최근 컴퓨터 통신 기술의 발달로 인하여 교육분야에서의 컴퓨터 통신망을 이용한 학습의 효율성 증대에 대한 연구가 활발하다. 지금까지의 학습 방식은 교과목 특성의 개별성을 인식하지 못하거나 혹은 기술적인 문제점 등으로 인하여 학습자들에게 일관된 단답형이나 선다형의 학습 방식을 요구하여 왔다. 웹을 기반으로 한 원격 교육으로의 활용 측면에서 프랑스어와 같은 제2외국어의 경우, 한국어 환경에서의 프랑스어 악상 문자 입력이나 개별화된 저작 언어 개발 등의 문제점이 제기된다. $\lceil$Voila-web$\rfloor$ 은 한국어를 모국어로 하는 프랑스어 학습자들을 위한 교육 시스템으로 개별 교과목의 특성을 반영하고 능동적인 학습 방식을 통한 학습의 효율성 증대를 위한 시스템이다. 학습자들에게는 학습 자료의 전체적인 내용 흐름만을 제시하고 영역별 구체적인 자료의 전개는 다양한 교과 내용을 자유 항해할 수 있도록 설계되어 있다. 이는 학습자들로 하여금 통신망을 통한 컴퓨터 이용 학습의 장점을 기존의 학습 방식에 보완하여 보다 능동적인 학습 방식을 유도하여 학습의 효율성을 증대시킬 수 있다.
변형 규칙 기반 품사 태거는 태깅 규칙을 코퍼스로부터 자동 학습할 수 있고, 견고하며 태깅 결과를 이해하고 분석하기가 쉽다는 장점을 갖는다. 이에 최근 한국어 특성을 고려한 변형 규칙 기반 한국어 품사 태거가 개발되었다. 하지만 이 시스템은 오류 어절의 어휘 정보를 사용하지 않으므로 수정 가능 오류에 대한 변형 규칙이 제대로 학습되지 못하며, 변형 규칙 적용 과정에 새로운 오류를 발생시킨다는 문제점이 있다. 이에 본 논문은 오류 어절의 어휘 정보를 참조할 수 있는 세부변형 규칙 추출을 이용한 변형 규칙 기반 한국어 품사 태거의 개선 방안을 제안한다. 어휘 정보를 참조할 수 있는 세부 변형 규칙의 형태는 특정 문맥 C에서 어절 W의 어절 태그 ${\alpha}$를 어절 태그 ${\beta}$로 변형한다와 같다. 제안된 방법은 약 10만 어절 크기의 학습 코퍼스에서 57개의 세부 규칙을 학습하였고, 2만 어절 크기의 실험코퍼스에 적용한 결과 95.6%의 정확도를 보임으로써 기존의 변형 규칙 기반 품사 태거의 정확도를 약 15.4% 향상시켰다.
본 논문은 세종 전자사전을 구성하고 있는 하위사전의 하나인 세종 용언전자사전에서 사용되는 의미역 기술체계 및 그 목록을 소개하는 논문이다. 본 논문은 2부로 구성되어 있다. 1부에서는 의미역이란 개념을 정의하고 의미역 기술의 의의를 순수언어학적 차원과 NLP의 응용 기존의 비판에 관하여 우리의 응용 차원에서 설명한다. 아울러 1부에서는 의미역 개념에 대한 기존의 비판에 관하여 우리의 입장을 밝힌다. 제 2부는 본론으로서 세종 용언전자사전에서 사용되는 의미여 기술체계 및 목록 그리고 그것이 지니는 의의를 소개하는 부분이다. 제 2부에서는 우선 세종 용언전자 사전이 의미역 기술 및 목록 확정을 위해서 채택하고 있는 원칙을 밝힌다. 그 다음에는 현재 세종 용언전자사전에서 사용하고 있는 의미역 목록을 각 의미역의 정의와 함께 소개한다. 끝으로 세종 용언전자사전의 틀 내에서 이루어지고 있는 의미역 기술이 갖는 의의와 현 의미역 기술체계가 지니고 있는 문제점을 지적한다.
영어를 제2언어로 사용하는 한국인을 대상으로 이중언어의 어휘접근이 음운 정보와 관련하여 어떻게 일어나는 지를 알아보았다. 이중언어를 처리할 때에 양 언어의 음운적 지식이 동시에 활성화된다는 비선택적 가설과 한 언어의 음운적 지식만이 활성화된다는 선택적 가설을 검증하고자하는 목적으로 2개의 실험을 실시하였다. 실험결과 한글 표적자극의 수행이(실험2) 점화자극으로 제시된 영어 단어의 음운적 조작에 따라 유의미한 영향을 받았고, 영어 표적자극을 처리할 때에는(실험1) 점화자극으로 제시된 한글 단어의 음운적 조작에 따라 영향을 받는 경향을 발견하였다. 이는 이중언어 중 한 언어를 처리할 때에 다른 언어의 음운적지식이 자동적으로 활성화됨을 의미하며 한국인에게 있어서 제2언어인 영어의 처리에서 음운정보가 중요한 역할을 함을 의미한다.
