포를 분석한 결과 기본 어휘에 해당하는 GSL[1]은 81.86%, 학술어휘에 해당하는 AWL[2]은 9.78%로 타 분야의 학술적 텍스트와 유사한 분포를 나타냈다. 한편 어휘의 다양성을 살펴보기 위해 TTR을 산출한 결과 3.18로 타 코퍼스의 결과와 비교할 때 낮은 수치, 즉 동일한 어휘의 반복이 비교적 많다는 특징을 보여 주었다. 다음으로 빈도와 출현 범위 등을 기준으로 유아교육 분야의 전문 어휘를 추출한 결과 총 224개의 어휘가 선정되었다. 이 어휘 목록은 영어로 유아교육을 가르치기 위한 목적으로 활용될 수 있을 것이며, 특히 영어로 쓰인 유아 교육 분야의 전공서적을 읽기 위한 기초 자료서로 유용성을 지닐 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.255-256
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• 2018

영어로 진행하는 전공 수업, 영어로 쓰여진 교재의 사용 등이 빈번한 대학 수준 이상에서의 학업을 위해서는 학문목적영어와 관련된 능력을 갖추는 것이 필수적이다. 영어로 진행되는 공부에 어려움을 경험하는 학생들을 돕기 위해 많은 학자들은 해당 분야의 키워드, 즉 전문어휘 목록 작성을 통해 해당 분야의 어휘 학습을 돕는 것이 중요하다고 강조하고 있다. 이에 본 연구에서는 해당분야의 전문 어휘 추출과 관련한 핵심 개념과 선행연구를 살펴본 후, 각기 상이한 키워드 추출 방법을 채택한 2개의 선행연구를 통해 실제 키워드 추출이 이루어지는 방법 및 각각의 장단점에 대해 살펴보고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.922-924
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• 2004

지식 정보의 확산에 따라 기존 전문분야 용어집에 수록되지 않은 용어의 수가 폭발적으로 증가하고 있다 이에 따라 용어집을 자동으로 구축하는 작업이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 의학분야 코퍼스에서 주어진 전문용어에 대한 정의문을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 우선, 정의문의 구문적 패턴과 용어의 어휘구성 패턴을 이용하여 용어의 상위개념을 추정한다. 상위개념별로 구축된 특성 어휘 목록을 이용하여 구문적 패턴으로 뽑힌 문장에 등장하는 어휘의 적합성 여부를 판단하여 정의문을 추출한다. 실험 결과 코퍼스에 정의 정보가 있는 48개의 용어에 대하여 71.43%의 정확률을 보인다.

• Journal of Platform Technology
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• 제12권1호
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• pp.85-90
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• 2024

지식이나 정보를 찾는 경우 아날로그적인 인쇄된 책이나 출판물 등등의 종이로 기록된 매체보다는 디지털적으로 구현되는 웹을 이용하는 방법이 증가하고 있다. 이러한 현상은 고전적인 종이 사전 보다 디지털 사전을 사용하는 것이 더 효과적이고 시간을 절약할 수 있다는 인식이 증가되고 있다. 따라서 이러한 어휘를 구성하는 어휘 의미망 구축은 언어학계와 전산언어학, 자연어 처리 전공자들에게 있어서 중요한 문제로 떠오르고 있다. 이를 위해 언어학자들은 어휘의 의미와 개념을 구조화하여 분류할 수 있는 방법을 찾기 위해 수많은 연구가 진행되었다. 이러한 연구에서 어휘 의미망을 구성하기 위한 전문용어는 일반어와 같이 중요한 요소이다. 하지만 이러한 과정에서 전문용어를 찾고 축적하는 과정에서 여전히 종이로 된 사전 문서나 디지털로 된 방대한 자료를 사람이 직접 확인하고 그 중에서 전문용어를 추출하고 정리하는 과정을 수작업으로 거치고 있다. 본 논문에서는 이러한 인적 작업의 오류를 보완하기 위해서 디지털로 된 자료에서 사용자가 원하는 전문용어를 추출할 수 있는 자동화된 프로그램을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.87-91
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• 2009

