• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.23-33
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• 2020

온라인 저지는 학습자가 제출한 소스의 컴파일과 실행, 문제 해결 여부에 대한 즉각적인 교정적 피드백을 제공하며 평가의 정확성과 신뢰성을 확보할 수 있지만, 대부분의 온라인 저지가 텍스트형 언어 만을 제공하고 있어 학습자의 수준에 따른 언어 선택이 어렵다. 본 연구에서는 온라인 저지용 블록형 언어를 개발하여 고등학교 수업에 적용하고, 블록형 언어 집단과 텍스트형 언어 집단 간 자기효능감의 차이를 확인하였다. 검정 결과, 블록형 언어 집단은 텍스트형 언어 집단 보다 '혐오경험극복 능력기대'가 더 높았고, 텍스트형 언어 집단은 사전-사후 검사에서 '활동시작 능력기대'와 '활동지속 능력기대'가 유의하게 감소된 것을 확인하였다. 이는 블록형 언어의 경우 차후 프로그래밍 활동에 대한 효능감에 효과가 있으며, 텍스트형 언어는 활동의 시작 단계와 진행 단계에서 학생의 자기효능감이 저하되지 않도록 하는 교수·학습 및 평가 방법을 강구해야 한다는 점을 함의한다. 본 연구는 고교 프로그래밍 수업에서 블록형 언어와 텍스트형 언어의 적용과 관련하여 자기 효능감 증진을 위한 교수·학습 설계의 기초를 제공한다는 점에서 의미가 있다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.205-208
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• 2017

2015 개정 교육과정에 따라 2019년부터 초등학교 5~6학년은 SW교육을 의무적으로 실시하게 되었다. 특히 SW교육을 위한 프로그래밍 언어의 경우 초등학교와 중학교에서는 블록형과 텍스트형 구분 없이 활용할 수 있으나, 고등학교의 경우에는 텍스트 기반 프로그래밍 언어를 활용하도록 제시하고 있다. 하지만 많은 학습자들이 처음 텍스트형 프로그래밍 언어를 접하게 되면 문법의 어려움과 외국어의 벽에 부딪쳐 어려워한다. 본 연구에서는 학습자들이 처음 텍스트형 프로그래밍을 학습할 때 효율적인 프로그래밍 학습을 위하여 한글 프로그래밍 언어를 사용할 것을 제안한다. 한글 프로그래밍 언어를 교육적으로 활용하였을 때의 장점과 교육적 활용에 있어 고려해야 할 문제점, 한계점 및 보완해야 할 점을 분석해보고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.447-451
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• 2022

본 논문에서는 사용자가 대화 텍스트 방식의 입력을 주었을 때 이를 키워드 중심으로 변환하여 이미지를 생성해내는 방식을 제안한다. 대화 텍스트란 채팅 등에서 주로 사용하는 형식의 구어체를 말하며 이러한 텍스트 형식은 텍스트 기반 이미지 생성 모델이 적절한 아웃풋 이미지를 생성하기 어렵게 만든다. 이를 해결하기 위해 대화 텍스트를 키워드 중심 텍스트로 바꾸어 텍스트 기반 이미지 생성 모델의 입력으로 변환하는 과정이 이미지 생성의 질을 높이는 좋은 방안이 될 수 있는데 이러한 태스크에 적합한 학습 데이터는 충분하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 다루기 위한 하나의 방안으로 사전학습된 초대형 언어모델인 KoGPT 모델을 활용하며, 퓨샷 러닝을 통해 적은 양의 직접 제작한 데이터만을 학습시켜 대화 텍스트 기반의 이미지 생성을 구현하는 방법을 제안한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.55-68
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• 2016

