본 논문에서는 한국어문서에서 음차표기된 외래어를 자동적으로 인식 및 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 음차표기된 외래어 인식 및 추출 문제를 음절태깅문제로 변환한다. 음절태깅문제는 주어진 단어 내의 음절들에 대하여 순수 한국어를 구성하는 음절인지 또는 음차표기된 외래어를 구성하는 음절인지를 태깅하는 작업으로 정의된다. 이를 위하여. 주어진 어절 내의 음절의 나열을 순수 한국어 음절을 표현하는 상태와 외래어 음절을 표현하는 상태의 이진 상태(binary state)로 모델링한 은닉 마르코프 모델을 이용한다. 제안된 방법은 기존 연구에 비하여 높은 재현율과 정확률로 음차표기된 외래어를 인식 및 추출하였다.
최근 자연어 처리 분야에서 단어의 모호성을 해소하기 위해서 다양한 기계 학습 방법이 적용되고 있다. 지도 학습에 사용되는 데이터는 정답을 부착하기 위해 많은 비용과 시간이 필요하므로 최근 연구들은 비지도 학습의 성능을 높이기 위한 노력을 지속적으로 시도하고 있다. 단어 모호성 해소(word sense disambiguation)를 위한 비지도 학습연구는 지식 기반(knowledge base)를 이용한 방법들이 주목받고 있다. 이 방법은 학습 데이터 없이 지식 기반의 정보을 이용하여 문장 내에서 모호성을 가지는 단어의 의미를 결정한다. 지식 기반을 이용한 방법에는 그래프 기반방식과 유사도 기반 방법이 대표적이다. 그래프 기반 방법은 모호성을 가지는 단어와 그 단어가 가지는 다양한 의미들의 집합 간의 모든 경로에 대한 의미 그래프를 구축한다는 장점이 있지만 불필요한 의미 경로가 추가되어 오류를 증가시킨다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 그래프 구축을 위해 불필요한 간선들을 배제하면서 반복적으로 그래프를 재구축하는 모델을 제안한다. 또한, 구축된 의미 그래프에서 더욱 정확한 의미를 예측하기 위해 하이브리드 유사도 예측 모델을 적용한다. 또한 제안된 모델은 다국어 어휘 의미망 사전인 BabelNet을 사용하기 때문에 특정 언어뿐만 아니라 다양한 언어에도 적용 가능하다.
정보 검색에서 성능 저하의 주요 요인은 사용자의 질의와 검색 문서 사이에서의 어휘 불일치 때문이다. 어휘 불일치 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 어휘 번역확률을 이용한 번역기반 언어모델에 질의개념연관도를 반영한 검색 모델을 제안한다. 어휘관계 정보를 획득하기 위하여 문장-다음문장 쌍을 이용하여 어휘 번역확률을 계산하였다. 제안모델의 유효성을 검증하기 위해 TREC AP 컬렉션에 대해 실험하였다. 실험결과에서 제안모델이 언어모델에 비해 아주 우수한 성능향상을 보였고, 번역기반 언어모델에 비해서도 높은 성능을 나타냈다.
본 연구의 목적은 문장제 이해 과정에서 교사와 학생 간의 상호 작용 양상에 따른 교사의 담론 구조를 분석하는 것이다. 이를 위해 학생들의 참여를 촉진하는 교수법을 다년간 실행해 온 경력교사의 한 학기 수업 중에서 문제 해결 과정을 대표할 수 있는 수업 4차시를 추출하였다. 4차시 수업에서 교사와 학생 간에 중요하게 생각하는 부분에 대한 일치 여부에 따라 교사 담론의 구조는 어떠한 특징이 있는지를 분석하였다. 분석 결과, 교사와 학생 간의 상호 작용 양상에 따라 문장제에서 중요하게 생각하는 부분을 협의하고 수학적인 의미를 만들어 가는 교사 담론의 구조는 학생들의 수업 참여를 촉진함으로써 문장제 이해에 도움을 주는 것으로 볼 수 있었다. 교사와 학생 간의 상호 작용 양상에 따라 학생들의 문제 이해를 위한 교사 담론의 구조를 바탕으로 향후 교사들이 문제 이해를 위해 학생들과 어떻게 소통해야 하는지에 대한 구체적인 방법론을 제공하였다고 볼 수 있다.
본 연구에서는 중학교 2학년 106명의 학생들을 대상으로 대수 문장제 해결에서 나타난 오류의 유형을 조사하고, 학생들의 오류 유형과 Polya의 문제 해결 단계의 관련성에 대하여 알아보았다. 연구 결과 대수 문장제 해결에서 학생들의 오류는 "잘못 해석된 언어"(39.7%), "왜곡된 정리나 정의"(38.2%), "기술적 오류"(11.8%), "검증되지 않은 답"(7.4%), "오용된 자료"(2.9%), "논리적으로 타당하지 않은 추론"(0%)의 6가지 오류로 분류하였다. 대수 문장제 해결에서 나타나는 학생들의 오류가 대수 문장제 해결과 어떤 관련성을 가지고 있는지 조사한 결과 학생들의 특정 오류 유형과 문제 해결 단계 사이에 긴밀한 관련성이 발견되었다. 오용된 자료의 오류를 범하는 학생들은 대부분 계획 실행 단계를 성공적으로 수행하지 못하였고, 잘못 해석된 언어, 왜곡된 정리나 정의의 오류를 범하는 학생들은 문제의 이해, 계획의 작성, 반성 단계를 성공적으로 수행하지 못하였다. 검증되지 않은 답의 오류를 범한 학생들은 계획의 작성과 반성의 단계를 성공적으로 수행하지 못하였으며, 기술적 오류를 범한 학생들은 특히 반성 단계를 성공적으로 수행하지 못하였다.
