• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.141-151
• /
• 2021

이 연구는 상황에 따라 다양한 의미 기능을 나타내는 추측 표현 중 '-(으)ㄹ 것 같다'와 '-나 보다'를 대상으로 그 의미와 기능을 분석하고 실제 한국어 교육 현장에서 비주얼 씽킹을 적용한 시각화를 통해 전통적인 수업 방법에서 확장하여 보다 효율적으로 추측 표현을 교육할 수 있는 방안에 대해 논의하였다. Visual Thinking'은 '생각의 시각화'인데, 머릿속 지식이나 생각, 느낌 등을 시각적으로 나타내는 것으로 다양한 교육 현장에서 활용 가능한 것이다. 이 비주얼 씽킹을 활용하여 실제 교육 현장에서 교육 내용의 시각적 전달을 통해 학생들의 흥미를 높이고, 메타 언어적 정보 전달의 수업 방식도 보완하고자 하였다. 이 연구의 대상인 추측 표현은 화자의 어떤 일이나 상황에 대한 추측을 나타내는데, 추측의 근거와 추측의 주체 등에 따라 그 의미에 미세한 차이가 있다. 다양한 상황에서 미세한 의미 차이를 보이는 추측 표현을 정보나 지식의 시각화를 통해 교수-학습의 다변화 및 효율성을 높일 수 있는 교육 방안을 제안하였다. 비주얼 씽킹을 언어 교육에 활용하게 되면 언어 지식의 시각화를 통해 언어 정보를 단순화해서 제공할 수 있고 학습자들은 언어 지식을 정리하고 체계화하는 데 효율적일 수 있다. 또한 언어 지식의 시각화를 통해 언어 정보를 장기기억 할 수 있는 장점도 있다. 한국어 교육 현장에서 적용해 볼 수 있는 다양한 교육 방법의 시도는 좀 더 체계적이고 효율적인 교육 방법을 정립하는 데 기여할 수 있는데, 이 연구에서 제안한 비주얼 씽킹을 적용한 한국어 교육 방안은 유학생들의 한국어 학습에 또 다른 흥미와 효율성을 줄 수 있다는 데에 의의가 있다고 하겠다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권4호
• /
• pp.165-184
• /
• 2023

최근 구글의 BERT, OpenAI의 GPT 등, 언어모델(Language Model)을 사용한 비정형 텍스트 데이터에 대한 딥러닝(Deep Learning) 분석이 다양한 응용에서 괄목할 성과를 나타내고 있다. 대부분의 언어모델은 사전학습 데이터로부터 범용적인 언어정보를 학습하고, 이후 미세 조정(Fine-Tuning) 과정을 통해 다운스트림 태스크(Downstream Task)에 맞추어 갱신되는 방식으로 사용되고 있다. 하지만 최근 이러한 언어모델을 사용하는 과정에서 프라이버시가 침해될 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 즉 데이터 소유자가 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 다량의 데이터를 모델 소유자에게 제공하는 과정에서 데이터의 프라이버시가 침해될 수 있으며, 반대로 모델 소유자가 모델 전체를 데이터 소유자에게 공개하면 모델의 구조 및 가중치가 공개되어 모델의 프라이버시가 침해될 수 있다는 것이다. 이러한 상황에서 프라이버시를 보호하며 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 최근 오프사이트 튜닝(Offsite Tuning)의 개념이 제안되었으나, 해당 연구는 제안 방법론을 텍스트 분류 모델에 적용하는 구체적인 방안을 제시하지 못했다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 한글 문서에 대한 다중 분류 미세 조정 수행 시, 모델과 데이터의 프라이버시를 보호하기 위해 분류기를 추가한 오프사이트 튜닝을 적용하는 구체적인 방법을 제시한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 AIHub에서 제공하는 ICT, 전기, 전자, 기계, 그리고 의학 총 5개의 대분야로 구성된 약 20만건의 한글 데이터에 대해 실험을 수행한 결과, 제안하는 플러그인 모델이 제로 샷 모델 및 오프사이트 모델에 비해 분류 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.353-354
• /
• 2017

본 연구는 2016년 1월부터 대구 경북에 소재하고 있는 저작기능장애가 있는 환자를 대상으로 구강건강행동지수와 치면세균막지수를 비교하였다. 연구결과 연구대상자들의 일반적인 특성과 교육 전 구강건강행동지수는 집단 간 유의한 차이가 없었다. 구강근기능훈련 프로그램 진행 후 QHI를 비교한 결과 진행후 통계적으로 유의하게 낮아지는 것으로 나타났다.

