• 한국도서관정보학회지
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• 제41권2호
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• pp.127-145
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• 2010

아웃소싱, 출판계 데이타의 반입, 카피카탈로깅의 활성화는 목록 작성 업무의 비중을 감소시키고 있으며, 다른 커뮤니티와의 상호 운용성 강조, 시스템간의 비즈니스적 통합 요구는 총체적으로 전통적 도서관 목록 작성 업무의 중요성과 의의를 변화시키고 있다. 한편, 새롭게 천명된 원칙과 규칙은 AACR과 MARC을 근간으로 하는 기존 목록 체계와 큰 차이를 예고하고 있어, 차세대 목록 교육의 방향에 대한 고민이 시급해 보인다. 본 연구에서는 미래의 목록 작성 업무에 대한 예측, 사서의 새로운 역할과 역량에 대한 제 논의를 종합하여 목록 사서 양성 과정과 현업 사서 재교육 과정에서 필요로 한 차세대 목록 교육의 방향을 제시하였다. 목록 사서 양성 과정에서는 다양한 자원의 기술과 발견을 위한 정보 조직의 기본 개념을 학습하며, 정보서비스의 미션을 파악하여 현장에 적용할 수 있도록 교육되어야 한다. 한편, 현업 사서 재교육 과정에서는 서지적 세계를 이해하는 새로운 방법과 변경된 어휘, 인코딩 방식을 학습하며, 도서관이 수용하게 된 다양한 자원에 적합한 메타데이타 스키마의 선택, 그리고 자원의 통합을 위한 능력을 제고시킬 수 있어야 할 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.619-633
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• 1993

본(本) 논문(論文)에서는 고(高) 수준(水準) 논리(論理) 합성(合成)을 위한 새로운 고급(高級) 하드웨어 기술언어(記述言語)인 ASPHODEL(Algorithm Synthesis Pascal Hardware for Optimal Design and Efficient Language)과 알고리듬 컴파일러를 제안(提案)한다. ASPHODEL은 VLSI의 최상위(最上位) 설계(設計) 레벨인 알고리듬 레벨에서 하드웨어 특성(特性)을 효율적으로 표현(表現)할 수 있다. VLSI 복잡도(複雜度)를 효율적(效率的)으로 처리(處理)하기 위해 입출력(入出力) 포트와 계층적(階層的) 처리기들로 하드웨어를 모델화하고, 기술(記述)의 효율성을 위해 프로그래밍 언어인 Pascal의 구문(構文)을 기본(基本)으로 채택(採擇)하여 고급(高級)하드웨어 기술언어(技術言語)로서 고(高) 수준(水準) 논리(論理) 합성(合成) 시스템에 이용(利用)될 수 있도록 하였다. 알고리듬 컴파일러는 ASPHODEL 기술(記述)을 입력(入力)으로 하여 어휘(語彙) 분석(分析)과 구문(構文) 분석(分析)을 거쳐 중간(中間) 레벨의 설계(設計) 표현(表現)으로 변환(變換)한다. 제안(提案)된 ASPHODEL과 알고리듬 컴파일러에 실제(實際) 설계(設計) 예를 적용(適用), 설명(說明)함으로써 그 효용성(效用性)을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제16권6호
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• pp.106-109
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• 1997

고립단어 음성인식 시스템이 실용적이 되려면 인식 대상 이외의 단어를 거절할 수 있는 기능이 요구된다. 본 논문에서는 집단화된 음소 모델과 likelihood ratio에 의한 후처리 방법을 사용하여 거절기능을 구현하는 방법을 제안하였다. 기본적인 음성인식 시스템은 단어 단위 연속 HMM을 사용하였고, 6개의 집단화된 음소 모델들은 음성학적으로 균형잡힌 음성 데이터베이스를 이용하여 훈련된 45개의 문맥독립 음소 모델들로부터 통계적 방법에 의하여 생성되었다. 22개의 부서 명칭을 대상으로 한 화자독립 고립단어 인식시스템에서 거절성능을 시험하여 본 결과, 가장 높은 확률값과 두 번째 높은 확률값을 가지는 후보단어들 간의 차이값에 의하여 거절기능을 수행하는 기존의 후처리 방법보다 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 이 집단화된 음소모델은 인식 대상 어휘가 다른 고립단어 인식 시스템에도 재훈련 없이 그대로 사용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.181-189
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• 2005

