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태블릿 PC 기반 한국형 하이테크 AAC 소프트웨어의 사용성 평가 (A Usability Testing on the Tablet PC-based Korean High-tech AAC Software)

  • 이희연;홍기형
    • 한국HCI학회논문지
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    • 제7권2호
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    • pp.35-42
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    • 2012
  • 본 연구의 목적은 의사소통장애인을 위한 태블릿 PC기반 한국형 하이테크 보완대체의사소통(AAC) 소프트웨어의 사용성을 평가하는 것이다. 우리나라의 언어 및 문화적 상황과 의사소통장애인의 요구에 적합한 AAC 기기를 개발하기 위해서, 본 연구에서는 과제분석을 통해 선정된 시나리오 평가를 통해 한국형 하이테크 AAC 소프트웨어의 기능들(중도 지적장애인을 위한 의사소통판, 존대, 시제, 부정, 주부와 술부 연동, 자동문장생성)의 필요성과 용이성을 평가하였고, 반구조화된 질문들과 개방형 질문들을 통하여 전반적인 기능 및 사용자 인터페이스(UI)에 대한 잠재적인 사용자의 선호도, 만족도를 평가하고 추가 요구사항을 조사하였다. 본 사용성 평가에는 특수교사 9명, 언어치료사 6명, 의사소통장애를 가진 아동의 학부모 6명으로 구성된 총 21명의 잠재적인 AAC사용자가 참여하였다. 태블릿 PC기반의 한국형 하이테크 AAC의 사용성 평가 결과, 대부분으 응답들이 5점 척도에서 4이상의 긍정적인 반응을 나타냈으나, 시제와 부정 기능의 필요성과 실행 용이성은 상대적으로 낮게 나타났는데 이는 시제/부정 기능과 존대 기능간의 비일관적인 작동방식과 관련된 것으로 보인다. 각 기능들의 UI 측면에서는 시각적인 피드백 강화, 기능키들의 작동방식의 일관화, 자연스러운 어휘 연동, 상징 내 텍스트의 띄어쓰기 등과 같은 요구가 나타났다. 본 연구의 사용성 평가 결과 및 잠재적 사용자의 피드백은 기존 AAC의 기능 및 UI의 개선과 보완을 위한 지침이 될 것이다.

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문학콘텐츠의 기호학적 시적의미 연구 -문삼석의 동시(童詩)를 중심으로- (A Study on the Semiotics and Poetic Meaning of Literature Content - at the Center of Moon Sam­seok's Children's Poetry -)

  • 성현주
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권6호
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    • pp.72-79
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    • 2019
  • 본 연구는 문삼석의 동시(童詩)에 등장하는 매개항이 탈구축한 공간의 시적의미를 연구하여 동시 (童詩) 교육 및 지도방법론에 도움을 주고자 한다. 연구방법은 기호학적 공간이미지 읽기를 전제로 한다. 즉 <상 중 하> <좌 중 우>로 구축된 대극(對極)공간이 매개항인 '바람'의 개입에 의해 일탈(逸脫), 융합으로 탈구축화 되는 시적공간의 시적의미를 도출하고자 한다. 연구텍스트는 문삼석의 연작시 중에서 "바람과 다람쥐", "바람과 난로", "바람과 빈 병", "바람과 염전", "바람과 바위" 5편이다. 연구결과 첫째, 바람은 물질의 유/무로 차별된 공간을 '상생의 공간'으로 탈구축화 하였다. 이러한 시적공간은 구별은 하되 차별하지 않는 전체성 속에서 상생하는 이상적인 삶의 공간으로 시적의미를 상징화한다. 둘째, 바람은 소외 고통 고독의 간극을 없애버렸다. 즉, 바람이 탈구축한 시적공간은 존재의 본질에 대한 동질성을 전제로 한 '소통의 공간'으로 시적의미를 도출시켰다. 결론적으로 문삼석의 시적 언술(Poetic discourse)은 매개항을 등장시켜 시적공간의 이산성을 일탈과 융합으로 탈구축화함으로써 '소통'과 '상생'의 공간으로 시적의미를 표출하고자 하였음을 알 수 있다.

