• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.9-13
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• 2016

Stack LSTM기반 의존 파싱은 전이 기반 파싱에서 스택과 버퍼의 내용을 Stack LSTM으로 인코딩하여 이들을 조합하여 파서 상태 벡터(parser state representation)를 유도해 낸후 다음 전이 액션을 결정하는 방식이다. Stack LSTM기반 의존 파싱에서는 버퍼 초기화를 위해 단어 표상 (word representation) 방식이 중요한데, 한국어와 같이 형태적으로 복잡한 언어 (morphologically rich language)의 경우에는 무수히 많은 단어가 파생될 수 있어 이들 언어에 대해 단어 임베딩 벡터를 직접적으로 얻는 방식에는 한계가 있다. 본 논문에서는 Stack LSTM 을 한국어 의존 파싱에 적용하기 위해 음절-태그과 형태소의 표상들을 결합 (hybrid)하여 단어 표상을 얻어내는 합성 방법을 제안한다. Sejong 테스트셋에서 실험 결과, 제안 단어 표상 방법은 음절-태그 및 형태소를 이용한 방법을 더욱 개선시켜 UAS 93.65% (Rigid평가셋에서는 90.44%)의 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-7
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• 2019

자연어 표상은 자연어가 가진 정보를 컴퓨터에게 전달하기 위해 표현하는 방법이다. 현재 자연어 표상은 학습을 통해 고정된 벡터로 표현하는 것이 아닌 문맥적 정보에 의해 벡터가 변화한다. 그 중 BERT의 경우 Transformer 모델의 encoder를 사용하여 자연어를 표상하는 기술이다. 하지만 BERT의 경우 학습시간이 많이 걸리며, 대용량의 데이터를 필요로 한다. 본 논문에서는 빠른 자연어 표상 학습을 위해 의미 정보와 BERT를 결합한 개념 언어 모델을 제안한다. 의미 정보로 단어의 품사 정보와, 명사의 의미 계층 정보를 추상적으로 표현했다. 실험을 위해 ETRI에서 공개한 한국어 BERT 모델을 비교 대상으로 하며, 개체명 인식을 학습하여 비교했다. 두 모델의 개체명 인식 결과가 비슷하게 나타났다. 의미 정보가 자연어 표상을 하는데 중요한 정보가 될 수 있음을 확인했다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.383-390
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• 2012

본 논문에서는 지식 표상 방식을 이용한 정보 검색 시각화 도구를 제안한다. 제안하는 정보 검색 시각화 도구는 사용자 검색이력 데이터를 이용하여 검색의도를 자동 추출하고, 추출된 검색의도를 지식 표상 방식 구조로 시각화 할 수 있도록 설계하였다. 검색의도 표상 방식을 위한 스키마는 인지 심리학적 지식 표상 방법론을 활용하였으며, 행동실험을 통해 그 효용성을 증명하였다. 실험결과 정보 검색 시각화 도구는 기존 검색방법에 비해 사용자 만족도 측면에서 약 39%의 향상이 있었으며, 정보 검색 과정에서의 재검색 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시할 수 있었다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2002년도 춘계학술대회
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• pp.119-124
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• 2002

공간적 관계정보(spatial relation)가 언어적 표상시스템과 비언어적 표상시스템에서 어떻게달라지는가를 범주화 모델의 원형이론 모델을 적용하여 알아보고자 하였다. 이전의 연구들에 따르면 공간적 관계정보에 대한 프로토타입이 언어적 범주와 비언어적 범주에서 다르다는 연구 결과(Crawford 등 2000, Huttenlocher 등 1991)와 동일하다. (Hayward & Tarr 1995)는 상반된 연구 결과가 제기되고 있다. 하지만 이전 연구들에서의 문제점은 언어/비언어 표상체계 간의 편향을 통제하지 못했기 때문에 과제에 따라 서로 다른 결과가 나온 것이라고 볼 수 있다 본 연구에서는 두 대상간의 관계정보를 문장으로 제시한 조건, 그림으로 제시한 조건, 그리고 두 조건을 혼합한 조건을 사용하여 편향에 의한 효과를 제거하고자 하였다. 실험은 각 조건에 따라 짝으로 구성된 자극을 학습한 후 검사자극을 공간적 관계정보를 다양하게 하여 학습자극과 동일한지 아닌지를 판단하게 하였다. 실험결과 관계정보를 언어적으로 제시한 조건과 비언어적으로 제시한 조건간에 대상의 위치에 따른 반응시간의 경향성에서 차이가 없었으며, 대상이 단어인지 그림인지에 따라서 반응시간에서 통계적으로 차이가 나타났다. 그리고 두 표상체계에서 공간적 관계에 대한 프로토타입을 분석한 결과 수직축을 중심으로 전형성 효과가 나타나는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.272-275
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• 2019

