본 연구는 초급 한국어 학습자들의 어휘 학습에 대한 인식과 애플리케이션 클래스카드를 활용한 어휘 학습을 일반적으로 쓰면서 외우는 어휘 학습 방법과 비교하여 효과를 살펴보는 것에 목적이 있다. 이를 위해 D대학교 한국어교육원 1, 2급 초급 한국어 학습자 24명을 대상으로 통제 집단 12명, 실험 집단 12명으로 나눈 후 어휘 평가지를 통하여 두 집단의 학습 전, 후 성취도를 살펴보았다. 실험 결과에 따르면 애플리케이션 클래스카드를 활용하여 어휘 학습을 한 학습자들의 어휘 점수가 크게 향상되었고 통계적으로 유의미한 결과를 보여 클래스카드를 활용한 어휘 학습의 효과성을 입증하였다. 또한 설문 조사를 통해 학습자들이 애플리케이션 클래스카드를 활용한 어휘 학습에 대한 거부감을 느끼지 않으며 쉽게 어휘를 공부할 수 있는 어휘 학습 방안 중 하나로 생각하고 있어 애플리케이션을 활용한 어휘 학습이 학습자들의 학습 성취도와 정의적인 측면에도 긍정적인 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 애플리케이션을 활용한 어휘 학습의 효과를 입증함으로써 학습자들의 흥미도와 어휘력을 높일 수 있는 어휘 학습 방안을 제안했다는 것에 의의가 있다.
집단에 의해 자유롭게 생성되는 데이터 중 댓글을 활용하여 수익을 내려는 포털사이트들이 증가하고 있는 추세이며, 물건이나 콘텐츠에 대한 사용 후기를 바탕으로 평가하는데 있어서 품질이 높을 때와 낮을 때, 사용 후기의 유효성과 신뢰성 판단이 달라진다. 그만큼 댓글은 중요하게 다뤄지고 있다. 본 연구에서는 동영상콘텐츠로부터 추출된 댓글을 활용하여 긍정적인 감성어휘와 부정적인 감성어휘 그리고 강조 감성어휘를 도출하여 평가가 높은 동영상 콘텐츠를 추천하는 모델을 설계하고자 한다.
상품평은 구매 예정자의 의사 결정에 큰 도움을 준다. 그러나 하나의 상품에 관한 상품평의 수가 많고 의견도 다양하여 모든 상품평을 읽고 상품에 대한 직관적인 판단을 내리기가 어렵다. 본 논문에서는 하나의 상품에 대한 모든 상품평을 분석하고 각각의 속성별로 극성(긍정, 부정) 정보를 추출하여 구매 예정자에게 제공함으로써 해당 상품이 어떠한 평가를 받고 있는지 빠른 판단이 가능하게 한다. 한국어의 언어적 특징을 반영하여 속성별 어휘 자질을 추출하고 이를 바탕으로 상품의 속성별 극성을 판단한다. 또한, 기구축한 속성별 어휘 사전의 자료부족 문제로 말미암아 상품평을 분석할 수 없을 때는 전체 어휘의 극성정보를 이용하여 상품의 전체 극성을 판단한다.
본 논문에서는 한국어의 통사적 부정문(예를 들면, 침대는/시계는 가구에 속한다/속하지 않는다)과 어휘적 부정문(예를 들면, 호랑이는/나비는 꼬리가 있다/없다)을 이용하여 부정어 처리의 인지신경기제를 확인하고 부정문 처리의 언어 보편적/특수적 기제를 밝히기 위한 진리치 판단과제 및 ERP(Event-related potentials) 실험연구를 진행하였다. 총 23명의 피험자가 전체 실험에 참여하였고 이들 중 15명의 뇌파 반응 데이터를 ERP 분석을 위하여 사용하였다. 실험 결과, 진리치 판단과제에 있어서는 영어를 이용한 선행연구들과 동일하게 긍정-참 >긍정-거짓>부정-거짓>부정-참의 순서를 확인할 수 있었다(높은 정확도, 짧은 반응 시간 순서). 그러나 ERP 결과에서는 선행 연구와는 다른 몇 가지 점을 발견하였다. 우선 어휘적 부정문의 경우 이른 시간 구간(250-350ms)에서의 N400효과를 확인할 수 있었지만 긍정문과 부정문을 아우르는 진리치 요인의 주 효과는 나타나지 않았다. 그러나 통사적 부정문의 경우 부정-참에 비하여 부정 거짓문장에서 P600 효과를 발견하였다. 이러한 결과는 표층적으로 나타나는 부정의 형태 및 위치와 같은 언어 특수적 요인에 대한 처리 전략은 각 언어별, 부정 종류별로 달라질 수 있지만 부정 처리의 결과로 얻어지는 문장의 최종 표상 및 이에 대한 진리치 판단의 기제는 언어 및 부정어 종류의 영향을 받지 않는 보편적인 특성을 지닌다는 것을 보여준다.
