• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.92-95
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• 1995

연속분포 HMM을 사용한 실시간 로봇 암 제어 시스템에 대해 기술하고 있다. 본 시스템은 자연스러운 문장의 로봇 암 제어 명령 발성을 받아 핵심단어 인식의 framework을 통한 명령 인식 및 로봇 제어를 구현하고 있다. 로봇 몸체의 부분, 방향, 각도, 동작명령들에 대해 각기 우향 HMM, 이외의 비 핵심어들에 대해서는 이들을 한데 모아 ergodic형 상태천이를 모델링하는 garbage HMM을 형성했는데, 조사, 감탄사 등을 따로 모은 garbage 모델과, silence 및 배경 잡음에 대한 garbage 모델을 형성, 학습 및 인식에 포함시켜 연결단어 인식을 수행함으로써 핵심단어 인식의 효과를 얻었다. 이때 핵심단어들의 사용에 있어 간단한 문법적 제약을 가정하였다. 남성화자 35명을 대상으로 30개 문형에 대해 데이터 수집용 개념적 문장을 구성하여 음성 데이터를 수집하였다. 학습 화자에 대한 제어 명령 인식률은 95% 이상을 나타내고 있으며, 비 학습화자에 대한 인식율은 90% 이상이다. 또한 학습된 단어외의 비 핵심단어들의 사용에 대해서도 긍정적인 인식 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.530-531
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• 2018

문서 자동 요약은 주요 단어 또는 문장을 추출하거나 문장을 생성하는 방식으로 요약한다. 최근 연구에서는 대량의 문서를 딥러닝하여 요약문 자체를 생성하는 방식으로 발전하고 있다. 추출 요약이나 생성 요약 모두 핵심 단어를 인식하는 것이 매우 중요하다. 학습할 때 각 단어가 문장에서 출현한 패턴으로부터 의미를 인식하고 단어를 선별하여 요약한다. 결국 기계학습에서는 학습 문서에 출현한 어휘만으로 요약을 한다. 따라서 학습 문서에 출현하지 않았던 어휘가 포함된 새로운 문서의 요약에서 기존 모델이 잘 작동하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 학습단계에서 출현하지 않은 단어까지도 중요성을 인식하고 요약문을 생성할 수 있는 신경망 모델을 제안하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2017년도 제24회 학술대회 논문집
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• pp.15-18
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• 2017

학술 데이터베이스를 통해 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 접근이 가능해지면서, 많은 데이터로부터 중요한 정보를 자동으로 추출하는 것에 대한 필요성 또한 증가하였다. 특히, 텍스트 데이터로부터 중요한 단어나 단어구를 선별하여 자동으로 추출하는 기법은 자료의 효과적인 관리와 정보검색 등 다양한 응용분야에 적용될 수 있는 핵심적인 기술임에도, 한글 텍스트를 대상으로 한 연구는 많이 이루어지지 않고 있다. 기존의 한글 텍스트를 대상으로 한 핵심어 또는 핵심어구 추출 연구들은 단어의 빈도나 동시출현 빈도, 이를 변형한 단어 가중치 등에 근거하여 핵심어(구)를 식별하는 수준에 그쳐있다. 이에 본 연구는 한글 학술논문의 초록으로부터 추출한 다양한 자질 요소들을 학습하여 핵심어(구)를 추출하는 모델을 제안하였고 그 성능을 평가하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.591-598
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• 2021

전후방 단어들의 인접 여부 혹은 후방 단어들의 순서를 학습할 수 있는 통계 기법인 SVD, 딥러닝 기법인 CBOW, LSTM으로 단어벡터를 구할 수 있다. 이렇게 학습된 단어벡터를 기형도의 시에 적용하여 핵심 이미지를 대표하는 단어들과 유사도 높은 단어를 구해서 분석해 보았다. 시적 이미지와 어울리지 않는 단어들이 연산되기도 하지만 그 단어가 사용된 시적 맥락에서는 기준 단어와 유사한 이미지를 표현하고 있음을 알 수 있었다. 이러한 단어벡터를 활용하면 핵심 이미지를 대표하는 단어들의 관계와 유사한 관계의 다른 단어들도 유추할 수 있다. 따라서 통계 기법인 SVD 및 딥러닝 기법인 CBOW와 LSTM으로 구한 단어벡터의 유사도 및 유추 연산을 통해 대상 시를 다양하고 심도 깊게 분석할 수 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.95-104
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• 2015