Use of Digital Educational Resources in the Training of Future Specialists in the EU Countries

  • Plakhotnik, Olga;Zlatnikov, Valentyn;Matviienko, Olena;Bezliudnyi, Oleksandr;Havrylenko, Anna;Yashchuk, Olena;Andrusyk, Pavlo
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제22권10호
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    • pp.17-24
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    • 2022
  • The article proves that the main goal of informatization of higher education institutions in the EU countries is to improve the quality of education of future specialists by introducing digital educational resources into the education process. The main tasks of informatization of education are defined. Digital educational resources are interpreted as a set of data in digital form that is applicable for use in the learning process; it is an information source containing graphic, text, digital, speech, music, video, photo and other information aimed at implementing the goals and objectives of modern education; educational resources on the Internet, electronic textbooks, educational programs, electronic libraries, etc. The creation of digital educational resources is defined as one of the main directions of informatization of all forms and levels of Education. Types of digital educational resources by educational functions are considered. The factors that determine the effectiveness of using digital educational resources in the educational process are identified. The use of digital educational resources in the training of future specialists in the EU countries is considered in detail. European countries note that digital educational resources in professional use allow you to implement a fundamentally new approach to teaching and education, which is based on broad communication, free exchange of opinions, ideas, information of participants in a joint project, on a completely natural desire to learn new things, expand their horizons; is based on real research methods (scientific or creative laboratories), allowing you to learn the laws of nature, the basics of techniques, technology, social phenomena in their dynamics, in the process of solving vital problems, features of various types of creativity in the process of joint activities of a group of participants; promotes the acquisition by teachers of various related skills that can be very useful in their professional activities, including the skills of using computer equipment and various digital technologies.

이중 언어 기반 패러프레이즈 추출을 위한 피봇 차별화 방법 (Pivot Discrimination Approach for Paraphrase Extraction from Bilingual Corpus)

  • 박에스더;이형규;김민정;임해창
    • 인지과학
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    • 제22권1호
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    • pp.57-78
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    • 2011
  • 패러프레이즈는 같은 의미를 다른 단어를 사용하여 표현한 것을 말한다. 패러프레이즈는 일상적인 언어생활에서도 흔히 관측되며 자연어처리 분야에서 다양하게 활용할 수 있다. 특히 최근에는 통계적 기계 번역 분야에서 데이터 부족 문제를 보완하여 번역 성능을 향상시키기 위해 패러프레이즈를 활용한 연구가 많다. 이중 언어 병렬 말뭉치를 이용하는 패러프레이즈 추출 과정에서는 일반적으로 다른 언어를 피봇으로 사용하기 때문에 단어 정렬 및 구 정렬 과정을 두 번 거친다. 따라서 단어 정렬의 오류가 패러프레이즈로 전파될 수 있다. 특히 한국어와 영어와 같이 언어의 구조적인 차이가 큰 경우에는 단어 정렬 오류가 더 심각하기 때문에 피봇 프레이즈부터 잘못 추출되는 경우가 많아진다. 이러한 문제를 보완하기 위해 본 논문에서는 패러프레이즈 추출 과정에서 피봇 프레이즈를 차별화하는 방안으로서 어휘, 품사 정보를 이용해 올바른 피봇 프레이즈에 더 높은 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 피봇 가중치 부여 방법을 기존의 패러프레이즈 추출 방법에 추가했을 때 패러프레이즈 추출 정확률과 재현율이 모두 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 제안하는 방법을 통해 추출한 패러프레이즈를 한영 기계 번역 시스템에서 활용하였을 때 번역률이 향상됨을 확인할 수 있었다.

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특허 데이터 기반 생성형 AI 기술 동향 분석 (Analysis of Generative AI Technology Trends Based on Patent Data)

  • 유성무;송태원;이민정;최윤주;설순욱
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.1-9
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    • 2024
  • 본 논문은 특허 출원 문서를 기초로 하여 생성형 AI 기술의 동향을 분석한다. 이를 위해 2003년부터 2023년까지 한국, 미국, 유럽에서 출원된 생성형 AI 관련 특허 5,433건을 선별하고, 국가별, 기술 분야별, 연도별, 출원인별 데이터를 분석하고 시각적으로 제시함으로써 시사점을 찾고 기술 흐름을 확인하고자 한다. 분석 결과, 이미지 분야의 특허가 36.9%로 가장 많고 지속적으로 출원 건수가 상승하고 있지만, 문장/문서나 음악/음성 분야는 2019년 이후로 출원이 감소하거나 유지되고 있다. 가장 많은 특허를 출원한 기업은 한국 기업이지만 상위 5개 출원인 중 4개가 미국 기업이며 모든 기업이 미국에 가장 많은 특허를 출원하고 있어 생성형 AI는 미국 시장을 중심으로 성장하고 경쟁하고 있음을 확인하였다. 논문의 분석 결과는 향후 생성형 AI 연구 개발과 지식 재산 확보 전략을 수립하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

