This paper investigated the types of errors on English pronunciation and intelligibility of Korean EFL students, and the relationship between the pronunciation accuracy and intelligibility. Thirty one students were evaluated by six English native speakers in terms of overall intelligibility and accuracy In five areas such as nuclear stress, word stress, syllable structure, consonants and vowels. According to the findings of the study, pronunciation errors were made by the subjects more frequently In word stress than any other area of pronunciation accuracy. The Pearson correlation analysis showed that intelligibility was related with word stress, syllable structure, consonants and vowels, and the stepwise multiple regression analysis indicated that, among the above five areas of pronunciation accuracy, word stress best accounted for the intelligibility of a given sentence. In the conclusion, the importance of teaching pronunciation of in those five areas with a special focus on word stress was emphasized m terms of intelligibility.
The purpose of the present study is to develop a prototype automated scoring system for English writing. The system was developed for scoring writings of Korean middle school students. In order to develop the automated scoring system, following procedures have been applied. First, review and analysis of established automated essay scoring systems in other countries have been accomplished. By doing so, we could get the guidance for development of a new sentence-level automated scoring system for Korean EFL students. Second, knowledge base such as lexicon, grammar and WordNet for natural language processing and error corpus of English writing of Korean middle school students were established. Error corpus was established through the paper and pencil test with 589 third year middle school students. This study provided suggestions for the successful introduction of an automated scoring system in Korea. The automated scoring system developed in this study should be continuously upgraded to improve the accuracy of the scoring system. Also, it is suggested to develop an automated scoring system being able to carry out evaluation of English essay, not only sentence-level evaluation. The system needs to be upgraded for the improved precision, but, it was a successful introduction of an sentence-level automated scoring system for English writing in Korea.
본 논문에서는 한국어 문장의 구조를 파악하는 데에 결정적인 역할을 하는 조사에 대한 정보를 보다 적극적으로 이용하는 파싱 방법을 기술한다. 이러한 방법을 실현하기 위하여 용언을 세밀하게 분류하였으며, 이를 바탕으로 문장의 형태를 분류하고 이 문장 형태에 필수적으로 나타나는 명사구의 문법적 역할을 파악하는 방법을 이용한 파싱을 시도하였다. 또한, 내부적으로는 언어학적인 틀에서 크게 벗어나지 않는 범위 내에서 약간의 경험지식을 동원하였다. 이를 구현함에 있어서 문법의 수준에서 파싱을 직접 제어하기 위하여 조건단일화 파싱을 사용하였다. 본 논문에서 제시한 파싱 방법은 분석의 초기에 불필요한 가지를 전지함으로써 결과 트리가 간략해져 복잡한 문장의 모호성을 상당두분 제거할 수 있게 해준다.
본 논문은 기계 학습 기법 중에서 메모리 기반 학습을 사용하여 범용의 학습 가능한 한국어 문장 경계 인식기를 제안한다. 제안한 방법은 메모리 기반 학습 알고리즘 중 최근린 이웃(kNN) 알고리즘을 사용하였으며, 이웃들을 이용한 문장 경계 결정을 위한 스코어 값 계산을 위한 다양한 가중치 방법을 적용하여 이들을 비교 분석하였다 문장 경계 구분을 위한 자질로는 특정 언어나 장르에 제한적이지 않고 범용으로 적용될 수 있는 자질만을 사용하였다. 성능 실험을 위하여 ETRI 코퍼스와 KAIST 코퍼스를 사용하였으며, 성능 척도로는 정확도와 재현율이 사용되었다. 실험 결과 제안한 방법은 적은 학습 코퍼스만으로도 $98.82\%$의 문장 정확률과 $99.09\%$의 문장 재현율을 보였다.
시맨틱 웹 구현의 중요한 수단인 온톨로지는 검색, 추론, 지식표현 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그러나 잘 구성된 온톨로지를 개발하는 것은 시간적, 물질적으로 많은 자원이 소모된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 온톨로지를 자동으로 구축하는 시도가 있었다. 본 연구에서는 자연어 문장으로부터 직접 온톨로지를 자동적으로 생성하기 위해 형태소와 문장의 구조를 분석하고 자연어 문장의 서술어를 찾아 해당 온톨로지 서술어로 변환되게 하기 위하여 '서술어 온톨로지(predicate ontology)'를 두어서 분석된 자연어 문장의 서술어가 적절한 온톨로지 서술어로 변환될 수 있도록 한다. 인간 온톨로지 구축가와 제안한 방법을 비교한 실험 결과 정확도에서 나은 결과를 보였다.
기계번역에서 자연어 생성의 목적은 입력언어의 어구 분석을 이용하여 그 문장의 의미를 변환해주는 목적 언어를 생성하는 것이다. 그것은 언어적 구조 낱말 전사. 대화체 언어, 어휘적 정보 등을 포함해야 한다. 본 연구에서는 대화체 자동 기계번역 시스템 구현계획의 일부인 음성, 음운 분야에서 담당하게 될 음성인식과 음성합성 알고리듬을 확립하기 위한 한국어 특질에 대한 기초조사를 하고자 한다. 또한 기계번역의 단계를 분석하여 형태소 분석 단계와 구문 분석 단계, 의미 분석 단계로 구분한다. 형태소 분석은 입력 문장을 받아 분리된 형태소를 사전 내에서 검색하여·품사 정보를 얻고 이웃하는 단어와의 접속 관계가 문법적으로 올바르게 되었는지를 점검한다. 본 연구의 결과가 대화체 기계번역 시스템 구현계획의 종합적 입장에서는 단순한 기초조사일 수 있지만, 한국어의 교육 및 기계번역 이해의 측면에서는 그 자체로 가치를 지닌다고 할 수 있겠다. 따라서 교육적 측면에서의 직접적 활용을 여러 측면에서 고려할 수 있을 것이다.
