• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.6
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• pp.147-155
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• 2020

This is a literature review study on personality traits' role in language learning. Personality traits play an important role in language learning. In order to review research outcomes in recent studies, articles related to language learning and personality traits were collected through research databases such as ProQuest, Google Scholar, and EBSCO. Based on the analysis of collected literature, this study revealed that extraversion and openness to experience are the personality traits leading to the successful language learning. More specifically, extraversion was related to speaking skills while openness to experience was related to listening. It is also important to note which learning strategies are more likely to be utilized in second language learning and personality traits that are more likely to use them. These findings focus on writing skills, listening skills, and speaking skills. Further studies in the field are suggested.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.22 no.4
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• pp.206-212
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• 2021

Society is developing more and more, and communication methods are developing in many ways. However, developed communication is a way for the non-disabled and has no effect on the deaf. Therefore, in this paper, a CNN-based sign language translation program is designed and implemented to help deaf people communicate. Sign language translation programs translate sign language images entered through WebCam according to meaning based on data. The sign language translation program uses 24,000 pieces of Korean vowel data produced directly and conducts U-Net segmentation to train effective classification models. In the implemented sign language translation program, 'ㅋ' showed the best performance among all sign language data with 97% accuracy and 99% F1-Score, while 'ㅣ' showed the highest performance among vowel data with 94% accuracy and 95.5% F1-Score.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.7
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• pp.37-44
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• 2021

Quality estimation (QE) can evaluate the quality of machine translation output even for those who do not know the target language, and its high utilization highlights the need for QE. QE shared task is held every year at Conference on Machine Translation (WMT), and recently, researches applying Pretrained Language Model (PLM) are mainly being conducted. In this paper, we conduct a survey on the QE task and research trends, and we summarize the features of PLM. In addition, we used a multilingual BART model that has not yet been utilized and performed comparative analysis with the existing studies such as XLM, multilingual BERT, and XLM-RoBERTa. As a result of the experiment, we confirmed which PLM was most effective when applied to QE, and saw the possibility of applying the multilingual BART model to the QE task.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.195-200
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• 2012

한국어 조사는 다른 외국어에는 대응하는 어휘가 없는 경우가 대부분이기 때문에 외국인이 한국어를 배울때 조사를 가장 어려워한다. 특히, 한국어에서 조사는 문법적 특징을 결정하는 매우 중요한 형태소이며 문장의 뜻을 매우 다르게 바꿀 수 있으므로 올바른 사용이 필수적이다. 본 논문에서는 외국민이 입력한 불완전한 한국어 문장에서 조사를 올바르게 교정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 주어진 문장에 대해 한국어 형태소 분석기와 품사 태거를 이용하여 체언과 용언을 추출하고 이를 세종 용언 사전과 체언 사전의 문형 정보를 이용하여 올바른 조사를 부착하고 교정해 준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.142-145
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• 2013

최근 한국어를 배우는 외국인의 증가로 '외국어로서의 한국어 학습(KFL)'에 대한 관심이 늘고 있다. 본 논문에서는 외국인을 위한 한국어 교재에서 사용된 회화 문장으로부터 문장 패턴을 분석하고 이를 기반으로 한국어 부분 언어 문법을 정의한다. 대개 부분 언어 문법은 간단하고 배우기 쉬우므로 외국어로서의 한국어 학습자들이 쉽게 한국어로 의사소통을 할 수 있을 것이다. 특히, 본 논문에서는 이 부분 문법이 컴퓨터로 해석될 수 있도록 문법을 정의하였고, 이를 자동 어휘분석기 생성기(flex)와 자동 파서 생성기(bison)을 이용해 기본적인 검증을 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.379-384
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• 2022