2015 개정 정보과 교육과정에서는 문제해결과 프로그래밍 단원을 나선형으로 조직하면서 학교급 별로 블록형과 텍스트형 프로그래밍 언어의 사용을 제안하였다. 본 연구는 프로그래밍 학습에서 알고리즘 작성이 프로그래밍 학습에 도움을 주는지, 블록형 프로그래밍 학습이 텍스트형 프로그래밍 후행학습에 긍정적 전이효과가 있는지를 확인하기 위한 목적으로 진행되었다. 목적 달성을 위해 초등학생 15명을 대상으로 블록형과 텍스트형 프로그래밍 학습을 진행하였다. 연구 결과, 한정된 방법으로 알고리즘을 작성하는 것은 학습자들의 사고 표현을 가로막을 수 있지만 블록형 프로그래밍 학습은 텍스트형 프로그래밍 학습에 긍정적 전이가 있음을 확인하였다. 본 연구는 초등학교부터 계열성 있는 프로그래밍 교육을 위한 방안을 제시하였다는 것에 의의가 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.597-601
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• 2021

주어진 정보를 자연어로 변환하는 작업은 대화 시스템의 핵심 모듈임에도 불구하고 학습 데이터의 제작 비용이 높아 공개된 데이터가 언어에 따라 부족하거나 없다. 이에 본 연구에서는 텍스트-투-그래프(text-to-graph) 작업인 관계 추출에 쓰이는 데이터의 입출력을 반대로 지정하여 그래프-투-텍스트(graph-to-text) 생성 작업에 이용하는 역 관계 추출(reverse relation extraction, RevRE) 기법을 소개한다. 이 기법은 학습 데이터의 양을 늘려 영어 그래프-투-텍스트 작업의 성능을 높이고 지식 묘사 데이터가 부재한 한국어에선 데이터를 재생성한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.427-436
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• 2021

본 연구의 목적은 문학 텍스트를 학습한 머신 러닝 언어 모델을 구현하는데 있다. 문학 텍스트는 일상 대화문처럼 질문에 대한 답변이 분명하게 구분되지 않을 때가 많고 대명사와 비유적 표현, 지문, 독백 등으로 다양하게 구성되어 있다는 특징이 있다. 이런 점들이 알고리즘의 학습을 용이하지 않게 하여 문학 텍스트를 활용하는 기계 학습의 필요성을 저해시킨다. 문학 텍스트를 학습한 알고리즘이 일반 문장을 학습한 알고리즘에 비해 좀 더 인간 친화적인 상호작용을 보일 가능성이 높다. 본 논문은 '문학 텍스트를 학습한 머신 러닝 언어 모델 구현'에 관한 연구로서, 대화형 기계 학습에 문학 텍스트를 활용하는 연구에서 필수적으로 선행되어야 할 세 가지 텍스트 보정 작업을 제안한다: 대명사 처리, 대화쌍 늘리기, 데이터 증폭 등에 대한 내용으로 기계 학습이 용이하고 그 효과도 높다고 판단됩니다. 인공지능을 위한 학습용 데이터는 그 의미가 명료해야 기계 학습이 용이하고 그 효과도 높게 나타난다. 문학과 같은 특수한 장르의 텍스트를 자연어 처리 연구에 도입하는 것은 새로운 언어 학습 방식의 제안과 함께 머신 러닝의 학습 영역도 확장시켜 줄 것이다.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권5호
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• pp.367-378
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• 2007

과학 교과서와 과학 연구 논문의 과학 언어적 특성을 조사하기 위하여 지구과학 교과서 2 종과 지구과학 논문 2 편을 선정하여 각 텍스트의 과학 용어 분류, 설명 텍스트의 구조 분석과 접속 관계를 통한 추론 분석, 접속어의 기능에 대한 분석 방법을 적용하여 분석하였다. 연구 결과, 지구과학 교과서에서 드러난 학교 과학의 언어는 명명어의 비중이 높으며, 정의/예시 구조와 기술 구조 중심의 설명 텍스트 구조를 보였다. 또한, 논리적 추론보다는 부가적인 나열 관계를 나타내는 내적 관계가 우세하였다. 이에 반해 지구과학 논문에서 볼 수 있는 과학자의 과학 언어는 명명어의 비중이 큰 가운데서도 과정어와 개념어의 비중이 과학 교과서의 과학 언어에 비해 높았으며, '도입 - 연관 계열 - 결론'에 이르는 설명 텍스트의 도식적 구조를 갖추고 있었다. 또한, 연관 계열을 이루는 각 문장의 텍스트 구조는 원인/결과 구조 또는 기술 구조에 뒤이은 문제/해결 구조를 보였으며, 각 문장틀 간에 부사형 어미나 동사를 이용한 내적 관계를 통해 인과적 추론 또는 귀추적 추론 관계를 표현하고 있었다. 학생들의 진정한 과학 언어 사용을 위해서는 두 언어 사이의 간극을 줄이는 것이 필요하다. 이를 위해 학교 과학의 언어와 과학자의 언어를 매개하는 지구과학 교사의 교수 언어로서 중간 언어를 제안하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.443-447
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• 2023

