앙토냉 아르토의 삶은 잔혹한 실존의 드라마이다. 그는 고통이 투사된 정신적 삶을 살았다. 이 논문은 언어의 수형자로서 아르토의 글쓰기에 나타난 사유의 궤적을 살펴본 것이다. 아르토는 평생 말과 사물, 존재와 사유의 관계 사이에서 번민한 시인이다. 그는 존재의 신비를 일상의 언어로 옮길 때마다 정신적 고뇌에 사로잡혔다. 그의 시적 사유는 주체성의 상실에 따른 해체의 여정으로 향한다. 그럼에도 불구하고 그는 세상을 언어로 포착할 수밖에 없는 운명을 타고났다. 아르토는 젊은 시절 정신병을 앓았다. 우리는 그 병을 시적 창작의 어려움과 결부시켜 살폈다. 여기서는 아르토와 리비에르가 주고받은 편지 내용들을 중심으로 분석했다. 시인은 "영혼의 중심의 붕괴, 일종의 근본적이고 달아나는 사유의 침식"을 언급하며 언어적 표현의 무능력을 토로한다. 그 이후 아르토의 불안한 정신적 징후는 지속된다. 그는 정신착란이 최악의 상태에 이르러도 의식만큼은 잃지 않았다. 그것은 아르토의 글쓰기에 그대로 나타난다. 또 그의 종교적 성향은 불안정한 정신을 반영한다. 멕시코 타라후마라 지방 여행 중엔 원시신앙인 페요틀의 의식(儀式)에 집착하고 주술에 경도되기도 했다. 그의 비기독교적 신관은 신비주의적 성향에서 비롯한 것이다. 아르토는 마지막 순간까지 글쓰기를 포기하지 않았다. 아르토의 정신착란은 엄밀한 의미에서 광기가 아니다. 비록 광기라고 해도 그것은 은유적이다. 그것은 아르토가 자신의 한계를 거부하는 데서 나오며, 육체가 절대적 감각과의 동일시 속에서 자신을 한데 모으려는 열망에서 비롯한다. 그의 지적 능력은 오히려 극도로 고양된 상태에서 더욱 잘 드러났다. 아르토의 광기는 심오한 사색가의 그것과 다를 바 없다. 정신착란을 겪은 시인들의 삶은 그렇지 않은 시인들보다 더욱 시적이다. 아르토의 정상을 벗어난 감정은 우리 자신의 한계, 무력함, 체념 등을 측정할 수 있게 한다. 그래서 그의 절규는 비분절의 고함이지만, 다른 병자의 그것과 성격이 다르다. 왜 우리가 아르토의 작품에 관심을 갖고 천착하는가의 이유가 거기에 있다.
자동 음성 인식 (Automatic Speech Recognition) 기술이 발달함에 따라 자동 음성 인식 시스템의 성능을 높이기 위한 방법 중 하나로 자동 후처리기 연구(automatic post-processor)가 진행되어 왔다. 후처리기를 훈련시키기 위해서는 오류 유형이 포함되어 있는 병렬 말뭉치가 필요하다. 이를 만드는 간단한 방법 중 하나는 정답 문장에 오류를 삽입하여 오류 문장을 생성하여 pseudo 병렬 말뭉치를 만드는 것이다. 하지만 이는 실제적인 오류가 아닐 가능성이 존재한다. 이를 완화시키기 위하여 Back TranScription (BTS)을 이용하여 후처리기 모델 훈련을 위한 병렬 말뭉치를 생성하는 방법론이 존재한다. 그러나 해당 방법론으로 생성 할 경우 노이즈가 적을 수 있다는 관점이 존재하다. 이에 본 연구에서는 BTS 방법론과 인위적으로 노이즈 강도를 추가한 방법론 간의 성능을 비교한다. 이를 통해 BTS의 정량적 성능이 가장 높은 것을 확인했을 뿐만 아니라 정성적 분석을 통해 BTS 방법론을 활용하였을 때 실제 음성 인식 상황에서 발생할 수 있는 실제적인 오류를 더 많이 포함하여 병렬 말뭉치를 생성할 수 있음을 보여준다.
