• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제7권2호
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• pp.179-187
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• 2019

As the globalization process progresses more rapidly and widely, there has been a ever-growing demand for multilingual learning. Compared with the study of Second Language Acquisition, studies on the Third Language and even Multilingual Acquisition have attracted a relatively poor attention. At the same time, considering current educational environments for ethnic colleges and universities, the effects of college English teaching for minority students can be said to have been 'generally poor.' In this situation, when we try to find ways to improve college English studies for minority students most of whom already can speak two languages or even more, it would not be the best idea to keep following the experiences of traditional Second Language Acquisition. It is necessary first to find out whether there are positive or negative effects in acquiring multiple languages, and then to conduct a profound research on L3 (third language and even multilingual) Acquisition in order to employ more efficient teaching methods for multilingual learners. After conducting a Japanese-teaching experiment on two groups of learners with mono-lingual and bilingual backgrounds, it has been found that there is a positive transfer between different languages. In this paper, following the recent research findings on Language teaching for multilingual learners, I try to show with further supports that when it comes to language education for learners with multilingual backgrounds, we should focus on the advantages they may earn in order to conduct more effective language acquisition.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.375-384
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• 2007

This paper describes a method for automatic acquisition of wide-coverage treebank-based deep linguistic resources for Japanese, as part of a project on treebank-based induction of multilingual resources in the framework of Lexical-Functional Grammar (LFG). We automatically annotate LFG f-structure functional equations (i.e. labelled dependencies) to the Kyoto Text Corpus version 4.0 (KTC4) (Kurohashi and Nagao 1997) and the output of of Kurohashi-Nagao Parser (KNP) (Kurohashi and Nagao 1998), a dependency parser for Japanese. The original KTC4 and KNP provide unlabelled dependencies. Our method also includes zero pronoun identification. The performance of the f-structure annotation algorithm with zero-pronoun identification for KTC4 is evaluated against a manually-corrected Gold Standard of 500 sentences randomly chosen from KTC4 and results in a pred-only dependency f-score of 94.72%. The parsing experiments on KNP output yield a pred-only dependency f-score of 82.08%.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2002년도 학술대회 발표논문집
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• pp.48-67
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• 2002

This paper is a report on part of the results of a research project entitled "Research and Model Development for a Multi-Lingual Lexical Database". It Is a six-year project in which we aim to construct a model of a multilingual lexical database of Korean, Chinese, Japanese, and English. Now we have finished the first two-year stage of the project In this paper, we present the goal of the project, the construction model of items in the lexical database, and the possible (semi-)automatic methods of acquisition of lexical information. As an appendix, we present some sample items of the database as an i1lustration.

• 한국비블리아학회지
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• 제22권4호
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• pp.45-70
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• 2011

한국사회가 점차 다문화사회로 변모되어 가는 과정에서 이주민 모국어가 포함된 다문화자료의 입수와 관련하여 개별도서관과 사서들은 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 어려움을 완화하기 위한 방안을 모색하고자 본 연구는 북미와 유럽, 호주 등 서구의 도서관계에서는 어떠한 해결책들을 모색해 왔는지를 살펴보았다. 이를 위해 23개의 국가도서관, 주립도서관, 공공도서관, 도서관협력체의 사례를 조사하였는데, 이들은 크게 공동구입 방식과 일괄대출 방식 등 협력기반의 다문화자료 입수방식을 채택하고 있었으며, 지역적으로는 국가적 범위, 주 범위, 도시 또는 도시 내 자치구 범위, 개별 도서관 범위 등으로 구분되었다. 이어서 조사대상 협력체들의 특성을 분석한 다음, 서구의 협력기반 다문화자료 입수방식을 국내 도서관 환경에 적용가능한 방안들에 대해 제언하였다.

• 경영정보학연구
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• 제25권2호
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• pp.57-76
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• 2023

본 연구는 목적은 디지털 플랫폼인 YouTube에서 최근 채널을 만든 크리에이터와 유튜버의 성공 여부를 분류 분석을 통해 알아보고자 함이다. 이를 위하여 과학기술 카테고리의 유튜버 채널 실제 정보들을 바탕으로 평균 동영상 업로드 횟수, 평균 영상 길이, 선택 가능한 다국어 자막 개수, 운영 중인 다른 소셜 네트워크 채널의 정보를 식별하였다. 식별한 정보와 머신러닝 기법을 활용하여 초기 유튜버들의 성공 여부인 수익창출 여부를 분류 분석하였으며, 분석결과, 인공 신경망 알고리즘이 초기 유튜버의 성공 또는 실패를 예측하는 데 가장 정확한 결과를 제공하고 있음을 발견했다. 또한, 제시된 다섯 가지 요인은 분석결과 향상에 기여하는 것으로 나타났다. 본 연구는 유튜브를 시작하고자 하는 신규 개인 창업가, 현재 유튜브를 운영하고 있는 인플루언서, 이러한 디지털 플랫폼을 활용하고자 하는 기업들에게 디지털 플랫폼의 다양한 접근 방식과 활용 방향에 대해 제언한다.