한국어와 일본어는 문법 체계의 유사성으로 인하여, 양언어의 형태소들 간에 1대1 매핑만으로도 높은 번역 성능을 얻을 수 있다. 따라서, 대부분의 한-일 기계번역에서는 한국어와 일본어 형태소 사이에 1대1 매핑을 기본으로 하고 있다. 명사와 '하다'로 구성되는 한국어 '하다' 용언도 대부분 명사와 'する'로 구성되는 일본어 'する 용언에 대응되므로, 일반적으로 1대1 매핑을 관계를 적용한다. 그러나, 한국어 '하다' 용언이 일본어 'する'용언에 대응되지 않는 경우, 1대1 매핑만으로는 정확한 번역 결과를 얻지 못하는 경우도 자주 발생하게 된다. 이 경우 명사와 '하다'를 하나의 번역 단위로 다루어 주는 것이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 한국어 '하다' 용언의 특성을 조사하고. 명사와 '하다' 사이에 삽입된 어휘들에 의한 비연속성 문제, 피동화, 관형어 수식 등 입력 문장에서의 다양한 상황에 따른 '하다'용언의 변환 기법을 제안하였다. 실험 결과, 높은 번역 성능을 보임으로써 제안한 방법이 한일 기계번역에서 '하다'용언을 다루는데 효율적임을 볼 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.505-515
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• 2004

육하원칙은 신문기사를 기술하는데 있어서 가장 기본적인 요소로서 기사 내용 파악에 핵심적인 역할을 수행한다. 본 논문은 이러한 육하원칙에 기반 하여 기술되는 신문기사의 특성에 주목하여, 육하원칙 활성화도를 이용한 신문기사 요약 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 기존의 요약 기법 중 가장 우수한 방법으로 알려진 두문 기반 기법(lead-based method)과 제목 기반 기법(title-based method)의 문제점을 극복하기 위해, 제목과 두문의 정보를 결합시켜 충분한 어휘정보를 확보하도록 하였다. 특히 육하원칙 활성화도, 육하원칙 범주 개수, 문장 길이, 문장의 위치 둥과 같은 다양한 요소들을 문장 중요도 계산에 반영함으로써 보다 중요한 정보를 포함하면서도 가독성이 높은 문장들이 요약문으로 선택될 수 있도록 고려하였다. 제안된 방법론의 정확률은 74.7%로서 기존의 두문 기반 기법보다 우수한 성능을 보였으며, 신문기사를 자동 요약하는데 있어서 충분히 효과적으로 사용될 수 있는 방법론임을 실험을 통해 입증하였다.

• 동양고전연구
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• 제56호
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• pp.297-329
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• 2014

언간자료에는 '--'를 접사로 취하는 단어들 중에 어간의 일부가 된 '--'와 그에 뒤따르는 어미들이 생략되어 나타나는 경우가 빈번하게 나타난다. 이를 어기활용형이라 칭하고 언간에 나타나는 어기활용형의 기능 및 형대론적, 통사론적 제약을 살펴보았다. 제한된 시간 속에서 운필의 노력과 시간을 절약하기 위해 언간에서 독특하게 발달한 형식이 어기활용형이다. '-'구성에서 필수적인 내용은 'X'가 모두 가지고 있고 '--'와 뒤따르는 어미는 형식적인 기능만을 담당하기 때문에 어기 'X'만 남기고 후행성분은 과감히 생략하게 된 것이다. 어기활용형이 언어수행 상 나타나는 수의적인 언어현상이긴 하지만, 모든 조건에서 일어날 수 있는 것은 아니다. 가장 기본적인 문법적 기능만을 가지는 '-, -, -, -, -'가 쉽게 생략될 수 있음을 알 수 있었다. 그리고 언간자료에서 어기활용형을 구성하는 어기는 [+동작성]이든 [-동작성]이든 모두 서술성을 갖는다는 공통점이 있다. 이 시기의 파생접사 '--'는 어휘적 의미는 전혀 갖지 못하고 형식적 기능만을 갖고 있다. 이러한 이유로 '서술성어기+--'구성은 언어수행 면에서 어떤 조건만 주어지면 파생접사 '--'가 쉽게 생략될 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.75-77
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• 2021