검색 증강형 언어 모델은 입력과 연관된 문서들을 검색하고 텍스트 생성 과정에 통합하여 언어 모델의 생성 능력을 강화한다. 본 논문에서는 사전 학습된 대규모 언어 모델의 추가적인 학습 없이 In-Context 검색 증강으로 한국어 언어 모델의 생성 능력을 강화하고 기존 언어 모델 대비 성능이 증가함을 보인다. 특히 다양한 크기의 사전 학습된 언어 모델을 활용하여 검색 증강 결과를 보여 모든 규모의 사전 학습 모델에서 Perplexity가 크게 개선된 결과를 확인하였다. 또한 오픈 도메인 질의응답(Open-Domain Question Answering) 과업에서도 EM-19, F1-27.8 향상된 결과를 보여 In-Context 검색 증강형 언어 모델의 성능을 입증한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.240-245
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• 2015

일반영역 음성인식은 n-gram 희소성 문제로 인해 대용량의 언어모델이 필요하다. 대용량 언어모델은 분산형 모델로 구현될 수 있고, 사용자 입력에 대한 동적 언어모델 보간 기술을 통해 음성인식 성능을 개선할 수 있다. 본 논문은 동적 언어모델 보간 기술에 대한 새로운 접근방법을 시도한다. 텍스트 군집화를 통해 주제별 언어모델을 생성한다. 여기서 주제는 사용자 입력 영역에 대응한다. 본 논문은 사용자 입력에 대하여 실시간으로 주제별 언어모델의 보간 가중치 값을 계산하는 접근 방법을 제시한다. 또한 언어모델의 보간 가중치 값 계산의 부담을 감소하기 위해 언어모델 군집화를 통해 대용량 언어모델 보간 접근 방법의 연산 부담을 해소하기 위한 시도를 한다. 주제별 언어모델에 기반하고 언어모델 군집화를 통한 동적 언어모델 보간 기술의 실험 결과 음성인식 오류 감소율 6.89%를 달성했다. 또한 언어모델 군집화 기술은 음성인식 정확도를 0.09% 저하시켰을 때 실행 시간을 17.6% 개선시키는 실험결과를 보였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.141-148
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• 2021

초등학생을 대상으로 하는 소프트웨어 교육에는 주로 교육용 프로그래밍 언어가 사용된다. 고학년 수준에서는 블록형 교육용 프로그래밍 언어를 기반으로 텍스트 기반 프로그래밍 언어로 전환하고, 경험하는 것이 중요하다. 그러나 대부분의 TPL은 어려운 영어 어휘와 문법으로 이루어져 있어 초등 수준에서 학습하기에 어려움이 있다. 대표적인 텍스트 기반 프로그래밍 언어로는 Python이 있다. 본 연구는 한국어가 익숙한 학생들이 Python을 용이하게 학습할 수 있는 교육 프로그램의 개발에 관한 것이다. 데이터 분석에 필요한 개념을 중심으로 Python 예약어를 추출하였다. 데이터 분석에 사용되는 영어 예약어들을 초등 수준에서 이해할 수 있는 한국어로 대체하였다. 대체한 예약어와 Python 예약어를 일대일 매핑하여 한국어를 사용하여 Python 데이터 분석 과정을 체험해 볼 수 있는 프로그램을 구상하였다. 본 연구가 TPL을 학습하기 위한 기초 자료로 유용하게 활용되길 기대한다.