International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권2호
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pp.179-187
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2019
As the globalization process progresses more rapidly and widely, there has been a ever-growing demand for multilingual learning. Compared with the study of Second Language Acquisition, studies on the Third Language and even Multilingual Acquisition have attracted a relatively poor attention. At the same time, considering current educational environments for ethnic colleges and universities, the effects of college English teaching for minority students can be said to have been 'generally poor.' In this situation, when we try to find ways to improve college English studies for minority students most of whom already can speak two languages or even more, it would not be the best idea to keep following the experiences of traditional Second Language Acquisition. It is necessary first to find out whether there are positive or negative effects in acquiring multiple languages, and then to conduct a profound research on L3 (third language and even multilingual) Acquisition in order to employ more efficient teaching methods for multilingual learners. After conducting a Japanese-teaching experiment on two groups of learners with mono-lingual and bilingual backgrounds, it has been found that there is a positive transfer between different languages. In this paper, following the recent research findings on Language teaching for multilingual learners, I try to show with further supports that when it comes to language education for learners with multilingual backgrounds, we should focus on the advantages they may earn in order to conduct more effective language acquisition.
코딩 교육이 초등학생부터 의무화 되어 프로그래밍의 중요성이 날이 갈수록 높아지고 있고, 현재 전 세계 공용어인 영어는 필수라 할 수 있게 된 사회이다. 본 논문에서는 유아에게 코딩과 영어를 지루하고 어려운 것일 거라는 틀을 깨고 쉽게 접할 수 있도록 하는 STEAM 코딩 교육을 적용한 유아용 영어 학습 콘텐츠를 제안한다. 유아가 직접 방향 코딩을 하여 길을 찾아가는 과정에서의 창의력 발달과 목적지에 도착했을 때 해당 과일의 영단어를 확인하고 발음을 듣게 하여 언어능력발달에 도움이 될 것 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 코딩 교육과 영어 교육의 융합을 지향한다. 즉, 하나의 애플리케이션으로 두 가지 교육을 동시에 진행 가능할 수 있는 프로그램을 목표로 삼아 개발되었다. 시중에 공개되어있는 유아 코딩교육 애플리케이션이나 영어 교육 애플리케이션의 수는 많지만, 코딩과 영어를 동시에 교육할 수 있고, 이를 게임으로서 즐길 수 있게 만든 애플리케이션은 드물다. 특히 유아들에게 코딩과 영어에 대한 자신감과 흥미를 심어주고 고착화된 공부 방식이 아닌, 놀이를 통한 교육 방식을 제공하면서 코딩과 영어에 대한 긍정적 인식을 심어주기 위해 노력했다.
영어 교육 시장이 증대되면서 영어 학습을 효과적으로 지원하는 다양한 학습 시스템들이 개발되고 있다. 영어문장을 구성하는 기본적인 단위는 어휘로 문장 전체의 의미를 파악하기 위해서는 어휘의 의미를 이해하는 것이 필수적이다. 따라서 영어 어휘 능력 향상을 위한 다양한 영어 어휘 학습 시스템들이 개발되고 있으나, 어휘가 사용되는 문맥을 고려하거나 동시에 학습하면 효과적인 어휘 등 어휘 학습에 효과적인 교수학습 방법의 원리가 적용된 영어 어휘 학습 시스템에 대한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 n 개의 영어 단어가 하나의 그룹으로 동시에 제시되면서 그 n개의 영어 단어가 모두 포함된 예문을 제공하는 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 설계한다. 임의로 n 개의 영어 어휘가 주어졌을 경우 문맥에 맞게 영어 예문을 자동으로 생성하는 지능형 영어 문장 생성 모델이 본 연구의 핵심이다. 또한, 어휘 능력 평가에서 기존 어휘 학습 시스템과 같이 단순히 어휘를 얼마나 암기하고 있는지에 대한 평과 결과만을 제시하는 것이 아니라, 그룹별 취약 어휘 분석을 통해 효과적인 그룹 어휘 선택 규칙을 파악할 수 있는 기반을 마련하고자 한다. 본 논문에서 제안한 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 통해 영어 어휘 학습자들의 학습 능력 향상에 도움이 될 것으로 기대한다.