유 만근 교수 질문 : 음성학에 관하여 질문하고 싶습니다. 영국대학의 언어학 교육 과정에서 음성학이 차지하는 비중이 얼마나 큰 지 알고 싶습니다. 러우비니스 교수 응답 : 네 ,그 질문엔 한마디로 긍정적인 답변을 할 수 있읍니다. 음성학은 언어학에서 대단히 중요한 위치를 차지하며 런던대학뿐만이 아니라, 영국의 어느 대학에서나 음성학은 언어학에 초기부터 도입됩니다. 지금 하신 질문은 대단히 중요한 문제이므로 좀 더 자세히 설명하겠습니다. 런던의 동료와 마찬가지로 나는 음성학이 언어학의 일부일뿐 아니라 실로 필수적인 분야라고 봅니다. 런던 대학내에는 "음성학 및 언어학과" 라는 학과가 두 군데나 있는데 이는 "불어 및 이태리어과" 라는 식의 명칭과는 의미가 다릅니다. 이러한 명칭의 배후에는 역사적인 이유가 있읍니다. 음성학은 언어학의 분과중에서 가장i 먼저 발전하였으며, 영국에서는 음성학 교수직이 언어학 교수직보다 30년이나 먼저 생겼습니다. 바로 내이얼 저운스가 최초로 음성학 교수직을 얻어 30년이나 봉직했던 것입니다. 이러한 이유로 학과의 명칭이 아직도 그대로 존속하는 것입니다. 10년전에 한국에 왔던 헨더슨 교수 역시 음성학 교수입니다만, 그렇다고 그가 언어학에 관심이 없는 것은 아닙니다. 이제는 아무도 언어학의 전분야를 모두 전공할 수는 없습니다. 그래서 언어학에는 역사언어학, 응용언어학, 음성학 같은 분야별 전문가가 있기 마련입니다. 그러나, 통사론을 하지 않고 언어학을 할 수 없는 것과 마찬가지로 음성학을 하지 않고는 언어학을 할 수가 없습니다. 물론, 음성학안에서도 일반음성학이냐 개별어의 음성학이냐에 따라서 전문이 세분될 수 있읍니다마는, "음성학이 영국 대학의 언어학 교육 과정의 일부인가?" 라는 질문에 대한 답변은 자명할 것입니다. 안걸은 더 나아가서, 인간 언어의 역사를 잠시 생각해 보면 음성학이 언어학 연구에 없어서는 안될 필수적인 것을 알겁니다. 결국 언어학이란 인간 언어의 역사와 운용을 연구하는 것이고 인간의 언어란 수천년을 내려왔으나, 글자가 생기기 전까지는 순전히 음성언어, 즉 소리말로 존재했습니다. 한국어이건 영어이건, 라틴러이건 언어는 모두 발음기관으로 발음 할 수 있고 귀로 들을 수 있는 소리로 되어 있으며, 이미 죽은 말을 다를 때에도 결국 화석화한 소리말을 연구한다고 보는 것입니다. 즉 언어란 바로 소리말입니다. 사람은 글자를 배우기 앞서서 말을 배우며 우리같이 고등교육을 받은 사람도 쓰기와 읽기보다는 말하기와 듣기를 훨씬 많이 합니다. 이 같이 언어는 소리말로 운용되는데, 바로 소리 말을 연구하는 것이 음성학으므로 음성학은 언어학의 기본이요, 필수입니다. 음성학이 영국의 언어학에서 중요한 기본을 이루고 있다고 말 할 수 없다면 영국의 언어학은 그 만큼 빈약하게 될 것입니다. 한국에 음성학회가 있고 또 한글학회가 있지만, 그렇다고 하여 한국어 음성학이 한국어와는 다른 것이라거나, 한국어 음성학을 공부하지 않고 한국어를 연구할 수 있다는 뜻은 아닙니다. 의학에도 분야마다 전문의가 있듯이, 언어학도 이제 복잡하고 광범한 학문이 되었으므로 분야별로 전문가가 나오게 된 것뿐입니다. 따라서 "나는 통사론에 관심이 있으므로 소리말에는 관심이 없다"고 말하는 언어학자가 있다면, 이 것은 크게 잘못된 것입니다. 마찬가지로 "나는 소리에만 관심이 있으므로 통사론에는 관심이 없다"고 말하는 음성학자가 있다면, 이 또한 안되는 일입니다. 문의 구성과 어휘 요소와 아무 관련이 없는 말소리의 차이가 무슨 소용이 있으며, 통사 구조를 표현하고 저달하는 말소리를 연구하지 않고 어떻게 통사론을 연구할 수 있겠습니까? 다시 간추리면, 언어는 본질적으로 소리말이고, 언어의 특성과 사용 및 습득도 모두 소리말 형태로 나타납니다. 따라서, 영국의 대학은 음성학이 대단히 중요함을 인식하고, 언어학을 올바르게 다루는 세계의 여러 다른 대학과 마찬가지로 이에 따라 교육 과정을 편성하고 있습니다.
