• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.4
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• pp.217-225
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• 2024

This study explores the use of animation as a tool for both English learning and recognizing social problems. In addition, this study examines how topic-centered learning paired with animation affects the acquisition of English vocabulary and expressions specific to discussing social problems. To achieve these goals, the study used two animations, Zootopia and Luca, and focused specifically on discrimination and prejudice. Conversation analysis, discussion activities, and learning of vocabulary and expressions in context were conducted. To evaluate the research, pre-tests, post-tests, a questionnaire, and thinking notes containing learners' opinions were used. Pre- and post-tests were administered to determine the extent of improvement in students' vocabulary and expression learning, and they reveal a statistically significant difference between the two tests. A questionnaire and thinking notes were analyzed in order to understand learners' responses and attitudes toward the class, and the results demonstrate an overall satisfaction with this class using animation topics (81.8%). The data highlights three reasons for this satisfaction: developing an in-depth understanding of movies, enhanced awareness of social problems, and increased engagement through the use of animations. These findings highlight the importance of conducting an in-depth analysis of the targeted topic when using animation.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.12 no.1
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• pp.107-123
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• 2006

We propose the Generalized Binary Second-order Recurrent Neural Networks(GBSRNNf) being equivalent to regular grammars and ?how the implementation of lexical analyzer recognizing the regular languages by using it. All the equivalent representations of regular grammars can be implemented in circuits by using GSBRNN, since it has binary-valued components and shows the structural relationship of a regular grammar. For a regular grammar with the number of symbols m, the number of terminals p, the number of nonterminals q, and the length of input string k, the size of the corresponding GBSRNN is $O(m(p+q)^2)$ and its parallel processing time is O(k) and its sequential processing time, $O(k(p+q)^2)$.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.1 s.97
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• pp.81-90
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• 2005

In this paper, we propose a novel approach which models multilingual story link detection by adapting the features such as timelines and multilingual spaces as weighting components to give distinctive weights to terms related to events. On timelines term significance is calculated by comparing term distribution of the documents on that day with that on the total document collection reported, and used to represent the document vectors on that day. Since two languages can provide more information than one language, term significance is measured on each language space and used to refer the other language space as a bridge on multilingual spaces. Evaluating the method on Korean and Japanese news articles, our method achieved $14.3{\%}\;and\;16.7{\%}$ improvement for mono- and multi-lingual story pairs, and for multilingual story pairs, respectively. By measuring the space density, the proposed weighting components are verified with a high density of the intra-event stories and a low density of the inter-events stories. This result indicates that the proposed method is helpful for multilingual story link detection.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.1
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• pp.75-83
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• 2018

Multicultural family members have difficulty in educating their children due to language differences. In order to solve these difficulties, it is necessary to provide smart translation services that enable them easily and quickly access real-life vocabularies. However, the current automatic translation technology is being developed in dominant languages such as English, Chinese, and Japanese. There are also limitations to translating special-purpose terms such as documents of schools and instructions of public institutions. In this study, we propose a real-time automatic word translation service for multicultural family members who understand beginner level Korean. The service automatically analyzes the semantics of each word in the Korean sentences and provides a word-by-word translation. This study includes semantic analysis research for Korean language, building multilingual translation knowledge, and fusion study of language education. We evaluated the word translation service for migrant women from Vietnam and Japan and obtained meaningful evaluation results.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.2 no.2
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• pp.105-113
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• 1999

특정 사람에 대해 느끼는 이미지 또는 특정 사람이 가지는 이미지를 어떻게 평가하고 나타낼 수 있을까\ulcorner 본 연구에서는 사람에 대해 가지는 이미지를 표준적인 감성 어휘 척도를 활용하여 모델이 가지는 감성이미지가 무엇인지를 비교평가 할 수 있는 방법을 제시한다. 연구 대상으로는 국내 화장품 회사의 모델을 활용하였다. 4명의 모델을 전체와 부분 모습의 두 가지 형태로 제시하면서 각 인물이 가진 이미지를 평가하게 하였다. Personal 감성이미지를 평가하기 위해서 사람의 특성이나 이미지를 묘사하는 형용사 쌍 103개를 이용하였다. 모델 이미지에 대한 평가 반응은 요인분석을 통해 7개의 감성어휘 요인으로 나타났다. 우아한-천박한, 신선감-답답함, 편안함-불편함, 순수함-가식적인, 세련미-촌스러운, 진취성-보수성, 여성성-남성성, 4명의 모델들은 이 7가지 감성 이미지 요인에 따라 상호 차별적으로 나타났다. 인물 감성이미지는 감성적 어휘로 표현됨과 동시에 각 인물이 가진 고유하고 대표적인 personal image로 나타낼 수 있는가를 보여줄 수 있엇다. 본 연구에서는 개발된 감성이미지척도는 사람의 이미지를 평가하는 대표적인 감성척도로 이용될 수 있을 뿐 아니라, 특정 제품을 나타내는 모델이 일반인들에 어떤 이미지를 전달하는지 그리고 모델의 이미지와 제품이 지향하는 이미지와 얼마나 일치하는지를 평가할 수 있었다.

