• 한국융합학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.177-184
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• 2017

이 논문은 원격언어교육으로서 2가지 형태의 비디오 영상수업과 로봇영상 수업에 따른 아이와 로봇상호작용을 연구한다. 원격지의 미국 아이와 6명의 한국 아이들로 실험수업을 진행했으며, 일대일 인터뷰를 통한 나래이션 및 관찰분석을 하였다. 실험결과 로봇영상 수업이 2가지 형태의 비디오 영상수업보다 활발한 상호작용을 보였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.124-130
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• 2017

문자 인코딩은 문자나 기호를 컴퓨터로 표현하기 위해 사용되는 방법이며 문자 인코딩 판별 소프트웨어들이 존재한다. 기존의 널리 쓰이는 인코딩 판별 소프트웨어인"uchardet"의 경우 변조되지 않은 일반 문서의 인코딩 판별 정확도는 91.39% 이지만 언어 판별 정확도는 32.09%에 불과하다. 또한 문서가 치환 암호에 의해 암호화 된 경우 인코딩 판별 정확도는 3.55%, 언어 판별 정확도는 0.06%로 매우 낮은 정확도를 보였다. 따라서 본 논문에서는 Deep learning 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용한 문서의 인코딩 및 언어 판별 방법을 제안하며, 기존의 인코딩 판별 소프트웨어"uchardet"보다 뛰어난 결과를 보였다. 제안하는 방법을 이용한 일반 문서의 인코딩 판별 정확도는 99.89%이며, 언어 판별 정확도는 99.92%이다. 또한 문서가 치환 암호에 의해 암호화된 경우에는 제안하는 방법의 인코딩 판별 정확도는 99.26%이며, 언어 판별 정확도는 99.77%로 매우 뛰어나다.

• 비교문화연구
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• 제31권
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• pp.263-286
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• 2013

The goal of this study is to explore the possibility of applying the podcasting in Korean education for foreign students. To achieve this goal, concepts and applicability of the podcasting is discussed. Previous studies on foreign language education are reviewed and the cases on Korean language education based on technology using mobile phones are investigated. Some of the outstanding merits of the podcasting are found to be its accessibility, mobility and variability along with its room for control by the learners. It also enables the learners to be motivated and to enhance their learning ability. In addition, the podcasting with the content-based instruction is applied for the foreign students majoring in business and its results and implications are discussed. Based on the above results of this study, more active discussions are expected on such issues as educational designs through the podcasting, related variables and the performance evaluation.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.27-35
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• 2021

기계번역 사후교정 (Automatic Post Editing, APE)이란 번역 시스템을 통해 생성한 번역문을 교정하는 연구 분야로, 영어-독일어와 같이 학습데이터가 풍부한 언어쌍을 중심으로 연구가 진행되고 있다. 최근 APE 연구는 전이학습 기반 연구가 주로 이루어지는데, 일반적으로 self supervised learning을 통해 생성된 사전학습 언어모델 혹은 번역모델이 주로 활용된다. 기존 연구에서는 번역모델에 전이학습 시킨 APE모델이 뛰어난 성과를 보였으나, 대용량 언어쌍에 대해서만 이루어진 해당 연구를 저 자원 언어쌍에 곧바로 적용하기는 어렵다. 이에 본 연구에서는 언어 혹은 번역모델의 두 가지 전이학습 전략을 대표적인 저 자원 언어쌍인 한국어-영어 APE 연구에 적용하여 심층적인 모델 검증을 진행하였다. 실험결과 저 자원 언어쌍에서도 APE 학습 이전에 번역을 한차례 학습시키는 것이 유의미하게 APE 성능을 향상시킨다는 것을 확인할 수 있었다.

• 보건행정학회지
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• 제30권1호
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• pp.15-25
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• 2020

While healthcare data sets include extensive information about patients, many researchers have limitations in analyzing them due to their intrinsic characteristics such as heterogeneity, longitudinal irregularity, and noise. In particular, since the majority of medical history information is recorded in text codes, the use of such information has been limited due to the high dimensionality of explanatory variables. To address this problem, recent studies applied word embedding techniques, originally developed for natural language processing, and derived positive results in terms of dimensional reduction and accuracy of the prediction model. This paper reviews the deep learning-based natural language processing techniques (word embedding) and summarizes research cases that have used those techniques in the health care field. Then we finally propose a research framework for applying deep learning-based natural language process in the analysis of domestic health insurance data.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.241-248
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• 2007

In this paper, we propose a Transformation-Based Learning (TBL) method on generating the Korean standard pronunciation. Previous studies on the phonological processing have been focused on the phonological rule applications and the finite state automata (Johnson 1984; Kaplan and Kay 1994; Koskenniemi 1983; Bird 1995). In case of Korean computational phonology, some former researches have approached the phonological rule based pronunciation generation system (Lee et al. 2005; Lee 1998). This study suggests a corpus-based and data-oriented rule learning method on generating Korean standard pronunciation. In order to substituting rule-based generation with corpus-based one, an aligned corpus between an input and its pronunciation counterpart has been devised. We conducted an experiment on generating the standard pronunciation with the TBL algorithm, based on this aligned corpus.