어떤 언어도 다른 언어와 분리되어 독립적으로 존재할 수 없다. 언어는 외래문화와 접촉하게 되면 서로 끊임없는 영향을 미치고 변화를 불러일으킨다. 90년대 이후 세계 과학기술 및 정보화의 급속적인 발전으로 한국의 드라마, K-POP으로 파생된 한류 붐은 중국 언어에도 영향을 미쳐 중국 온오프라인에서 한국어 차용 신조어가 교류 상용어이자 사회 유행어가 되고 있다. 한국어 차용 신조어는 중국어와 한국어의 언어접촉의 영향과 결과를 반영한 것으로 우리는 한국어 차용 중국어 신조어의 발생 배경과 원인을 사회문화요인과 심리적 필요성을 근거로 살펴보고, 신조어를 음역, 의역, 한국한자어 차용, 기타 4가지 유형으로 나누어 설명하였다. 신조어는 조어 과정에서 발생하는 비규범적인 문제에도 불구하고 중국어 표현을 더욱 풍부하게 하며, 언어적인 면에서도 새로움과 변화, 혁신적이고 창조적인 것을 추구하는 중국 세대의 견해와 이해를 반영하는 사회문화의 거울이 된다. 우리는 한·중 양국 젊은이들이 상대언어와 문화를 이해하고 소통하여 서로 우호적인 감정을 가질 수 있는 인식 변화의 계기가 될 수 있기를 기대하며, 향후 중국어 교육 현장에서도 한·중 언어융합의 응용을 통한 교수 및 학습에 도움이 되길 기대한다.
최근 ChatGPT 등 거대언어모델(Large Language Models)의 활용은 대화형상거래, 모바일금융 서비스 등 다양한 분야에서 사용이 증가하고 있다. 그러나 주로 기존 문서를 학습하여 만들어진 거대언어모델은 문서에 내재된 인간의 다양한 편향까지도 학습할 수 있다. 그럼에도 불구하고 거대언어모델에 편향과 차별의 양상에 대한 비교연구는 거의 이루어지지 않았다. 이에 본 연구의 목적은 거대언어모델안에 9가지 차별(Age, Disability status, Gender identity, Nationality, Physical appearance, Race ethnicity, Religion, Socio-economic status, Sexual orientation)의 존재유무 또는 그 정도를 점검하고 발전 방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 차별 양상을 특정하기 위한 도구인 BBQ (Bias Benchmark for QA)를 활용하여 ChatGPT, GPT-3, Bing Chat 등 세가지 거대언어모델을 대상으로 비교하였다. 평가 결과 거대언어모델에 적지 않은 차별적 답변이 관찰되었으며, 그 양상은 거대언어모델에 따라 차이가 있었다. 특히 성차별, 인종차별, 경제적 불평등 등 전통적인 인공지능 윤리 이슈가 아닌 노인차별, 장애인차별에서 문제점이 노출되어, 인공지능 윤리의 새로운 관점을 찾을 수 있었다. 비교 결과를 기반으로 추후 거대언어모델의 보완 및 발전 방안에 대해 기술하였다.
본 논문에서는 단어간 관계 패턴을 학습한 후 이에 기반하여 자연 언어 문장을 생성하는 방법을 소개한다. 기존의 문장 생성 방법론에서는 내재된 문법 규칙의 존재를 가정하거나 템플릿을 사용하고 있으나, 본 논문에서 소개하는 방법론에서는 태깅 등의 부가 정보 없이 단어의 동시 등장 빈도만을 활용하여 단어간 관계 패턴을 학습한다. 단어간 관계 패턴은 하이퍼네트워크 방법론에 기반하여 학습되었다. 학습이 진행됨에 따라 하이퍼네트워크의 복잡도가 높아지며, 학습 모델에 축적되는 언어 관계 패턴의 수가 증가한다. 학습된 모텔의 유효성은 학습 패턴에 기반한 자연 언어 문장 생성을 통해 확인하였다. 실험 결과 학습이 진행됨에 따라 문법적으로 성립하는 문장의 비율이 향상하였다. 파서를 이용하여 생성된 문장을 구성하는 문법 규칙을 분석한 후 문법 규칙의 분포를 학습에 사용한 코퍼스의 문법 규칙 분포와 비교한 결과 학습에 사용된 코퍼스의 문법적 특성을 학습할 수 있는 잠재력을 갖고 있음을 확인하였다.