관계 추출은 두 개체 간의 관계를 식별하는 작업이며, 비정형 텍스트를 구조화시키는 역할을 하는 작업 중 하나이다. 현재 관계 추출에서 다양한 모델에 대한 연구들이 진행되고 있지만, 한국어 관계 추출 모델에 대한 연구는 영어에 비해 부족하다. 따라서 본 논문에서는 NE(Named Entity)태그 정보가 반영된 TEM(Typed Entity Marker)과 의존 구문 그래프를 이용한 한국어 관계 추출 모델을 제안한다. 모델의 학습과 평가 말뭉치는 KLUE에서 제공하는 관계 추출 학습 말뭉치를 사용하였다. 실험 결과 제안 모델이 68.57%의 F1 점수로 실험 모델 중 가장 높은 성능을 보여 NE태그와 구문 정보가 관계 추출 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• v.1 no.2
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• pp.74-81
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• 2003

There are many researches on visual languages, but the most of them are difficult to support various collaborative interactions on a distributed multimedia environment. So, this paper suggests a collaborative visual language for interaction between multi-users. The visual language can describe a conceptual model for collaborative interactions between multi-users. Using the visual language, generated visual sentences consist of object icons and interaction operators. An object icon represents a user who is responsible for a collaborative activity, has dynamic attributes of a user, and supports flexible interaction between multi-users. An interaction operator represents an interactive relation between multi-users and supports various collaborative interactions. Merits of the visual language are as follows: supporting of both asynchronous interaction and synchronous interaction, supporting flexible interaction between multi-users according to participation or leave of users, supporting a user oriented modeling, etc. For example, an application to a workflow system for document approval is illustrated. So we could be found that the visual language shows a collaborative interaction.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.6
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• pp.299-309
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• 2017

The study was aimed at finding an effective use of para-languages, which are important to communicate the meaning of the korean choral music. Para-language is a nonverbal communication that contributes to the delivery of a more expressive language. In choral music, vocalization and diction are important para-languages. Until now, the conductors emphasized vocalization rathe than diction while focusing musical expression in chorus. However, vocalization and diction are not distinct. This study suggested effective choral vocalization and diction technique through the convergence of experience as conductor and knowledge of communication theory.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.346-349
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• 2021

표 기계독해에서는 도메인에 따라 언어모형에 필요한 지식이나 표의 구조적인 형태가 변화하면서 텍스트 데이터에 비해서 더 큰 성능 하락을 보인다. 본 논문에서는 표 기계독해에서 이러한 도메인의 변화에 강건한 사전학습 표 언어모형 구축을 위한 의미있는 표 데이터 선별을 통한 사전학습 데이터 구축 방법과 적대적인 학습 방법을 제안한다. 추출한 표 데이터에서 구조적인 정보가 없이 웹 문서의 장식을 위해 사용되는 표 데이터 검출을 위해 Heuristic을 통한 규칙을 정의하여 HEAD 데이터를 식별하고 표 데이터를 선별하는 방법을 적용했으며, 구조적인 정보를 가지는 일반적인 표 데이터와 엔티티에 대한 지식 정보를 가지는 인포박스 데이터간의 적대적 학습 방법을 적용했다. 기존의 정제되지 않는 데이터로 학습했을 때와 비교하여 데이터를 정제하였을 때, KorQuAD 표 데이터에서 f1 3.45, EM 4.14가 증가하였으며, Spec 표 질의응답 데이터에서 정제하지 않았을 때와 비교하여 f1 19.38, EM 4.22가 증가한 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.664-671
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• 2023

최근 다양한 거대 언어모델(Large Language Model)들이 개발되면서 프롬프트 엔지니어링의 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 퓨삿 학습 환경에서 개체명 인식의 성능을 높이기 위해서 제안된 템플릿이 필요 없는 프롬프트 튜닝(Template-free Prompt Tuning) 방법을 이용하고, 이 방법에서 사용된 라벨 단어 집합 생성 방법에 Maximal Marginal Relevance 알고리즘을 적용하여 해당 개체명에 대해 보다 다양하고 구체적인 라벨 단어 집합을 생성하도록 개선하였다. 실험 결과, 'LOC' 타입을 제외한 나머지 개체명 타입에서 'PER' 타입은 0.60%p, 'ORG' 타입은 4.98%p, 'MISC' 타입은 1.38%p 성능이 향상되었고, 전체 개체명 인식 성능은 1.26%p 향상되었다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 라벨 단어 집합 생성 기법이 개체명 인식 성능 향상에 도움이 됨을 보였다.