본 연구에서는 걸음마기 영아의 기질과 어머니 양육행동이 영아의 어휘력 발달에 미치는 영향력을 살펴보고자 하였다. 연구대상은 전라북도 I시에 위치한 47개 어린이집의 18~24개월 영아 299명과 어머니이다. 연구결과 첫째, 영아의 기질과 어휘력의 관계를 기질의 구성차원별로 살펴보면, 접근-회피와 적응성, 기분은 이해 및 표현어휘와 부적 상관관계를 보였고, 반응강도는 이해어휘와 정적 상관관계를 보였다. 둘째, 어머니의 양육행동과 어휘력의 관계를 어머니 양육행동의 하위요인별로 살펴보면, 교수적 양육행동과 긍정한계선 설정 양육행동은 이해 및 표현어휘와 정적 상관관계를 보였다. 셋째, 영아의 어휘력 발달에 대한 영아의 기질과 어머니 양육행동을 영향력을 알아본 결과, 이해어휘에 대해서는 접근-회피의 설명력이 가장 높았고, 다음은 교수적 양육행동, 반응강도, 기분의 순으로 설명력이 나타났다. 표현어휘에 대해서는 교수적 양육행동의 설명력이 가장 높았고, 기분, 반응강도, 활동성 순으로 설명력이 나타났다. 영아 어휘력 발달에 있어서 이해어휘는 영아의 기질인 접근-회피가, 표현어휘는 어머니 양육행동인 교수적 양육행동의 영향력이 가장 큰 변임임이 밝혀져, 어머니는 영아의 이해어휘 발달을 위해 기질에 적합한 상호작용과 표현어휘 발달을 위해 사물과 사건의 특성에 대해 말로 표현해 주는 양육행동을 하여야겠다.
암묵인용문 인식은 학술문헌의 본문 텍스트 내에서 명시적 인용표지가 누락된 인용문장을 자동 인식하는 것으로 인용 기반 논문 검색 및 요약의 핵심 기술이다. 기존 암묵인용문 인식의 최신 연구들은 단어 ngram, 단서어구, 명시인용문과의 거리, 기존 연구자의 성, 기존 방법의 명칭 등 다양한 자질을 활용하여 50% 이상 인식 수준을 보고하고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 영어에 대해 수행되었으며 한국어의 경우 최근 긍정/부정 단서어구 패턴을 활용한 규칙 기반 시도에서 42% 성능 수준이 보고되어 있어 추가 성능 향상이 요구되는 상황이다. 이 연구에서는 한국어 어휘 자질을 사용하여 한국어 암묵인용문의 기계학습 기반 인식을 시도하였다. 이를 위해 어절, 형태소, 음절 단위에 기반한 다양한 크기의 어휘 ngram 자질들의 인식 성능을 비교 평가하고 한국어 암묵인용문 인식에 적합한 어휘 자질로 형태소 1gram 및 음절 2gram 단위를 결정하였다. 또한 이들 어휘 자질들을 전후 명시인용문들과의 인접성을 표현한 위치 자질들과 결합하여 한국어 암묵인용문 인식 성능을 50% 이상 수준으로 대폭 향상시켰다.
