• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.81-91
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• 2020

본 연구 목적은 대학 교양영어 수업에 활용 가능한 소집단 협동학습 수업 프로그램을 적용하여 소집단 협동학습이 영어 독해력과 영어 읽기동기에 미치는 영향과 소집단 협동학습 인식변화를 분석하는데 있다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해, 충청북도의 4년제 종합대학교의 필수 교양영어 수업에 참여한 신입생 62명을 연구대상으로 2019년 9월 2일에서 12월 13일까지 실험반(34명)은 협동학습을 기반으로 한 맞춤식 소집단 협동학습으로 수업을 진행하고, 통제반(28명)은 전형적인 강의식 수업으로 진행하였다. 학습자들의 영어 능력은 학업 숙달도 영역을 영어 독해력으로, 정의적 영역은 영어 읽기 동기로 나누어 실험하였으며 실험 전 학습자들의 영어 독해력은 국가 수준 교육 성취도 평가문제를 발췌하여 측정하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 소집단 협동학습을 적용한 집단의 영어 독해력 점수와 소집단 협동학습을 적용하지 않은 집단의 영어독해력 점수는 통계적으로 유의미한 차이가 있다는 것을 발견하였다. 둘째, 소집단 협동학습을 적용한 집단의 영어 읽기동기 점수와 적용하지 않은 집단의 영어 읽기동기점수는 통계적으로 유의미한 차이가 있다는 것을 발견하였다. 셋째, 소집단 협동학습을 적용한 집단의 인식변화가 실험 전과 실험 후에 통계적으로 유의미한 차이가 있다는 것을 발견하였다. 본 연구는 대학 교양영어 수업 시 대학생들 간의 협동학습을 통해 영어 독해력, 영어 읽기동기, 협동학습 인식이 상승했으며, 이를 통한 자아정체성, 자신감 등에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제68권
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• pp.95-114
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• 2008

The recent growing popularity of statistical methods in machine translation requires much more large parallel corpora. A Korean-English parallel corpus, however, is not yet enoughly available, little research on this subject is being conducted. In this paper we present a hybrid method of aligning sentences for Korean-English parallel corpora. We use bilingual news wire web pages, reading comprehension materials for English learners, computer-related technical documents and help files of localized software for building a Korean-English parallel corpus. Our hybrid method combines sentence-length based and word-correspondence based methods. We show the results of experimentation and evaluate them. Alignment results from using a full translation model are very encouraging, especially when we apply alignment results to an SMT system: 0.66% for BLEU score and 9.94% for NIST score improvement compared to the previous method.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.225-230
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• 2020

인공지능, 딥러닝, 머신러닝 등이 괄목할만한 발전을 이루면서 2016년경부터 100여개의 언어를 비롯하여 가장 보편적으로 사용되어 온 Google Translate (구글기계번역기)는 자연언어처리(NLP) 분야와 외국어 학습 등 언어활용 분야에 독보적인 역할을 하고 있다. 본 논문은 구글기계번역기, Google Translate에 있어서, 영어모국어화자가 가진 통사문법적-범주적 지식의 중요성과 그 영향력에 대해 살펴보고자 한다. Jackendoff (1999)는 맹인을 위한 독서기계(Reading Machine)등을 구축하려면 통사구조적 지식과 문법적 분해력(parsing)이 매우 중요하고, 적어도 현재의 컴퓨터는 엄청난 발전을 이루기는 하였으나, 인간의 두뇌를 따라갈 수 없다는 결론을 내렸다. Jackendoff가 논의했던 몇 가지 어휘항목과 통사구조적 중의성을 활용하여, Google Translate 기계발음번역기를 통해 그의 주장을 확인하는 실험을 실시하고, 그 결과를 분석하는 것이 이 논문의 목표이다. 이 연구는 Jackendoff의 주장처럼 L1 화자가 내재화한 통사문법적, 범주-구조적 지식은 NLP, 혹은 "독서기계"등의 구축에서 중요하며, 이는 Chomsky (1986, 2005)등에서 논의된 내재적언어 (I-language)의 핵심이라는 점을 시사한다.