본 연구는 언어적 난이도에 영향을 주는 요인들로 텍스트수준점수 측정공식을 구성하는 방법론이 초등학교 텍스트는 물론 중고등학교 텍스트까지 확장 ·적용될 수 있는지 확인하고 텍스트가 확장됨에 따라 나타나는 새로운 특성을 설명할 수 있는 요인들을 규명하고자 한다. 초중고 텍스트 통합공식, 중고등학교 텍스트 전용공식, 초등학교 텍스트 전용공식을 구성하여 각 공식들의 특징을 비교한 결과 텍스트의 범위를 넓게 잡아 통합 공식을 구성하는 것보다는 소규모 집단으로 분리한 후 전용공식을 구성하는 것이 해당 집단의 특성을 잘 반영하는 우수한 공식을 도출할 수 있는 것으로 확인되었다. 중고등학교 텍스트의 점수를 측정하려면 단락내문장수요인, 문장수 $\cdot$ 단락수요인을 사용하고 초등학교 텍스트의 점수를 측정하려면 이형어절수요인, 이형어절수$\cdot$새어절출현비율요인을 사용하는 것이 효율적이었다.
The Buckwheat Season, evaluated as the best of Lee Hyo-seok's literature, is one of the short stories that represent Korean literature. However, vivid literary expressions such as lyrical and beautiful depictions, figurative expressions and dialects, which show the Korean beauty, rather make learners have difficulty and become a factor that fails in reading comprehension. Thus, it is necessary to revise and present the text modified for the learners' language level. The methods of revising a literary text include the revision of linguistic elements such as cryptic vocabulary or sentence structure and the revision of the composition of the text, e.g. suggestion of characters or plot, or insertion of illustration. The methods of revising the language of the text can be divided into methods of simplification and detailing. However, in the process of revising the text, many depend on the adapter's subjective perception, not revising it with objective criteria. This paper revised the text, utilizing by the Academy of Korean Studies, , and the by the National Institute of Korean Language to secure objectivity in revising the text.
일정 규모 이상의 공공 건설 프로젝트에 대한 BIM(Building Information Model) 적용이 의무화됨에 따라 입찰단계에서부터 BIM 요구사항에 대한 관련 절차 및 기술에 대한 폭넓은 이해가 요구되고 있다. 그러나 대부분의 중소 시공 및 엔지니어링 기업은 BIM 수행역량이 낮고 관련 기존 업무 프로세스의 BIM 적용에 대한 이해 높지 않아, 입찰 요구사항에 대한 인지가 어렵고 입찰단계의 합리적인 의사결정이 쉽지 않다. 따라서 본 연구는 BIM 입찰문서 용어를 포함한 형태소 분석기를 딥러닝 모델에 결합하여 입찰문서의 BIM 요구사항의 난이도 판별 방법을 제시한다. 제안된 딥러닝 모델의 매개변수 영향이 조사되었으며 예측 결과의 타당성이 검토되었다. 그 결과, 제안된 모델이 시험 데이터에 대해 F1-score 0.83의 성능을 가지며, 모델의 판별 결과 또한 실제 BIM 수행 난이도를 타당하게 반영하고 있음을 보였다.
사전 학습된 언어 모델은 최근 다양한 도메인 및 응용태스크에 활용되고 있다. 하지만 언어 모델을 활용한 문장 난이도 측정 태스크에 대해서는 연구가 수행된 바 없다. 이에 본 논문에서는 교과서 데이터를 활용해 문장 난이도 데이터 셋을 구축하고, 일반 말뭉치로 훈련된 BERT 모델과 교과서 텍스트를 활용해 적응 학습한 BERT 모델을 문장 난이도 측정 태스크에 대해 미세 조정하여 성능을 비교했다.
컴퓨터 관련 인프라가 양적으로 팽창하는 지식 정보화 사회에서 컴퓨터 교육은 기초 기본 교육과 더불어 필수적으로 이루어져야 한다. 본 논문에서는 학생들이 쉽게 그리고 많이 접하는 웹에 관한 내용을 지도함에 있어 단순히 인터넷 검색이 아니라 어떻게 웹 페이지가 만들어지는지에 초점을 두었다. 이를 위해 PBL기반 HTML 텍스트 에디터를 구현하고 이를 수업에 직접 적용하여 배운 내용에 관한 형성 평가와 HTML 수업에 대한 흥미나 관심도 등을 설문지를 통해 알아보았다. 실험 결과 실험 집단과 통제 집단 사이에서 에디터로 인한 형성평가 성취도에는 차이가 없었다. 설문지를 통해 조사한 정의적인 영역은 7문항 중 수업의 난이도를 질문한 문항과 앞으로 홈페이지를 만들 수 있는가를 질문한 문항에서만 유의미한 차이를 보였다. PBL 기반의 HTML 텍스트 에디터는 인지적 영역의 성취도에서는 큰 차이를 보이지 않지만 직접 HTML 태그를 치지 않는 에디터를 이용해도 HTML과 관련된 지식을 습득할 수 있음을 보여준다.
