• 제목/요약/키워드: Online Language Learning

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KOMUChat : 인공지능 학습을 위한 온라인 커뮤니티 대화 데이터셋 연구 (KOMUChat: Korean Online Community Dialogue Dataset for AI Learning)

  • 유용상;정민화;이승민;송민
    • 지능정보연구
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    • 제29권2호
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    • pp.219-240
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    • 2023
  • 사용자가 만족감을 느끼며 상호작용할 수 있는 대화형 인공지능을 개발하기 위한 노력이 이어지고 있다. 대화형 인공지능 개발을 위해서는 사람들의 실제 대화를 반영한 학습 데이터를 구축하는 것이 필요하지만, 기존 데이터셋은 질문-답변 형식이 아니거나 존대어를 사용하여 사용자가 친근감을 느끼기 어려운 문체로 구성되어 있다. 이에 본 논문은 온라인 커뮤니티에서 수집한 30,767개의 질문-답변 문장 쌍으로 구성된 대화 데이터셋(KOMUChat)을 구축하여 제안한다. 본 데이터셋은 각각 남성, 여성이 주로 이용하는 연애상담 게시판의 게시물 제목과 첫 번째 댓글을 질문-답변으로 수집하였다. 또한, 자동 및 수동 정제 과정을 통해 혐오 데이터 등을 제거하여 양질의 데이터셋을 구축하였다. KOMUChat의 타당성을 검증하기 위해 언어 모델에 본 데이터셋과 벤치마크 데이터셋을 각각 학습시켜 비교분석하였다. 그 결과 답변의 적절성, 사용자의 만족감, 대화형 인공지능의 목적 달성 여부에서 KOMUChat이 벤치마크 데이터셋의 평가 점수를 상회했다. 본 연구는 지금까지 제시된 오픈소스 싱글턴 대화형 텍스트 데이터셋 중 가장 대규모의 데이터이며 커뮤니티 별 텍스트 특성을 반영하여 보다 친근감있는 한국어 데이터셋을 구축하였다는 의의를 가진다.

리눅스 기반 프로그래밍 언어의 온라인 학습 시스템 구성에 관한 연구 (A study on the On-line Teaching system for Linux-based Programming Language)

  • 전호익;이현창
    • 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.67-73
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    • 2021
  • 본 논문에서는 리눅스 기반 프로그래밍 언어를 온라인으로 실습할 수 있는 시스템의 구성 방법을 제시하였다. 제시한 시스템은 리눅스 운영체제의 가장 큰 특징인 웹-서버 기능을 활용하며, 방화벽이나 기타 보안적 제약을 받지 않으면서 telnet과 FTP 기능을 모사하여 실제 리눅스 콘솔과 유사한 실습이 가능하다. 이를 위해 웹 상에서 프로그래밍 도구가 가져야 할 기능적 요소들을 분석하고 이를 구현하기 위한 알고리즘을 정립하였으며, 특히 사용자의 실수에 의한 오류 메시지 등이 실재 telnet 화면과 동일한 형태로 나타날 수 있는 방법을 구현하였다. 구현된 학습 시스템을 학생들을 대상으로 수업에 활용한 결과 온라인으로 리눅스 프로그래밍 언어의 실습이 가능함은 물론 교수자가 학습자들의 모든 사항들을 직접 점검하고 지도할 수 있어 학습자의 만족도가 오프라인 수업 때와 유사한 결과를 확인하였다.

문헌정보학 교육의 MOOCs 활용 방안 연구 (A Study of Ways to Utilize MOOCs in LIS Education)

