• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제38권2호
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• pp.145-165
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• 2024

본 연구의 목적은 이중 수사 사용에서 나타나는 한국어학습자의 오류 유형을 분석하여 효과적인 명수법 지도 방안 마련을 위한 기초 자료를 제공하는 것이다. 이를 위해 언어적·문화적 배경이 다양하고 국어, 수학 학업성취도가 다른 다문화 배경의 한국어학습자를 대상으로 이중 수사를 사용하는 명수법에서 나타나는 오류 유형을 분석하는 사례연구를 하였다. 한국어학습자에게 나타난 오류를 범주화한 오류 유형을 분석틀로 활용하였다. 연구 결과로부터 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 학생들이 오류가 많이 나타난 고유어 수사 사용과 관련된 명수법에 익숙해질 수 있도록 자주 사용할 기회를 제공할 필요가 있다. 둘째, 국어 학업성취도 하 수준의 한국어학습자에게 한자어 수사를 사용한 명수법 지도 시 한자어 수사의 승법적 기수법의 체계에 유의하여 지도할 필요가 있다. 셋째, 외래어 분류사를 한국어로 정확하게 읽고 분류사 '시'와 '시간'을 구분하여 읽도록 지도할 필요가 있으며, 고유어/한자어 수사를 한자어 분류사와 함께 연이어 적절하게 사용할 수 있도록 지도할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 언어적, 문화적 배경이 다양한 한국어학습자의 이중 수사를 사용하는 명수법의 효과적인 지도 방안 마련에 기여할 수 있을 것이다.

• ETRI Journal
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• 제46권1호
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• pp.82-95
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• 2024

As automated essay scoring (AES) has progressed from handcrafted techniques to deep learning, holistic scoring capabilities have merged. However, specific trait assessment remains a challenge because of the limited depth of earlier methods in modeling dual assessments for holistic and multi-trait tasks. To overcome this challenge, we explore providing comprehensive feedback while modeling the interconnections between holistic and trait representations. We introduce the DualBERT-Trans-CNN model, which combines transformer-based representations with a novel dual-scale bidirectional encoder representations from transformers (BERT) encoding approach at the document-level. By explicitly leveraging multi-trait representations in a multi-task learning (MTL) framework, our DualBERT-Trans-CNN emphasizes the interrelation between holistic and trait-based score predictions, aiming for improved accuracy. For validation, we conducted extensive tests on the ASAP++ and TOEFL11 datasets. Against models of the same MTL setting, ours showed a 2.0% increase in its holistic score. Additionally, compared with single-task learning (STL) models, ours demonstrated a 3.6% enhancement in average multi-trait performance on the ASAP++ dataset.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.25-29
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• 2019

딥러닝을 이용한 한국어 의존 파싱은 전이 기반 방식과 그래프 기반 방식으로 나뉘어 연구되어 왔다. 전이 기반 방식은 입력 버퍼와 스택으로부터 자질을 추출하여 모델을 통해 액션을 결정하고 액션에 따라 파스트리를 생성해 나가는 상향식(Botton-Up)의 지역적 모델이고 그래프 기반 방식은 문장 내의 모든 단어에 대해 지배소, 의존소가 될 수 있는 점수를 딥러닝 모델을 통해 점수화하여 트리를 생성하는 전역적 모델이다. 본 논문에서는 Dual Decomposition을 이용하여 하이브리드 방식으로 전이 기반 파서와 그래프 기반 파서를 결합하는 방법을 제안하고 BERT 언어 모델을 반영하여 세종 데이터 셋에서 UAS 94.47%, LAS 92.58% 그리고 SPMRL '14 데이터 셋에서 UAS 94.74%, UAS 94.20%의 성능을 보여 기존 그래프 기반 파서의 성능을 더욱 개선하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제21권45호
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• pp.93-100
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• 1998

The researches of Linear Programming are Khachiyan Method, which uses Ellipsoid Method, and Karmarkar, Affine, Path-Following and Interior Point Method which have Polynomial-Time complexity. In this study, Karmarkar Method is more quickly solved as 50 times then Simplex Method for optimal solution. but some special problem is not solved by Karmarkar Method. As a result, the algorithm by APL Language is proved time efficiency and optimal solution in the Primal-Dual interior point algorithm. Furthermore Karmarkar Method and Primal-Dual interior point Method is compared in some examples.

• 한국지역지리학회지
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• 제23권2호
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• pp.354-365
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• 2017

본 연구는 대구 화교중고등학교 학생들의 이중적 언어사용과 혼종적 정체성을 분석하였다. 이러한 현상은 중국어와 한국어 혹은 중국인과 한국인이라는 요인이 교차하는 지대에서 이루어지는 다양한 관계적 활동들에 의해 생성하고 변화한다. 화교학교 학생들은 유아기에 한국 어머니와 외가로부터 한국어를 자연스럽게 배운 뒤, 성장하면서 화교 아버지와 친가로부터 중국어를 학습함에 따라 이중적 언어습관이 형성된다. 그리고 화교학생의 상당수는 한국학교에서 유치원 교육을 받고 있지만 초등학교 이후부터 거의 모든 학생들은 화교학교에서 공식적으로 중국의 사회 문화 역사를 학습하였다. 화교학생은 가정, 학교 그리고 로컬에서 부모, 형제와 자매, 교사, 친구, 이웃과 중국어와 한국어를 매개로 대화를 한다. 이들은 상황에 따라 중국어와 한국어를 혼합하여 사용하고 있으며, 또한 두 언어를 특별하게 구별하여 인식하고 사용하지 않는다. 화교학생은 자신의 정체성을 중국인과 한국인 모두로 이해하는 혼종적 특성이 나타나고 있다. 또한 이들의 일부는 자신의 정체성을 한국인 반, 중국인 반으로 규정하기도 한다. 본 연구 결과의 객관화를 위해 서울, 인천, 부산에 위치한 화교중고등학교의 학생들을 대상으로 한 후속 연구가 필요하다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.41-44
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• 2017