뉴스 헤드라인에 제3자의 발언을 직접 인용해 전언하는 이른바 '따옴표 저널리즘'이 언론 보도의 객관주의 원칙을 해치는지는 언론학 및 뉴스 구독자에게 중요한 문제이다. 이 연구는 온라인 포털사이트를 통해 실시간 유통되는 한국어 기사의 정확성을 판별하기 위한 기계학습(Machine Learning) 모델을 제안한다. 이 연구에서 제안하는 모델은 Edit Distance와 FastText 기법을 활용해 기사 제목과 본문 내 인용구의 유사성을 측정하고, XGBoost 모델을 활용해 최종 분류한다. 아울러 이 모델을 통해 229만 건의 뉴스 헤드라인에 대해 직접 인용구가 포함된 기사가 취재원의 발언을 주관적인 윤색없이 독자들에게 전하고 있는지를 판별했다. 이뿐만 아니라 딥러닝 기반의 KoELECTRA 모델을 활용해 기사의 제목 내 인용구에 대한 감성 분석을 진행했다. 분석 결과, 윤색이 가미되지 않은 직접 인용형 기사의 비율이 지난 20년 동안 10% 이상 증가했으며, 기사 제목의 인용구에 나타나는 감정은 부정 감성이 긍정 감성의 2.8배 정도로 우세했다. 이러한 시도는 앞으로 계산사회과학 방법론과 빅데이터에 기반한 언론 보도의 평가 및 개선에 도움을 주리라 기대한다.
최근 국가적 차원에서 영어교육에 대한 많은 투자가 이루어지고 있으나 기존의 주입식, 암기식 영어 교육은 회화 실력 향상에 큰 도움을 주지 못하였다. 컴퓨터를 이용한 영어교육 또한 많은 관심을 얻고 있으나 실제 의사소통을 위한 회화 학습에 대한 고려는 깊지 않으며, 주어진 흐름의 대본을 따라 단순히 읽고 반복하는 수준의 시스템만 존재하고 있다. 이러한 학습형태는 흥미 유발 동기가 약하여 사용자로 하여금 장기간 꾸준히 학습하게 만들지 못한다는 문제가 있다. 이러한 문제점에 대하여 제2언어 습득 이론에 바탕을 둔 자연어 처리 기반 몰입 환경 영어 교육 시스템을 제안한다. 이는 도메인 확장성이 뛰어난 예제 기반 대화 시스템을 3 차원 가상공간과 결합한 시스템으로 자연스러운 대화를 통한 외국어 회화 연습을 하는 과정에서 학습자의 발화 오류를 분석하고 교육적 피드백을 제공한다. 또한 현실과 비슷한 몰입 환경에서 체험형 기술을 통해 자발적인 학습을 유도하고 집중력, 기억력을 획기적으로 높이고자 한다. 본 논문에서는 영어교육 시스템의 이론적 배경, 예제 기반 대화관리, 시스템 구성요소와 동작에 대하여 중점적으로 기술하였다.
이 연구는 한국어 자음과 모음 대해 단기간의 지각 훈련을 받은 이집트인 학습자들이 학습 수준별로 어떠한 지각 개선 양상을 보이는지 조사하고, 각 음소 쌍의 학습용이성 정도를 파악해 이집트인 학습자들을 대상으로 하는 한국어 발음교육에 실질적인 기여를 하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 50명의 한국어 학습자를 대상으로 이집트 현지에서 고변이 음성 훈련을 실시하였다. 한국어 수준에 따라 학습자를 초급 집단과 중고급 집단으로 나누었고, 2주간에 걸쳐 각 집단에 대해 30~40분의 지각 훈련을 10회 진행하였다. 고변이 음성 훈련용 자료는 다수의 한국어 원어민 화자가 발화한 자연음이었으며, 최소대립 쌍을 이루는 단어와 문장으로 최대한 다양하게 구성하였다. 사전과 사후 테스트 비교 결과, 이집트인 초급과 중고급 집단의 한국어 모음과 초성에 대한 지각 능력이 뚜렷하게 향상된 것을 확인할 수 있었다. 종성에 대한 지각 능력 역시 향상되었지만 훈련 전부터 정확도가 높아 향상폭은 다소 낮게 나타났다. 각 음소에 대한 지각 정확도와 향상도를 바탕으로 음소 쌍별 학습용이성을 측정하고, 이집트인 학습자를 위한 학습용이성 위계를 학습 단계별로 설정하였다.