For Romantic women writers the paratext itself is essentially a masculine literary space affiliated with established writing practices; however, this paper suggests that Charlotte Turner Smith's mode of discourse in her use of notes and their relation to the text proper are never fixed in her contemplative blank-verse long poem, Beachy Head (1807). Even though the display of learning in the paratext partly supports the woman writer's claim to authority, this paper argues that Smith's endnotes also indicate her way of challenging the double bind for women writers, summoning masculine authority on the margins of her book while simultaneously interrogating essentialist thinking and instructions about one's identity in a culture and on the printed page. The poem shows how the fringes of the book can be effectively transformed from a masculine site of authority to an increasingly feminized site of interchange as Smith writes with an awareness of patriarchal, imperial abuses of power in that area of the book. There is a persistent transgression of cultural/textual boundaries occurring in Beachy Head, which explores the very scene and languages of imperial encounter. Accordingly, if Wordsworth's theory of composition suggests a subjective and abstract poetic experience-an experience without mediation-in which its medium's purpose seems to be to disappear from the reader's consciousness, an examination of the alternative discourse of self-exposure in Smith's poem reveals the essentially fluid nature of media-consciousness in the Romantic era, which remains little acknowledged in received accounts of Romantic literary culture.
This study investigates the fine-tuning of large-scale Automatic Speech Recognition (ASR) models, specifically OpenAI's Whisper model, for domain-specific applications using the KsponSpeech dataset. The primary research questions address the effectiveness of targeted lexical item emphasis during fine-tuning, its impact on domain-specific performance, and whether the fine-tuned model can maintain generalization capabilities across different languages and environments. Experiments were conducted using two fine-tuning datasets: Set A, a small subset emphasizing specific lexical items, and Set B, consisting of the entire KsponSpeech dataset. Results showed that fine-tuning with targeted lexical items increased recognition accuracy and improved domain-specific performance, with generalization capabilities maintained when fine-tuned with a smaller dataset. For noisier environments, a trade-off between specificity and generalization capabilities was observed. This study highlights the potential of fine-tuning using minimal domain-specific data to achieve satisfactory results, emphasizing the importance of balancing specialization and generalization for ASR models. Future research could explore different fine-tuning strategies and novel technologies such as prompting to further enhance large-scale ASR models' domain-specific performance.
본 연구의 목적은 영어권 나라의 영화나 드라마가 외국어 학습 자료로서의 가치가 있는지를 공손한 언어를 중심으로 고찰해 보는 것이다. 영어를 학습할 때 의사소통 능력의 강조로 많은 학습자들은 실용적 표현을 습득하는데 중점을 두는 경향이 있다. 하지만 우리는 살아가면서 같은 말이라도 상대방을 기분 좋게 할 수 있고, 상대방의 호의를 거절하거나 불쾌한 정보를 전달해야 할 경우 상대방의 기분을 고려해서 최대한 신중하고 예의바르게 말하는 경우도 있다. 따라서 우리가 사회적 관계를 맺고 살아나가기 위해서 일상생활 속 공손한 언어의 학습은 필수적이다. 이를 위해서 본 연구에서는 영국 드라마 다운튼 애비(Downton Abbey)를 이용하여 이 드라마에서 사용된 공손한 언어를 분석하고 제 2언어 학습 시 공손한 표현을 의식적으로 학습할 필요가 있음을 강조한다. 또한 실제 교실 현장에서는 이러한 공손한 표현들을 실질적으로 어떻게 학습해야 하는지가 중요하다. 다운튼 애비에 나타난 공손한 언어를 장기 기억으로 내재화하기 위한 조별 학습 활동으로 동영상 촬영하기와 캐릭터 파악하기를 제안한다. 다양한 장르와 다채로운 주제를 지닌 영상자료는 학습자가 학습하고자 하는 외국어의 다양한 언어 기능을 모두 보여줄 수 있는 매우 폭넓은 콘텐츠이다. 외국어 학습자라면 영화나 드라마, 시트콤을 자신의 학습 목적에 맞는 학습 자료로 활용한다면 학습의 동기부여와 흥미 증진에 큰 도움이 될 것이다.