  • 장윤금
    • 한국비블리아학회지
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    • 제26권4호
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    • pp.263-282
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    • 2015
  • 문헌정보학 분야에서의 온라인교육은 그동안 대학 교육과정 혹은 대학간 컨소시엄을 통한 협력형 온라인 프로그램을 통해 지속적으로 확산되어 왔다. 하지만 최근 몇 년간 진행된 MOOCs의 출현과 발전은 전통적인 온라인교육과는 달리 수강 인원에 제한이 없이(Massive), 모든 사람이(Open), 무료로 온라인(Online) 환경에서 학습할 수 있는 학습자 중심의 교육강좌(Courses)란 점에서 미래교육의 새로운 패러다임으로 부각되고 있다. 문헌정보학 분야도 예외는 아니며 해외에서는 iSchool 대학을 중심으로 주요 문헌정보학 전공교과목을 MOOCs로 개설하는 현상이 나타나고 있다. 본 연구는 국내 문헌정보학 교육에서의 MOOCs 활용 가능성을 조사하기 위해 국내 A 대학 문헌정보학과 전공 기초 교과목에 해외의 문헌정보학 MOOCs 강좌의 일부를 활용함으로써 사례조사를 실시하였다. 수강생을 대상으로 진행된 설문조사 및 포커스그룹 인터뷰 결과, 참가자들은 언어적 장벽은 있으나 MOOCs 수업 콘텐츠에 대한 흥미, 유용성 및 향후 다른 MOOCS 수강 의지에 모두 대체로 긍정적인 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 문헌정보학 교과과정에 MOOCs 활용방안에 대한 제언으로 교육적 가치 및 운영방식 확립, 학생들의 동기부여 및 문헌정보학 분야의 특성을 고려한 MOOCs 설계방안 마련 등의 필요성을 제시하였다.

Forecasting the Business Performance of Restaurants on Social Commerce

  • Supamit BOONTA;Kanjana HINTHAW
    • 유통과학연구
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    • 제22권4호
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    • pp.11-22
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    • 2024
  • Purpose: This research delves into the various factors that influence the performance of restaurant businesses on social commerce platforms in Bangkok, Thailand. The study considers both internal and external factors, including but not limited to business characteristics and location. Moreover, this research also analyzes the effects of employing multiple social commerce platforms on business efficiency and explores the underlying reasons for such effects. Research design, data, and methodology: Restaurants can be classified into different price ranges: low, medium, and high. To further investigate, we employed natural language processing AI to analyze online reviews and evaluate algorithm performance using machine learning techniques. We aimed to develop a model to gauge customer satisfaction with restaurants across different price categories effectively. Results: According to the research findings, several factors significantly impact restaurant groups in the low and mid-price ranges. Among these factors are population density and the number of seats at the restaurant. On the other hand, in the mid-and high-price ranges, the price levels of the food and drinks offered by the restaurant play a crucial role in determining customer satisfaction. Furthermore, the correlation between different social commerce platforms can significantly affect the business performance of high-price range restaurant groups. Finally, the level of online review sentiment has been found to influence customer decision-making across all restaurant types significantly. Conclusions: The study emphasizes that restaurants' characteristics based on their price level differ significantly, and social commerce platforms have the potential to affect one another. It is worth noting that the sentiment expressed in online reviews has a more significant impact on customer decision-making than any other factor, regardless of the type of restaurant in question.

블랜디드러닝(Blended Learning)활용방안 - NHK「NEWS WEB EASY」를 중심으로 - (Utilization Plan of Blended Learning - Focused on NHK「NEWS WEB EASY」-)

  • 유미선
    • 한국융합학회논문지
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    • 제10권5호
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    • pp.119-124
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    • 2019
  • 본 연구의 목적은 일본어 중급 단계 학습자들에게 NHK"NEWS WEB EASY"라는 온라인 사이트를 소개하고, 오프라인 수업에서 "NEWS WEB EASY"의 기사를 활용한 수업설계방안을 통해 블랜디드러닝의 효과적인 방법을 제안하는 것이다. 본고에서는 "NEWS WEB EASY"를 활용한 블랜디드러닝을 통하여 첫째, 다양한 어휘 학습능력을 배양하고. 둘째, 다양한 분야의 기사를 통해 일본문화 및 일본사정을 익히고. 셋째, 기사별 리스닝 파일을 통해 자연스럽게 리스닝 트레이닝을 실시하고, 넷째, 후리가나가 없는 파일을 학습자들에게 배포, 검색하게 함으로 한자 읽기연습 및 어휘실력 향상에 도움을 주고. 다섯째, 낭독연습을 통하여 스피킹 실력을 향상시키는 방법에 대하여 제시하였다. "NEWS WEB EASY"를 활용한 학습을 통해 어렵다는 선입견으로 접할 수 없었던 뉴스기사를 학습함에 따라 일본을 이해하고 일본어 실력향상에 많은 도움이 되었다는 사실을 알 수 있었다.