A Study on the Classification of Unstructured Data through Morpheme Analysis

  • Kim, SungJin;Choi, NakJin;Lee, JunDong
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권4호
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    • pp.105-112
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    • 2021
  • 빅데이터 시대에 접어들며 데이터에 대한 관심이 폭발적으로 늘어나고 있다. 특히, 인터넷 및 소셜미디어의 발전은 새로운 데이터들의 생성으로 연결되어 빅데이터와 인공지능 시대의 실현과 융합 기술의 새로운 장을 열 수 있게 되었으며, 과거에는 프로그램으로 다루지 못하던 데이터에 대한 분석 요구가 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 시대에서 많이 요구되는 비정형 데이터에 대한 분류를 위하여 분석 모델을 설계하고 이를 검증하였다. 데이터는 디비피아의 논문 요약과 주제어, 그리고 부주제 어를 크롤링하였으며, 코엔엘피의 데이터 사전을 이용해 데이터베이스를 생성하고, 형태소 분석을 통하여 단어의 토큰화 과정을 수행하였다. 또한, 카이스트의 9 품사 분류 체계를 이용해 명사를 추출하고, TF-IDF 값을 생성하였으며, 학습 데이터와 Y 값을 결합하여 분석 데이터 셋을 생성하였다. 이와 같이 생성된 분석 데이터 셋에 랜덤 포레스트와 서포트 벡터 머신 그리고 의사결정트리, 이렇게 세 가지 분석 알고리즘을 적용하여 분류의 적정성을 측정하였다. 본 논문에서 제안한 분류 모델 기법은 논문 분류 외에도 민원 분류 분석 및 텍스트 관련 분석 등 다양한 분야에 유용하게 사용될 수 있다.

사전과 말뭉치를 이용한 한국어 단어 중의성 해소 (Korean Word Sense Disambiguation using Dictionary and Corpus)

  • 정한조;박병화
    • 지능정보연구
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    • 제21권1호
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    • pp.1-13
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    • 2015
  • 빅데이터 및 오피니언 마이닝 분야가 대두됨에 따라 정보 검색/추출, 특히 비정형 데이터에서의 정보 검색/추출 기술의 중요성이 나날이 부각되어지고 있다. 또한 정보 검색 분야에서는 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공할 수 있는 검색엔진의 성능향상을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 정보 검색/추출 분야에서 자연어처리 기술은 비정형 데이터 분석/처리 분야에서 중요한 기술이고, 자연어처리에 있어서 하나의 단어가 여러개의 모호한 의미를 가질 수 있는 단어 중의성 문제는 자연어처리의 성능을 향상시키기 위해 우선적으로 해결해야하는 문제점들의 하나이다. 본 연구는 단어 중의성 해소 방법에 사용될 수 있는 말뭉치를 많은 시간과 노력이 요구되는 수동적인 방법이 아닌, 사전들의 예제를 활용하여 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 즉, 기존의 수동적인 방법으로 의미 태깅된 세종말뭉치에 표준국어대사전의 예제를 자동적으로 태깅하여 결합한 말뭉치를 사용한 단어 중의성 해소 방법을 소개한다. 표준국어대사전에서 단어 중의성 해소의 주요 대상인 전체 명사 (265,655개) 중에 중의성 해소의 대상이 되는 중의어 (29,868개)의 각 센스 (93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 결합 말뭉치에 추가하였다. 품사 및 센스가 같이 태깅된 세종말뭉치의 약 79만개의 문장과 표준국어대사전의 약 5.7만개의 문장을 각각 또는 병합하여 교차검증을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 결합 말뭉치를 사용하였을 때 정확도와 재현율에 있어서 향상된 결과가 발견되었다. 본 연구의 결과는 인터넷 검색엔진 등의 검색결과의 성능향상과 오피니언 마이닝, 텍스트 마이닝과 관련한 자연어 분석/처리에 있어서 문장의 내용을 보다 명확히 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되어진다.

AI면접 대상자에 대한 다면적 평가방법론 -얼굴인식, 음성분석, 자연어처리 영역의 융합 (Multifaceted Evaluation Methodology for AI Interview Candidates - Integration of Facial Recognition, Voice Analysis, and Natural Language Processing)

