• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.623-626
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• 2018

한국어 학습에 대한 관심이 전 세계적으로 높아짐에 따라 한국어 학습을 위한 다양한 프로그램들이 등장하고 있다. 한국어가 모국어가 아닌 외국인들의 한국어 학습을 위해서는 단어 학습이 기초가 되어야 하며, 단어 학습에서는 다양한 예문들이 필수적이다. 기존의 학습 시스템에서는 말뭉치에 있는 문장들을 예문으로 제시하는 기능을 제공하지만, 이 경우 한정적이고 반복된 문장만을 제공하는 문제를 가진다. 본 논문에서는 사용자가 학습하고자 하는 단어를 입력하면 해당 단어 단어를 포함하는 한국어 문장을 자동 생성하여 제공하는 시스템을 제안한다. 시스템에서는 언어 모델의 제어가 비교적 쉬운 마르코프체인을 활용한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.331-333
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• 2015

본 논문에서는 최근에 외국어로서의 한국어 학습 수요가 증가하고 있는 현실을 반영하여, 한국어를 외국어로 사용하는 한국어 수요자의 접근성을 고려한 초보적인 한국어 읽기 학습을 지원하는 학습지원 시스템을 설계하여 제시한다. 우리나라는 경제개발에 성공하고 주요 기간산업에서 세계적인 기업이 탄생하여 세계적으로 관심을 끌고 있다. 이런 현상에 따라서 결혼 이민자는 물론 국내 산업체에 취업하기 위해 입국하는 동남아시아를 중심으로 하는 근로자는 물론 첨단산업에 종사하기 위해 고학력의 외국인들이 많이 입국하고 있으며, k-pop을 비롯한 '한류'에 대한 관심이 고조되어, 다양한 국가의 다양한 계층에서 한국어에 대한 관심이 증가하고 있다. 이와 같은 현실에 비하여 특히 경제력과 학습수준이 낮은 외국인들은 정규적인 교육의 기회를 갖지 못하게 되어 여러 가지의 문제를 야기하고 있다. 이런 현실을 반영하여 초보적인 한국어 학습, 특히 읽기 학습을 지원하는 한국어 이러닝 시스템을 설계하여 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.954-957
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• 2015

본 연구는 컴퓨터시스템을 이용한 맞춤형 정음기반 한국어 학습 지원시스템의 효율적인 모델에 관한 연구 논문으로서, IMS/AICC 국제규격을 준수하는 LCMS와 SCORM 기반의 정음 정보처리로 한국어 교육이 가능한 학습지원시스템에 구축 시스템의 세부 모음들을 정의하였다. 주 내용은 학습자의 학습결과와 학습 습관을 분석 평가하여 자가 주도 식으로 학습할 수 있는 기능을 제공한 것이다. 본 연구는 효율적인 PMS 세부모듈 시스템은 물론, 표준 역량모델관리시스템, 학습자 개별 역량 관리시스템, 역량저장 및 저장소, 커뮤니티를 활용한 역량 모델기반의 지식관리시스템, 교육 수요분석용 e-Survey시스템, 모바일 학습지원서비스 시스템 등이다. 앞으로 클라우드컴퓨팅 기술을 적용한 외국인을 위한 정음기반 한국어 학습지원시스템 구축 표준 모델을 제시하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.206-210
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• 2014

음성언어처리 기술의 발전과 외국어로서의 한국어 교육에 대한 관심이 커지면서 컴퓨터를 활용한 언어교육 (CALL) 기반의 한국어 학습 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 학습자의 모국어와 학습언어의 대조 분석은 양 언어의 유사점과 차이점을 찾아내어 학습자들이 무엇을 학습해야 하고, 학습자들이 보이는 오류가 어떤 것인지 판단할 수 있는 중요한 자료를 제공한다. 본 논문에서는 중국인 학습자를 위한 컴퓨터 기반 한국어 학습 시스템 개발을 위해서 선행연구의 대조분석과 실험 결과를 정리하고, 이를 토대로 중국어 학습자들이 보일 수 있는 분절음 발음 변이 양상을 예측한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.111-115
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• 2017

목적 지향적 대화 시스템(Goal-oriented dialogue system)은 텍스트나 음성을 통해 특정한 목적을 수행할 수 있는 시스템이다. 최근 RNN(recurrent neural networks)을 기반으로 대화 데이터를 end-to-end learning 방식으로 학습하여 대화 시스템을 구축하는데에 활용한 연구가 있다. End-to-end 방식의 학습은 도메인에 대한 지식 없이 학습 데이터 자체만으로 대화 시스템 구축을 위한 학습이 가능하다는 장점이 있지만 도메인 지식을 학습하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하다는 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 도메인 특정 지식을 결합하여 end-to-end learning 방식의 학습이 가능한 Hybrid Code Network 구조를 기반으로 한국어로 구성된 식당 예약에 관련한 대화 데이터셋을 이용하여 식당 예약을 목적으로하는 대화 시스템을 구축하는 방법을 제안한다. 실험 결과 본 시스템은 응답 별 정확도 95%와 대화 별 정확도 63%의 성능을 나타냈다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.37-40
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• 2000