• 대한음성학회지:말소리
• /
• 제63호
• /
• pp.101-112
• /
• 2007

Spoken dialog system development includes many laborious and inefficient tasks. Since there are many components such as speech recognition, language understanding, dialog management and knowledge management in a spoken dialog system, a developer should take an effort to edit corpus and train each model separately. To reduce a cost for editing corpus and training each model, we need more systematic and efficient working environment. For the working environment, we propose DialogStudio as a spoken dialog system workbench.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제11권9호
• /
• pp.909-916
• /
• 2016

본 연구는 높은 점도의 음식을 삼키는 훈련이 뇌졸중 후 삼킴장애 환자의 삼킴기능에 미치는 영향을 알고자 하였다. 본 연구는 경기도에 위치한 종합병원에 입원 중인 삼킴장애가 있는 뇌졸중 환자 18명을 대상으로 하였다. 대상자들은 실험군과 대조군으로 9명씩 무작위 배치되었다. 실험군은 높은 점도의 음식을 반복해서 삼키는 훈련을 받았고, 대조군은 전통적 삼킴치료를 받았다. 평가는 기능적 삼킴장애 척도, 침습흡인척도, 미국 언어 청각협회 삼킴척도를 측정하였다. 두 그룹 모두 중재 전과 후로 유의한 향상을 보였다(p<.05). 두 그룹 간의 변화량에서 실험군은 대조군보다 기능적 삼킴장애 척도에서 유의하게 더 큰 향상을 보였다(p<.05). 높은 점도의 음식을 삼키는 훈련은 뇌졸중 후 삼킴장애 환자의 삼킴기능에 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제15권11호
• /
• pp.6604-6612
• /
• 2014

본 연구는 호텔 교육훈련 프로그램 운영의 기초자료를 제공하기 위하여 호텔종사원을 대상으로 중요도-만족도 분석을 실시하여 그 결과를 바탕으로 교육훈련 프로그램 운영방안을 제시하는 것이다. 연구목적을 달성하기 위하여 실증분석을 실시하였으며 수도권의 특급호텔에 근무하고 있는 종사원을 대상으로 219부를 본 연구에 활용하였다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다 첫째, 호텔종사원 교육훈련 프로그램에 대한 중요도와 만족도 분석결과 중요도 항목에서는 서비스품질교육 요인인 '고객접객교육(4.29, 1위)'과 만족도에서는 자기계발교육 요인인 '자기개발교육(3.65, 1위)'이 가장 높은 순위로 조사되었다. 둘째, 중요도 값이 만족도 값보다 모두 높게 나타나 종사원들은 전반적으로 교육훈련 프로그램에 대한 인식이 만족스럽지 못한 것으로 나타났다. 셋째, IPA(Importance Performance Analysis) 분석결과 향후 집중해야 할 중점개선 부분은 서비스 품질요인인 '예절교육', '테이블매너교육', '개인위생교육' 등의 항목과 외국어교육 요인인 '중국어교육' 항목으로 조사되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권3호
• /
• pp.133-140
• /
• 2022

우리는 유학생이 작성한 한국어 쓰기 답안지의 점수 구간을 예측하는 문제에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델의 예측 성능을 조사한다. 이를 위해 총 304편의 답안지로 구성된 실험 데이터 세트를 구축하였는데, 답안지의 주제는 직업 선택의 기준('직업'), 행복한 삶의 조건('행복'), 돈과 행복('경제'), 성공의 정의('성공')로 다양하다. 이들 답안지는 네 개의 점수 구간으로 구분되어 평어 레이블(A, B, C, D)이 매겨졌고, 총 11건의 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 구체적으로는 5개의 '직업' 답안지 점수 구간(평어) 예측 실험, 5개의 '행복' 답안지 점수 구간 예측 실험, 1개의 혼합 답안지 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 이들 실험에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델(KoBERT, KcBERT, KR-BERT)이 다양한 훈련 데이터로 미세조정되었다. 또 두 개의 전통적인 확률적 기계학습 분류기(나이브 베이즈와 로지스틱 회귀)도 그 성능이 분석되었다. 실험 결과 딥러닝 기반 한국어 언어모델이 전통적인 기계학습 분류기보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 KR-BERT는 전반적인 평균 예측 정확도가 55.83%로 가장 우수한 성능을 보였다. 그 다음은 KcBERT(55.77%)였고 KoBERT(54.91%)가 뒤를 이었다. 나이브 베이즈와 로지스틱 회귀 분류기의 성능은 각각 52.52%와 50.28%였다. 학습된 분류기 모두 훈련 데이터의 부족과 데이터 분포의 불균형 때문에 예측 성능이 별로 높지 않았고, 분류기의 어휘가 글쓰기 답안지의 오류를 제대로 포착하지 못하는 한계가 있었다. 이 두 가지 한계를 극복하면 분류기의 성능이 향상될 것으로 보인다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.197-207
• /
• 2022