단어 중의성 해소 방법은 지식 정보를 활용하여 문제를 해결하는 지식 기반 방법과 각종 기계학습 모델을 이용하여 문제를 해결하는 지도학습 방법이 있다. 지도학습 방법은 높은 성능을 보이지만 대량의 정제된 학습 데이터가 필요하다. 반대로 지식 기반 방법은 대량의 정제된 학습데이터는 필요없지만 높은 성능을 기대할수 없다. 최근에는 이러한 문제를 보완하기 위해 지식내에 있는 정보와 정제된 학습데이터를 기계학습 모델에 학습하여 단어 중의성 해소 방법을 해결하고 있다. 가장 많이 활용하고 있는 지식 정보는 상위어(Hypernym)와 하위어(Hyponym), 동의어(Synonym)가 가지는 의미설명(Gloss)정보이다. 이 정보의 표상을 기존의 문장의 표상과 같이 활용하여 중의성 단어가 가지는 의미를 파악한다. 하지만 정확한 문장의 표상을 얻기 위해서는 단어의 표상을 잘 만들어줘야 하는데 기존의 방법론들은 모두 문장내의 문맥정보만을 파악하여 표현하였기 때문에 정확한 의미를 반영하는데 한계가 있었다. 본 논문에서는 의미정보와 문맥정보를 담은 단어의 표상정보를 만들기 위해 구문정보, 의미관계 그래프정보를 GCN(Graph Convolutional Network)를 활용하여 임베딩을 표현하였고, 기존의 모델에 반영하여 문맥정보만을 활용한 단어 표상보다 높은 성능을 보였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제24권2호
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• pp.475-502
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• 2010

본 연구에서는 고등학교 1학년 113명을 대상으로 수학 문제 해결에서 표상 활용 능력을 학업성취도에 따라 분석하고, 학업성취도에 따른 표상 활용의 특징에 대하여 알아보았다. 이를 위해서 학생들에게 다양한 표상을 사용하여 해결할 수 있는 문제를 제시하고, 이를 최대 세 가지방법을 이용하여 풀도록 하였다. 또한 지필 평가의 비교분석 결과를 토대로 6명의 학생을 선발하여 인터뷰를 실시하고 학업성취도에 따라 표상 활용에 차이가 나는 원인을 분석해 보았다. 그 결과 상위권 학생들은 50%이상이 모든 문항에서 두 가지 이상의 표상을 활용해 문제를 해결하였지만, 중위권 학생들은 문항의 난이도에 따라 편차가 있었고, 하위권 학생들은 문제 해결에 표상을 다양하게 활용하지 못하였다. 표상 활용의 특징으로, 상위권 학생들은 수식사용을 선호하였고 문제 해결과정에서 수학적 기호를 효율적으로 사용하였다. 이에 반해 중 하위권 학생들은 표나 그림을 이용하는 경우가 대다수였고, 같은 표상 양식이라 할지라도 상위권 학생이 중 하위권 학생보다 더 구조적이고 세련되게 표현하고 있었다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제18권2호
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• pp.257-275
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• 2016

본 연구는 수학의 다양한 표상이 학습자의 분수, 소수 및 퍼센트에 대한 이해에 어떤 영향을 주는지 분석하는 것을 목적으로 하였다. 다양한 표상을 활용한 교수법을 전통적 알고리즘 교수법과 비교하고자 87명의 중학교 학생들을 대상으로 사전, 사후 검사를 실시하였다. 사전, 사후 검사는 각각 5개의 비슷한 문항으로 구성되었으며, 문항에 대한 학생들의 답안을 양적, 질적으로 분석하였다. 양적 분석 결과에 따르면, 전통적 알고리즘 교수법으로 지도 받은 학생들이 다양한 표상을 활용한 교수법에 의해 지도받은 학생들에 비하여 높은 점수를 나타내었다. 또한, 다양한 표상을 활용한 교수법이 학생들의 수학적 개념에 대한 이해를 보장해 주지는 못함이 드러났다. 질적 분석 결과에 따르면, 수학 교실에서 다양한 표상을 제한적으로 활용할 경우, 오히려 다양한 수학적 표상은 학생들이 문장제 문제를 푸는 과정에서 응용을 방해하는 것으로 나타났다. 본 연구결과에 따르면, 교사는 수학 교실에서 다양한 표상을 활용함에 있어서 반드시 여러 가지 예시와 연습을 통해 학습자들이 다양한 표상을 제대로 이해하고, 연습할 수 있도록 도와야 할 것이다.

