• 간호행정학회지
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• 제18권1호
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• pp.76-86
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• 2012

Purpose: As Korea has been rapidly transformed to be a multicultural society, it becomes essential for nurses to develop cultural competency. The purpose of this descriptive study was to assess the cultural competency level of general hospital nurses and to examine its contributing factors adopting ecological model. Method: A convenience sample of 327 nurses from six general hospitals in Seoul metropolitan area was recruited between November 14 to 28, 2011. Cultural competency was measured using the Korean version of the Caffrey Cultural Competence in Healthcare Scale (CCCHS) and Cultural Competence Assessment(CCA). Hierarchical multiple regression analysis was performed to assess the influence of intrapersonal, cultural-experience, and organizational factors on cultural competency. Results: Mean cultural competency in this study was 2.57(${\pm}0.43$). Cultural competency was associated with job position (p=.044) at the intrapersonal level. At the cultural experience level, foreign language classes experience (p=.005), fluency in a foreign language (p=.000), experience of working with foreign health care professionals (p=.000) were associated cultural competency. At the organizational level, training program (p=.000), job description (p=.002), health education materials (p=.016), insufficient job control (p=.000), and interpersonal conflicts (p=.011) showed significant difference. Foreign language class experience, foreign language fluency, experience of working with foreign health care professionals, and job control were the most consistent predictors of cultural competence and explained 20.4% of the total variance in the proposed ecological model. Conclusions: The findings suggest that to enhance cultural competency in general hospital nurses, cultural experience and organizational factors need to be more fully considered than intrapersonal factors.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.27-35
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• 2021

기계번역 사후교정 (Automatic Post Editing, APE)이란 번역 시스템을 통해 생성한 번역문을 교정하는 연구 분야로, 영어-독일어와 같이 학습데이터가 풍부한 언어쌍을 중심으로 연구가 진행되고 있다. 최근 APE 연구는 전이학습 기반 연구가 주로 이루어지는데, 일반적으로 self supervised learning을 통해 생성된 사전학습 언어모델 혹은 번역모델이 주로 활용된다. 기존 연구에서는 번역모델에 전이학습 시킨 APE모델이 뛰어난 성과를 보였으나, 대용량 언어쌍에 대해서만 이루어진 해당 연구를 저 자원 언어쌍에 곧바로 적용하기는 어렵다. 이에 본 연구에서는 언어 혹은 번역모델의 두 가지 전이학습 전략을 대표적인 저 자원 언어쌍인 한국어-영어 APE 연구에 적용하여 심층적인 모델 검증을 진행하였다. 실험결과 저 자원 언어쌍에서도 APE 학습 이전에 번역을 한차례 학습시키는 것이 유의미하게 APE 성능을 향상시킨다는 것을 확인할 수 있었다.

• 비교문화연구
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• 제19권
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• pp.389-409
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• 2010

Chinese is a topic-prominent language, so when we learn Chinese we should know the discourse function of the Chinese language. Most of the Korean student think Chinese sentences should appear in the order of S-V-O and they always make mistakes when they use Chinese. I think Korean is very similar with Chinese in the discourse function. Hence, in this paper, I try to find a method of teaching Chinese topic sentence. It does so by comparing Chinese with Korean in the light of discourse function. I think when Korean student know how to use Korean topic sentence to explain the discourse functions of the Chinese language, they will not make similar mistakes. With this understanding in mind, chapter 2 tries to show various topic sentences to prove that 'topic' is very important in Chinese sentences. This is why we say Chinese is a topic-prominent language. In chapter 3, I analysis the sentences that students made, and highlight the reasons why they made mistake. The result lies in the reason whereby they always think Chinese should appear in the order of S-V-O. They do not understand why some sentences appear in the order of O-(S)V or S-O-V. It show that they do not know what is topic sentence and do not know how to make topic sentences. Sometime I have them translate them into Korean, but they also make Korean sentences like in the order of Chinese S-V-O. Therefore, I think, under this circumstance, to let them to translate and to speak in Korean in topic sentence, get some feelings about Chinese topic sentences, and tell and make Chinese topic sentences are naturally critical in their training.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.183-192
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• 2022