본 연구의 목적은 한국인 학습자들이 어떻게 영어모음을 인지하는지를 알아보고, 언어학습모델(SLM)의 예측처럼 한국어에 없는 새로운 영어모음이 한국어와 비슷한 영어모음보다 습득에 용이한지 살펴보는 것이다. 20명의 한국인 실험참여자들은 6개의 영어모음 /i, ɪ, u, ʊ, ɛ, æ/을 사료로 한 영어-한국어 대응 테스트와 영어 모음 판별 테스트에 참여하였다. 영어-한국어 대응 테스트의 결과 대부분의 학생들이 음향적으로 구분되어있는 영어모음 /i/-/ɪ/, /u/-/ʊ/를 각각 하나의 한국어모음인 /이/와 /우/로 대응하여 인지하는 것을 보여주었다. 또한 영어모음 /ɛ/를 한국어모음 /에/와 /애/로 대응하여 인지하였고, 영어모음 /æ/도 마찬가지로 한국어모음 /에/와 /애/로 혼용하여 대응하는 패턴을 보여줌으로써 한국인 영어학습자들이 영어 모음쌍 /i-ɪ/, /u-ʊ/, /ɛ-æ/을 인지하기 어려울 것으로 예측되었다. 영어모음 판별테스트에서는 새로운 음소로 분류된 영어모음 /ɪ, ʊ, æ/의 판별 정확도(ɪ: 81.3%, ʊ: 62.5%, æ: 60.0%)가 비슷한 음소로 분류된 영어모음 /i, u, ɛ/의 판별 정확도(i: 28,8%, u: 28.8%, ɛ: 32.4%)보다 유의하게 높아서 SLM의 예측대로 새로운 음소가 습득하기 쉽다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 비슷한 음소로 분류된 영어모음들의 판별 정확도가 새로운 음소에서의 판별 정확도보다도 현저히 낮은 수치를 보여준 것을 과일반화로 설명하였는데, L2 학습자가 새로운 모음 범주를 습득하는 과정에서 비슷한 L2 소리를 새로운 L2 소리로 과도하게 대치한 현상이다. 본 연구결과를 바탕으로 교육적인 함의점도 제시되었다.
본 연구는 재한 중국인 유학생들의 문화정체감, 학습 동기, 학습전략 및 제2 언어 습득의 경향을 분석함으로써 이 네 가지 변인의 구조 관계를 밝히고 이를 통해 한국어 학습 과정에서 유학생의 문화정체감과 학습 동기, 학습전략을 촉진하는 데 있어서 기초자료를 제공하는 데 그 목적이 있다. 본 연구는 200명을 대상으로 예비조사를 통해 신뢰도와 타당성을 검증하였다. 본조사는 2023년 5월 28일부터 6월 15일까지 서울, 경기도, 부산, 충청도 소재 6개 대학의 중국유학생 1,006명을 대상으로 설문을 실시하였다. 연구결과, 첫째, 변인 간의 구조적 관계는, 문화정체감은 학습 동기, 학습전략 및 제2언어 습득에 정적으로 영향을 주었다. 둘째, 학습 동기는 학습전략, 제2언어 습득에 정적(+)으로 영향을 주었다. 셋째, 학습전략은 제2언어 습득에 정적(+)으로 영향을 주었다. 넷째, 문화정체감과 학습전략 간의 학습동기와 학습전략은 정적인(+) 매개 역할과 다중 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 따라서 국어 학습 과정에서 유학생의 문화정체감과 학습 동기, 학습전략을 촉진하기 위해서 유학생들의 문화정체감 형성의 직접적 체험을 기회를 늘리고 실제 중심의 다각적인 교육과정의 편성 및 교수법이 필요함을 시사하고 있다.
이 연구는 베트남인 성인 학습자들이 학습 단계별로 한국어 어두 초성 장애음을 어떻게 지각하는지 밝히고, 지각 훈련을 통해 오류가 교정될 수 있는지를 밝히는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 베트남인 초급, 중급, 고급 학습자 105명을 대상으로 한국어 초성 장애음에 대한 지각 훈련을 실시하였다. 훈련 자료는 원어민 음성으로 녹음한 자연 자극으로 한국어의 최소대립쌍을 적극적으로 활용하여 제작하였다. 실험 집단에 속한 학습자들은 약 2주간에 걸쳐 20-40분의 자기주도적 지각 훈련을 5회 수행했고, 통제 집단에 속한 학습자들은 사전 테스트와 사후 테스트에만 참여하였다. 실험 결과 훈련 전에 잘 구분되지 않았던 음들에 대한 지각이 많이 개선되었고, 초급뿐만 아니라 고급 집단의 학습자들도 끝까지 교정이 잘 되지 않았던 음에 대한 효과를 보았다. 이 연구에서는 대규모의 지각 훈련을 통해 베트남인 학습자들이 한국어의 서로 다른 음을 구별하는 적절한 음향 단서를 학습하는 데 지각 훈련이 중요한 역할을 할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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