교육용프로그래밍언어는 학습자에게 친근감 있고 사용이 편리하고 간단해야 한다. 객체지향형 교육용프로그래밍언어 두리틀(Dolittle)은 국어 어순에 따른 한글 프로그래밍 방식을 지원하지만 명령어가 초 중등학생들에게 낯설거나 다양한 학습상황에 맞지 않아 프로그래밍과정의 사고흐름을 표현하는 데에 한계가 있었다. 본 연구는 한글 교육용프로그래밍 언어인 두리틀에서 학습자가 친숙한 명령어로 프로그래밍을 작성할 수 있도록 융통성 있는 예약어 집합을 제공하여 학습자의 수준, 기호, 적용분야에 따라 적합한 명령어집합을 이용하여 프로그램을 작성할 수 있도록 말글의 특징을 살린 1:n 다중예약어 집합을 제시한다. 연구의 결과 다중예약어가 적용된 두리틀로 프로그램을 작성할 때 학습자는 예약어에 구애받지 않고 문제해결을 위한 사고에 집중하여 자연스럽게 개념을 학습할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 감정 마크업을 포함하는 Speech Synthesis Markup Language(SSML) 처리기를 설계하고 개발하였다. 다양한 음색과 감정 표현이 가능한 음성합성 기술이 개발되고 있으며 다양한 음색 및 감정 음성합성의 응용 확대를 위하여 표준화된 음성 인터페이스 마크업 언어인 SSML을 감정 표현이 가능하도록 확장한 감정 SSML(Emotional SSML)을 설계하였다. 감정 SSML 처리기는 그래픽 사용자 인터페이스로 손쉽게 음색 및 감정을 원하는 텍스트 부분에 표시할 수 있는 다음색 감정 텍스트 편집기, 편집 결과를 감정 SSML 문서로 생성하는 감정 SSML 문서 생성기, 생성된 감정 SSML 문서를 파싱하는 감정 SSML 파서, 감정 SSML 파서의 결과인 다음색 감정 합성 시퀀스를 기반으로 합성기와 연동하여 음성 스트림의 합성 을 제어하는 시퀀서로 구성된다. 본 논문에서 개발한 다음색 감정합성을 위한 감정 SSML 처리기는 프로그래밍 언어 및 플랫폼 독립적인 개방형 표준인 SSML을 기반으로 하여 다양한 음성합성 엔진에 쉽게 연동할 수 있는 구조를 가지며 다양한 음색과 감정 음성합성이 필요한 다양한 응용 개발에 활용될 것으로 기대한다.
한국장애인개발원의 2021 장애통계연보 자료에 따르면 대한민국에 청각 장애를 가지고 있는 사람은 395,789명이 있다. 이러한 사람들이 청각 장애를 통해 많은 불편을 겪고 있고, 이를 해결하기 위해 수어 인식 및 번역에 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 수어 인식 및 번역 연구에서는 수어 데이터를 수집하는 것이 중요한 부분을 차지하고 있지만 한국어 수어 데이터는 전문적으로 수어를 사용하는 사람의 수가 많지 않아 많은 어려움이 있다. 또한 구축된 기존의 데이터들도 발화자의 정면에서 촬영된 수어 데이터가 대부분이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 하나의 시점이 아닌 다시점에서 수어 데이터를 실시간으로 수집하고 보다 활용 편의성이 높게 저장 및 관리할 수 있는 저장 시스템을 설계하고 구현하였다.
최근 각종 가전기기들이 유/무선을 통해 연결되어 하나의 서비스를 제공하고 있지만, 기기제어를 위한 인터페이스는 통합되지 않고 각각 존재한다. 따라서 사용자는 각 기기를 어떻게 제어해야 하는지를 숙지해야 하고, 기기의 기능들이 서로 어떻게 결합되어 서비스를 제공하는지 알아야 한다. 하지만 기기제어를 위한 리모컨에는 기기의 복잡한 기능 제어를 위해 사용성이 높지 않은 다수의 버튼이 존재하며 각 기기별로 비슷한 모양의 리모컨들이 존재하므로, 하나의 서비스를 제공받기 위해 다수의 리모컨을 사용해야 하는 사용자에게 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 다양한 기기들이 서로 연결되어 제공되는 서비스 작업단위를 태스크로 정의하고, 사용자가 원하는 서비스를 손쉽게 제공받을 수 있도록 태스크 단위의 사용자 인터페이스 생성을 위한 가전기기 마크업 언어(Home Appliance Markup Language; HAML)를 제안한다. HAML은 태스크 제어에 꼭 필요한 버튼들만을 모아 하나의 인터페이스를 구성하고, 태스크 수행을 위한 기기 설정의 자동화 기능을 제공한다. 시스템 동작 시나리오와 사용성 평가를 통해 제안하는 방법의 유용성을 검증한다.