다양한 모바일 장비의 등장으로 인하여 해당 장비에서 실행 가능한 응용 프로그램의 요구가 증가하고 있다. 플랫폼 독립적이란 특성을 가지는 자바 언어는 이러한 환경에 최적의 프로그래밍 언어로 급부상하고 있다. 그러나 자바는 가상 기계에 의해 실행되므로 플랫폼 의존적인 기능을 제공하지 못하는 단점을 가진다. 썬 마이크로시스템즈에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 자바 네이티브 메소드라는 JNI 기술을 제시하였다. JNI 기술을 이용하기 위해서는 JVM의 내부구조와 JNI에 대한 풍부한 지식이 필요하다. 또한 수많은 JNI 함수의 사용으로 인하여 프로그램 개발 생산성과 품질의 저하를 초래하고 있다. JNI에 대한 지식 없이 쉽고 빠르게 네이티브 프로그래밍이 가능 하도록 도와주는 지원 도구의 필요성 대두되고 있다. 이를 위해서는 자바 언어와 C/C++ 언어 사이에 존재하는 구문과 의미상 차이점을 자동적으로 처리해 주어야 한다. 본 연구에서 자바와 C/C++언어 간에 차이점과 이를 극복하기 위한 방안을 제시하고 이를 바탕으로 개발한 JNI 통합 개발 환경을 소개한다.
본 연구는 가상현실을 사용한 영어 회화 학습 프로그램을 개발하고 그 효과를 모니터형 가상현실과 몰입형 가상현실 조건에서 비교하였다. 대학생들을 대상으로 학습 전후의 언어불안감을 측정하고, 학습 내용에 대한 기억을 검사하였다. 가상현실에서의 영어 회화 학습 경험 후 학습자들의 언어불안감이 유의미하게 감소되었으나, 두 가상현실 조건간의 차이는 존재하지 않았다. 두 조건의 학습 결과의 차이도 유의하지 않았다. 본 연구의 결과는 가상현실이 학습자의 언어불안감 감소에 효과적일 수 있음을 보여주나, 몰입형 가상현실이 비몰입형 가상현실 보다 더 효과가 우수한지는 아직 분명하지 않은 것으로 보인다. 몰입형 가상현실의 가능성이 적절하게 구현되기 위해서는 몰입형 가상현실에서 종종 보고되는 멀미 문제의 개선과 함께 효과적인 학습 컨텐츠 개발이 우선되어야 할 것으로 보인다.
본 연구는 언어 학습이 실행공동체 (Communities of practice) 참여를 통한 사회적 학습과정이라는 전제 하에, Norton (2001)의 상상 공동체 (Imagined communities) 개념을 바탕으로 언어학습자들의 다면적 동기를 이해하기 위한 목적으로 수행되었다. 특별히 기존 제2언어습득 문헌에서 상대적으로 연구되지 않은 미국 내 소수민족언어 (less commonly taught languages) 중 하나인 한국어 학습자의 다면적 동기를 조명하고자 하였다. 이를 위해 미국 동부 소재 대학에서 한국어 강의를 수강하는 11명의 학생들을 대상으로 심층적 인터뷰를 실시하였다. 연구 분석결과 학습자 그룹 내에 관찰되는 상상공동체의 유형으로 K-pop 문화공동체, 직업 공동체, 한국 친인척 공동체, 민족 정체성 공동체의 네가지 유형이 관찰되었다. 그리고 학습자 개개인의 상상 공동체는 언어 배경, 학습 기간, 매체 사용 등의 다양한 경험을 통해 다양하게 발전, 변화하는 것으로 나타났다. 특히 계승어 학습자와 비계승어 학습자 간에 지향하는 상상 공동체의 유형을 비교해 보았을 때 명확한 차이가 나타났다. 또한 기존 문헌에서 계승어 관련 동기 (heritage motivation or motivation related to heritage)라 명명되는 개념 내에도 학습자의 경험에 따라 실제로는 상이한 공동체 유형이 존재함이 발견되었다.
최근 딥러닝 분야가 빠르게 발전하는 가운데, 다양한 영역에서 거대 언어 모델을 활용하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 하지만 언어 모델의 개발 및 활용을 위해서는 방대한 데이터와 고성능 자원이 필요하다는 현실적인 어려움이 존재한다. 이에 따라 프롬프트를 활용하여 언어 모델을 효율적으로 학습할 수 있는 문맥 내 학습이 등장하였지만, 학습에 효과적인 프롬프트가 무엇인지에 대한 명확한 기준은 구체적으로 제시되지 않았다. 이에 본 연구에서는 문맥 내 학습 방법 중 하나인 PET 기법을 활용하여 기존 데이터의 문맥과 유사한 PVP를 선정하고, 이를 통해 생성한 프롬프트를 학습하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 프롬프트 기반 학습 성능 향상 방법론을 제안한다. 제안 방법론의 성능 평가를 위해 온라인 비즈니스 리뷰 플랫폼인 Yelp에서 수집된 레스토랑 리뷰 데이터 30,100개로 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 PET 방법론에 비해 정확도와 안정성, 그리고 학습 효율성의 모든 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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