• 영어어문교육
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• 제15권3호
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• pp.129-150
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• 2009

This paper attempts to examine the effect of children's English stories on the development of Korean EFL primary school learners' listening and speaking competences and their motivation to learn English. This paper also discusses factors of English children's stories that make EFL learners' language learning efficient. Participants were 120 primary school students who attend one of the elementary schools in Chungnam province. They were randomly chosen and divided into two groups: experimental and control groups. In order to collect data, students' listening and speaking proficiency pre- and post-tests and the pre- and post-questionnaires regarding the participants' motivation to learn English were administered. The data were analyzed by ANOVA. The results indicate that the application of English children's stories to EFL learning settings can be an efficient way to improve EFL learners' listening and speaking competences and motivation to learn their target language. The findings of this study suggest that English children's stories provide language learners with interest, meaningful and authentic contexts and enjoyment. The pedagogical suggestion and implications are provided for EFL educators and teachers.

• International Journal of Contents
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• 제12권3호
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• pp.47-53
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• 2016

The purpose of this study was to examine how Korean students accept and use mobile-assisted language learning (MALL) and investigate related factors that potentially affect MALL usage. The participants were 244 undergraduate students who were surveyed with a questionnaire. The research model, which included students' self-efficacy, content reliability, interactivity, perceived enjoyment, perceived usefulness, perceived ease of use, attitude, and behavioral intention to use MALL, was developed based on the technology acceptance model (TAM). The structural equation modeling (SEM) technique was employed in order to analyze the overall results of modified TAM and the research model. The results indicated that TAM was a good theoretical tool to understand students' acceptance of MALL. In addition, all constructs, with the exception of self-efficacy and interactivity, had significant effects on students' acceptance possibilities of MALL. Limitations and suggestions for the further study are also presented.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.283-286
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• 2013

C 언어는 프로그램을 간결하게 구성하기 위하여 많은 연구를 한 언어로, 프로그램 구성 시 오류를 쉽게 발견하기 위한 기능은 부족하지만 다른 고급 언어가 가지고 있는 기술상의 제약이 적어 프로그래밍하기 쉬울 뿐 아니라 다른 프로그래밍 언어의 모태 언어로 평가되어 프로그래밍 언어를 배우려고 하는 사람들의 필수 언어로 여전히 많은 사람들이 공부하고 있다. 그러나 형식 언어가 가지고 있는 여러 가지 특징으로 배우는데 어려워한다. 따라서 본 논문에서는 C 언어를 배우려는 사람들에게 쉽고 재미있고, 정확히 배우도록 하기 위해 C 언어 교육을 위한 교수 학습 지원 시스템 설계를 위한 고찰을 수행하였다. C 언어 교수 학습 지원 시스템을 설계하는데는 학습전이이론과 블랜디드교육, 문제중심학습, 게임을 참고하여 설계하였으며, 다양한 멀티미디어가 사용되게 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.157-165
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• 2021

최근 대량의 텍스트 분석을 위해 딥 러닝(Deep Learning)을 활용하는 연구들이 활발히 수행되고 있으며, 특히 대량의 텍스트에 대한 학습 결과를 특정 도메인 텍스트의 분석에 적용하는 사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Model)이 주목받고 있다. 다양한 사전 학습 언어 모델 중 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 기반 모델이 가장 널리 활용되고 있으며, 최근에는 BERT의 MLM(Masked Language Model)을 활용한 추가 사전 학습(Further Pre-training)을 통해 분석 성능을 향상시키기 위한 방안이 모색되고 있다. 하지만 전통적인 MLM 방식은 신조어와 같이 새로운 단어가 포함된 문장의 의미를 충분히 명확하게 파악하기 어렵다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 기존의 MLM을 보완하여 신조어에 대해서만 집중적으로 마스킹을 수행하는 신조어 표적 마스킹(NTM: Newly Coined Words Target Masking)을 새롭게 제안한다. 제안 방법론을 적용하여 포털 'N'사의 영화 리뷰 약 70만 건을 분석한 결과, 제안하는 신조어 표적 마스킹이 기존의 무작위 마스킹에 비해 감성 분석의 정확도 측면에서 우수한 성능을 보였다.