• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권5호
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• pp.650-664
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• 2022

Mobile applications can be easily downloaded and installed via markets. However, malware and malicious applications containing unwanted advertisements exist in these application markets. Therefore, smartphone users install applications with reference to the application review to avoid such malicious applications. An application review typically comprises contents for evaluation; however, a false review with a specific purpose can be included. Such false reviews are known as fake reviews, and they can be generated using artificial intelligence (AI)-based text-generating models. Recently, AI-based text-generating models have been developed rapidly and demonstrate high-quality generated texts. Herein, we analyze the features of fake reviews generated from Generative Pre-Training-2 (GPT-2), an AI-based text-generating model and create a model to detect those fake reviews. First, we collect a real human-written application review from Kaggle. Subsequently, we identify features of the fake review using natural language processing and statistical analysis. Next, we generate fake review detection models using five types of machine-learning models trained using identified features. In terms of the performances of the fake review detection models, we achieved average F1-scores of 0.738, 0.723, and 0.730 for the fake review, real review, and overall classifications, respectively.

• ETRI Journal
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• 제45권1호
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• pp.18-27
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• 2023

We present an English-Korean speech translation corpus, named EnKoST-C. End-to-end model training for speech translation tasks often suffers from a lack of parallel data, such as speech data in the source language and equivalent text data in the target language. Most available public speech translation corpora were developed for European languages, and there is currently no public corpus for English-Korean end-to-end speech translation. Thus, we created an EnKoST-C centered on TED Talks. In this process, we enhance the sentence alignment approach using the subtitle time information and bilingual sentence embedding information. As a result, we built a 559-h English-Korean speech translation corpus. The proposed sentence alignment approach showed excellent performance of 0.96 f-measure score. We also show the baseline performance of an English-Korean speech translation model trained with EnKoST-C. The EnKoST-C is freely available on a Korean government open data hub site.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권6호
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• pp.162-168
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• 2023

This article presents an examination of the major cognitive-semantic theories in linguistics (Langacker, Lakoff, Fillmore, Croft). The CST's foundations are discussed concerning the educational policy changes, which are necessary to improve the linguistic disciplines in the changing context of higher education, as well as the empowerment and development of the industry. It is relevant in the light of the linguistic specialists' quality training and the development of effective methods of language learning. Consideration of the theories content, tools, and methods of language teaching, which are an important component of quality teaching and the formation of a set of knowledge and skills of students of linguistic specialties, remains crucial. This study aims to establish the main theoretical positions and directions of cognitive-semantic theory in linguistics, determine the usefulness of teaching the basics of cognitive linguistics, the feasibility of using methods of cognitive-semantic nature in the learning process. During the research, the methods of linguistic description and observation, analysis, and synthesis were applied. The result of the study is to establish the need to study basic linguistic theories, as well as general theoretical precepts of cognitive linguistics, which remains one of the effective directions in the postmodern mainstream. It also clarifies the place of the main cognitive-semantic theories in the teaching linguistics' practice of the XXI century.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.23-31
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• 2009

2010년부터 실시될 개정된 중등 '정보'교과의 교육과정은 알고리즘과 프로그래밍 영역을 포함하고 있다. K-12를 대상으로 하는 정보교육에서 사용되는 프로그래밍 언어는 산업현장의 프로그래머 양성이 목적인 범용 언어보다는 문제해결력을 기르는데 초점이 맞춰진 교육용프로그래밍언어 사용이 효과적이며, 이에 따라 우리나라 교육 실정에 적합한 교육용프로그래밍언어에 대한 연구가 시급한 실정이다. 따라서 본 연구는 국내 외적으로 활용되고 있는 교육용프로그래밍언어에 대한 특징을 분석하고, 개정된 정보교육과정과의 비교 분석을 통해 적용가능성을 제시하였다. 먼저 26개의 교육용프로그래밍언어의 특징을 분석하고, 개정된 정보교육과정의 요소에 적합한지 분석한 후, 학교급별 적용수준을 제시하였다. 마지막으로 프로그래밍 교육시 고려해야 할 점에 대해 제시하였다. 본 연구의 결과는 개정된 정보교육과정을 현장에 적용 시 어떤 교육용프로그래밍언어를 선택해야 하는지, 어떻게 적용해야 하는지에 대한 기준과 적용방안을 모색하는데 기여하게 될 것이다.