전문용어의 수가 급증하면서 전문용어를 자동으로 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 전문용어를 인식하기 위해서 전문용어의 범위를 정한 뒤 그 전문용어의 분야를 선택해야 한다. 본 논문에서는 생물/의학 사전정보와 CRF(Conditional Random Fields) 기계학습 기법을 사용하여 연구를 진행한다. 기계학습을 위한 자질로 품사, 접사, 대소문자, 숫자, 특수문자, 단서어휘 등을 사용한다. 특히 단서어휘와 사전정보를 중요한 요소로 생각하여, 3가지 방법으로 나누어 실험한다. 총 분야의 개수는 7개이며, 각 분야별로 정확률, 재현율, F-measure를 측정한다. 경계인식은 83.92%의 정확률, 96.42%의 재현율, 89.73의 F-measure가 결과로 나타났고, 분야분류는 79.29%의 정확률, 91.06%의 재현율, 84.77%의 F-measure가 결과로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.139-140
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• 2017

본 연구는 공과대학 학생들이 배우는 전공영어로서의 특수목적영어(ESP)에 대해 코퍼스 기반 접근법의 유용성을 논하고자 한다. 이에 본 연구에서는 공과대학에서 사용하는 전공텍스트를 코퍼스로 구축하여 컴퓨터에 기반한 분석에서 나온 결과들을 제시하면서 공학영어 코퍼스의 특성을 살펴보고 궁극적으로 영어매개수업을 듣는 공대학생들의 데이터 기반 학습에 일조하고자 한다. 본 연구에서 사용된 목표 코퍼스는 세부전공과 상관없이 공통적으로 적용되는 공학과목을 선정하여 구축되었고 비교대상인 참조 코퍼스는 British National Corpus를 사용하였다. 공학영어 코퍼스는 총 단어 180만개, 단어 유형 만 6천여개로 이루어졌고 코퍼스 분석도구인 AntConc 3.4.4를 이용하여 빈도 분석과 키워드 분석이 수행되었다. 고빈도수 어휘의 분석결과 목표 코퍼스와 참조 코퍼스에서 가장 빈번하게 나타나는 어휘군은 내용어(content words)보다는 기능어(function words) 형태가 많다는 점이 나타났고 내용어군만 분석결과 참조코퍼스에 비해 공학영어 코퍼스에 과학영역의 변이어가 많이 분포하고 있음이 드러났다. 또한 키워드 분석에서는 공학영어 코퍼스의 키워드 동사군이 전문적인 어휘(technical vocabulary)보다는 비전문적인 학술적 어휘(non-technical academic vocabulary)가 상대적으로 많이 분포되어 있음이 드러나 ESP교육을 실시함에 있어서 전공관련 전문영어와 함께 일반적인 학술 영어에 대한 인식을 고양해야 할 필요성이 대두된다.

• 비교문화연구
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• 제45권
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• pp.195-218
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• 2016

이 논문은 사전의 백과사전적 요소로서의 전문용어 기술을 불교 언어에 집중하여 살펴보았다. 불교 언어에 대한 선행 연구를 살펴보니 크게 언어 자체에 대한 철학적인 접근, 특정 승려의 언어관 탐색, 불교 언어에 대한 언어학적 고찰 등으로 나누어 볼 수 있다. 불교 언어에 대한 언어학적 고찰은 특정 불경을 분석한 연구와 불교 영역 전반에서 쓰이는 어휘에 대한 연구로 나뉘는데 기존 국어사전에서의 불교 어휘를 살펴보니 인명, 지명, 책명, 역사, 불교' 등의 전문 영역 분류에 걸쳐서 분포하였다. 전문용어의 일반어화가 진행된 경우 전문용어로서의 의미와 일반어로서의 의미를 각각 다의어로 기술하되 어느 것을 먼저 배열하느냐로 개별 어휘의 일반어화의 진행 정도를 확인할 수 있는데 불교 어휘의 경우 불교용어로만 쓰이는 단의어가 가장 많았고 일반어로서의 용법이 우선인 것, 불교용어로서의 용법이 우선인 것의 순으로 나타났으며 일반어로 기술되어 있으나 불교 용어에서 비롯된 어휘도 있었다. 한 사전 안에서 언어 단위에 따라 전문 영역 표지가 달라지는 경우, 사전별로 불교 전문용어 여부에 대한 판단이 다른 경우, 기존의 학술적인 연구 결과와 사전의 기술 내용이 상충되는 경우 등 섬세한 검증을 필요로 하는 사례는 향후 종교 전문가와 언어 전문가, 사전 전문가의 협업을 통해 해결해 나가야 할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.347-350
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• 2019