본 연구는 대학생을 대상으로 시행되고 있는 소프트웨어 교육의 강의평가결과에 대해 텍스트 내용분석 방법을 적용하여 수강생의 요구사항을 파악하고 개선방안을 도출하는 데 목적이 있다. 연구방법은 텍스트 내용분석 프로그램을 활용해 단어출현빈도, 핵심단어 선정, 핵심단어의 공출현빈도를 산출하고, 네트워크 분석 프로그램을 활용해 텍스트 중앙성 분석, 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과, 소프트웨어 교육의 좋은 점 네트워크는 '교수님'에 대한 언급이 가장 많고 '친절', '학생', '설명', '코딩'과 함께 언급되고 있다. 개선점 네트워크는 '강의'에 대한 언급이 가장 많고 '좋겠다', '학생', '교수님', '과제', '코딩', '어려운', '발표'가 함께 언급되었다. 좋은 점과 개선점에 대한 네트워크 비교 분석에서 공통으로 언급된 핵심 단어 중 조별(활동), 과제, 수업의 난이도, 교수자에 대한 생각에서 차이를 보였다. 이러한 생각 차이는 강의평가 내용을 통해, 개별 조원의 적절한 역할 부족, 어렵고 과다한 과제, 소프트웨어 교육의 난이도와 필요성에 대한 인식, 교수자의 수업방식과 피드백의 부족을 확인할 수 있었다. 따라서, 소프트웨어 교육의 조별(활동)과 과제부여가 어떻게 이루어지고 있는지 살펴보고 강의내용과 교수방법, 실습과 디자인 싱킹을 다루는 비율에 대한 점검이 필요하다.
현 청소년들의 학교내 생활환경에서 문제점으로 대두되는 폭력 및 자살사고 발생률 증가에 대한 예방차원의 빅 데이터 처리 분석 시스템을 목표로 연구하였고 설계의 경제성과 용이성, 적용의 신속성 등을 고려해서 많은 이용률을 가지고 있는 오픈 소스인, 하둡 시스템(Hadoop system)의 맵리듀스(MapReduce) 알고리즘과 분산 병렬 환경을 위한 HDFS(Hadoop Distibuted File System) 구성을 사용하여 실험하였다. 연구에서 사용된 분석기법은 기존의 통계적인 분석기법들이 가지는 난이도를 피하기 위해 상업적인 사회 망의 비정형 대화 자료를 이용해서 폭력성 어휘에 대한 단어 수(word count) 분석을 적용하여 폭행, 자살사고를 사전에 감지하여 예방하는 감성분석(sentiment analysis) 시스템을 텍스트 마이닝 관점에서 제안하여 실험하였다.
본 논문에서는 레고 마인드스톰 NXT라는 로봇을 활용하여 프로그래밍을 재미있게 수업할 수 있는 방안에 대해서 모색하였다. 수업의 목표는 단편적인 지식 습득이 아닌 미로찾기라는 문제해결을 목표로 한다. 이 로봇은 컴퓨터에 설치된 NXT-G라는 GUI와 USB를 통해서 통신을 하도록 되어있다. 이 GUI는 텍스트 기반 방식이 아닌 아이콘 기반 방식 프로그래밍 도구이다. 본 논문에서는 16주를 초급 단계, 중급 단계, 고급단계로 나누어서 계획하였다. 초급 단계에서는 GUI 사용 방법과 로봇의 센서들의 작동방법을 익히는 것에 주안점을 두었다. 중급 단계에서는 저(低)난이도 미로를 설계하여 프로그래밍하는 단계로 구성하였다. 고급 단계에서는 중(中)난이도와 고(高)난이도의 미로를 설계하여 프로그래밍하는 단계로 구성하였다. 모든 미로찾기 문제는 알고리즘 작성, 순서도 작성, 스택을 이용한 프로그래밍이라는 3가지 과정을 거치도록 구성하였다.
컴퓨터 관련기술의 눈부신 발전은 기술적인 분야뿐만 아니라 우리의 생활과 문화의 거의 모든 분야의 변화를 초래했다 그 중 하이퍼미디어 분야는 편이성과 오락성을 바탕으로 대중들에게 크게 어필하면서 전문가가 아닌 사용자에게도 컴퓨터에 대한 접근을 더욱 쉽게 유도하였다 이러한 하이퍼미디어의 가능성은 교육분야에도 광범위하게 적용되어 텍스트나 단순한 이미지만으로 학습하기 어려운 부분을 동영상과 사운드, 상호작용을 이용하여 보다 쉽고 편리하며 재미있게 학습할 수 있게 되었다. 본 연구에서 구현된 컴파일러 프론트 엔드 학습모듈은 이러한 하이퍼미디어의 장점을 최대한 살려 컴퓨터 관련학과 학생들에게도 난이도가 높은 '컴파일러'라는 과목을 보다 시각적이고 역동적인 화면과 사운드를 이용하여 학습효과를 극대화하는데 활용할 수 있을 것이다.
한국어에서는 문장 내의 주어나 목적어가 자주 생략된다. 자연어 처리에서 이러한 문장을 그대로 사용하는 것은 정보 부족으로 인한 문제 난이도 상승으로 귀결된다. 생략복원은 텍스트에서 생략된 부분을 이전 문구에서 찾아서 복원해 주는 기술이며, 본 논문은 생략된 주어를 복원하는 방법에 대한 연구이다. 본 논문에서는 기존에 생략복원에 사용되지 않았던 다양한 입력 형태를 시도한다. 또한, 출력 레이어로는 finetuning layer(Linear, Bi-LSTM, MultiHeadAttention)와 생략복원 태스크 형태(BIO tagging, span prediction)의 다양한 조합을 실험한다. 국립국어원 무형 대용어 복원 말뭉치를 기반으로 생략복원이 불필요한 네거티브 샘플을 추가하여 ELECTRA 기반의 딥러닝 생략복원 모델을 학습시키고, 생략복원에 최적화된 조합을 검토한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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