The aim of this study is to investigate the prosodic aspects of structural ambiguous sentences in Korean produced by Japanese Korean learners and the influence of their first language prosody. Previous studies reported that structural ambiguous sentences in Korean are different especially in prosodic phrasing. So we examined whether Japanese Korean leaners can also distinguish, in production, between two types of structural ambiguous sentences on the basis of prosodic features. For this purpose 4 Korean native speakers and 8 Japanese Korean learners participated in the production test. Analysis materials are 6 sentences where a relative clause modify either NP1 or NP1+NP2. The results show that Korean native speakers produced ambiguous sentences by different prosodic structure depending on their semantic and syntactic structure (left branching or right branching sentence). Japanese speakers also show distinct prosodic structure for two types of ambiguous sentences in most cases, but they have more errors in producing left branching sentences than right branching sentences. In addition to that, interference of Japanese pitch accent in the production of Korean ambiguous sentences was observed.
문서요약은 여러 개의 하위 주제로 구성되어 있는 문서에 대해 문서의 복잡도를 줄이면서 하위 주제를 모두 포함하는 요약문을 생성하는 것이 목적이다. 본 논문은 그래프 분할을 이용하여 하위 주제별로 중요 문장을 추출하는 요약시스템을 제안한다. 문장별 공기정보에 의한 단어의 연관성 분석을 통해 선정된 대표어를 이용하여 문서를 그래프로 표현한다. 그래프는 연결정보에 의해 하위 주제를 의미하는 부분 그래프로 분할되며 부분 그래프는 긴밀한 관계를 갖는 문장들이 클러스터링된 형태이다. 부분 그래프별로 중요 문장을 추출하면 하위 주제별 핵심 내용들로만 요약문을 구성하게 되어 요약 성능이 향상된다.
본 연구는 연구논문의 논리적 의미 구조 메타데이터 항목에 해당하는 데이터에 담겨 있는 문장의 구성에 따라 시스템에서 적절한 항목으로 자동 식별 처리될 수 있도록 하는, 문장의미론(Sentence Semantics)적 분석 방법을 제안하고자 하는 목적으로 수행되었으며, 의미 구조 메타데이터 항목 중 'Research Objectives'와 'Research Outcomes'에 해당하는 연구 논문 문장의 구조를 어절 수, 접속어 종류, 다수 출현한 단어들의 문장 내 역할, 문장에서 다수 출현한 어미 형태 등을 기준으로 분석해 정리하였다. 연구 결과, 문장들의 어절 수는 'Research Objectives'는 평균 38개, 'Research Outcomes'는 평균 212개로 나타났으며, 접속어의 경우 'Research Objectives'는 인과-순접-대등-환언/요약 관계를 나타내는 접속어 순으로, 'Research Outcomes'는 인과-대등-순접-환언/요약 관계를 나타내는 접속어 순으로 많이 출현한 것으로 파악되었다. 출현빈도가 높은 분석 대상 단어들은 각각 문장 내에서 주어, 목적어, 서술어 역할 등으로 사용되고 있었으며, '역할'이나 '요인', '관계'는 목적이나 결과 부분 모두에서 비슷한 역할을 담당하고 있었지만 '연구'는 같은 단어라도 연구의 목적 부분과 결과 부분에서 사용되는 역할에 차이를 보였다. 마지막으로 문장 내 동사의 어미는 'Research Objectives'에서 '~고자'와 '~였다', 'Research Outcomes'에서 '~었다', '~있다', '~였다'가 많이 출현하였다. 본 연구는 연구자의 학술적 이해형성을 지원하기 위해 연구논문이 담고 있는 공통된 논리적 의미를 반영한 메타데이터 요소의 자동 식별과 입력 방안을 제시하는 데 활용할 수 있는 기초 연구로서 의의가 있다.
패턴 분석은 신호 및 영상 처리와 텍스트 마이닝 분야에서 가장 중요한 기술 중 하나이다. 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform: DFT)은 일반적으로 신호와 영상의 패턴을 분석하는데 사용된다. 본 논문에서는 DFT가 텍스트 패턴 분석에도 적용될 수 있음을 가정하고 문서의 텍스트 패턴이 다른 문서에서도 존재하는지를 탐색하는 표절 문장 탐색에 세계 최초로 적용하였다. 이를 위해 텍스트를 ASCII 코드로 변환하여 신호화하고 복사/붙여넣기, 용어의 재배치 등 단순한 표절 형태의 탐색은 Cross-Correlation(상호상관)을 이용하였다. 또한 유의어를 사용하거나 번역 및 요약 등의 표절 형태를 탐색하기 위해 워드넷(WordNet) 유사도를 사용하였다. 실험을 위해 표절 탐색 분야의 저명한 워크숍인 PAN에서 제공하는 공식적인 데이터 셋(2013 Corpus)을 사용하였으며, 실험 결과 11개의 표절 문장 탐색 기법 중 4번째로 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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