인공지능 관련 기술의 발달로 다양한 분야에서 인공지능 활용에 대한 관심이 고조되고 있으며 전문영역에서도 기계학습 기법을 활용한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 특허청에서는 분야별 전문지식을 가진 분류담당자가 출원되는 모든 특허에 국제특허분류코드(이하 IPC) 부여 작업을 수행하고 있다. IPC 분류와 같은 전문적인 업무영역에서 딥러닝을 활용한 자동 IPC 분류 서비스를 제공하기 위해서는 기계학습을 이용하는 분류 모델에 분야별 전문지식을 직관적으로 반영하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 딥러닝 기반의 IPC 분류 모델과 전문지식이 반영된 분류별 어휘사전을 활용한 규칙기반 분류 모델을 병행하여 특허문서의 IPC분류를 자동으로 추천하는 방법을 제안한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제61권4호
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• pp.559-579
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• 2022

어휘와 언어에 대한 연구는 이를 사용하는 개인들이 포함된 공동체의 관심과 가치, 실천 관행에 대한 이해도를 높일 수 있다. 이러한 맥락에서 10개국이 참여한 국제 교실수업 어휘 프로젝트(The International Classroom Lexicon Project)는 자국의 수학 교실 수업과 관련하여, 교사가 바라보고 명명하는 구어적 입장에서 수학 교실수업 어휘 연구를 진행하여 어휘를 확인하고 정리하였다. 본 연구는 이 국제 교실수업 어휘 프로젝트 연구의 확장으로, 전국수학교사모임에서 발행하는 수학교사 전문 잡지인 「수학과 교육」에 사용된 교수학적 어휘를 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 조사하고, 통시적 관점에서 최근 10년간 시간의 흐름에 따라 이러한 교수학적 어휘가 양적으로 어떻게 변화하였는지를 관찰하였다. 연구 결과, 선행연구에서 발견되지 않은 새로운 교수학적 어휘를 발견할 수 있었다. 또한, 이러한 교수학적 어휘 중 시간의 흐름에 따라 출현 빈도가 유의하게 증가하는 어휘와 단기간에 갑자기 출현(급증)하는 어휘를 발견할 수 있었으며, 이를 통해 수학교사를 위한, 그리고 수학교사에 의한 전문 잡지를 중심으로 이루어진 문어적 공동체 수학교사의 관심의 변화를 살펴볼 수 있었고, 나아가 이러한 관심의 변화를 사회문화적·사건적·시대적 맥락에 비추어 봄으로써 이들의 가치와 시대적 정신의 변화를 조심스럽게 해석할 수 있었다. 이러한 점에서 본 연구는 지난 10년간 시대의 변화에 따른 한국의 수학교사 공동체에서의 수학교육에 대한 관심과 가치, 시대적 정신을 이해하는 첫 걸음으로서 가치를 지니고 있다. 또한, 텍스트 마이닝 기법이 이러한 시대변화에 따른 관심과 가치, 시대적 정신의 변화에 대한 연구를 수행할 수 있는 방법론적인 기여를 제공한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.132-139
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• 2021

본 코퍼스 기반 연구는 통사론 영역에서 자주 등장하는 학술어휘들을 목록화하고 추출된 단어 목록을 Coxhead(2000)의 학술어휘 목록(AWL) 및 West(1953)의 기본어휘 목록(GSL)과 비교하여 통사론 코퍼스 내의 어휘 분포와 범위를 조사하였다. 이를 위해 영어교육 전공자들이 주로 사용하는 필수 통사론 전공 서적을 546,074 단어 수준의 전문 코퍼스로 구축한 다음 AntWordProfiler 1.4.1로 분석하였다. 빈도를 기준으로 분석한 결과 16회 이상 등장한 학술어휘는 288개(50.5%), 15회 이하 등장한 학술어휘는 218개(38.2%)로 나타났다. AWL과 GSL의 출현 범위는 각각 9.19%와 78.92%로 나타났으며 GSL과 AWL을 포함한 비중은 전체 토큰의 88.11%에 달하였다. AWL이 광범위한 학술 요구를 충족시키는데 중추적인 역할을 할 수 있다는 점을 감안할 때, 본 연구는 학문 문식성과 학업 능력을 향상시키기 위한 방안으로 학문 분야별 학술 어휘목록을 편성할 필요가 있음을 강조하였다.