• 한국융합학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.219-229
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• 2017

본 연구는 한국인 학습자의 어휘복잡성 및 구문복잡성에 대해서 알아보았다. 이를 통해 이들의 한국어 실제 능력을 알아보며, 이를 토대로 이들에 대한 한국어 지도 방향을 설정하기 위해 실시하였다. 연구 결과 첫째, 국적에 따른 어휘복잡성 및 구문복잡성에는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 둘째, 한국어 학습기간에 따른 어휘복잡성과 구문복잡성을 살펴본 결과 어휘복잡성의 하위 변인 중 다른 낱말 수에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났으나, 구문복잡성의 하위 변인에서는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 셋째, 한국거주기간, 한국어학습기간 및 언어 관련 변인들과의 상관을 살펴본 결과 한국어 학습기간과 TTR을 제외한 다른 변인들은 유의한 상관을 보였다. 연구결과에 따른 융합적 관점에서 한국어 학습자들을 위한 교육적 방향에 대하여 논의하였다.

• 융합정보논문지
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• 제10권6호
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• pp.147-155
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• 2020

이 연구는 언어를 학습하는데 있어서의 학습자의 성격특성이 어떤 역할을 하여 어떤 관계를 가지고 있는지를 알아보는데 그 목적이 있다. 이를 위해서 기존의 연구를 분석하여 제시하였다. 즉, 최근의 연구들을 검토하기 위해서 언어학습과 성격특성에 관련된 연구들을 ProQuest, Google Scholar, 그리고 EBSCO 등의 데이터베이스를 통하여 추출하였다. 추출된 연구들을 검토하고 선정 및 정리하여 언어학습의 영역 즉 쓰기, 듣기, 말하기의 영역에서 성격특성이 어떤 역할을 하고 있는지를 문헌별로 정리하고 그 의미를 도출하였다. 문헌연구의 결과 외향성 및 개방성의 특성은 언어의 학습을 성공적으로 이끄는 데에 기여를 하고 있음을 확인하였다. 또한 외향성은 말하기에, 개방성은 듣기에 연관되어 있음을 연구들은 보고하고 있었다. 또한 학습자의 성격특성은 개인의 언어학습의 전략에도 관계되어 있고 전략수립에 영향을 미치고 있음이 확인되었다. 이같은 결과를 바탕으로 앞으로의 연구 방향에 대한 제언을 하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.206-212
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• 2021

사회가 점점 발전하면서 의사소통 방법이 다양한 형태로 발전하고 있다. 그러나 발전한 의사소통은 비장애인을 위한 방법이며, 청각장애인에게는 아무런 영향을 미치지 않는다. 따라서 본 논문에서는 청각장애인의 의사소통을 돕기 위한 CNN 기반의 수화번역 프로그램을 설계 및 구현한다. 수화번역 프로그램은 웹캠을 통해 입력된 수화 영상 데이터를 기반으로 의미에 맞게 번역한다. 수화번역 프로그램은 직접 제작한 24,000개의 한글 자모음 데이터를 사용하였으며, 효과적인 분류모델의 학습을 위해 U-Net을 통한 Segmentation을 진행한다. 전처리가 적용된 데이터는 19,200개의 Training Data와 4,800개의 Test Data를 통하여 AlexNet을 기반으로 학습을 진행한다. 구현한 수화번역 프로그램은 'ㅋ'이 97%의 정확도와 99%의 F1-Score로 모든 수화데이터 중에서 가장 우수한 성능을 나타내었으며, 모음 데이터에서는 'ㅣ'가 94%의 정확도와 95.5%의 F1-Score로 모음 데이터 중에서 가장 높은 성능을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.37-44
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• 2021

기계번역 품질 예측(Quality Estimation, QE)은 정답 문장(Reference sentence) 없이도 기계번역 결과의 질을 평가할 수 있으며, 활용도가 높다는 점에서 그 필요성이 대두되고 있다. Conference on machine translation(WMT)에서 매년 이와 관련한 shared task가 열리고 있고 최근에는 대용량 데이터 기반 Pretrained language model(PLM)을 적용한 연구들이 주로 진행되고 있다. 본 논문에서는 기계번역 품질 예측 task에 대한 설명 및 연구 동향에 대한 전반적인 survey를 진행했고, 최근 자주 활용되는 PLM의 특징들에 대해 정리하였다. 더불어 아직 활용된 바가 없는 multilingual BART 모델을 이용하여 기존 연구들인 XLM, multilingual BERT, XLM-RoBERTa와 의 비교 실험 및 분석을 진행하였다. 실험 결과 어떤 사전 학습된 다중언어 모델이 QE에 적용했을 때 가장 효과적인지 확인하였을 뿐 아니라 multilingual BART 모델의 QE 태스크 적용 가능성을 확인했다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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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• 제1권2호
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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.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.299-309
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• 2017

이 연구는 합창에 영향을 미치는 비언어 커뮤니케이션 가운데 가사의 의미 형성에 핵심적인 요소인 유사 언어의 효율적 활용 방안을 모색하기 위한 목적으로 수행되었다. 커뮤니케이션에서 유사언어는 언어가 가진 의미를 더욱 풍부하게 표현할 수 있게 해주는 비언어적 요소로, 합창에서는 가사의 발성과 딕션이 대표적인 유사언어이다. 그런데 그동안은 합창의 음악적 표현을 강조하면서 발성을 중시한 나머지 딕션은 상대적으로 소홀히 함으로써 합창에서 표현하고자 하는 가사의 의미가 청중에게 효과적으로 전달되지 못하는 경우가 많았다. 그러나 합창에서 발성은 딕션과 별개의 것이 아니라 서로 조화를 이루어야 음악적인 차원에서뿐 아니라 커뮤니케이션 차원에서도 완성도가 높은 합창연주가 가능하다. 이 연구는 합창 지휘자로서의 활동 경험과 커뮤니케이션에 대한 이론적 지식을 토대로 한국어 합창에서 활용할 수 있는 효과적인 딕션 방법을 제시하고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.