The role that English currently plays is undeniable. It has become the most common means of communication among native speakers of several languages around the world. English penetrates into all areas of people's daily lives. In the field of Information Technology (IT), English has taken a dominant position, as many of the terms used on a daily basis are written in English. The purpose of the article is to analyze the linguistic features of anglicisms in the field of Information Technology. Methods. The research is based on systematic and comparative analysis, dialectical method, as well as methods of classification and generalization. Results. This study presents the results of compiling a multilingual glossary with anglicisms used in the GitHub and 3D Slicer fields. Despite the limited number of terms included in the glossary, the article provides a lot of evidence for the influence of the English language in the areas of Information Technology, GitHub and 3D Slicer under consideration. The types of anglicisms used in the 3D Slicer area seem to be more diverse than in the GitHub area. This study found that five European languages use language strategies to solve any communication problem. The multilingual glossary showed that in some cases there is a coexistence between Anglicism and the native term. In other cases, the English term is the only one used in different languages. There are cases when only the native language is used. Conclusions. This study is a useful tool that helps to improve the efficiency of communication between engineers and technicians who speak different native languages. The ultimate goal of this research will be to create a multilingual glossary that is still under development and is likely to cover other IT areas such as Python and VTK.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.19-27
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• 2022

본 연구에서는 시계열 데이터 이상 탐지 수행을 위한 MLOps(Machine Learning Operations) 워크플로를 기술하고 관리할 수 있는 언어와 플랫폼을 제안한다. 시계열 데이터는 IoT 센서, 시스템 성능 지표, 사용자 접속량 등 많은 분야에서 수집되고 있다. 또한, 시스템 모니터링 및 이상 탐지 등 많은 응용 분야에 활용 중이다. 시계열 데이터의 예측 및 이상 탐지를 수행하기 위해서는 분석된 모델을 빠르고 유연하게 운영 환경에 적용할 수 있는 MLOps 플랫폼이 필요하다. 이에, 최근 데이터 분석에 많이 활용되고 있는 Python 기반의 AMML(AI/ML Modeling Language)을 개발하여 손쉽게 MLOps 워크플로를 구성하고 실행할 수 있도록 제안한다. 제안하는 AI MLOps 플랫폼은 AMML을 이용하여 다양한 데이터 소스(R-DB, NoSql DB, Log File 등)에서 시계열 데이터를 추출, 전처리 및 예측을 수행할 수 있다. AMML의 적용 가능성을 검증하기 위해, 변압기 오일 온도 예측 딥러닝 모델을 생성하는 워크플로를 AMML로 구성하고 학습이 정상적으로 수행됨을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.345-352
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• 2017

본 논문에서는 실제 학교현장에서 로봇교육을 수행하고 고민하는 수요자 요구의 기능을 갖춘 스크래치 활용교육이 가능한 교육용 로봇 시스템을 임베디드 환경에서 설계 및 구현하였다. 로봇 시스템의 기반이 되는 센싱 정보처리와 소프트웨어 설계 및 프로그래밍 실습 교육을 위한 피지컬 교육이 가능하도록 개발하였다. 시스템의 개발 환경으로는 CPU는 Atmega 328코어를 사용한 Arduino Uno기반 제품으로, 디버깅 환경은 Arduino Sketch 기반, 펌웨어 개발 언어는 C언어를, OS는 윈도우, Linux, Mac OS X를 사용하였다. 시스템 동작과정은 블루투스 통신을 이용하여 서버의 제어명령을 수신하여, 교육용 로봇의 다양한 센서를 구동시킨다. 교육과정으로는 스크래치 프로그램과 블루투스 통신으로 실시간 연동하여 스크래치 교육을 수행할 수 있도록 하였고, 스마트폰용 앱을 제공하여 환경에 구애받지 않으며, 확장을 통하여 C, 파이썬과 같은 교육이 가능하도록 설계하였다. 학교현장의 교사들이 개발된 제품을 사용해보고 일선교사의 요구에 만족할 만한 성능 처리 결과를 제시하였다.

• 한국음향학회지
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• 제21권4호
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• pp.407-414
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• 2002