현재 다양한 검색엔진들이 사용되고 있다. 검색엔진은 메타태그 정보를 기본으로 크롤링, 색인생성, 검색 결과 출력의 3단계를 거치며, 사용자가 원하는 자료의 검색을 도와준다. 그러나 키워드를 기반으로 검색해서 얻은 방대한 문서가 관련이 없거나 적은 문서일 경우도 많다. 이러한 문제점 때문에 검색 결과에서 내용을 파악하여 정확도를 분류를 해야 하는 번거로운 일이 발생하게 된다. 다양한 검색엔진을 통해 추출된 결과의 경우 검색엔진의 인덱스는 주기적으로 업데이트 되지만 가중치에 대한 기준과 업데이트 주기는 검색엔진마다 다르고 검색 순위 산정 기준이 서로 다르기 때문에 동일한 키워드를 검색어로 입력하고도 서로 다른 검색 순위를 보여주는 단점을 가지고 있다 따라서 본 논문에서는 기존 검색엔진 대신 사용자가 입력한 키워드와 문서의 연관성을 추출하여 사용자가 찾고자 하는 키워드를 입력했을 때 키워드와 문서의 연관성을 향상 시킬 수 있는 LSTM모델을 설계하고자 한다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제3호
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• pp.34-39
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• 1981

유 만근 교수 질문 : 음성학에 관하여 질문하고 싶습니다. 영국대학의 언어학 교육 과정에서 음성학이 차지하는 비중이 얼마나 큰 지 알고 싶습니다. 러우비니스 교수 응답 : 네 ,그 질문엔 한마디로 긍정적인 답변을 할 수 있읍니다. 음성학은 언어학에서 대단히 중요한 위치를 차지하며 런던대학뿐만이 아니라, 영국의 어느 대학에서나 음성학은 언어학에 초기부터 도입됩니다. 지금 하신 질문은 대단히 중요한 문제이므로 좀 더 자세히 설명하겠습니다. 런던의 동료와 마찬가지로 나는 음성학이 언어학의 일부일뿐 아니라 실로 필수적인 분야라고 봅니다. 런던 대학내에는 "음성학 및 언어학과" 라는 학과가 두 군데나 있는데 이는 "불어 및 이태리어과" 라는 식의 명칭과는 의미가 다릅니다. 이러한 명칭의 배후에는 역사적인 이유가 있읍니다. 음성학은 언어학의 분과중에서 가장i 먼저 발전하였으며, 영국에서는 음성학 교수직이 언어학 교수직보다 30년이나 먼저 생겼습니다. 바로 내이얼 저운스가 최초로 음성학 교수직을 얻어 30년이나 봉직했던 것입니다. 이러한 이유로 학과의 명칭이 아직도 그대로 존속하는 것입니다. 10년전에 한국에 왔던 헨더슨 교수 역시 음성학 교수입니다만, 그렇다고 그가 언어학에 관심이 없는 것은 아닙니다. 이제는 아무도 언어학의 전분야를 모두 전공할 수는 없습니다. 그래서 언어학에는 역사언어학, 응용언어학, 음성학 같은 분야별 전문가가 있기 마련입니다. 그러나, 통사론을 하지 않고 언어학을 할 수 없는 것과 마찬가지로 음성학을 하지 않고는 언어학을 할 수가 없습니다. 물론, 음성학안에서도 일반음성학이냐 개별어의 음성학이냐에 따라서 전문이 세분될 수 있읍니다마는, "음성학이 영국 대학의 언어학 교육 과정의 일부인가?" 라는 질문에 대한 답변은 자명할 것입니다. 안걸은 더 나아가서, 인간 언어의 역사를 잠시 생각해 보면 음성학이 언어학 연구에 없어서는 안될 필수적인 것을 알겁니다. 결국 언어학이란 인간 언어의 역사와 운용을 연구하는 것이고 인간의 언어란 수천년을 내려왔으나, 글자가 생기기 전까지는 순전히 음성언어, 즉 소리말로 존재했습니다. 한국어이건 영어이건, 라틴러이건 언어는 모두 발음기관으로 발음 할 수 있고 귀로 들을 수 있는 소리로 되어 있으며, 이미 죽은 말을 다를 때에도 결국 화석화한 소리말을 연구한다고 보는 것입니다. 즉 언어란 바로 소리말입니다. 사람은 글자를 배우기 앞서서 말을 배우며 우리같이 고등교육을 받은 사람도 쓰기와 읽기보다는 말하기와 듣기를 훨씬 많이 합니다. 이 같이 언어는 소리말로 운용되는데, 바로 소리 말을 연구하는 것이 음성학으므로 음성학은 언어학의 기본이요, 필수입니다. 음성학이 영국의 언어학에서 중요한 기본을 이루고 있다고 말 할 수 없다면 영국의 언어학은 그 만큼 빈약하게 될 것입니다. 한국에 음성학회가 있고 또 한글학회가 있지만, 그렇다고 하여 한국어 음성학이 한국어와는 다른 것이라거나, 한국어 음성학을 공부하지 않고 한국어를 연구할 수 있다는 뜻은 아닙니다. 의학에도 분야마다 전문의가 있듯이, 언어학도 이제 복잡하고 광범한 학문이 되었으므로 분야별로 전문가가 나오게 된 것뿐입니다. 따라서 "나는 통사론에 관심이 있으므로 소리말에는 관심이 없다"고 말하는 언어학자가 있다면, 이 것은 크게 잘못된 것입니다. 마찬가지로 "나는 소리에만 관심이 있으므로 통사론에는 관심이 없다"고 말하는 음성학자가 있다면, 이 또한 안되는 일입니다. 문의 구성과 어휘 요소와 아무 관련이 없는 말소리의 차이가 무슨 소용이 있으며, 통사 구조를 표현하고 저달하는 말소리를 연구하지 않고 어떻게 통사론을 연구할 수 있겠습니까? 다시 간추리면, 언어는 본질적으로 소리말이고, 언어의 특성과 사용 및 습득도 모두 소리말 형태로 나타납니다. 따라서, 영국의 대학은 음성학이 대단히 중요함을 인식하고, 언어학을 올바르게 다루는 세계의 여러 다른 대학과 마찬가지로 이에 따라 교육 과정을 편성하고 있습니다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 1997년도 7월 학술대회지
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• pp.258-259
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• 1997