인터넷이 크게 발전하면서 현재는 인터넷으로 쉽게 쇼핑을 할 수 있다. 이 때 물건의 구입에 큰 영향력을 미치는 것이 바로 그 물건의 상품평이다. 하지만 실제로 수많은 상품평을 사용자가 일일이 확인하고 판단하는 데에는 많은 시간이 소모된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 상품평 문장을 일반, 긍정, 부정의 세 단계로 나누는 시스템을 제안한다. 감정을 판단하는데 중요한 역할을 하는 품사에 따라 우선순위를 달리하여 자질을 추출한다. 추출된 자질을 사용하여 Paul Graham을 사용하여 가중치를 계산하고 기계학습을 한다. 실험은 일반과 감정(긍정, 부정)으로 분류하는 실험과 긍정과 부정으로 분류하는 실험을 하였다. 실험 결과 품사에 우선순위를 사용하여 만든 시스템이 기본 시스템보다 더 적은 자질을 사용하고 더 높은 성능을 보였다.
본 연구는 언어경험접근법을 활용한 유아 현장체험활동 프로그램을 개발하고, 개발한 프로그램이 유아의 문해능력 및 창의성에 미치는 영향을 검증하고자 유아의 현장체험활동 프로그램 개발한 후, 현장체험활동 프로그램이 유아의 문해능력과 창의성에 어떠한 영향을 미치는지 연구하였다. 연구 결과 언어경험접근법을 활용한 유아 현장체험활동 프로그램은 유아 수용어휘능력 및 표현어휘능력 증진에 효과적인 것으로 나타났으며, 창의성의 하위요인에 있어서도 독창성, 유창성, 융통성, 상상력 증진에 긍정적인 효과를 미친 것으로 나타났다. 따라서 언어경험접근법을 활용한 유아 현장체험활동 프로그램은 유아의 문해능력과 창의성 증진에 효과적인 교수 전략인 것으로 해석된다.
정보처리 기술이 발전함에 따라 정보에 대한 접근과 소통은 더욱 빠르고 편리하게 되었고, 동시에 사용자의 정보에 대한 요구 또한 세분화되고 다양해지면서, 이러한 다양한 요구에 대응하기 위해서 사용자의 경험과 소통하여 인지과정에 영향을 줄 수 있는 감성이 중요하게 인식되고 있다. 감성은 동일한 외부자극에 대해 개인의 경험, 환경 등에 따라 다르게 나타나기 때문에 객관적으로 측정하기가 어렵지만, 외부자극에 대해 반사적이고 직관적으로 발생하여 의사결정 과정에 지속적으로 영향을 주기 때문에 사용자의 경험과 소통하여 사용자의 요구를 이해할 수 있는 정보를 제공한다. 본 논문에서는 이미지 공유 사이트를 이용하여 이미지라는 외부자극에 대해 사용자들이 느낀 어휘들을 수집하고 긍정과 부정 감성을 분석하여 어휘를 기반으로 이미지의 감성을 측정하고 평가하였다.
본 논문은 한국어 문서 감정분류에 기반이 되는 감정 자질의 가중치 강화를 통해 감정분류의 성능 향상을 얻을 수 있는 기법을 제안한다. 먼저, 어휘 자원인 감정 자질을 확보하고, 확장된 감정 자질이 감정 분류에 얼마나 기여하는지를 평가한다. 그리고 학습 데이터를 이용하여 얻을 수 있는 감정 자질의 카이 제곱 통계량(${\chi}^2$ statics)값을 이용하여 각 문장의 감정 강도를 구한다. 이렇게 구한 문장의 감정 강도의 값을 TF-IDF 가중치 기법에 접목하여 감정 자질의 가중치를 강화시킨다. 마지막으로 긍정 문서에서는 긍정 감정 자질만 강화하고 부정 문서에서는 부정 감정 자질만 강화하여 학습하였다. 본 논문에서는 문서 분류에 뛰어난 성능을 보여주는 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 사용하여 제안한 방법의 성능을 평가한다. 평가 결과, 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우 보다 약 2.0%의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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