지도학습 머신러닝 기반 카테고리 목록 분류 및 추천 시스템 구현 (Development of Supervised Machine Learning based Catalog Entry Classification and Recommendation System)

  • 이형우
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.57-65
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    • 2019
  • 200 만명 이상의 회원을 보유하고 있는 "도매꾹" B2B 온라인 쇼핑몰인 경우70% 이상의 시장 점유율로 하루에 80만개 이상의 아이템이 판매되고 있다. 하지만, 동일하거나 유사한 물품이 서로 다른 카탈로그 엔트리에 저장 및 등록되어 있기 때문에 구매자가 아이템을 검색하는 과정에서 어려움을 느끼며 B2B 대형 쇼핑몰 관리에도 문제점이 발생하고 있다. 따라서 이에 대한 해결 방안으로 본 연구에서는 대단위 쇼핑몰 구매 정보를 기반으로 지도-학습 머신러닝 기법을 적용하여 상품에 대한 카탈로그 목록 자동 분류 및 추천 시스템을 개발하였다. 구체적으로 판매자가 자연어 형태로 물품 등록 정보를 입력하면 KoNLPy 형태소 분석 과정을 수행하였으며, Naïve Bayes 분류 방식을 응용하여 물품에 가장 적합한 카탈로그 정보를 자동으로 추천해주는 시스템을 구현하였다. 정확도가 향상된 카테고리 목록을 구축하여 결과적으로 검색 속도와 쇼핑몰 매출을 향상시키는 효과가 있었다.

메타버스를 활용한 외국인 학습자의 e-PBL 상호작용 강화 방안 (Exploring Enhancing Interaction for Foreign Learners e-PBL Using Meta-verse)

  • 송고은
    • 실천공학교육논문지
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    • 제14권3호
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    • pp.555-563
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    • 2022
  • 본 연구는 외국인학습자들 사이의 PBL의 상호작용을 강화하고자 메타버스 도구를 활용한 e-PBL의 교육적 효과를 탐색하였다. C대학교의 매주 3시간의 15주차의 PBL 교과목을 비대면 상황에 맞추어 체계적으로 재구성하였고 우리 사회 이슈와 밀접한 실제적인 문제해결을 e-PBL로 수행하는 과정에서 상호작용의 도구로서 메타버스 테크놀로지를 활용하였다. 11개 국적의 43명의 참여 수강생 중 절반 이상인 외국인 학습자들로 구성된 e-PBL 강의에서 언어와 국적을 초월하여 효과적인 소통의 도구로서의 메타버스 활용을 통해 학습자들은 프로젝트 활동에 한층 더 능동적으로 상호작용할 수 있음을 확인하였다. 메타버스 공간에서 팀 구성원들간의 언어적 소통 외의 다양한 비언어적 소통이 가능했고 그 과정에서 메타버스 공간 특유의 행동 유도 기능들은 매우 유용하게 작용했음을 확인 할 수 있었다. 본 연구를 통해 언어적 의사소통이 완벽하지 않은 학습자들간의 상호작용을 개선하기 위한도구로서의 메타버스 활용 e-PBL 교수방법을 모색하는 계기가 될 수 있다.

프랑스학 교육 분야의 디지털 학습지원 매체 활용에 관한 연구 (A Study on the Utilization of Digital Learning Support Tools in the Field of French Studies Education)

