초창기 한국어 교육이 문법 이해를 중요시했다면 현재 한국어 교육은 원활한 의사소통능력의 향상을 중요시하고 있다. 그래서 의사소통 능력을 향상시킬 효과적인 방법의 하나로 교육을 위한 교육연극에 관심이 높다. 교육연극은 실제로 대화할 수 있는 기회를 주기 위해 가상적 상황을 만들어 상황에 맞는 단어와 문법을 사용해 볼 수 있으며, 몸짓, 표정 같은 비언어적 표현도 배울 수 있어 실생활에서 자신감 있게 자신의 의사를 표현하는 능력을 기를 수 있는데, 이는 한국어 교육이 추구하는 의사소통 능력의 향상과 같은 목표를 가지고 있다고 할 수 있다. 또한 학습자가 중심이 되어 활동이 이루어지고, 다른 학습자들과의 협동을 통해 문제를 해결하면서 사회성과 자신감도 기를 수 있다. 본고에서 교육연극 기법 중 인터뷰하기, 텍스트를 대본으로 바꾸기, 이어질 글을 상상해 대본으로 바꾸기, 역할극, 토론을 활용한 활동에 대해 알아보았다. 이러한 활동들이 성공하기 위해서는 좋은 동영상이나 학습 자료들을 개발하여 적극적으로 활용할 수 있도록 해야 하고, 교사를 위한 연수프로그램을 만들어 연수프로그램에서 배운 교육연극 기법들을 수업 시간에 활용할 수 있는 교수 능력을 키우도록 도와야 할 것이다.
이 논문은 독일어 커뮤니케이션에서 나타나는 공손의 유형과 기능을 토대로 공손 전략이 어떻게 실현될 수 있는지를 살펴본다. '공손'이란 단어는 독일어에서 문법 용어가 아니지만, 문법서 여러 곳에서 눈에 띈다. 공손의 기준은 언어체계의 규칙에 따라 구성될 뿐만 아니라 언어 외적 요소들이 커뮤니케이션에 영향을 주기 때문에 그 경계가 모호하다. 공손은 사회적 가치 못지않은 중요한 전략적 요소이기도 하다. 공손한 표현은 우선 대화 당사자 간의 친근감 여부에 따른 호칭 형태, 동사의 화법, 그리고 양상 불변화사를 통하여 나타난다. 화법동사는 청자에게 직접적인 요구를 강요하지 않음으로써 심리적 부담을 주지 않는 공손 표현으로 분류된다. 친근감을 수반하는 양상 불변화사도 체면위협행위를 약화키거나 회피함으로써 청자의 발화를 제한하는 적극적 공손 전략의 하나로 여겨진다. 따라서 이 연구의 결과는 독일어 커뮤니케이션에서의 공손에 관한 실증적 연구를 위한 이론적 근거를 제시할 수 있을 것이라 여겨진다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 기존 컴퓨팅 환경에서의 사용자와 컴퓨터간의 대화형 상호작용이 아니라 물리적인 환경, 상황 등을 시스템이 인식하고 이에 따라서 사용자와의 상호 작용을 지원하는 상황 인식서비스가 중요한 요소로 자리잡고 있다. 상황 인식 서비스는 상황 인식 미들웨어로부터 전달된 상황 정보를 해석할 수 있어야 한다. 기존 연구에서 상황 인식 서비스는 상황 인식 미들웨어에서 사용하는 상황 온톨로지를 이용해서 설계되기 때문에 서비스의 실행도중 상황 온톨로지를 동적으로 변경하기 어렵다. 본 연구에서는 계층적 상황 온톨로지 관리 모델을 제안하고 이를 이용한 상황 인식 서비스 미들웨어를 설계한다. 제안한 모델은 상황 인식 서비스가 실행 중에 필요로 하는 상황 정보를 동적으로 추가할 수 있도록 함으로써 보다 유연하게 상황 인식 서비스를 운용할 수 있도록 지원한다. 또한 상황 온톨로지의 동적인 변화로 인해서 센서로부터 얻은 데이터를 상황 정보로 추론하는 과정에서 발생할 수 있는 상황 모호성(Context Uncertainty)을 해결하기 위해서 상황 충돌 해결 모델을 정의한다. 설계하는 미들웨어는 OSGi 프레임워크 위에서 구현함으로써 다양한 유비쿼터스 환경에 필요한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원을 할 수 있다.
