• 정보처리학회논문지B
• /
• 제15B권3호
• /
• pp.179-188
• /
• 2008

본 논문에서는 가상대학에서 교수자와 학습자간 상호작용을 위한 지식기반형 문자-얼굴동영상 변환(TTFSI : Text to Facial Sequence Image) 시스템에 관해 연구하였다. TTFSI 시스템의 구현을 위해, 한글의 문법적 특징을 기반으로 가상강의에 사용된 자막정보에 립싱크된 얼굴 동영상 합성하기 위하여 자막정보를 음소코드로 변환하는 방법, 음소코드별 입모양의 변형규칙 작성법, 입모양 변형규칙에 의한 얼굴 동영상 합성법을 제안한다. 제안된 방법에서는 한글의 구조분석을 통해 기본 자모의 발음을 나타내는 10개의 대표 입모양과 조음결합에서 나타나는 78개의 혼합 입모양으로 모든 음절의 입모양을 표현하였다. 특히 PC환경에서의 실시간 영상을 합성하기 위해서 매 프레임마다 입모양을 합성하지 않고, DB에서 88개의 해당 입모양을 불러오는 방법을 사용하였다. 제안된 방법의 유용성을 확인하기 위하여 텍스트 정보에 따른 다양한 얼굴 동영상을 합성하였으며, PC환경에서 구현 가능한 TTFSI 시스템을 구축하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.650-660
• /
• 2017

본고는 한국어 교재의 초급 단계에 나오는 문법 항목을 조사․분석한 연구로, 우선 문법 항목을 아우르는 명칭을 비롯한 한국어 문법 항목에 대한 논의를 하고 본격적으로 문법 항목의 제시 양상을 살펴보았다. 교재에서 사용하는 문법의 명칭이 예전에는 다양하였으나 연구 대상의 교재에서는 거의 동일하게 칭하고 있다. 그러나 교재마다 문법 항목의 내용 및 범위가 달라서 공통적으로 다루는 문법 항목의 개수는 적었다. 문법 항목의 제시 양상은 크게 표기 방식과 내용 기술로 나누어 살펴보았다. 표기 방식에서는 표시유형, 배열순서, 선행요소 표시 등을, 내용 기술에서는 문법의 의미를 비롯하여 기술한 범위와 내용을 주로 조사하였다. 조사 결과, 제시 양상 중 표시유형이 다양하게 나타나므로 간단하면서 배열순서나 부호가 달리 사용되지 않는 대표 형태로 제시할 것을 제안하였다. 또한 내용 기술에서도 교재마다 의미 기술을 비롯한 내용의 범위도 다르게 제시되어 있었다. 이와 같이 달리 제시되는 것은 교재 제작과 관련하여 다양한 원인이 있을 수 있으나 의미 기술, 결합 및 제약 정보는 기본적으로 유사하게 제시하고 나머지는 추가하는 방식을 채택할 것을 논의하였다.

• 인지과학
• /
• 제4권1호
• /
• pp.177-212
• /
• 1993

본 연구는 잘못 형성된 입력에 대한 멜리쉬의 연구(1989)에 기반하고 있다. 이 글은 chart-based parser를 이용하여 구문론적 차원에서 잘못 형성된 입력 문자의 복구에 촛점을 둔다. 멜리쉬의 체계는 두가지 분석기, 즉 잘형성된 입력 분석기와 잘못 형성된 입력 분석기로 구성되는데, 필자의 연구는 그에 생각을 따르고 있다. 이글에서는 주로 chartparsing의 개념, 잘못형성된 입력에 대한 분석전략이 논의된다. 또한 필자가 제시하는 체계의 디자인과 구현, 필자의 체계를 멜리쉬의 체계와의 비교와 같은 사항들이 다루어질 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.43-51
• /
• 2022

이 논문은 문법적 추론에서 유전자 알고리즘의 진화대상으로 테이블 표현(Tabular representation: TBL)을 이용한 문맥자유 문법(Context-free grammar: CFG)을 학습하는 기존의 방법을 개선하여 더 효율적인 결과를 얻은 그 방법과 실험 결과를 제시한다. 이 논문에서 소개하는 개선된 점은 두가지로, 첫째는 적합도 함수를 긍정과 부정의 예들에 대한 학습 평가를 동시에 반영하도록 수식을 개선하고 둘째는 긍정적 학습 예들로부터 생성된 TBL들에 대응되는 파티션(partition)들을 학습 문자열의 크기별로 분류하여 부류별 진화 과정을 진행하며 그 성공률에 따라 구성 비율을 조정하여 다음세대에 생존에 연계하는 학습 방법을 적용한다. 이 개선점들은 학습 예들의 크기에 따른 TBL의 크기가 여러 개체들 사이의 교배와 일반화 단계에서 복잡성과 어려움을 해결하여 기존 방법보다도 좋은 효율을 제공한다. 이 연구는 기존 방법에서 제안된 언어들로 실험하고 그 결과는 기존 방법보다 같은 성공률을 갖는 상태에서 학습 완성의 평균 세대수가 적게 걸리는 다소 빠른 세대속도의 결과를 보여준다. 앞으로 이 방법은 확장된(extended) CYK에 시도할 수 있으며 더 나아가 좀 더 복잡한 파싱 테이블(parsing table)에도 적용할 가능성을 제시한다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
• /
• 제20권4호
• /
• pp.459-476
• /
• 2010