기계이해 시스템은 주어진 문서를 이해하고 질의에 해당하는 정답을 출력하는 방법으로 심층 신경망을 활용한 주의집중 방법이 발달하면서 활발히 연구되기 시작했다. 본 논문에서는 어휘 정보를 통해 문서와 질의를 이해하는 어휘 이해 모델과 품사 등장 정보, 의존 구문 정보를 통해 문법적 이해를 하는 구문 이해 모델을 함께 사용하여 기계이해 질의응답을 하는 Dual Bi-Directional Attention Flow모델을 제안한다. 한국어로 구성된 18,863개 데이터에서 제안 모델은 어휘 이해 모델만 사용하는 Bi-Directional Attention Flow모델보다 높은 성능(Exact Match: 0.3529, F1-score: 0.6718)을 보였다.

• 디자인학연구
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• 제20권1호
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• pp.55-64
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• 2007

비언어적 의사소통 수단은 언어적 의사소통을 보조하고 대체한다는 점에서 매우 중요하다. 다양한 비언어적 의사소통 수단 중 신체언어는 몸을 통한 의사소통 전반을 말한다. 애니메이션의 경우, 시나리오 전달에 있어서 캐릭터가 가장 중요한 역할을 하므로 이와 같은 신체언어 연출은 매우 중요한 요소 중 하나이다. 애니메이션의 의사소통 구조는 일반적인 의사소통 구조와는 달리 이중적인 의사소통 구조를 가지는데, 첫째는 화자 캐릭터와 청자 캐릭터 사이의 의사소통이고, 둘째는 영상과 관객 간의 의사소통으로 이는 첫 번째 의사소통 구조까지 모두 포함한다. 본 연구에서는 이러한 이중적 구조에 기반하여 애니메이션의 의사소통 구조를 담화내적, 담화외적 구조로 나누고, 기능적 분류법을 이용하여 캐릭터의 신체언어를 적응, 상징, 설명, 조정, 감정표현 행위로 분류하였다. 특히 본 연구의 분석 애니메이션에서 큰 비중을 차지한 설명행위는 화용론적 분류인 발화 행위론으로 세분화하였다. 그리고 분류된 각각의 신체언어를 분석하여 애니메이션에서 표현되는 신체언어의 특징을 규명하고, 효과적인 시나리오 전달과 관객의 감정이입을 도울 수 있는 효율적인 신체언어를 제안하고자 하였다.

• 한국어교육
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• 제23권1호
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• pp.257-282
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• 2012

Sakhalin, Russia is a very specific area for Korean language education. The imposed separation and isolation in this region means the language in Sakhalin is mixed with South Korean, North Korean, Gyeongsang Province dialect, Japanese, and Russian. Scrutiny of the use of the actual language of Sakhalin Koreans is needed, and it is required in supporting Korean language education. In this study, I will cover: 1. Approach should differ depending on the situation of Korean, foreigners, Korean Language School(Hangeul Hakgyo) and Korean classes in local Schools. 2. Tailor-made textbooks for Sakhalin are required. 3. Korean textbooks to match local circumstances are needed. There should be a basic writing text written by a local Korean department professor and supervision or modification, supplements from Korean language education researchers in Korea. 4. Enlarged Korean training programs are needed. Furthermore, if Korean and Russian university students are to study in Korea, there should be programs offering a dual degree among other things. 5. Methodical, overall examination of overseas Korean regions like Sakhalin is necessary. Also in the case of far east Russia, connectivity between Vladivostok, Khabarovsk and Sakhalin needs to be strengthened.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.49-53
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• 2019

챗봇은 사람과 컴퓨터가 자연어로 대화를 주고받는 시스템을 말한다. 최근 챗봇에 대한 연구가 활발해지면서 단순히 기계적인 응답보다 사용자가 원하는 개인 특성이 반영된 챗봇에 대한 연구도 많아지고 있다. 기존 연구는 하나의 벡터를 사용하여 한 가지 형태의 페르소나 정보를 모델에 반영했다. 하지만, 페르소나는 한 가지 형태로 정의할 수 없어서 챗봇 모델에 페르소나 정보를 다양한 형태로 반영시키는 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문은 최신 생성 기반 Multi-Turn 챗봇 시스템을 기반으로 챗봇이 다양한 형태로 페르소나를 반영하게 하는 방법을 제안한다.

• 영어영문학
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• 제56권6호
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• pp.1135-1161
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• 2010

The interpretations of degree expressions require the postulation of new entities to represent degrees. Diverse entities such as degrees, intervals, and vectors are adopted for degree expressions. Positive degree sentences and questions are properly construed with the introduction of these entities, but their negative counterparts need more consideration. Negative degree sentences show dual patterns of entailments depending on contexts, and negative degree questions are unacceptable, making weak islands. To explicate the distinct nature of negative degree sentences and questions, Fox & Hackl (2006) provide an analysis based on degrees while Abrusan & Spector (2010) suggest a proposal in interval readings of degree expressions. I have pointed out the theoretical problems of these analyses and proposed an alternative in the framework of the vector space semantics, following Winter (2005). Bi-directional scales in vector space fit well with the dual patterns of negative degree sentences, and the notion of a reference vector is useful to accommodate the contextual influence in negative degree sentences and to deal with the unacceptability of negative degree questions.