현재 HMM은 음성인식에서 가장 널리 쓰이는 방법이다. 대부분의 경우 HMM의 매개변수는 훈련데이터에 대해 최대유사도를 가지도록 훈련된다. 그러나 이러한 방법은 다른 단어들에 대한 변별력을 고려하지 않는 단점이 있다. 이 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해, 유사단어에 대한 정보와 두 단어 사이에 변별력을 가지는 함수를 사용하여, 인식된 단어와 유사단어만을 대상으로 재인식하는 과정을 통해 단어를 검증하는 방법을 제안하였다. 유사단어는 각 단어의 HMM에 다른 단어의 훈련음성으로 확률값을 계산하여 가장 유사한 단어를 얻었으며, 단어간에 변별력을 가지는 인식기는 각 상태에 하중값을 가지는 인식기를 사용하여 구현하였다. 단어간에 변별력을 가지는 하중값은 유전자 알고리듬을 사용하여 얻었다. 실험에서 유사단어와 변별력을 가지는 검증기의 사용으로 오인식률이 약 22% 감소하였다.
The pronunciation of English l and r was a consistent problem in learning English in Korea as well as Japan. This problem occurs from the fact that in Korea and Japan there is only one liquid sound. Substituting the Korean liquid for English l and r was a common error. The pronunciation of the dark l causes a further problem in pronouncing the English l sound. To see the relationship between the English l, r, and the Korean liquid sound, an electropalatographic (EPG) experiment was done. The findings were (1) there were no tongue contacts either on the alveolar ridge or on the palate during the articulation of the dark l. (2) The Korean liquid sound was different in the tongue contact points either from English l or r. The English clear l consistently touched the alveolar ridge in the forty tokens, but the Korean liquid sound in the intervocalic and word-final position touched mainly the alveopalatal area. The English r touched exclusively the velum area. The Korean intervocalic /l/ was similar to English flap in EPG and spectrographic data. There was evidence that the word-final Korean /l/ is a lateral.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권4호
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pp.213-220
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2018
With the exponential developments of social network, their fundamental role as a medium to spread information, ideas, and influence has gained importance. It can be expressed by the relationships and interactions within a group of individuals. Therefore, some models and researches from various domains have been in response to the influence maximization problem for the effects of "word of mouth" of new products. For example, in reality, more than two related social groups such as commercial companies and service providers exist within the same market issue. Under such a scenario, they called social adversaries competitively try to occupy their market influence against each other. To address the influence maximization (IM) problem between them, we propose a novel IM problem for social adversarial players (IM-SA) which are exploiting the social network attributes to infer the unknown adversary's network configuration. We sophisticatedly define mathematical closed form to demonstrate that the proposed scheme can have a near-optimal solution for a player.
본 논문은 수학과 교육과정에서 지속적으로 강조되어 온 문제해결과 관련하여 제7차 교육과정 분석에서 논의되었던 계열성 측면에서 초등과 중등 수학에서 다루어지는 이원일차연립방정식 형태의 문장제 해결 과정에서 학생들이 보이는 특성을 면밀하게 탐색하였다. 분석 결과 초등학교 학생들은 이원일차연립방정식 형태의 문장제 해결 경험 및 학습의 차이가 있음에도 불구하고 성취도와 선호하는 전략에 있어서 학년 간 차이가 크게 나타나지 않았다. 또한, 초등학교 학생들은 이원일차연립방정식 형태의 문장제 해결에서 전략들 사이의 연결, 예상과 확인 전략의 효율적인 사용, 자연스러운 대수식 표현의 특징을 보였다. 본 연구는 초등학교 학생들의 이원일차연립방정식 형태의 문장제 해결 사례를 바탕으로 초등과 중등의 연계성을 찾을 수 있는 문제해결 지도에 대한 시사점을 제공한다.
본 사례 연구의 목적은 중학교 1학년 학생 2명을 대상으로 실시한 수업에서 공변 추론 수준에 따른 연립방정식 문장제를 해결하고 일반화하는 과정에서 나타나는 유사성을 비교·분석하는 것이다. 그 결과, 값의 조정 수준으로 추론하는 학생 S는 연립방정식 문장제에 주어진 양들에 대해 정적인 이미지를 가졌고, 부드러운 연속 공변 수준으로 추론하는 학생 D는 문제 상황의 양들에 대해 동적인 이미지를 갖고 양들 사이의 불변인 관계를 식과 그래프로 나타내었다. 이와 같은 연구 결과는 연립방정식 문장제의 학습에서 공식이나 전략의 사용에 앞서 주어진 상황에서 다양한 양들 사이의 관계를 추론하는 활동이 문제해결력 신장에 도움을 줄 수 있으며, 학생들의 공변 추론을 강화하기 위한 대수 교수·학습 방안에 대한 논의가 앞으로도 계속 이루어져야 함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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