본 논문에서는 형태소를 인식 단위로 하는 한국어 연속음성 인식의 성능 개선을 위해 결합형태소를 자동으로 생성하는 방법을 제시한다. 학습코퍼스의 54%를 차지하고 오인식의 주요인이 되는 단음절 형태소를 감소시켜서 인식 성능을 높이는 것을 목적으로 한다. 품사의 접속 규칙을 이용한 기존의 지식기반의 형태소 결합방법은 접속 규칙의 생성이 어렵고, 학습 코퍼스에 나타난 출현 빈도를 반영하지 못하여 저빈도 결합형태소를 다수 생성하는 경향을 보였다. 본 논문에서 제시하는 방법은 학습데이터의 통계정보를 이용하여 결합형태소를 자동 생성한다. 결합할 형태소 쌍 선정을 위한 평가척도로는 형태소 쌍의 빈도, 상호정보, 유니그램 로그 유도값(unigram log likelihood)을 이용하였고 여기에 한국어의 특성 반영을 위해 단음절 형태소 제약과 형태소 결합길이를 제한하는 두개의 제약사항을 추가하였다. 학습에 사용된 텍스트 코퍼스는 방송뉴스와 신문으로 구성된 7백만 형태소이고, 최빈도 2만 형태소 다중 발음사전을 사용하였다. 세가지 평가척도 중 빈도를 이용한 것의 성능이 가장 좋았고 여기에 제약조건을 반영하여 성능을 더 개선할 수 있었다. 특히 최대 결합 길이를 3으로 할 때의 성능이 가장 우수하여 언어모델 혼잡도는 117.9에서 97.3으로 18%감소했으며, 형태소 에러율 (MER: Morpheme error rate)은 21.3%에서 17.6%로 감소하였다. 이때 단음절 형태소는 54%에서 30%로 24%가 감소하였다.

• 수산해양교육연구
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• 제26권6호
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• pp.1261-1277
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• 2014

In recently, attracting foreign students are very active in lots of universities of South Korea. According to trend, foreign students who are studying in Korea have increased steadily. The programs to support and help them for adaptation of the university and academic success are rising though, on account of language barrier, it seems not easy to adapt to those people who finished studying korean language training that roles incubator and entered their major. More over, to expect personal training for them by professors is also difficult because of short of educational or executive and bankroll support in reality. Therefore it became a social issue about managing foreign students of South Korea. This study aimed to analyse the difficulties of learning from chinese international student's view. For this, we analysed focus group interview which intended 16 chinese foreign students and the collected data through reflective journal record using Nvivo program. In the results of focus group interview, learning difficulties of chinese foreign students are itemized 4 sections of personal aspect, environmental aspect, educational contents' aspect and educational methodic aspect. It is subdivided 11 sections and identified of requirement for studying support corresponding each part of difficulties. This research finding will be able to expect to provide a suggestion to looking for options for learning support plan of chinese foreign students.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.237-245
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• 2021

이 연구의 목적은 합창 커뮤니케이션에서 지휘자들이 활용할 수 있는 효과적인 딕션 훈련 기법을 제시하기 위한 것이다. 합창에서 딕션은 가사에 사용된 언어가 가진 고유의 음운론적 특성에 따라 달라진다. 따라서 한국어로 합창할 때는 한국어 음운규칙에 따라 가사를 발음해야 한다. 말로 의미를 전달할 때는 발음의 정확성이 중요하지만 노래로 가사를 표현할 때에는 발성과 딕션이 모두 중요하다. 특히 합창은 여러 사람이 함께 노래하기 때문에 딕션이 정확하지 않으면 가사가 제대로 전달되지 않는다. 이 연구는 실제 한국어 합창곡에서 자주 나오는 가사의 딕션 사례들을 한국어 음운규칙에 따라 체계적으로 분석하였다. 연구 결과, 합창 딕션을 어렵게 하는 주된 요인은 한국어 고유의 음운변동 현상이었다. 특히 받침 소리를 발음할 때, 그리고 자음과 자음이 결합할 때 음운변동이 자주 나타났다. 지속적인 연구를 통해 한국어 음운론에 기초한 체계적인 합창 딕션을 제시함으로써 합창 커뮤니케이션의 발전에 기여하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1505-1511
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• 2021

자연어 처리 분야 내 다양한 작업들에서 높은 성능을 보인 사전 학습된 모델은 대량의 말뭉치를 이용하여 문장들의 언어학적 패턴을 스스로 학습함으로써 입력 문장 내 각 토큰들을 적절한 특징 벡터로 표현할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 이러한 사전 학습된 모델의 학습에 필요한 말뭉치를 구축하는 방법 중 웹 크롤러를 이용하여 수집한 경우 웹사이트에 존재하는 문장은 다양한 패턴을 갖고 있기 때문에 문장의 일부 또는 전체에 불필요한 단어가 포함되어 있을 수 있다. 본 논문에서는 웹으로부터 수집한 말뭉치에 대해 신경망 모델을 이용하여 불필요한 단어가 포함된 문장을 필터링하기 위한 데이터 셋 구축 방법에 대해 제안한다. 그 결과, 총 2,330개의 문장을 포함한 데이터 셋을 구축하였다. 또한 신경망 모델을 이용하여 구축한 데이터 셋을 학습시켜 성능을 평가하였으며, BERT 모델이 평가 데이터에 대해 93.75%의 정확도로 가장 높은 성능을 보였다.