This study investigated the development of complex sentences in the early utterances of Korean-Chinese children. The subjects were 47(20 2-year-old, 15 3-year-old, and 12 4-year-old) Korean-Chinese children living in China. Each child's spontaneous natural speech during interaction with his/her caregiver was videotaped for about 30 minutes and analyzed for Korean complex sentences using Kim's(2000) categories and Korean Computerized Language Analysis 2.0(2000). Results showed that older children were higher in Mean Length of Utterance and in number and frequency of word types than younger children. The language development of bilingual children was delayed compared with monolingual children but the developmental sequence between bilingual and monolingual children was similar.
This research examined the development in Korean children of the comprehension of complex sentences. The relative difficulty in comprehension of the temporal conjunctions "before" and "after" was investigated. The order of mention, contextual support, and syntactic appearance was controlled. The role of cognitive strategies and developmental changes in the comprehension of these conjunction was included in this study. Subjects were 90 preschool children between 3 and 5 years of age. The task was a sentence-picture matching problem having 3 types of sentences combining temporally with "before" or "after". The results were that developmental changes in comprehension of the temporal conjunctions "before' and "after" in Korean children depended on the order of mention, contextual support, and such syntactic factors as the position of the subject of the sentence. The importance of the consistency in the occurrence of events and the order of mention in the acquisition of complex sentences among Korean children is similar to the acquisition of complex sentences in other languages.
The purpose of the present study is to investigate syntactic development of Korean by analysing the spontaneous speech data. Thirty children(3, 5, and 7-year-old and 10 per each age group) and 10 adults are employed as subjects for this study. Speech data were recorded and transcribed in orthography. Transcribed data are analysed syntactically: sentence(simple vs complex) patterns and clause patterns(4 basic types according to the predicate) etc. The results are as follows: 1) simple sentences show higher frequency for the upper age groups, 2) complex sentences with conjunctive and embedded clauses show higher frequency for the upper age groups.
어음은 복잡한 정현파들의 합으로 구성된다. 본 논문은 정현파 모델을 인공와우 시뮬레이션에 적용하여 인공와우 사용자의 전기 청각 인지 메커니즘을 정상 청력인의 음향 청각 인지 메커니즘과 비교하였다. 이를 위해 정상 청력을 지닌 14명의 성인들이 본 연구에 참여하였다. 2, 4, 6, 8개의 정현파 성분만을 추출하는 정현파 모델이 적용된 문장과 정현파 모델과 인공와우 시뮬레이션(8 채널 보코더)이 함께 적용된 문장에 대한 어음인지도 검사를 실시하였다. 연구결과, 인공와우 시뮬레이션이 함께 적용된 정현파 문장에서 통계적으로 낮은 어음인지도를 보였으며, 특히 적은 수(2개)의 정현파 성분에서 큰 차이를 보였다. 본 연구는 정현파 모델에 대한 인공와우 사용자의 전기 청각 인지 패턴의 특성을 제시하며, 인공와우 어음처리 알고리즘의 개발에 대한 기초 자료를 제공한다.
The purpose of this study was to investigate the development of preschoolers'narrative competence. The subject were 60 preschoolers aged 3 through 5 years who were enrolled in the day care center All the subjects were asked to produce a new story. All the story children toad were recorded on audiotape. The data were analyzed Qualitatively and quantitatively using content analysis and the statistical package for Social Science 9.0. The main results of this study were as follows. 1) Significant age difference was observed in preschooler's narrative structure. Older children produced structurally more complex stories containing setting, character, initiating event, attempt and consequence than younger children. 2) Significant age difference was observed in preschooler's narrative length. Older children used significantly more words and sentence when they produced stories than younger children.3) Preschooler'narrative structure was significantly correlated with narrative length.
With the rapid development of e-commerce, many customers can now express their opinion on various kinds of product at discussion groups, merchant sites, social networks, etc. Discerning a consensus opinion about a product sold online is difficult due to more and more reviews become available on the internet. Opinion Mining, also known as Sentiment analysis, is the task of automatically detecting and understanding the sentimental expressions about a product from customer textual reviews. Recently, researchers have proposed various approaches for evaluation in sentiment mining by applying several techniques for document, sentence and aspect level. Aspect-based sentiment analysis is getting widely interesting of researchers; however, more complex algorithms are needed to address this issue precisely with larger corpora. This paper introduces an approach of knowledge representation for the task of analyzing product aspect rating. We focus on how to form the nature of sentiment representation from textual opinion by utilizing the representation learning methods which include word embedding and compositional vector models. Our experiment is performed on a dataset of reviews from electronic domain and the obtained result show that the proposed system achieved outstanding methods in previous studies.