본 연구의 목적은 LOGO를 이용한 프로젝트 학습에서 나타난 초등 수학영재 학생들의 전략적 사고 유형을 분석하여 LOGO 학습과 고등 사고 활동과의 연관성을 구체적으로 밝힘으로써 영재교육 프로그램으로서 LOGO 활용에 대한 새로운 방향을 제시하고 LOGO 교수-학습의 효과적인 접근 방안을 모색하는데 있다. LOGO 프로그래밍을 계획하는 과정에서는 기존의 지식과 절차를 활용하는 유추적 사고, 변수를 이용한 일반화, 여러 가지 명령어의 기능을 통합하여 활용하는 통합적 사고, 문제 해결을 위해 기존 명령어를 평가하는 비판적 사고, 현재의 상황을 새로운 관점에서 이해하고 응용하는 발전적 사고, 여러 가지 해결 방법을 구상하는 유연한 사고 등의 전략적 사고가 관찰되었다. 오류 수정 과정에서 나타난 전략은 명령어의 문법적인 지식, 그림과 절차를 대조하는 방법, 절차를 분해하는 분석적 사고, 도형-분석적 추론, 시각적 추론, 경험적 추론 등이 나타났다.

• 영재교육연구
• /
• 제20권1호
• /
• pp.369-388
• /
• 2010

초등과학영재들의 학습 특성을 구체적으로 파악하기 위한 방안 중의 하나로 과학 탐구 문제를 협동 과제로 수행하여 해결하는 과정에서 이루어지는 학생들의 담화 분석도구를 고안하여 적용하였다. 연구 대상 학생은 서울의 한 대학부설 영재교육원의 과학반에서 1년 동안 공부한 4명의 초등학생이며, 이들이 모둠을 이루어 문제를 해결하는 과정을 녹화하고 녹음한 다음, 체계기능언어학에 바탕을 두고 정보-주제 구조를 중심으로 담화 내용을 분석하였다. 담화 분석틀은 과학교육 및 영재교육 전문가들과의 집중 작업을 통해 개발하였으며 문법적 분석 보다는 의미의 전개 과정의 분석에 중점을 두었다. 개발된 분석틀을 적용한 결과, 새로 개발된 분석틀이 초등과학영재의 특성을 파악하는데 유용하다는 것을 확인하였다. 특히 모둠 구성원 중 두 학생은 탐구 활동이 진행되는 동안 대화의 점유율이 서로 상반된다는 특성을 보였는데, 이를 통해 학생 간 상호 작용이 문제 해결 과정에 큰 영향을 끼친다는 것을 알 수 있었다. 또한 소집단학습을 중심으로 하는 과학영재수업이 효과적으로 이루어지기 위해서는 상대방과 의사소통하는 방법에 대한 적절한 훈련이 필요하다는 시사점도 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제8권2호
• /
• pp.79-88
• /
• 2019

최근 기계 번역에 관한 연구들이 활발하게 이루어지고 있고 한국어와 몽골어 간의 상호 기계 번역 시스템도 개발되고 있다. 한국어와 몽골어는 계통적으로 같은 어족에 속하며 '주어+목적어+서술어'라는 비교적 자유로운 어순을 가지는 언어이고 어미와 조사가 발달한 것이 그 특징이다. 따라서 기계 번역 시 양언어의 조사나 어미의 의미를 잘 번역하는 것이 중요하다. 그러나 한국어 목적격 조사를 몽골어로 번역할 때 한국어 목적격 조사가 몽골어의 여러 격 어미로 번역이 될 수 있는데, 기존의 연구들은 한 가지 격 어미로만 번역해 정확한 의미를 전달하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 한국어 형태소 분석과 동시에 품사 및 동형이의어 태깅 시스템인 유태거(UTagger)를 기반으로 하여 한국어 목적격 조사의 몽골어 격 어미 결정 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 한국어 목적격 조사에 대응하는 몽골어 격 어미들을 살펴보고 데이터 테이블을 설계하여 적절한 격 어미를 결정한다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위하여 한국어기초사전에서 데이터를 추출하고 유태거와 비교 실험하였다. 실험 결과 목적격 조사를 바로 대격 어미로 번역한 유태거의 정확률은 46.9%인데 반해 본 논문에서 제안한 방법은 88.38%로 제안한 방법이 41.48%p 더 우수한 결과를 보였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제10권1호
• /
• pp.16-24
• /
• 2021