행맨, 크로스퍼즐, 매칭등과 같은 많은 영어 단어 학습용 게임들이 보드 형태 또는 컴퓨터 게임 형태로 개발되었다. 이들 컴퓨터 게임 대부분은 전략형 게임 플레이를 채택하기에 이런 스타일의 게임을 좋아하지 않는 학습자들에게는 게임의 고유 특성인 즐거움을 주는데 한계가 있다. 본 논문에서는 청소년 및 성인 대상의 1인용 자동차 주행 게임을 중심으로 새로운 영어 단어 암기를 위한 시스템을 제안한다. 본 시스템의 핵심인 자동차 주행 게임에서 학습자는 차를 운전하면서, 트랙 상에 아이템처럼 나타나는 영어 단어 텍스트와 충돌하여서 점수를 획득하게 된다. 학습자는 화면상에 노출된 영어 단어를 주행 중에 지속적으로 보면서, 영어 단어를 뇌리에 새기게 된다. 우리의 실험 결과, 우리의 게임을 통한 영어 단어의 기억 효과는 만족할 수준이고, 학습 도구로서의 본 시스템에 대한 만족도도 높았다. 또한 기본 영어 단어 학습용 게임들이 이미 알고 있는 단어 대한 기억 강화에 적합하지만 우리의 게임은 새로운 단어 암기에도 사용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.613-614
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• 2022

전 세계적인 주목을 받기 시작한 한류 콘텐츠의 확산으로 한국어 교육에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있는 상황에서 효과적인 한국어 학습용 기능성 게임에 대한 가능성이 주목 받고 있다. 본 논문에서는 한국어 교육의 진입 과정에 해당 될 수 있는 한글을 게임 통해 학습하고 익숙해지는 경험을 제공할 수 있는 한글 학습 RPG '단어수집가'개발을 기획하고 해당 게임의 프로토타입을 개발한다. 제안 게임의 주인공은 가상의 공간에서의 체험을 통해 한글의 자음과 모음을 게임 아이템으로 획득하고 이를 조합하여 한글 단어를 합성하여 이를 게임에 활용하는 구조를 가지도록 설계되었고, 전체 게임 시나리오의 학습 적합성과 재미 요소들의 점검을 위해 실제 기획 의 핵심 내용을 적용한 프로토타입을 활용한다. 또한 본 게임에서 기획된 한글 학습용 게임은 미국 워싱턴에 위치한 조지워싱턴대학교에서 발행하는 미국인 대상의 한국어 교재와 스토리 등을 연동하여 온오프라인 연계 한글 교육 실현을 목표로 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.13-16
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• 2022

LSTM과 같은 딥러닝 기법을 이용해 언어모델을 얻는 과정에서 일종의 부산물로 학습 대상인 말뭉치를 구성하는 어휘의 단어벡터를 얻을 수 있다. 단어벡터의 차원을 2차원으로 감소시킨 후 이를 평면에 도시하면 대상 문장/문서의 핵심 어휘 사이의 상대적인 거리와 각도 등을 직관적으로 확인할 수 있다. 본 연구에서는 기형도의 시(詩)을 중심으로 특정 작품을 선정한 후 시를 구성하는 핵심 어휘들의 차원 감소된 단어벡터를 2D 평면에 도시하여, 단어벡터를 얻기 위한 텍스트 전처리 방식에 따라 그 거리/각도가 달라지는 양상을 분석해 보았다. 어휘 사이의 거리에 의해 군집/분류의 결과가 달라질 수 있고, 각도에 의해 유사도/유추 연산의 결과가 달라질 수 있으므로, 평면상에서 핵심 어휘들의 상대적인 거리/각도의 직관적 확인을 통해 군집/분류작업과 유사도 추천/유추 등의 작업 결과의 양상 변화를 확인할 수 있었다. 이상의 결과를 통해, 영화 추천/리뷰나 문학작품과 같이 단어 하나하나의 배치에 따라 그 분위기와 정동이 달라지는 분야의 경우 텍스트 전처리에 따른 거리/각도 변화를 미리 직관적으로 확인한다면 분류/유사도 추천과 같은 작업을 좀 더 정밀하게 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.133-140
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• 2016