본 연구는 해외어학연수의 외국어 정확성 향상에 대한 효과를 조명하기 위해 한 학기 동안 해외대학에서 어학연수를 받은 27명의 한국 대학생들이 한 학기의 시간차를 두고 작성한 두 영작문 간의 차이와 오류들을 조사하고, 그러한 차이가 통계적으로 유의미한지를 검정하여 외국어 정확도 면에서의 변화를 분석하였다. 어학연수 이후에 영작문의 길이와 문장의 길이가 증가하였으나 전체 문장수는 감소하였다. 학생들은 더 많은 수의 단어를 더 복잡한 구조의 문장에서 사용하여 오류의 수도 증가하였다. 이를 볼 때, 어학연수 이후 학생들의 문장 생성능력이 향상되고 복잡한 형태의 문장들을 쓰려고 시도한 것을 알 수 있다. 본 연구의 결과는 한 학기 동안 해외어학연수를 받은 이후 대체로 학생들의 문장생성능력은 다소 증진하였지만, 문법적 요소들을 문장 속에서 정확하게 사용하는 문법적 정확성은 크게 향상하지 않은 것으로 나타났다. 이는 비록 해외 어학연수가 집중적으로 목표언어만 학습하여 언어입력을 확대할 수 있을 뿐만 아니라, 목표언어에 자연스럽게 노출될 수 있는 환경적 이점을 제공하긴 하지만, 한 학기라는 기간 안에 문법적으로 정확한 문장을 생성해내는 문법능력을 향상시키는 데는 크게 효과적이지 않았다는 것을 시사한다.
ICT기술의 발전으로 인해 인터넷을 통한 판결문 검색은 점점 간편해지고 있다. 하지만 판결문을 기반으로 양형을 예측하는 것은 개인에게는 아직까지는 매우 어려운 실정이다. 양형이 법률상의 형량에서 많은 가중과 감경요소가 적용되는 복잡한 과정을 수반하고, 법관의 주관적 판단에 의존하는 경우가 많기 때문이다. 이에 본 연구에서는 법률 판결문의 데이터를 구조화하여 AI 적용에 적합하게 만드는 것에 초점을 맞추어 양형 예측 모델을 개발하고자 했다. 기존 선행연구들의 이론적, 통계적 분석을 통해 양형을 예측하는 데에 설명력이 높은 변수들을 파악하였다. 또한, 현재 공개되어있는 판결문 중 강력범죄 판결문 50건을 분석함으로써 판결문에 필수적으로 포함되는 정보를 추출할 수 있는 구조를 제시했다. 이 구조에는 기본정보, 양형 정보, 양형 이유, 선고형의 결정 이유와 같은 필수 정보뿐 아니라, 판결문의 구체적 내용에서 드러나는 가해자와 피해자 그리고 공범의 정보들을 추출할 수 있는 틀을 제시하였다. 이는 향후 법률 분야의 인공지능 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 SNS는 개인의 의사소통뿐 아니라 마케팅의 중요한 채널로도 자리매김하고 있다. 그러나 사이버 범죄 역시 정보와 통신 기술의 발달에 따라 진화하여 불법 광고가 SNS에 다량으로 배포되고 있다. 그 결과 개인정보를 빼앗기거나 금전적인 손해가 빈번하게 일어난다. 본 연구에서는 SNS로 전달되는 홍보글인 비정형 데이터를 분석하여 어떤 글이 금융사기(예: 불법 대부업 및 불법 방문판매)와 관련된 글인지를 분석하는 방법론을 제안하였다. 불법 홍보글 학습 데이터를 만드는 과정과, 데이터의 특성을 고려하여 입력 데이터를 구성하는 방안, 그리고 판별 알고리즘의 선택과 추출할 정보 대상의 선정 등이 프레임워크의 주요 구성 요소이다. 본 연구의 방법은 실제로 모 지방자치단체의 금융사기 방지 프로그램의 파일럿 테스트에 활용되었으며, 실제 데이터를 가지고 분석한 결과 금융사기 글을 판정하는 정확도가 사람들에 의하여 판정하는 것이나 키워드 추출법(Term Frequency), MLE 등에 비하여 월등함을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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