word2vec 등 기존의 단어 임베딩 기법은 원시 말뭉치에 출현한 단어들만을 대상으로 각 단어를 다차원 실수 벡터 공간에 고정된 길이의 벡터로 표현하기 때문에 형태론적으로 풍부한 표현체계를 가진 언어에 대한 단어 임베딩 기법에서는 말뭉치에 출현하지 않은 단어들에 대한 단어 벡터를 표현할 때 OOV(out-of-vocabulary) 문제가 빈번하게 발생한다. 문장을 구성하는 단어 벡터들로부터 문장 벡터를 구성하는 문장 임베딩의 경우에도 OOV 단어가 포함되었을 때 문장 벡터를 정교하게 구성하지 못하는 문제점이 있다. 특히, 교착어인 한국어는 어휘형태소와 문법형태소가 결합되는 형태론적 특성 때문에 미등록어의 임베딩 기법은 성능 향상의 중요한 요인이다. 본 연구에서는 단어의 형태학적인 정보를 이용하는 방식을 문장 수준으로 확장하고 OOV 단어 문제에 강건한 병렬 Tri-LSTM 문장 임베딩을 제안한다. 한국어 감정 분석 말뭉치에 대해 성능 평가를 수행한 결과 한국어 문장 임베딩을 위한 임베딩 단위는 형태소 단위보다 문자 단위가 우수한 성능을 보였으며, 병렬 양방향 Tri-LSTM 문장 인코더는 86.17%의 감정 분석 정확도를 달성하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제21권2호
• /
• pp.69-92
• /
• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 비교문화연구
• /
• 제53권
• /
• pp.163-192
• /
• 2018

이 논문은 형태통사적 특성이 유사한 한국어와 일본어의 다국어 범용 의존관계 주석체계(Universal Dependencies, 이하 UD) 적용 사례를 살펴보고 비교 분석을 통해서 한국어의 UD 적용 및 개선 방안을 고찰하는 것을 목적으로 한다. 한국어와 일본어는 교착어적 특성으로 인하여 어미와 조사가 매우 발달되어 있다. 그러므로 영어와 같은 굴절어를 중심으로 설계된 UD를 적용하는 데에 많은 어려움이 있다. 이에 본고에서는 UD를 구성하는 범용 품사 주석(Universal POS, 이하 UPOS)과 범용 의존관계 주석(Universal Dependency Relations, 이하 DEPREL)의 적용과 그에 따른 논의들을 검토하였다. UPOS의 경우 AUX(조동사 표지), ADJ(형용사 표지), VERB(동사 표지)처럼 서술어와 관련된 주석 표지의 처리와 조사, 어미와 같은 기능어의 처리 방안을 살펴보았으며 접속사 및 이와 관련된 단위를 어떻게 처리하고 있는지 검토하였다. DEPREL과 관련해서는, 구문 표지를 주석하는 기본 단위의 문제에서 출발하여 통사적 문제를 어떻게 반영하고 있는지 살펴보았다. 지배소 설정 방식과 병렬 구조의 주석 방식, case(격 관계 표지)와 aux(조동사 관계 표지) 주석 방식을 검토하였다. 다양한 관계 주석 표지 중에서 특히 case와 aux에 집중하여 논의한 것은 한국어와의 주석 표지 적용 양상을 비교했을 때 분포 상 가장 두드러지는 차이를 나타내기 때문이다. case는 한국어와 일본어 모두 조사와 관련이 있고, aux는 한국어에서는 보조용언, 일본어에서는 조동사와 관련이 있는 표지이다. 구체적인 주석 양상을 살펴본 결과 일본어의 aux는 서법 조동사뿐만 아니라 동사에 문법적 의미를 더하는 요소, 한국어의 어미에 해당하는 형태에도 aux를 할당하기 때문에 주석이 차지하는 비율이 크게 차이가 나는 것으로 밝혀졌다. iobj(간접목적어 관계 표지)와 관련해서는 일본어에서 간접목적어를 인정하는 데에 반해 한국어에서는 간접목적어를 인정하지 않는 경우가 더 많았다. 일본어의 UD 주석에서 형태 분석 기본 단위인 '단단위'를 기본 구문 주석 단위로 하되 '장단위'와 문절 정보를 이용하는 것처럼, 한국어에서도 형태 분석 단위를 의존관계 주석의 정보로 활용하는 방안에 대해서 고려할 필요가 있다.