• 한국화재소방학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.135-140
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• 2016

구급 신고 전화를 받는 상황요원의 신속하고 정확한 신고자 상태 파악과 적확한 조치 판단을 돕고, 정확한 다중출동을 위한 한국형 응급상황관제 시스템의 음성인식 시스템의 자동적인 처리를 지원하기 위하여 실제 구급 신고 전화의 음성 자료 분석을 통해 한국어의 응급 증상 표현 목록을 작성하고 실제 신고전화에 나타난 증상 언어표현의 특징을 파악하였다. 이러한 언어 목록과 특성들은 일선 현장의 상황요원의 교육에도 유용할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.257-262
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• 2016

본 논문은 비구조적인 자연어 문장으로부터 두 개체 사이의 관계를 표현하는 구조적인 트리플을 밝히는 관계추출에 관한 연구를 기술한다. 사람이 직접 언어적 분석을 통해 트리플이 표현되는 형식을 입력하여 관계를 추출하는 규칙 기반 접근법에 비해 기계가 데이터로부터 표현 형식을 학습하는 기계학습 기반 접근법은 더 다양한 표현 형식을 확보할 수 있다. 기계학습을 이용하려면 모델을 훈련하기 위한 학습 데이터가 필요한데 학습 데이터가 수집되는 방식에 따라 지도 학습, 원격지도 학습 등으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 사람이 학습 데이터를 만들어야하므로 사람의 노력이 많이 필요한 단점이 있지만 양질의 데이터를 사용하는 만큼 고성능의 관계추출 모델을 만들기 용이하다. 원격지도 학습은 사람의 노력을 필요로 하지 않고 학습 데이터를 만들 수 있지만 데이터의 질이 떨어지는 만큼 높은 관계추출 모델의 성능을 기대하기 어렵다. 본 연구는 기계학습을 통해 관계추출 모델을 훈련하는데 있어 지도 학습과 원격지도 학습이 가지는 단점을 서로 보완하여 타협점을 제시하는 학습 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.202-205
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• 2015

개체명 인식은 문서에서 개체명을 추출하고 추출된 개체명의 범주를 결정하는 작업이다. 기존의 지도 학습 기법을 이용한 개체명 인식을 위해서는 개체명 범주가 수동으로 부착된 대용량의 학습 말뭉치가 필요하며, 대용량의 말뭉치 구축은 인력과 시간이 많이 들어가는 일이다. 본 논문에서는 학습 말뭉치 구축비용을 최소화하고 초기 학습 말뭉치의 노이즈를 제거하여 말뭉치의 품질을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법은 반자동 개체명 사전 구축 방법으로 구축한 개체명 사전과 원거리 감독법을 사용하여 초기 개체명 범주 부착 말뭉치를 구축한다. 그리고 휴리스틱을 이용하여 초기 말뭉치의 노이즈를 제거하여 학습 말뭉치의 품질을 향상시키고 개체명 인식의 성능을 향상시킨다. 실험 결과 휴리스틱 적용을 통해 개체명 인식의 F1-점수를 67.36%에서 73.17%로 향상시켰다.

• 한국어교육
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• 제28권1호
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• pp.173-196
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• 2017

Writing is a subjective and performative activity. Writing ability has multi-facets and compoundness. To understand the examinees's writing ability accurately and provide effective writing scores, raters first ought to have the competency regarding assessment. Therefore, this study is significant as a fundamental research about rater's characteristics on the TOPIK writing assessment. 150 scripts of the 47th TOPIK examinees were selected randomly, and were further rated independently by 20 raters. The many-facet Rasch model was used to generate individualized feedback reports on each rater's relative severity and consistency with respect to particular categories of the rating scale. This study was analyzed using the FACETS ver 3.71.4 program. Overfit and misfit raters showed many difficulties for noticing the difference between assessment factors and interpreting the criteria. Writing raters appear to have much confusion when interpreting the assessment criteria, and especially, overfit and misfit teachers interpret the criteria arbitrarily. The main reason of overfit and misfit is the confusion about assessment factors and criteria in finding basis for scoring. Therefore, there needs to be more training and research is needed for raters based on this type of writing assessment characteristics. This study is recognized significantly in that it collectively examined writing assessment characteristics of writing raters, and visually confirmed the assessment error aspects of writing assessment.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권1호
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• pp.176-183
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• 2019

Rhyme of Truce is an educational program that helps you develop the ability to cope with cyber violence rightly. we aim to produce educational contents that will last a long time in the memory of specially children. By combining the room escape game and Leap motion / VR, the program reflects the user's motion and action in real time. The Keyboard Worrier comes into contact with the user and causes violence, and the user who is attacked by the monster see several negative messages written in red and hears abuses sound. Users enter the virtual space decorated as the cyber world. They can experience cyber-violence indirectly but vividly, and if language violence, which has been overlooked and recognized only as "letters", is executed offline, it will directly wonder if cyber-violence should also be regarded as a means of violence. Users have the opportunity to cope with violence autonomously. When a user is attacked by an in-game monster, there are two ways to choose from. First, fighting against with a keyboard (which is a symbol of language violence) just like a monster. Second, report the abuser to cyber bureau police. Both methods make them to escape the room, but when they get out of the room and return to the home and read the message through the monitor, users can recognize which action was right for.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.415-418
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• 2016