  • 김연주
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권5호
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    • pp.685-695
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    • 2023
  • 이 연구는 프랑스학 교육 분야에서 디지털 학습지원 매체가 실제적으로 어떻게 적용되고 있는지 활용 현황을 파악하고 시사점을 도출하여 향후 연구 방향을 모색하는 데 목적을 두었다. 이를 위해 프랑스학 교육 분야에서의 학습 과정별 디지털 매체가 어떻게 활용되었는지 검토하였으며, 최근 대두되고 있는 챗GPT의 활용은 외국어와 교육분야까지 확장하여 학습에 직접적 적용 현황을 확인하였다. 이상의 문헌 검토 결과, 첫째, 프랑스학 교육 분야에서는 디지털 학습지원 매체의 적용은 다소 제한적이었다. 주로 '온라인 수업 매체', '수업 전 학습', '효율적 학습 및 상호작용' 그리고 '자기주도적 학습'의 과정에 디지털 학습지원 매체를 선별적으로 활용하고 있는 것으로 나타났다. 특히 교수·학습 과정에서 '효율적 학습 및 상호작용'을 위하여 다양한 디지털 학습지원 매체가 활용되는 현황을 확인할 수 있었다. 둘째, 챗GPT의 경우, 프랑스학 교육 분야에서는 아직 연구가 진행되지 않은 것으로 나타났으며, 타 교육 분야에서 학습 과정의 실제적 적용에 관한 매우 소수의 연구가 진행되고 있었다. 챗GPT는 교수·학습자료의 개발과 학습 전 과정 및 평가, 그리고 학습자의 자기주도적 학습 측면 등 활용범위가 매우 넓고 학습자들의 긍정적 효과가 보고되었지만, 정보의 질, 출처 및 신뢰도 등의 측면에서는 윤리적 문제점도 함께 보고되고 있었다. 따라서 향후 국내 프랑스학 교육 분야에서는 이를 바탕으로 대학의 교수·학습 상황에 적합한 교육적 적용 및 그 효과 검증 그리고 디지털 학습지원 매체와 범 학문적 융합의 방향으로 이루어져야 할 필요가 있다.

네이버 영화 리뷰 데이터를 이용한 의미 분석(semantic analysis) (Semantic analysis via application of deep learning using Naver movie review data)

  • 김소진;송종우
    • 응용통계연구
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    • 제35권1호
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    • pp.19-33
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    • 2022
  • SNS의 등장으로 인터넷 이용자들이 온라인에 남기는 텍스트의 양이 방대해지고 그 중요성이 강조되고있다. 특히 네이버의 영화 탭에서 볼 수 있는 영화 평점이나 리뷰는 실제로 관객들이 영화를 보기 전 해당 영화를 볼 것인지 결정하는 데 주요 요인이 되기도 한다. 본 연구는 실제 네이버 영화 리뷰 데이터를 가지고 평점을 예측하는 분석을 수행했다. 영화 리뷰 데이터를 분석하기 위해 평점의 분포를 통해 데이터 특성을 살펴보았고, 텍스트의 의미를 분석하기 위해 형태소 분석을 통한 한국어 자연어처리를 수행했다. 또한 평점 예측에 활용할 모델 선택을 위해 2-Class와 multi-Class 문제들에 대해 머신러닝과 딥러닝, 회귀와 분류 분석을 비교했으며, 오분류의 원인을 영화 리뷰 데이터 특성과 연관시켜 서술했다.

Study of Machine-Learning Classifier and Feature Set Selection for Intent Classification of Korean Tweets about Food Safety

  • Yeom, Ha-Neul;Hwang, Myunggwon;Hwang, Mi-Nyeong;Jung, Hanmin
    • Journal of Information Science Theory and Practice
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    • 제2권3호
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    • pp.29-39
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    • 2014
  • In recent years, several studies have proposed making use of the Twitter micro-blogging service to track various trends in online media and discussion. In this study, we specifically examine the use of Twitter to track discussions of food safety in the Korean language. Given the irregularity of keyword use in most tweets, we focus on optimistic machine-learning and feature set selection to classify collected tweets. We build the classifier model using Naive Bayes & Naive Bayes Multinomial, Support Vector Machine, and Decision Tree Algorithms, all of which show good performance. To select an optimum feature set, we construct a basic feature set as a standard for performance comparison, so that further test feature sets can be evaluated. Experiments show that precision and F-measure performance are best when using a Naive Bayes Multinomial classifier model with a test feature set defined by extracting Substantive, Predicate, Modifier, and Interjection parts of speech.