• 경영과정보연구
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• 제33권4호
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• pp.1-19
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• 2014

본 연구는 청년실업의 증가와 이에 대한 대학생들의 취업준비비용, 취업태도에 대한 구체적인 연구가 부족한 상황에서 심각한 취업난에 처해있는 국내 대학생들의 취업을 위한 비용지출의 실태와 취업효능감, 취업태도, 대학교 교육여건 인식에 대한 연구이다. 이를 위하여 국내 4년제 대학생과 전문대생과의 취업비용과 취업태도, 교육여건, 자기효능감의 차이와 인과관계를 통계적으로 알아봄으로써 대학에서의 학생 취업관련 정책과 업무에 시사점을 제공하고자 한다. 교육훈련의 경우 전문대생은 자격증취득, 4년제 대학생은 토익 등 영어교육을 우선시 하는 것으로 조사되었고, 전문대생과 4년제 대학생의 취업비용의 차이분석에서는 해외연수비용이 전문대생은 평균 809만원, 4년제 대학생은 1,559만원, 취업을 위한 교육훈련비용도 4년제 대학생이 202만원, 전문대생은 113만원, 의류잡화비용도 전문대생은 66만원, 4년제 대학생은 97만원으로 4년제 대학생이 더 많은 비용을 지출 하는 것으로 나타났다. 전공계열별 해외연수비용과 의류잡화비용의 차이검증에서는 컴퓨터경영계열, 전기전자계열, 디자인계열, 사회계열에서 사회계열 학생의 해외연수비용과 의류잡화비용이 가장 높은 것으로 조사되었다. 성별에 따른 대학생의 취업비용의 차이도 치아교정비용에서 남학생보다 여학생이 더 많이 지출하는 것으로 나타났다. 대학생 가정의 월평균 수입에 따른 대학생의 취업비용차이는 해외연수비용, 교육훈련비용, 의류잡화비용에서 월 소득이 많은 가정의 대학생들이 그렇지 못한 가정의 학생들보다 비용을 더 지불하는 것으로 나타났다. 취업태도는 전문대생이나 4년제 대학생이 인지하는 것은 차이가 없는 것으로 나타났으나, 취업효능감, 학교의 교육여건 인식의 경우 전문대생보다 4년제 대학생이 통계적으로 더 긍정적으로 인식하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 통해 취업준비비용에서 해외어학연수비용이 가장 큰 금액을 차지하고 있으며, 대학유형별 지출의 차이도 있는 것으로 나타났다. 대학유형별 취업효능감, 학교교육여건의 인식도 4년제 대학생이 전문대생보다 더 높게 조사되었다. 자기효능감과 교육여건은 취업태도에 긍정적 영향을 미치고 있고, 대학에서의 취업태도를 긍정적으로 하기 위한 프로그램의 적용과 전문대학은 자격증 교육, 4년제 대학은 영어 프로그램에 대한 지원과 프로그램 선정에 정책적 시사점을 제시하였다.

• 시큐리티연구
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• 제9호
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• pp.201-235
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• 2005

본 연구는 민간경호업무에 종사하고 있는 민간경호원과 국내${\cdot}$외 경호업체 및 기관의 교육훈련 실태를 파악하고, 이에 도출된 문제점을 토대로 교육훈련의 성과를 높일 수 있는 교육훈련 프로그램 모델을 설정함으로써 합리적이고 효율적인 교육훈련 프로그램체제를 구축하는데 방향을 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 기본적으로는 국내외에서 발간된 문헌과 학술지 및 연구논문 등과 같은 문헌자료의 수집${\cdot}$분석을 하였고, 실증적인 자료 활용을 위해서 인터넷과 국내${\cdot}$외 관련협회, 학회, 기관, 경찰청 및 인터폴의 협조를 통해 자료를 수집 하였으며, 국내 민간경호업체의 교육훈련 프로그램은 민간경호업체 실무자 인터뷰 기법을 활용하여 연구하였다. 국내 민간경호업체에서는 교육훈련 프로그램 계획시 이론교육을 최소화하고 실무 중심적 교육으로 교육훈련 프로그램을 설정해야 하고, 이론교육 또한 실무 교육과 연계된 교육 내용으로 구성되어야 할 것이다. 민간경호원 교육훈련 프로그램의 교육과목은 이론 교육으로는 경호, 개론, 경호 계획, 정보 수집, 민간경비, 경호 방법, 테러 및 테러리즘, 관련 법령, 경호 심리, 전자 보안, 경호 분석 기법, 기업 소개, 직업관에 관한 교육훈련 프로그램으로 구성되어야 한다. 실무 교육으로는 선발 및 예방 경호, 근접수행 경호, 차량 경호, 경호 운전, 경호무도 및 호신술, 응급 처치, 경호 장비, 총기류 및 사격, 경호 의전, 고객 만족, 시설보안 및 경비, 소방 교육, 팀워크 훈련, 폭발물 및 위험물, 체력 단련, 문서 작성 실무, 봉사 활동, 외국어 교육에 관한 교육훈련 프로그램으로 구성되어야 한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.203-210
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• 2021