The objectives of this study are to analyze the characteristics of multi-cultural families in rural areas and to classify their types by applying multi-variate techniques and cluster analyses. Data for the study were obtained by a surveying 120 married migrant females in rural areas of Chungchengnam-do, South Korea. By utilizing the factor analysis to analyze the characteristics of multi-cultural families, 16 basic variables related to these female subjects were categorized into 6 factors: 'marriage length and age', 'language skill of migrant female', 'language skill of husband', 'family satisfaction', 'income and education', and 'general living satisfaction in Korea with remittance'. By appling the cluster analysis, multi-cultural families in rural areas were divided into the following 5 types: 'stable settlement', 'average but stagnant', 'below average yet positive', 'high- income with little communication', and 'young low-income'. In all types, it is strongly recommended to develop various programs regarding vocational education for the migrant females in order to increase their economic opportunities as well as social status.
XML(extensible Markup Language)이 1996년 등장한 이후, 기존의 정보를 XML 기반으로 나타내기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 언어자원(language Resource)과 관련된 분야는 80년대부터 그 연구가 있었으나, XML의 등장 이후, 보다 다양하고 특화된 영역의 정보를 구조화하기 위한 연구결과가 최근 소개되기 시작하였다. 본 연구에서는 이러한 분야 중 전자사전을 표식(markup)하는 XML기반 표준언어인 LEXml(Presentation/Representation of Entries in Dictionaries: LEXml)에 대하여 살펴보고, 기존에 XML로 구축된 전자사전을 LEXml로 변환하여, 그 구조의 확장성과 유효성을 검증할 것이다. 기반자료로써 2000년도에 구축된 MultiDICO의 불어 정보를 이용하였다. 이를 위해 MultiDICO의 XML문서 구조와 LEXml 구조 사이의 각 요소(element)별 대응표를 만들었으며, 이를 바탕으로 XSL(Extensible Style sheet Language)를 작성하였다. 본 연구결과 LEXml이 기존에 구축된 전자사전들을 표식하는데 어려움이 없을 뿐만 아니라, 기계가독성을 높일 수 있는 구조적 유연성이 매우 높은 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 Multi-Head Attention 대신 Spatial Gating Unit을 사용하는 GMLP[1]에 작은 Attention 신경망을 추가한 모델을 구성하여 뉴스와 위키피디아 데이터로 사전학습을 실시하고 한국어 다운스트림 테스크(감성분석, 개체명 인식)에 적용해 본다. 그 결과, 감성분석에서 Multilingual BERT보다 0.27%높은 Accuracy인 87.70%를 보였으며, 개체명 인식에서는 1.6%높은 85.82%의 F1 Score를 나타내었다. 따라서 GMLP가 기존 Transformer Encoder의 Multi-head Attention[2]없이 SGU와 작은 Attention만으로도 BERT[3]와 견줄만한 성능을 보일 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 BERT와 추론 속도를 비교 실험했을 때 배치사이즈가 20보다 작을 때 BERT보다 1에서 6배 정도 빠르다는 것을 확인할 수 있었다.
Korean EFL learners' stylistic sensitivity was examined through the two types of letter writing, professional and personal. The base of comparison with the English native speakers' stylistic sensitivity was the linguistic style markers that were statistically found by Biber's (1988) multi-dimensional model of variation of English language. The main finding was that Korean university students were sensitive to stylistic difference in the correct direction, though their linguistic repertoire was limited to the easy and simple linguistic features. Also, the learners were skewed in the involved style in both types of the letters unlike the native speakers and it was interpreted as due to the general developmental direction from informal to formal linguistic style. Learners were also skewed in the explicit style in both types of letters unlike the native speakers and it was interpreted as due to the learners' heavy reliance on one particular linguistic feature. As a whole, the learners' stylistic sensitivity heavily relied on the small number of linguistic features that they have already acquired, which happen to be simple and basic linguistic features.
한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석은 한국어 자연어처리에서 난이도가 높은 작업들로서 최근에는 해당 문제들을 출력열 생성 문제로 바꾸어 sequence-to-sequence 모델을 이용한 end-to-end 방식의 접근법들이 연구되었다. 한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석을 출력열 생성 문제로 바꿀 시 해당 출력 결과는 하나의 열로서 합쳐질 수가 있다. 본 논문에서는 sequence-to-sequence 모델을 이용하여 한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석을 동시에 처리하는 모델을 제안한다. 실험 결과 한국어 형태소 분석과 구구조 구문 분석을 동시에 처리할 시 형태소 분석이 구구조 구문 분석에 영향을 주는 것을 확인 하였으며, 구구조 구문 분석 또한 형태소 분석에 영향을 주어 서로 영향을 줄 수 있음을 확인하였다.
CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 발화 주제 다중 분류 task를 multi-labeling 방법과, cluster 방법을 이용하여 수행하고, 각 방법론에 MSE(Mean Square Error), softmax cross-entropy, sigmoid cross-entropy를 적용하여 성능을 평가하였다. Network는 음절 단위로 tokenize하고, 품사정보를 각 token의 추가한 sequence와, Naver DB를 통하여 얻은 named entity 정보를 입력으로 사용한다. 실험결과 cluster 방법으로 문제를 변형하고, sigmoid를 output layer의 activation function으로 사용하고 cross entropy cost function을 이용하여 network를 학습시켰을 때 F1 0.9873으로 가장 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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