'바른 우리글 쓰기' 학습시스템은 우리말 작문 학습에 필요한 지식을 익히도록 하고자 만들었다. 이 논문의 궁극적인 목표는 한국어 철자/문법 검사기와 국어 학습시스템을 연계하여 학습자가 적극적으로 학습에 참여하도록 동기를 부여하는 능동적인 언어 학습 시스템의 구현이다. 흔히 웹에 기반한 학습시스템에서 학습자는 일방적으로 정보를 제공받거나 독립적인 위치에서 자율적인 학습을 해나가야 하므로 끊임없는 흥미와 관심이 없이는 효율적인 성과를 거두기 어렵다. 이와 같은 약점을 보완하려는 맥락에서 이 학습시스템은 학습자가 스스로 학습한 후 그 결과를 평가 문제나 한국어 철자/문법 검사기를 통해 즉각적으로 확인해 보고 부족한 내용을 공부할 수 있도록 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.446-453
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• 1997

정보화 시대에 한국어의 활발한 보급을 위해서는 다양한 모국어 사용자들의 학습 요구를 충족 시키는 한국어 코스웨어의 개발 및 통신망을 이용한 제공이 필요하다. 하지만, 외국어로서 한국어를 학습하고자 하는 학습자들을 위한 한국어 코스웨어는 영어와 일본어에 국한되어 있어서 유럽어를 모국어로 하는 학습자들의 한국어 학습 효율을 저하시키므로, 그들의 모국어로 된 한국어 코스웨어의 개발이 요구된다. 이러한 개발 단계에서 제일 처음 부딪히는 문제로 한글 윈도우(Windows)나 통신망(net-work) 환경에서 영어의 알파벳을 제외한 유럽어(European Languages) 특수문자의 입 출력이 불가능하다는 것이다. 따라서 비전산 전문가들이 손쉽게 코스웨어를 만들 수 있도록 개발된 기존의 저작 도구(authoring tool)로는 유럽어와 한글을 동시에 사용하는 한국어 학습 내용을 기술할 수 없다. 본 논문에서는 한국어 학습을 위한 원격 교육의 필요성 및 문제점을 알아보고 이를 바탕으로 설계한 유럽어 지원 한국어 코스웨어 개발 도구(developing tool)인 반디(BANDI)의 시스템 구성, 사용자 인터페이스 및 비전산 전문가인 학습 내용 개발자를 위한 스크립트 언어를 소개하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.15-21
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• 2006

본 논문에서는 올바른 한국어 생활과 한국어 실력 향상을 위하여, 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 한국어사전, 사용자 어휘지능망(User-Word Intelligent Network : U-WIN)등의 언어자원을 이용한 자동문제생성기술을 소개하고, 이를 이용한 한국어 어휘학습시스템을 제시한다. 대부분의 학습시스템에서 사용하는 문제 은행식 출제 방식의 문제점을 해소할 수 있는 하나의 방법으로서, 기존의 한국어 어휘문제의 문항을 분석하여 8가지 문제 유형으로 재편성하고, 각 유형별 자동 문제 생성패턴에 따라 언어자원이 가지고 있는 한국어 어휘의 형태적 정보, 의미적 정보를 이용하여 한국어 어휘 문제를 자동 출제하는 한국어 어휘학습시스템을 구현하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.17 no.4
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• pp.271-286
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• 2006

In this paper, we introduce automatic question generation technique using the language resources like User-Word Intelligent Network(U-WIN) and Korean dictionary including quite a for of information. And we present Korean word learning system with this technique. The item pool method which almost learning-system are using makes some problems. As a solution of the problems, we classified into 8 question type and implemented the Korean word learning system which is making the Korean question automatically by using the morphological and semantic information according to the automatic question generation pattern of each type.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.71-75
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• 2017

외래어란 외국어로부터 들어와 한국어에 동화되고 한국어로서 사용되는 언어이다. 나날이 우리의 언어사용 문화에서 외래어의 사용 비율은 높아져가는 추세로, 전문분야에서는 특히 두드러진다. 그러므로 더 효율적이고 효과적인 자연언어처리를 위해서 문서 내 외래어 인식은 중요한 전처리 과정이다. 따라서 본 논문에서는 bidirectional LSTM(이하 bi-LSTM)-CRF 모형의 심층학습을 이용한 음절태깅 기반의 외래어 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 외래어 인식 학습 과정은 다음과 같다. 첫째, 학습용 말뭉치 자료의 한글 음절들과 공백, 마침표(.)를 토대로 word2vec을 통해 학습용 피쳐(feature) 자료를 생성한다. 둘째, 학습용 말뭉치 자료와 학습용 피쳐 자료를 결합하여 bi-LSTM 모형 학습 자료를 구축한다. 셋째, bi-LSTM 모형을 거쳐 학습된 결과물을 CRF 모형에서 로그 가능도(log likelyhood)와 비터비(Viterbi) 알고리즘을 통해 학습 결과물을 내놓는다. 넷째, 학습용 말뭉치 자료의 정답과 비교한 뒤 모형 내부의 수치들을 조정한다. 다섯째, 학습을 마칠 때까지 반복한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 자체적인 뉴스 수집 자료에 대해서 높은 정확도와 재현율을 기록하였다.