1. 외국어로서의 영어 교육에 있어서 발음 지도는 어느 정도의 영어 수준에 도달하기를 기다릴 필요없이 가능한 한 저학년에서부터 직접 지도되어야 한다. 즉 영어 교육은 영어 발음 교육부터 시작되는 것이 가장 바람직하다. 어느 정도의 수준 높은 문법 이론을 알고 있는 (대)학생들이라도 발음에 관한 한 많은 연습이 요구되는 경우가 흔히 있다. 바꿔 말하면 이러한 학생들은 그들이 갖고 있는 문법 지식만큼 발음에 대한 적극적인 구사력도 당연히 발휘할 수 있어야할 것이다. 영어 교육을 강조할 때 문장 구조와 어휘 교육이 중요시된다면 발음 또한 조기 교육 단계부터 영어 교육 프로그램의 필수불가결한 요소로 인식되어야 한다. 그렇다면 제일 처음 무엇을 어떻게 시작 해야할 것인가\ulcorner 흔히 음소(phoneme)라는 말의 최소 단위부터 시작하여 자음군(consonant cluster)과 같은 음 결합체를 가르친 다음 단어 강세(word stress)를 다루며, 마지막으로 문장 강세(sentence stress), 리듬(rhythm), 억양(intonation) 등을 포함함 이음말(connected speech)을 가르치는 순서가 될 수 있을 것이다. 그러나 이러한 방법이 이론상 논리적이긴 하지만 실제로 영어를 외국어로 배우는 우리 학생들에게는 얼마나 효과를 거둘 수 있는지 매우 의심스렵다. 오히려 가장 유익한 순서는 기본 억양 과 같은 적절한 표현과 함께 주어진 화맥 속에서의 의미 있는 문장 강세를 가르치고 그 다음에 그에 수반되는 중요한 소리의 발음을 지적해 주는 것이다. 예를 들면 Give it to him과 같은 구조를 교사가 구두로 제시할 때 단어 하나 하나를 강조한 나머지 너무 천천히 말하게 되면 전체 문장의 발음을 오히려 어렵게 만들어버린다. 중요한 것 은 기본 의사소통에 필요한 부분에 초점을 맞추는 일이다. 개별 단어에 부수되는 문제점은 '보충 지도'(remedial teaching)로 교정이 가능하다. 2. 우리의 초등학교 영어 교육의 현황을 고려할 때 비록 발음 지도가 쉬운 일은 아니지만 미래 지향적 결과를 기대할 때 우선 두 가지를 생각할 수 있다. 첫째로 현재의 교육대학교의 교사양성에 있어서 영어교육의 교과과정을 염두에 두지 않을 수 없다. 1981년도부터 교육대학교가 4년제가 명실공히 영어과로 운영되기는 수년밖에 되지 않는 실정이다. 현재의 교과과정도 현장에서 영어교육을 담당하기에는 불충분할 뿐만 아니라 영어발음에 관한 뚜렷한 과정이 없는 실정이다. 혼히 외국인 강사가 담당하는 이른바 영어회화 시간이 곧 발음 시간도 될 수 있다고 생각하기 쉬우나 이것은 전적으로 별개의 문제이다. 따라서 체계적인 발음 교육을 할 수 있는 교과과정이 되기를 바란다. 3. 앞에서 언급했듯이 4년제 이전에 졸업한 현직 교사들은 재학 중 영어 발음에 관한 지도를 받아본 적이 없다. 여기서 중요한 것은 이들 교사들에게 적절하고도 충분한 발음 교육을 시켜야 하는 연수 과정이다. 소리로 듣고 말해야 하는 초둥 영어 교육에 서 교사의 발음에 관한 지식은 그 중요성을 아무리 과대평가해도 지나치지 않을 것이다. 문제는 연수 내용이다. 적어도 현재까지 실시되어 온 초둥영어교육 담당자 연수 교과목 내용은 핵심을 찾기 힘들 정도로 교파목이 다양하고 산만하다. 따라서 예를 들면 영어발음 지도에 관한 과목도 마지못해 끼워 넣는 식의 과목 배정이다. 여기에 고작 할당된 시간은 많아야 4시간 정도이다. 대학에서 한 학기에도 부족한 영어 발음을 아 무런 배경 지식도 없는 초등 교사들에게 4시간 동안 무엇을 어떻게 가르칠 것인가\ulcorner