  • 지현욱;이상진;문성민;이재열;이동은;임규상
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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    • pp.55-58
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    • 2024
  • 최근 각 기업의 AI 면접시스템 도입이 증가하고 있으며, AI 면접에 대한 실효성 논란 또한 많은 상황이다. 본 논문에서는 AI 면접 과정에서 지원자를 평가하는 방식을 시각, 음성, 자연어처리 3영역에서 구현함으로써, 면접 지원자를 다방면으로 분석 방법론의 적절성에 대해 평가하고자 한다. 첫째, 시각적 측면에서, 면접 지원자의 감정을 인식하기 위해, 합성곱 신경망(CNN) 기법을 활용해, 지원자 얼굴에서 6가지 감정을 인식했으며, 지원자가 카메라를 응시하고 있는지를 시계열로 도출하였다. 이를 통해 지원자가 면접에 임하는 태도와 특히 얼굴에서 드러나는 감정을 분석하는 데 주력했다. 둘째, 시각적 효과만으로 면접자의 태도를 파악하는 데 한계가 있기 때문에, 지원자 음성을 주파수로 환산해 특성을 추출하고, Bidirectional LSTM을 활용해 훈련해 지원자 음성에 따른 6가지 감정을 추출했다. 셋째, 지원자의 발언 내용과 관련해 맥락적 의미를 파악해 지원자의 상태를 파악하기 위해, 음성을 STT(Speech-to-Text) 기법을 이용하여 텍스트로 변환하고, 사용 단어의 빈도를 분석하여 지원자의 언어 습관을 파악했다. 이와 함께, 지원자의 발언 내용에 대한 감정 분석을 위해 KoBERT 모델을 적용했으며, 지원자의 성격, 태도, 직무에 대한 이해도를 파악하기 위해 객관적인 평가지표를 제작하여 적용했다. 논문의 분석 결과 AI 면접의 다면적 평가시스템의 적절성과 관련해, 시각화 부분에서는 상당 부분 정확도가 객관적으로 입증되었다고 판단된다. 음성에서 감정분석 분야는 면접자가 제한된 시간에 모든 유형의 감정을 드러내지 않고, 또 유사한 톤의 말이 진행되다 보니 특정 감정을 나타내는 주파수가 다소 집중되는 현상이 나타났다. 마지막으로 자연어처리 영역은 면접자의 발언에서 나오는 말투, 특정 단어의 빈도수를 넘어, 전체적인 맥락과 느낌을 이해할 수 있는 자연어처리 분석모델의 필요성이 더욱 커졌음을 판단했다.

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서울지하철의 지능형 광고 비즈니스모델 설계 (Designing an Intelligent Advertising Business Model in Seoul's Metro Network)

  • ;임규건
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.1-31
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    • 2017
  • 현대 기업들은 효율성과 생산성을 향상시킬 뿐 아니라 시장 진출을 위해 새로운 기술들을 채택하고 있다. 광고 업계도 전통적인 채널 (라디오, TV 및 인쇄 매체)에서 인터넷, 소셜 미디어, 모바일 기반광고와 같은 새로운 매체로 지속적인 파괴적 혁신을 경험하고 있다. 본 연구는 서울 지하철에 지능형 광고 비즈니스 모델을 제안한 사례이다. 서울은 세계에서 가장 분주 한 지하철 중 하나로서 메트로 네트워크를 통해 마케팅 담당자가 다양한 고객과 잠재 고객 모두와 교류하고 상호 작용할 수 있는 플랫폼이 될 수 있다. 현재의 광고 매체의 대부분은 공간, 조명 등 국부적 한계를 가지고 있으나 본 사례의 지능형 디지털 광고 플랫폼은 데이터로 구동되는 광고를 통해 위치기반 모바일 전자상거래를 제공할 수 있다. 등록된 지하철 카드를 통해 고객 데이터를 분석하고 특정 고객 그룹을 타겟팅하고, 대상 소비자 그룹을 기반으로 광고 사용자를 정의하고, 동영상, 애니메이션, 쿠폰, 문자 등 다양한 광고 형식을 제공 할 수 있다. 위치 정보를 통해 다음역을 탐지하여 지하철 안의 스크린이 다음 정차 할 역의 광고에 우선 순위를 부여하고, 사용자 모바일에서 알림을 수신하도록 선택한 고객은 광고주의 사업장 근처에 접근 할 때 알림을 받게 된다. 또한, 내비게이션 서비스를 통해 지하 쇼핑몰의 고객이 상점, 제품, 시설, 이벤트 등을 검색하고 광고나 추천서비스를 받을 수 있게 한다. 이러한 광고는 고객이 광고를 클릭하면 제품 설명 페이지로 연결되어 전자 상거래로 이어지도록 한다. 이 모델을 통해 개선된 고객 경험뿐만 아니라 지하상가의 중소기업 지원, 새로운 직업 기회, 비즈니스 모델 운영자에 대한 추가 매출 및 광고 유연성 등 새로운 가치 창출이 가능할 것으로 기대된다.