This study is concerned with the educational program Visual Analysis Tool (VAT) for sound development for foreign intonation using personal computer. The VAT can run on IBM-PC 386 compatible or higher. It shows the spectrogram, waveform, intensity and the pitch contour. The system can work freely on either waveform zoom in-out or the documentation of measured value. In this paper, intensity and pitch contour information were used. Twelve French sentences were recorded from a French conversational tape. And three Korean participated in this study. They spoke out twelve sentences repeatly and trid to make the same pitch contour - by visually matching their pitcgh contour to the native speaker's. A sentences were recorded again when the participants themselves became familiar with intonation, intensity and pauses. The difference of pitch contour(rising or falling), pitch value, energy, total duration of sentences and the boundary of rhythmic group between native speaker's and theirs before and after training were compared. The results were as following: 1) In a declarative sentence: a native speaker's general pitch contour falls at the end of sentences. But the participant's pitch contours were flat before training. 2) In an interrogative: the native speaker made his pitch contours it rise at the end of sentences with the exception of wh-questions (qu'est-ce que) and a pitch value varied a greath. In the interrogative 'S + V' form sentences, we found the pitch contour rose higher in comparison to other sentences and it varied a great deal. 3) In an exclamatory sentence: the pitch contour looked like a shape of a mountain. But the participants could not make it fall before or after training.
NGN(Next Generation Network)을 목표로 최근에 들어 사용자의 QoS요구 시, 다양한 QoS를 패킷네트워크에서 처리한 수 있도록 IETF에서 DiffServ, RSVP, MPLS등과 같은 패킷 QoS기법에 대한 표준화 작업이 진행중이며, 그 중에서 DiffServ네트워크가 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 이 DiffServ패킷 네트워크상에서 다양하게 유입되는 트래픽의 종류에 따라 사용자의 응용에 적절히 대응하여 트래픽을 처리하는 라우팅 기법트래픽 모델 및 알고리즘을 연구하고 기존의 최선형(Best effort) 즉, 지연에 민감하지 않은 트래픽을 처리하기 위한트래픽 분산 라우팅 프로토콜(Traffic-Balanced Routing Protocol : TBRP), 최적의 중간 노드를 선택하여 유무선 통합과 높은 순위의 상호형 데이터를 처리하기 위한 계층적 라우팅 프로토콜(Hierarchical Traffic-Traffic-Scheduling Routing Protocol : HTSRP), 대화형 또는 스트리밍 패킷서비스를 위한 즉, QoS파라미터을 기반으로 엑세스 계층의 자원 활용도를 최대화하고 지연에 민감한 트래픽 처리하는 HTSRP_Q(HTSRP for QoS)를 연구하였고, 이를 기반으로 각 트래픽 모델에 대한 매핑기법과 관리기법을 연구하였다. 본 연구에서 제시한 프로토콜은 트래픽 모델은 다양한 엑세스망과 백본망에 유연한 트래픽 처리기법으로서 NGN의 효율성과 안정성에 적합하였다.
본 연구는 언어 장애를 가진 사용자의 언어생활을 돕기 위한 문장작성 방식을 제안한 것이다. 제안한 문장작성 방법은 통신보조기기에 적용할 수 있도록 시스템으로 구현해 보았다. 통신보조기기는 개인 휴대장치로서 필요한 문장을 작성하여 출력하는 기기이다. 언어장애인들의 대표적인 의사표현 수단인 수화는 일반인들과의 의사소통에는 불편하기 때문에 다른 표현 방법이 필요하다. 자모를 모두 입력하여 문장을 작성하는 방식은 키의 수가 많기 때문에 대화할 때 시간이 많이 소용되는 불편한 방식이다. 그러므로 언어장애인을 위한 문장 작성의 가장 중요한 목적은 적절한 장소와 상황에 맞는 단어가 배열된 통신보조기기를 이용하여 적은 키의 수로 문장을 작성하는 것이다. 본 연구의 문장 작성을 구현하기 위한 어휘정보는 사용자 영역을 정하고, 그 영역에 맞는 단어와 문장을 수집하고, 수집된 어휘의 특징을 추출하여 구축되었다. 그리고 제안한 문장 작성 방식의 효용을 측정하기 위해 시스템을 이용하여 문장 작성을 위한 키의 수와 키보드 입력에 의한 자모수를 비교하였다.
사용자로부터 입력되는 비정형 데이터를 대화 형태로 이해하여 사용자가 원하는 정보에 대한 맞춤 서비스를 제공하는 챗봇은 모바일 서비스의 중요한 분야로서 주목받고 있다. 그러나 사용자의 자연 언어 형태의 질의 대화를 완전하게 이해하여 서비스할 수 있는 방법은 아직 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 음식점 추천을 위하여 입력하는 대화 문장으로부터 지역, 음식분류, 음식점명 등의 의미 단어를 추출하고, 추출된 단어를 SNS의 음식점 추천 관련 해시태그를 기반으로 구축된 지식 데이터베이스의 내용과 대조하여 통계적으로 단어 유사성이 가장 큰 사용자 목적 정보를 제공한다. 본 논문에서 구현한 음식점 추천 챗봇 시스템의 성능 평가를 위해서 웹 기반의 모바일 환경을 구축하여 다양한 사용자 질의 정보에 대한 접근 편의성을 측정한 결과, 기존 유사 서비스와 비교하여 터치 횟수와 화면 전환 횟수에서 각각 37.2%와 73.3%의 감소함을 보였다.