유리 바실리예프(Юрий Васильев)는 배우이자, 감독 및 연극 교수이다. 블라디미르 푸틴 러시아 대통령이 수여하는 우정 훈장을 수상한 러시아의 공로 예술가이자, 러시아 페트로프스키 과학 예술 아카데미의 학자, 러시아 국립 공연 예술 아카데미교수, 독일 뮌헨 바이에른 연극 아카데미 교수이다. 그는 연극배우의 음성, 언어 및 운동 기능 완성을 위해, 생리적 감각을 자극하는 방법을 만들어낸 창시자이다. 유리 바실리예프는 공연 예술에 대한 체계적 이해를 기반으로, 연기교육에서 독특한 언어 표현 및 기술 훈련 방법을 고안했다. 복잡한 연극 무대예술 훈련에서 가장 근본적이며 가장 중요한 기술 부분을 찾아 집중적으로 훈련을 하는데, 이것을 우리는 기본기 훈련이라고 부른다. 전체 훈련과정을 총괄적으로 보면, 유리 교수의 연기교육에서 연극배우의 대사에 대한 요구는 매우 뚜렷하다:"행동! 이것은 배우의 창작에 있어 기본 중의 기본이다. 그렇기에 행동은 배우가 지배한다. 행동과 소리는 밀접하게 연결된다. 배우의 목소리-인간의 소리, 생명, 감각, 경험이자 재난이다. 배우가 개성적인 목소리-를 얻는 것 역시 창작의 기초이다. 우리는 소리-발음을 똑바르게 하는 것, 발성의 호흡, 말투와 어조, 속도와 리듬, 표현력, 진정성, 무대 발성과 동작, 손동작-이 모든 것을 통해 배우의 목소리를 훈련하고, 연극의 표준인-목소리의 동작성을 훈련한다. "요컨대, 유리 교수의 연기교육에서 훈련과정은 무대 표현력과 기교에 대한 훈련일 뿐 아니라 그 속에는 풍부한 연극관과 공연관이 담겨 있다. 본 논문에서는 연기교육에서 훈련의 수단과 방법을 차용하는 것과 유리 바실리예프 교수가 사용한 훈련 방법의 출발점과 목표의 중요성을 이해하고자 한다. 또한 연기교육에 있어서 무대언어 훈련방법을 적용하여 무대언어의 표현력을 향상시키고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.35-41
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• 2014

An automatic speech recognition system is one of the popular research problems. There are many research groups working in this field for different language including Japanese. Japanese vowel recognition is one of important parts in the Japanese speech recognition system. The vowel classification system with the Mamdani fuzzy inference system was developed in this research. We tested our system on the blind test data set collected from one male native Japanese speaker and four male non-native Japanese speakers. All subjects in the blind test data set were not the same subjects in the training data set. We found out that the classification rate from the training data set is 95.0 %. In the speaker-independent experiments, the classification rate from the native speaker is around 70.0 %, whereas that from the non-native speakers is around 80.5 %.

• 영어어문교육
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• 제15권3호
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• pp.199-222
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• 2009

As great attention is given to a high quality of English education in Korea, more and more in-service and pre-service English teachers are looking for an opportunity to study in an English speaking country to become better qualified teachers. However, after receiving a degree in an English speaking country, many teachers fail to apply what they have learned to their own teaching due to their tensions of identity, beliefs, knowledge, and professionalism within the changes of sociocultural settings. By using sociocultural theory as a theoretical framework, this paper explores how formal training and Ph.D. studies in the U.S. have influenced a Korean teacher educator in applying theory to practice in relation to her identity, beliefs, knowledge, and professionalism during 30 years of her teaching experience. Rather than facing tensions, the teacher educator has been willing to change her roles, broaden and deepen her beliefs in teaching and knowledge about theory of teaching and learning, and continue her professional development. Limitations and implications of the study are provided.

• 전자통신동향분석
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• 제33권4호
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• pp.1-13
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• 2018

Deep learning (DL) models have been widely applied to AI applications such image recognition and language translation with big data. Recently, DL models have becomes larger and more complicated, and have merged together. For the accelerated training of a large-scale deep learning model, model parallelism that partitions the model parameters for non-shared parallel access and updates across multiple machines was provided by a few distributed deep learning frameworks. Model parallelism as a training acceleration method, however, is not as commonly used as data parallelism owing to the difficulty of efficient model parallelism. This paper provides a comprehensive survey of the state of the art in model parallelism by comparing the implementation technologies in several deep learning frameworks that support model parallelism, and suggests a future research directions for improving model parallelism technology.