• 인지과학
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• 제9권1호
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• pp.47-60
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• 1998

이중언어자의 언어구조를 기억정보의 위계적 특성으로 설명하는 위계모형의 적합성을 외현기억검사와 암묵기억검사를 사용하여 살펴보았다. 위계모형에 따르면 단어의 기억표상은 모국어와 외국어의 심성어휘집 정보와 두 언어와 공유하는 개념표상 정보로 구성되어 있으며, 개념표상 정보의 활성화는 심성어휘집 활성화를 통해 이루어지고, 과제의 종류와 번역의 방향성에 따라 심성어휘집과 개념표상의 정보가 별개로 인출될 수 있다. 기억검사중에서 개념 정보의 활성화에 민감한 외현기억검사와 지각 정보의 활성화에 민감한 암묵기억검사는 심성어휘집 정보와 개념표상 정보의 활성화에 상이한 민감성을 보일 것이다. 실험 1에서는 명명과제의 단어들을 의미적으로 범주화하여 제시한 후에 암묵기억검사와 외현기억검사를 실시했고, 실험 2에서는 의미적으로 범주화된 단어목록을 순행 및 역행 번역을 하도록 한 후에 암묵기억검사와 외현기억검사를 했다. 명명과제와 역행번역 및 암묵기억검사에는 목록의 의미적 범주효과가 나타나지 않았고, 순행번역 및 외현기억검사에는 목록의 의미적 범주효과가 나타났다. 이런 결과를 이중언어자의 언어구조가 언어에 따르는 별개의 심성어휘집과 공통의 개념표상을 지니고 있다는 위계모형을 지지하는 것으로 해석하였다.

• 인지과학
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• 제14권2호
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• pp.37-46
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• 2003

성별 고정관념은 대인 집단에 관한 표상이며 암묵적 수준에서 자동적으로 처리된다고 알려졌다. 이 연구는 고정관념의 속성 전형성과 집단 일치성 변인의 효과가 암묵적 점화과제에 반영되는지를 관찰하고자 하였다. 실험 1에서는 성별 고정관념의 성별 속성을 전형성과 선호도 변인을 조작하여 점화 자극으로 제시한 다음 성별 이름에 대한 명명시간을 측정하였다. 전형성 변인의 효과만 관찰되었고, 그 효과는 여자에서 나타났다. 반면에 집단 일치성 효과는 관찰되지 않았다. 실험 2에서는 고정관념의 속성간 조건으로 전형성 변인의 점화효과를 체계적으로 관찰하고자 하였다. 성별 범주의 주효과만 나타났고, 여성 속성이 남성 속성에 비해서 점화효과가 크게 관찰되었다. 전형성 변인의 주효과와 집단 일치성 효과는 관찰되지 않았다. 두 실험의 결과, 성별 고정관념의 속성 전형성은 암묵적인 수준에서 미약하지만 표상에 영향을 미칠 가능성을 확인하였다. 반면에 성별의 집단 일치성 효과는 표상에 영향을 미치지 않았다. 이는 성별 속성이 미약하지만 전형성에 따라 단계적으로 표상되었을 가능성과 성별의 표상이 참가자 성에 따라 비대칭적으로 표상되었을 가능성을 시사하는 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제24권1호
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• pp.49-65
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• 2010

본 연구는 함수의 개념정의와 개념이미지 형성을 위한 다양한 표상에서 정의역을 고려한 지도-학습을 권고하고자 함에 있다. 중학교 1학년 및 2학년의 수학 교과서에서 함수나 일차함수 개념을 도입하거나 이들 함수의 활용을 학습하는 데 탐구형 문제나 현실적 모델을 가져오고 이 모델로부터 표를 만들기도 하고 함수관계식을 찾게 한 다음 그래프를 그리게 하는 일련의 표상과 표상의 번역과정을 연습한다. 본 연구는 이러한 표상활동에서 일어나는 모델의 적절성과 표현의 적절성을 표상의 동치성과 정의역에 초점을 두어 논한다. 특히 일차함수의 활용에서 교과서에 제시된 휴대폰 요금문제나 저축문제 등에서 일차함수의 식과 그래프로 모델링하는 과정에 나타난 문제점을 비판적으로 검토하고 정의역의 중요성을 지적한다.