IT융합 교육의 핵심은 SW 교육을 통해서 이루어지고 SW 교육의 목적은 CT(Computational Thinking)을 향상하는데 초점이 맞추어 지고 있다. 본 논문은 Unity3D 프로그램을 활용한 소프트웨어 교육이 학습자의 컴퓨팅 사고력과 학습 흥미에 미치는 영향을 조사하기 위하여 실험집단과 통제집단을 구성하고 학습자들의 동질성 여부를 확인한 후 실험집단에 Unity3D를 활용한 소프트웨어 교육을 실시하여 학습자의 컴퓨팅 사고력과 학습 흥미에 어떠한 영향을 미치는지 측정하였다. Unity3D를 활용한 프로그래밍 교육이 EPL(Educational Programming Language)을 활용한 블록 코딩 소프트웨어 교육과 일반 텍스트 언어인 C언어, Phython, Java와 같은 프로그래밍 언어의 중간 단계로서의 적합성을 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권2호
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• pp.229-237
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• 2021

Our modern 'information-hungry' age demands delivery of information at unprecedented fast rates. Timely delivery of noteworthy information about recent events can help people from different segments of life in number of ways. As world has become global village, the flow of news in terms of volume and speed demands involvement of machines to help humans to handle the enormous data. News are presented to public in forms of video, audio, image and text. News text available on internet is a source of knowledge for billions of internet users. Urdu language is spoken and understood by millions of people from Indian subcontinent. Availability of online Urdu news enable this branch of humanity to improve their understandings of the world and make their decisions. This paper uses available online Urdu news data to train machines to automatically categorize provided news. Various machine learning algorithms were used on news headline for training purpose and the results demonstrate that Bernoulli Naïve Bayes (Bernoulli NB) and Multinomial Naïve Bayes (Multinomial NB) algorithm outperformed other algorithms in terms of all performance parameters. The maximum level of accuracy achieved for the dataset was 94.278% by multinomial NB classifier followed by Bernoulli NB classifier with accuracy of 94.274% when Urdu stop words were removed from dataset. The results suggest that short text of headlines of news can be used as an input for text categorization process.

• 융합경영연구
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• 제9권2호
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• pp.21-31
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• 2021

Purpose: This study aims to provide marketing implications for training and face-to-face service employee communication by analyzing how communication by Korean crews at foreign airlines affects passengers' perception and how this perception relates to airline service quality and customer satisfaction. Research design, data: The collection of questionnaires for the demonstration in this study has collected 300 questionnaires for about a month for Korean passengers who are aware of the presence of Korean crew on board aircraft. Results: The study analyzed the relationship between the communication ability, customer satisfaction, and reuse intention of foreign airlines. An empirical analysis of the relationship between quality of airline service, customer satisfaction, and intention of re-use can suggest the following implications based on the language and non-verbal communication capabilities of the Korean crew working for foreign airlines. Conclusions: We studied the impact of communication between Korean crews working for foreign airlines on the quality of airline service, customer satisfaction and reuse intention. The Korean crew should also work for overseas airlines and consider communication as important and expand their overall foreign language education and communication skills to have a positive impact on not only Korean passengers but also their own citizens.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권2호
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• pp.55-62
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• 2022

A smart tourism chatbot is needed as a user interface to efficiently provide smart tourism services such as recommended travel products, tourist information, my travel itinerary, and tour guide service to tourists. We have been developed a smart tourism app and a smart tourism information system that provide smart tourism services to tourists. We also developed a smart tourism chatbot service consisting of khaiii morpheme analyzer, rule-based intention classification, and tourism information knowledge base using Neo4j graph database. In this paper, we develop the Korean and English smart tourism Name Entity (NE) datasets required for the development of the NER model using the pre-trained language models (PLMs) for the smart tourism chatbot system. We create the tourism information NER datasets by collecting source data through smart tourism app, visitJeju web of Jeju Tourism Organization (JTO), and web search, and preprocessing it using Korean and English tourism information Name Entity dictionaries. We perform training on the KoBERT-CRF NER model using the developed Korean and English tourism information NER datasets. The weight-averaged precision, recall, and f1 scores are 0.94, 0.92 and 0.94 on Korean and English tourism information NER datasets.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.39-46
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• 2022

본 논문에서는 UD Korean Kaist v2.3 코퍼스를 이용하여 범용 품사 태깅, 표제어추출 그리고 의존 구문분석을 동시에 예측할 수 있는 보편적 다중 작업 모델을 제안하였다. 제안 모델은 사전학습 언어모델인 다국어 BERT (Multilingual BERT)와 한국어 BERT (KR-BERT와 KoBERT)을 대상으로 추가학습 (fine-tuning)을 수행하여 BERT 모델의 자가-집중 (self-attention) 기법과 그래프 기반 Biaffine attention 기법을 적용하여 제안 모델의 성능을 비교 분석하였다.