코로나19 상황에서 교육산업은 4차 산업혁명의 핵심기술을 기반으로 다양한 지능 정보기술을 도입함으로써 기존의 이러닝(e-Learning)에서 한 단계 진화한 '에듀테크' 개념을 정리하고 다양한 컨텐츠를 통하여 확산시키고 있다. 한편, 각종 산업은 기존의 비즈니스에 새로운 기술의 적용을 통하여 신산업을 창출하고 있으며, 새롭게 나타나는 문제를 해결할 수 있는 기존의 전통적인 ICT 기술과 산업 비즈니스를 이해하는 인력의 양성을 필요로 하고 있다. 그러나, 기존의 단방향 지식전달의 고전적인 이러닝 또는 일부 대화형을 구축한 양방향 소통체계로는 이러한 인력을 양성하기 위한 콘텐츠를 구축하기에 어려움이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 기존의 양방향 소통체계를 기반으로 교육자가 실시간으로 학습자와 소통하며 문제해결형 교육을 진행할 수 있는 협동형 이러닝 시스템에 대한 연구를 수행하였다. 그 결과, 콘텐츠에 대한 프레임과 프로토타입 개발을 통하여 수업에 일부 적용하고, 교수자 및 학습자의 효용성 분석을 통하여 실제 수업에 적용하기 위한 시뮬레이션 기반 협동형 콘텐츠로써 적합함이 나타났다.
말소리의 음향 특징을 이용하여 화자에 대한 중요한 사회, 언어학적 정보를 얻을 수 있는데 그 중 한 가지 핵심 특징은 방언이다. 화자의 방언 사용은 컴퓨터와의 상호작용을 방해하는 주요 요소이다. 방언은 발화의 음소, 음절, 단어, 문장 및 구와 같이 다양한 수준에서 구분할 수 있지만 이를 하나하나 식별하여 방언을 구분하기는 어렵다. 이에 본 논문에서는 음성 데이터의 특성 중 MFCC만 사용하는 경량화된 한국어 방언 분류 모델을 제안한다. 한국인 대화 음성 데이터를 통해 MFCC 특징을 활용하는 최적의 방법을 연구하고, 8가지 머신 러닝 및 딥러닝 분류 모델에서 경기/서울, 강원, 충청, 전라, 경상 5개의 한국어 방언 분류 성능을 비교한다. MFCC를 정규화하는 방법으로 대부분의 분류 모델에서 성능을 향상시켰으며, MFCC를 정규화하기 전 분류 모델의 최고 성능과 비교하여 정확도는 1.07%, F1-score는 2.04% 향상된 성능을 기록하였다.
본 연구에서는 상담 및 심리치료 분야에서 대화형 에이전트의 활용이 증가하는 가운데, 음성 기반 심리상담 에이전트 설계 시 중요하게 고려해야 하는 요인을 탐색하기 위해 실험 연구를 진행하였다. 이를 위해 실제 심리상담 맥락에서 음성 기반 대화형 에이전트를 구현하여, 20~30대 성인 남녀 48명을 대상으로 상담 대화를 진행하였다. 연구 참여자는 4가지 유형의 에이전트 목소리(청년여성, 청년남성, 중년여성, 중년남성) 중 선호하는 목소리를 선택한 후 대화하였으며, 목소리 선택에 대한 이유, 기분 변화, 에이전트의 특성에 대한 지각, 상담 성과 등을 평가하였다. 연구 결과, 사용자 성별에 따른 에이전트의 목소리 유형 선택은 통계적으로 유의하지 않았다. 그러나 목소리 선택 이유로 '편안함'이 가장 많이 언급됨으로써, 심리상담 에이전트에게 요구되는 목소리 특성이 탐색되었다. 다음으로, 사용자는 에이전트와의 대화 후, 기분이 유의미하게 개선되는 것으로 나타남으로써 심리상담 에이전트의 개입 효과를 확인하였다. 마지막으로, 사용자가 심리상담 에이전트에게 지각하는 특성 중, 전문성과 호감이 상담 성과를 긍정적으로 평가하는데 중요한 요소임이 확인되었다. 본 연구 결과를 바탕으로 심리상담 에이전트의 활용 가능성과 추후 연구에 대한 제언을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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