본 논문에서는 코딩 학습 중 학습자의 인지 부하 감소를 목적으로 자연어 처리 모델을 이용하여 전이학습 및 미세조정을 통해 블록 프로그래밍 환경에서 이미 이루어진 학습자의 블록을 학습하여 학습자에게 다음 단계에서 선택 가능한 블록을 생성하고 추천해 주는 머신러닝 기반 블록 코드 생성 및 추천 모델을 개발하였다. 모델 개발을 위해 훈련용 데이터셋은 블록 프로그래밍 언어인 '엔트리' 사이트의 인기 프로젝트 50개의 블록 코드를 전처리하여 제작하였으며, 훈련 데이터셋과 검증 데이터셋 및 테스트 데이터셋으로 나누어 LSTM, Seq2Seq, GPT-2 모델을 기반으로 블록 코드를 생성하는 모델을 개발하였다. 개발된 모델의 성능 평가 결과, GPT-2가 LSTM과 Seq2Seq 모델보다 문장의 유사도를 측정하는 BLEU와 ROUGE 지표에서 더 높은 성능을 보였다. GPT-2 모델을 통해 실제 생성된 데이터를 확인한 결과 블록의 개수가 1개 또는 17개인 경우를 제외하면 BLEU와 ROUGE 점수에서 비교적 유사한 성능을 내는 것을 알 수 있었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제13권8호
• /
• pp.495-504
• /
• 2019

2000년대 이후 국내 외국인 유학생은 크게 증가하였다. 2010년대 후반 정부의 고등교육 국제화 전략으로 인해 2019년 현재 외국인 유학생 수는 14만 명이 되었으며, 2023년에는 20만 명에 이를 전망이다. 우리 사회의 국제화와 인구절벽의 사회적 문제 앞에 외국인 유학생의 수가 증가하고 있는 것은 상당히 고무적인 일이며, 앞으로 이들의 행복한 유학생활은 상당히 중요한 문제가 되었다. 최근 한국에서 유학하는 베트남 유학생 수가 증가하고 있는데, 이들의 행복한 유학생활에 대해 관심을 가질 필요가 있다. 이에 이 연구에서는 베트남 유학생들의 행복한 유학생활을 위한 방안을 제안하고자 하였다. 한국 사회에 유입되고 있는 외국인 유학생들도 우리 사회의 한 구성원으로 인식하고 행복한 유학생활을 할 수 있도록 생활·경제, 복지, 교육 등의 측면에서 함께 노력해 가야 할 것이다.

• 재활치료과학
• /
• 제12권4호
• /
• pp.39-51
• /
• 2023

목적 : 본 연구는 국내 학술지를 대상으로 아동의 작업과 관련된 연구주제어의 사회연결망 분석을 통해 아동의 작업과 관련된 연구들의 지적 구조를 규명하고자 한다. 연구방법 : 2003년 8월부터 2023년 8월까지 한국학술지인용색인(Korean Citation Index)에 "아동 and 작업" 키워드를 가진 270편의 연구에서 3,364개의 키워드를 추출하여 분석하였다. 분석도구는 넷마이너(NetMiner) 프로그램을 활용하였다. 결과 : 연구 시기별 아동의 작업 관련 연구주제어의 변화는 없었으며 다만 과거 10년에는 97편의 연구가 있었고 최근 10년에는 173편의 연구가 게재되어 양적 변화가 있었다. 아동의 작업 관련 주제어에서 가장 높은 연결 중심성(degree centrality)을 가진 단어는 Task (0.055), Group therapy (0.040), Working memory (0.037), Intervention (0.033), Performance (0.030), Language (0.026), Ability (0.026), Skill (0.024), Program (0.023) 순이었다. 단어동시 발생 네트워크(Word network)에서 가장 가중치가 높은 단어는 Evaluation-Tool (30), School-Student (15), Activity-Participation (15)이었고, topic modeling에서 각 주제들의 첫 번째 키워드는 Activity (0.295), Disability (0.604), Education (0.356), Skill (0.478), School (0.317), Function (0.462), Disorder (0.324), Language (0.310), Comprehension (0.412), Training (0.511)으로 나타났다. 결론 : 본 연구는 국내 아동의 작업 관련 연구 분야의 경향을 설명했다. 따라서 국외와 국내 연구 흐름을 비교하는 후속 연구가 뒤따라야 할 것이며, 이러한 노력은 국내 연구와 국외 연구의 격차를 해명함으로써 국내 아동의 작업관련 연구 분야에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 것이다.