• Information and Communications Magazine
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• v.34 no.6
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• pp.43-50
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• 2017

본고에서는 소셜 빅데이터에서 공공안전에 위협되고 사회적으로 이슈가 되는 재난사건을 추출하기 위한 방법으로 소셜 네트워크상에서 사용자 행동 분석과 시간분석을 반영한 토픽 모델링 기법을 알아본다. 소셜 사용자의 글 수, 리트윗 반응, 활동주기, 팔로워 수, 팔로잉 수 등 사용자의 행동 분석을 통하여 활동적이고 신뢰성 있는 사용자를 분류함으로써 트윗에서 스팸성과 광고성을 제외하고 이슈에 대해 신뢰성 높은 사용자가 쓴 트윗을 중요하게 반영한다. 또한, 트위터 데이터에서 새로운 이슈가 발생한 것을 탐지하기 위해 시간별 핵심어휘 빈도의 분포 변화를 측정하고, 이슈 트윗에 대해 감성 표현 분석을 통해 핵심이슈에 대해 사건 어휘를 추출한다. 소셜 빅데이터의 특성상 같은 날짜에 여러 이슈에 대한 트윗이 많이 생성될 수 있기 때문에, 트윗들을 토픽별로 그룹핑하는 것이 필요하므로, 최근 많이 사용되고 있는 LDA 토픽모델링 기법에 시간 특성과 사용자 특성을 분석한 시간상에서의 중요한 사건 어휘를 반영하고, 해당이슈에 대한 신뢰성 있는 사용자가 쓴 트윗을 중요시 반영하도록 토픽모델링 기법을 개선한 소셜 사건 탐지 방법에 대해 알아본다.

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2005.06a
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• pp.103-118
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• 2005

IT의 급격한 발전과 함께 새로운 형태의 정보 전달 방법이 지속적으로 나타나면서 우리말의 정확한 발음에 대한 인식이 점점 약화되고 있는 추세이다. 특히 장단음의 발음은 발화에 대한 전문인들도 정확하게 구분하지 못하고 있는 심각한 상황이다. 본 논문에서는 한국어 명사에서 나타나는 장단음화 현상을 주변 어휘와의 관계를 바탕으로 살펴보고 동음이의어 중 다르게 발음되는 명사의 장단음 구분을 명사와 명사의 수식어, 명사의 서술어와의 관계를 중심으로 논의한다. 분석된 결과는 결합범주문법을 이용하여 표현하고 어휘적 중의성이 해소된 음성 합성 과정을 표준화된 SSML(Speech Synthesis Markup Language)으로 기술한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.294-301
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• 2001

기계번역이 인간의 언어 능력을 기계로 구현한다는 점에서 전산학적 성격이 강하다면, 변환 사전은 인간의 어휘부(lexicon) 정보를 그대로 기계에 표상한다는 점에서 언어학적 성격이 강하다. 여기서는 다양한 어휘부 정보 중에서 한영 기계번역에서 필요한 언어학적 정보를 추출하고 이러한 정보를 바탕으로 적절한 동사 대역어 선택을 위한 변환 사전의 모형을 만들어 보고자 하였다. 한영 기계번역에서 적절한 동사 대역어 선택의 어려움은 한국어 동형어 처리 문제와 한국어에서는 포착되지 않지만 영어로 번역하는 과정에서 발생하는 영어 표현의 특수성 때문에 기인한 것으로 볼 수 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 논항과 문법 형태소, 선택제약, 개별 어휘 등의 기초적인 언어학적 개념을 이용한 변환사전을 통해 해결한다. 또한 동사 대역어 선택에 영향을 미치는 이러한 개별적인 요인들은 실제 변환사전의 기술에 있어서는 복합적으로 적용됨을 동사 '먹다'의 기술을 통해 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1997.11a
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• pp.163-167
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• 1997

인간이 움직이는 물체에 탑승하고 있거나 움직이는 물체를 잡고 있을때 어떤 종류의 감성을 느끼게 된다. 물체의 속도, 가속도, 또는 강성, 감쇠 등으로 인하여 인간은 쾌, 불쾌감을 갖게 되며, 본 논문에서는 이러한 감성을 운동감이라 정의한다. 이러한 운동감을 공학적으로 유용한 데이터로 만들기 위해 운동감 어휘를 도입하여 정량화를 시도하였으며, 복수의 운동감 어휘를 연산할 수 있는 방법과 가중치를 구할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 귀의 전정 기관에서 느끼는 몸 전체의 평형 감각 및 운동 감각은 고려의 대상으로 제외하며, 팔에 국한하여 피부 감각과 팔 근육의 위치 인지 등으로 인한 운동감을 해석 대상으로 한다. 해석의 편의성을 위하여 팔을 제외한 몸의 움직임은 없는 상태로 유지하며, 팔의 2차원 운동만을 고려하기고 한다. 퍼지는 사람의 언어와 같이 모호한 사건을 해석하기 위한 이론이다. 모호한 정도를 표현하는 방법으로 퍼지 정도척도(measutr of fuzziness)와 퍼지척도(fuzzy measure)가 많은 분야에서 이용되고 있다. 하지만 운동감에 대한 연구는 미비한 실정이므로 불확실성을 평가하는 퍼지 이론을 이용하여 운동감을 해석하려 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.68-75
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• 2007

웹 2.0 시대에 사용자가 작성한 리뷰는 다양한 활용성을 갖는 가치있는 데이터이다. 특히 온라인 쇼핑몰에서의 상품평은 사용자의 구매 결정에 직접적인 영향을 미치는 중요한 정보이다. 본 논문에서는 실제 쇼핑몰 사이트에 있는 상품평을 분석하여 각 상품의 특징과 이에 대한 사용자의 의견을 요약하는 상품평 분석 시스템을 설계하고 구현하였다. 각 상품평을 분석하는 과정에서는 자연언어처리 기법과 의미 사전을 사용한다. 의미 사전에는 상품의 특징을 표현하는 어휘와 각 어휘들의 극성(Polarity) 정보들을 반자동으로 정의할 수 있도록 구현하였다. 이에 더하여 문맥에 따라 다른 의미를 갖는 어휘에 대한 처리 방법에 대해서도 논의한다. 실험은 2개 상품 분류의 63개 실제 리뷰를 대상으로 수행하였으며 결과로 평균 88.94%의 정확률, 47.92%의 재현율을 나타냈다.