• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.954-957
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• 2019

한국어 맞춤법 검사기는 현재 여러 곳에서 개발하여 서비스를 제공하고 있으며 다양한 목적으로 사용되고 있다. 하지만 이들은 맞춤법이나 띄어쓰기를 검사할 뿐, 존댓말과 같은 높임표현이 잘못 사용되었는지는 검사할 수 없다. 최근에는 맞춤법 검사를 위해 통계적 방식과 딥러닝을 사용하고 있지만, 본 연구에서는 규칙 기반을 활용하여 사용자가 텍스트를 입력하면 잘못된 높임표현을 탐지하여 그에 대한 오류 정보를 제공하고, 올바른 표현으로 교정하는 프로그램을 개발하였다. 구문 분석기를 사용하여 주어-서술어 구조를 파악하고, 형태소 분석기를 활용하여 높임표현을 탐지한 후 격틀사전의 정보를 이용하여 존댓말 오류를 탐지한다. 본 연구는 격식이 있는 문서를 검사할 때나, 한국어 높임말에 익숙하지 않은 외국인들에게 도움이 될 수 있을 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제21권3호
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• pp.274-284
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• 2002

한국어 대어휘 연속음성인식을 위한 텍스트 전처리에서 띄어쓰기 오류는 잘못된 단어를 인식 어휘에 포함시켜 언어모델의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 텍스트 코퍼스의 띄어쓰기 교정을 위하여 한국어 음절 N-그램을 이용한 자동 띄어쓰기 알고리듬을 제시한다. 제시된 알고리듬에서는 주어진 입력음절열은 좌에서 우로의 천이만을 갖는 마코프 체인으로 표시되고 어떤 상태에서 같은 상태로의 천이에서 공백음절이 발생하며 다른 상태로의 천이에서는 주어진 음절이 발생한다고 가정한다. 마코프 체인에서 음절 단위 N-그램 언어모델에 의한 문장 확률이 가장 높은 경로를 찾음으로써 띄어쓰기 결과를 얻는다. 모든 공백을 삭제한 254문장으로 이루어진 신문 칼럼 말뭉치에 대하여 띄어쓰기 알고리듬을 적용한 결과 91.58%의 어절단위 정확도 및 96.69%의 음절 정확도를 나타내었다. 띄어쓰기 알고리듬을 응용한 줄바꿈에서의 공백 오류 처리에서 이 알고리듬은 91.00%에서 96.27%로 어절 정확도를 향상시켰으며, 복합명사 분리에서는 96.22%의 분리 정확도를 보였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.141-149
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• 2004

현재 웹 코스웨어에서의 형성평가와 이에 대한 피드백 시스템은 많이 구축되어 있다. 그러나 대부분 웹 코스웨어의 형성평가와 사용자 반응에 따라 제공되는 피드백은 실제의 문제 상황과 거리가 먼 상태에서 단순한 텍스트 형태로 정오의 표시, 정답 표시, 관련 정보의 표시 등을 제공하고 있다. 이는 자칫 피드백의 교정적 기능을 약화시켜 학습자의 학습 내용에 대한 이해와 학습 전이의 가능성을 감소시킬 수 있다. 또한 구성주의 학습이론에 따르면 학습은 그 것이 발생하는 상황에 영향을 받고 지식이 어떤 맥락에서 학습했느냐에 따라 다르게 학습되며 전이된다고 한다. 이런 배경에서 본 연구는 웹 코스웨어에서 형성평가를 실시할 때 학습자의 반응에 따라 피드백을 문제 상황과 밀접하고 유사하게 상황맥락적으로 제시할 수 있는 상황맥락적 오류고정 피드백시스템을 설계하고 구현하였다. 그리고 실제 Productivity S/W를 학습할 수 있는 웹 코스웨어에 '정오/정답제공형 피드백', '관련정보제공형 피드백' '상황맥락적 오류교정 피드백'을 적용한 후 '상황맥락적 오류교정 피드백'이 학업 성취에 있어서 다른 두 가지 유형의 피드백보다 더 효과적인지를 검증하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.94-115
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• 1999

초등학교 논설문 쓰기 교수-학습에서 기존의 텍스트 중심의 교수-학습에서 탈피하여 아동으로 하여금 직접적이고 적극적인 행동을 유발할 수 있는 교수-학습이 가능하게 하기 위해서 멀티미디어 CAI 타이틀을 제작하였다. 학습자 중심의 학습이 일어나게 하고 학습자의 오류에 대해서 즉시 피드백하여 교정이 가능하도록 함으로써 글쓰기 능력을 향상시키고 컴퓨터의 활용 능력을 기르도록 한다. 연규 내용은 다음과 같다. 1. 초등학교 4, 5, 6 학년 논술 제재 학습 요소를 추출하고 이에 맞는 수준별 과정안을 수립한다. 2 논술 능력 향상을 위하 수준별 멀티미디어 CAI 타이틀을 설계하고 구현한다. 3. 개발된 CAI 타이틀의 일반화를 위한 교수-학습 모형을 모색하고 그 결과를 검증한다.