본 연구에서는 영단어 학습 콘텐츠 개발 필요에 따른 새로운 스마트 영단어 암기방법을 설계 제안한다. 이 방법은 스마트 폰에서 효과적으로 영단어 학습을 지원하는 콘텐츠로 개발 가능하다. 본 연구의 핵심 아이디어는 첫째, 30개의 단어를 하루에 3분씩 10회(학습 1회 및 복습 9회)로 나누어 학습한다. 둘째, 망각주기를 고려하여 최초학습 1일 후, 10일 후, 30일 후 등의 3회 반추 복습을 제안한다. 본 콘텐츠의 개발과정은 크게 앱ID 생성부, 앱 접속부, 알람 설정부, 단어학습 처리부, 학습결과 모니터링부 등 5개의 단계로 이루어져 있다. 제안된 방법은 에빙하우스 주기적 반복 학습전략으로 최적화되어 있어 사용자의 영단어 학습 만족도를 높일 수 있다.

• 인지과학
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• 제31권4호
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• pp.137-154
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• 2020

학습 상황에서 개인의 내적 특성은 다양한 방식으로 학습행동에 영향을 준다. 특히 '동기'는 학습자의 목표 설정하 및 전략 선택에 영향을 주는 핵심적인 요소이다. 본 연구는 학습자의 목표지향이 학습 시간 분배 방식에 어떠한 영향을 미치는가를 확인하였다. 참가자들의 목표지향 상태를 달리하기 위하여 관련 변인인 조절초점(regulatory focus)과 지능관점(theories of intelligence)을 측정 및 조작하여 집단을 구분하였다. 두 변인은 각각 접근-회피전략(조절초점에 따른 동기 성향)과 숙달-수행지향적 태도(지능관점에 따른 동기)를 유발하며 학습자의 목표지향(goal orientation) 형성에 영향을 주는 핵심적인 변인으로 알려져 왔다. 실험에서 조절초점은 성향검사점수를 기준으로 두 집단으로 구분하였으며, 조작을 통해 지능관점의 차이를 일시적으로 유발하여 두 변인 간의 상호작용을 확인하였다. 참가자들은 일련의 스페인어-한국어 단어 쌍을 학습한 후 재학습하고 싶은 항목을 선택하여 자유롭게 학습순서를 결정할 수 있었다. 단어 쌍은 어렵거나 쉬운 항목들로 구성되어 있었으며, 학습자들은 원한다면 같은 단어를 여러 번 학습할 수 있었다. 결과에서, 조절초점과 지능관점에 따라 학습 초반에 어려운 단어를 선택하는 비율의 상호작용 효과가 나타났다. 즉, 향상초점-증진조건의 참가자들은 향상초점-불변조건의 참가자들에 비해 학습 초반에 어려운 단어를 배치하는 비율이 높았으며, 예방초점인 학습자들은 지능관점의 영향을 받지 않았다. 이러한 결과는 학습자의 목표지향에 따라 학습 전략을 세우는 방식이 다를 수 있음을 보여준다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.99-106
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• 2014

본 연구는 영어 단어 학습의 핵심 인지기능인 작업기억의 음운고리를 적극적으로 활용하게 하는 영어 단어 제시 방법이 무엇이고 이 방법이 외국어 학습 동기 정도에 따라 효과가 다르게 나타나는지를 두실험을 통해 검증하였다. 실험1에서 학습자에게 음운고리를 최소 3회 사용하게 하는 제시 방법과 1회 사용하게 하는 제시 방법 그리고 자신이 제시 횟수 및 제시 시간을 조정할 수 있는 조건을 제시하였다. 실험1결과 3회 제시 조건이 1회 제시 조건에 비해 학습효과가 더 높게 나타났다. 실험2에서 외국어 학습 동기가 높은 집단과 낮은 집단에게 3회 제시 조건과 자기 조절 조건을 제시하여 학습 효과를 검증하였다. 실험2결과 고-동기 집단의 경우 제시 방법에 따른 학습의 정도는 차이가 없었지만, 저-동기 집단의 경우 자기 조절 조건에서 더 좋은 성과를 보였다. 이에 본 연구는 논의에서 컴퓨터 및 디지털 환경에서 영어 단어를 어떻게 제시해야 학습효과가 증진될 수 있는지를 제안하였다.