의미 역 결정은 한 문장에서 술어와 그것의 논항간의 의미 관계를 결정해주는 것을 말한다. 한편 한국어 의미 역 결정은 영어와는 다른 한국어 고유의 특이한 언어 구조 때문에 많은 어려움을 가지고 있는데, 이러한 어려움 때문에 지금까지 제안된 다양한 방법들을 곧바로 적용하기에 어려움이 있었다. 다시 말하자면, 지금까지 제안된 방법들은 영어나 중국어에 적용했을 때에 비해서 한국어에 적용하면 낮은 성능을 보여주었던 것이다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 본 연구에서는 조사나 어미와 같은 접사구조를 분석하는 것에 초점을 맞추었다. 한국어는 일본어와 같은 교착어의 하나인데, 이들 교착어에서는 매우 잘 정리되어 있는 접사구조가 어휘에 반영되어 있다. 교착어는 바로 이들 잘 정의된 접사 구조 때문에 매우 자유로운 어순이 가능하다. 또한 본 연구에서는 단일 형태소로 이루어진 논항은 기초 통계량을 기준으로 의미 역 결정을 하였다. 또한 지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)과 조건부 무작위장(Conditional Random Fields: CRFs)와 갗은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 앞에서 결정되지 못한 논항들의 의미 역을 결정하였다. 본 논문에서 제시된 방법은 기계 학습 접근 방식이 처리해야 하는 논항의 범위를 줄여주는 역할을 하는데, 이는 기계 학습 접근은 상대적으로 불확실하고 부정확한 의미 역 결정을 하기 때문이다. 실험에서는 본 연구는 15,224 논항을 사용하였는데, 약 83.24%의 f1 점수를 얻을 수 있었는데, 이는 한국어 의미 역 결정 연구에 있어서 해외에서 발표된 연구 중 가장 높은 성능으로 알려진 것에 비해 약 4.85%의 향상을 보여준 것이다.
본 연구의 목적은 영어 읽기 불안 하위요소 간 상관관계와 인과관계를 분석하고 그 결과를 바탕으로 읽기 불안 요인이 학습에 미치는 부정적인 영향을 최소화할 수 있는 수업 설계와 교수 방법에 대한 방향성을 제시하여 효과적인 읽기 학습에 기여하는 것이다. 연구 참여자의 읽기 불안 정도는 설문지를 통해 측정하였고, SPSS 프로그램을 활용하여 설문 결과를 분석하였다. 본 연구를 통해 밝혀진 사실은 다음과 같다. 첫째, 평균 점수 이상·미만 향상집단 모두에서 영어 읽기 불안 하위요소 간 유의미한 상관관계가 나타났다. 두 번째, 두 집단 모두에서 자신감 결여 불안이 전체 읽기 불안에 가장 큰 영향을 주는 요인으로 나타났으며 다음으로는 장문 읽기, 평가 그리고 문법·어휘와 관련된 일반읽기 불안 순으로 전체 읽기 불안에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 토대로 영어 읽기 교수 학습에 시사하는 바는 다음과 같다. 학습을 준비하는 교사나 학습의 주체인 학습자는 읽기 불안 요소가 서로 독립적으로 분리된 것이 아니라 상호 연관되어 있음을 인식하고, 교사는 학습자가 영어 읽기 학습에서 느끼는 불안감을 최소화할 수 있는 학습 환경을 제공함으로써 성공적인 읽기 학습의 가능성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
영한 기계번역에서 영어 단어의 품사결정은 번역할 문장에 사용된 어휘의 품사 모호성을 해소하기 위해 필요하다. 어휘의 품사 모호성은 구문 분석을 복잡하게 하고 정확한 번역을 생성하는 것을 어렵게 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 어휘 분석 이후 구문 분석 이전에 품사 모호성을 해소하려 하였으며 품사 모호성을 해소하기 위한 CatAmRes 모델을 제안하고 다른 품사태깅 방법과 성능 비교를 하였다. CatAmRes는 Penn Treebank 말뭉치를 이용하여 Bayesian Network를 학습하여 얻은 확률 분포와 말뭉치에서 나타나는 통계 정보를 이용하여 영어 단어의 품사를 결정을 한다. 본 논문에서 제안한 영어 품사결정 모델 CatAmRes는 결정할 품사의 적정도 값을 계산하는 Calculator와 계산된 적정도 값에 근거하여 품사를 결정하는 POSDeterminer로 구성된다. 실험에서는 CatAmRes의 동작과 성능을 테스트 하기 위해 WSJ, Brown, IBM 영역의 말뭉치에서 추출한 테스트 데이터를 이용하여 품사결정의 정확도를 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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