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.393-402
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• 2016

기상청에서 현재 시행되고 있는 만족도 설문조사의 한계를 보완하기 위해 SNS를 통한 감성분석이 활용될 수 있다. 감성분석은 2011~2014년 동안 '기상청'을 언급한 트위터를 수집하여 나이브 베이즈 방법으로 긍정, 부정, 중립 감성을 분류하였다. 기본적인 나이브 베이즈 방법에 긍정, 부정, 중립의 각 감성에서만 출현한 형태소들로 추가사전을 만들어 감성분석의 정확도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 분석결과 기본적인 나이브 베이즈 방법으로 감성을 분류할 경우 약 75%의 정확도로 학습데이터를 재현한데 반해 추가 사전을 적용할 경우 약 97%의 정확성을 보였다. 추가사전을 활용하여 검증자료의 감성을 분류한 결과 약 75%의 분류 정확도를 보였다. 낮은 분류 정확도는 향후 기상 관련의 다양한 키워드를 포함시켜 학습데이터 양을 늘려 감성사전의 질을 높임과 동시에 상시적인 사전의 업데이트를 통해 개선될 수 있을 것이다. 한편, 개별 어휘의 사전적 의미에 기반한 감성분석과 달리 문장의 의미에 기반하여 감성을 분류할 경우 부정적 감성 비율의 증가와 만족도 변화 추이를 설명할 수 있을 것으로 보여 향후 설문조사를 보완할 수 있는 좋은 수단으로 SNS를 통한 감성분석이 활용될 수 있을 것으로 사료된다.