• 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.

• 디지털융복합연구
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• 제11권3호
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• pp.285-292
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• 2013

최근의 검색 형태는 키워드 기반 검색에서 보다 더 정확한 결과를 제공하기 위한 시맨틱 검색 방법으로 변화하고 있다. 하지만 일반 사용자들은 여전히 기존의 키워드 기반 검색에 익숙하기 때문에 시맨틱 검색을 위한 형식화된 구조적 질의어를 구성할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 사용자들의 키워드 해석을 위한 온톨로지 지식 베이스 스키마를 제안한다. 제안된 스키마는 서술 논리 추론을 위해 OWL-DL을 기반으로 설계되었으며 최소한의 관계 정의와 추론 규칙 언어인 SWRL(Semantic Web Rule Language)으로 추론함으로써 보다 풍부한 개체 관계의 표현을 제공한다. 마지막으로 논문에서 제안한 사용자 질의 의미 해석 기법의 검증을 위해 키워드 유사도 실험 결과를 설명한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.500-501
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• 2019

4차산업의 융합시대를 맞이하여 단순한 학습이 아닌 다양한 학문을 학습하고 융합하여 적용하기 위해서는 주입식 수업보다는 자기주도방식의 학습방법이 중요해지고 있다. 따라서 다양한 교육 기관에서는 자기주도적인 학습 방법의 개발에 많은 노력을 하고 있다. 자기주도적인 학습이 효과적으로 수행되기 위해서는 교수자는 학생의 학업에 직접 관여하기 보다는 학업의 전체적인 과정을 관리하는 것이 더 중요하다. 이에 학습 상담은 자기주도적학습을 효과적으로 수행하는데 중요한 방법이 된다. 이에 본 논문에서는 학습 상담 내용을 자연어 처리를 통해 다양한 응용이 가능하도록 이를 구현할 수 있는 자연어 처리를 위한 오픈 데이터 현황에 대한 분석을 수행 하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제33권2호
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• pp.389-417
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• 2023

Social distancing required the use of doorstep delivery for nearly all purchases during the COVID-19 pandemic. Foreign users in Korea are forced to participate in superfluous tasks, leading to an increase in their anxiety and fatigue while online shopping. This study examines how digital shadow work stemming from the language barrier can affect the emotions and behaviors of foreign shoppers that use Korean shopping sites. By interviewing 37 foreign users in Korea, this draft examined their experiences, behaviors, and emotional output, classifying them into 14 codes and seven categories. Using grounded theory, we found that online shoppers' emotions, feelings, experiences, and decision making may be changed in the stages of the pre-use, use, and post-use activities. User responses regarding shadow work and related obstacles can be seen with the continue, discontinue, and optional (occasional use) of Korean online shopping sites. Pleasure and satisfaction come from high efficiency and privileges, whereas anger and disappointment come from poor self-confidence and pessimism. Furthermore, buyer behavior and product orientation are identified as intervening conditions, while the online vs. offline shopping experiences are identified as contextual conditions. In conclusion, language barriers and other factors make online shopping difficult for foreign shoppers, which negatively affects their psychological mechanisms and buying behaviors. The implications from the study findings and future research are also discussed.

• 디지털융복합연구
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• 제4권2호
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• pp.143-151
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• 2006

The purpose of this paper is to make a design and implementation of a diagnosis system of learning misconception of students who learn 'be' verb in the English language by using fuzzy theory. In this system, a fuzzy cognitive map exposes the fact that students' perception and misunderstanding about 'the English' language have an intertwined relationship, and diagnoses causes of misconceptions of students by using fuzzy memory associative memory. It suggests that since most existing systems of rule based expert system have had several limitations, this system will be applied to diagnose learners' misconception of learning in varieties of education areas.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.614-615
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• 2018

본 연구는 심층학습 기법을 활용하여 양극 데이터에 대해 학습된 모델로부터 예측된 결과를 바탕으로 언어 장애 여부를 판단하고, 이를 바탕으로 효율적인 언어 치료를 수행할 수 있는 방법론을 제시한다. 발화자의 개별 발화에 대해 데이터화를 하여 합성곱 신경망 모델(CNN)을 학습한다. 이를 이용하여 발화자의 연령 집단을 예측하고 결과를 분석하여 발화자의 언어 연령 및 장애 여부를 판단을 할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.550-551
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• 2018

바이오마커는 체내의 상태 및 변화를 파악할 수 있는 지표이다. 이는 암을 비롯한 다양한 질병에 대하여 진단하는데 활용도가 높은 것으로 알려져 있으나, 새로운 바이오마커를 찾아내기 위한 임상 실험은 많은 시간과 비용을 소비되며, 모든 바이오마커가 실제 질병을 진단하는데 유용하게 사용되는 것은 아니다. 따라서 본 연구에서는 자연어처리 기술을 활용해 바이오마커를 발굴할 때 요구되는 많은 시간과 비용을 줄이고자 한다. 이 때 다양한 의미를 가진 어휘들이 해당 질병과 연관성이 높은 것으로 나타나며, 이들을 분류하는 것은 매우 어렵다. 따라서 우리는 Word2Vec과 가우시안 혼합 모델을 사용하여 바이오마커를 분류하고자 한다. 실험 결과, 대다수의 바이오마커 어휘들이 하나의 군집에 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.557-558
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• 2018

언어를 구사하는 능력은 연령별, 개인별로 차이가 있다. 이 능력은 평가 분류에 따라 수치적으로 평가될 수 있다. 그러나 수치로 평가하는 것 보다 비슷한 연령의 평균적인 능력과 비교를 통하여 능력을 평가하는 것이 일반적이다. 언어 병리학에서 평가를 하는 보편적인 방법은 언어 병리 전문가가 하는 것이다. 그러나 사람을 통한 평가 방법은 시간과 비용이 많이 소요될 뿐만 아니라 객관적이지 못한 평가라 할 수 있다. 따라서 이번 연구에서는 한국어 발화에 대한 분석을 자동화 하는 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.559-560
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• 2018

순환 신경망(RNN) 기반의 Long Short-Term Memory(LSTM)는 자연어처리 분야에서 우수한 성능을 보이는 모델이다. 음성을 문자로 변환해주는 Speech to Text (STT)를 이용해 자막을 생성하고, 생성된 자막을 다른 언어로 동시에 번역을 해주는 서비스가 활발히 진행되고 있다. STT를 사용하여 자막을 추출하는 경우에는 마침표가 없이 전부 연결된 문장이 생성되기 때문에 정확한 번역이 불가능하다. 본 논문에서는 영어자막의 자동 번역 시, 정확도를 높이기 위해 텍스트를 문장으로 분할하여 마침표를 생성해주는 방법을 제안한다. 이 때, LSTM을 이용하여 데이터를 학습시킨 후 테스트한 결과 62.3%의 정확도로 마침표의 위치를 예측했다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권1호
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• pp.59-63
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• 2008

The methods or algorithms which can accelerate simulation speed became of great importance, as the modeling and simulation methodology for discrete event systems is used in many areas such as model validation/verification and performance evaluation. This paper proposes a tool named, DEVSIF composer. The tool is made of an automated compiled simulation technology and it builds a new composed model which can be executed much fast by composing the component models together. Models are described by our new specification language DEVSIF, which is compatible with object-oriented language and supports representation of a hierarchical model structure. Experimental results demonstrates that DEVSIF composer enhances the simulation speed of a transformed DEVS model 5 times faster than that of the original ones in average.