Acme와 같은 ADL(Architecture Description Language) 들은 컴포넌트 기반 시스템의 아키텍쳐를 정형적으로 명세할 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 날로 다각화되는 개발 과정 상의 이해관계들을 다 포용하지 못하고, 아키텍쳐에 특화된 별도의 표기 형식을 익혀야 하는 부담이 있어 아키텍쳐를 명세하는 언어로서 정착되지 못하고 있다. 반면 UML(Unified Modeling Language)은 범용 모델링 언어이여 소프트웨어 개발의 전 과정에 일관된 표기형식과 폭넓은 지원도구들을 제공하고 있어 소프트웨어 개발을 위한 사실상의 표준 언어로 자리잡고 있다. 이에 따라 지금까지 UML을 이용하여 아키텍쳐를 모델링하기 위한 연구들이 많이 진행되어 왔다. 특히 UML에서 표현수단이 미흡한 아키텍쳐의 핵심 개념들을 명시적으로 표현할 수 있도록 UML의 확장 메커니즘을 사용하여 UML을 특화하는 연구 결과들이 많이 소개되고 있으나 특화된 영역의 아키텍쳐를 기술하기에는 부족하다. 본 논문에서는 최근에 활발히 개발되고 있는 모바일 애플리케이션의 특징중의 하나인 device의 제약사항을 QoS로 정의하고 UML 확장메커니즘을 이용하여 모바일을 위한 아키텍쳐 모델링 언어 프레임웍을 제시하고 있다.
의사소통 기술에서 유머는 사람을 웃게 만들며 분위기를 환기시키고, 관계를 돈독하게 만드는 효과를 지닌다. 이를 자연어처리에서 유머 분류, 인식, 탐지로 적용하여 유머를 기계에 학습시키려 하는 다양한 시도가 진행되고 있지만 유머의 주관성과 윤리적 문제로 탁월한 성능을 기록하기 어렵고, 특히 한국어 유머에 대한 자연어처리 분야의 논의는 미비한 상태이다. 이에 본 연구는 유머 평가 체계를 만들어 ChatGPT에 적용하여 유머 인식의 주관성을 극복할 수 있는 자동화 실험을 진행한다. 이때, 유머의 윤리적 문제를 보완하기 위해 한국 법률을 적용한 윤리 기준을 도입하여 유머 데이터셋을 마련하였으며, 데이터셋을 ChatGPT에 fine-tuning 하여 재미있는 생성 모델의 개발 가능성을 실험하였다.
본 고에서는 최근 활발히 연구되고 있는 SDN (Software-Defined Networking) 기술과 관련하여 다양한 SDN의 정의와 개념을 포괄하는 표준 참조 구조 (Reference Architecture)를 제안하고, 이를 기반으로 대표적인 표준화 대상인 개방형 인터페이스, SDN 스위치 추상화와 컨트롤러 응용 언어 기술에 대해 논의한다.
본 연구는 사건관련 fMRI를 이용하여 언어 내 및 언어 간 그림명명 과제를 수행하는 동안 모국어와 외래어 명사관련 피질 활성화 영역을 비교해 보고, 특히 외래어의 활성화 패턴이 모국어에 동조되는지를 알아보았다. 아울러 과제수행 언어가 정해지지 않은 임의적 언어전환 조건에 관여하는 활성화 영역도 연구대상이었다. 실험결과, 한 가지 수행언어만으로 제한되는 과제에서는 모국어 및 외래어 모두 좌측 하전두회(LIFG) 활성화가 일어났으나 모국어의 활성화 정도가 더 컸으며, 특히 외래어 명명 시 모국어와의 활성화 강도는 약화된 반면 영역분포는 유사한 결과를 얻었다. 이는 외래어가, 외국어가 아닌 모국어에 동조되었음을 시사한다 하겠다. 마지막으로 언어전환 조건에서의 실험에서는 좌측 하전두피질 외에 우측 중전두피 질이 관여함을 발견함으로써 실험수준이 아닌 일상수준의 다언어 사용에 있어, 의식이전의 언어 간 부호전환에 관여하는 우반구의 상대적인 기여와 역할을 시사하는 결과를 얻었다.
최근 지식 기반 대화 생성에 많은 연구자가 초점을 맞추고 있다. 특히, 특정 도메인에서의 작업 지향형 대화 시스템을 구축하는 것은 다양한 도전 과제가 있으며, 이 중 하나는 거대 언어 모델이 입력과 관련된 지식을 활용하여 응답을 생성하는 데 있다. 하지만 현재 거대 언어 모델은 작업 지향형 대화에서 단순히 정보를 열거하는 방식으로 응답을 생성하는 경향이 있다. 이 논문에서는 전문 지식과 대화 정책 예측 모델을 결합한 프롬프트를 제시하고 작업 지향형 대화에서 사용자의 최근 입력에 대한 정보 제공 및 일상 대화를 지원하는 가능성을 탐구한다. 이러한 새로운 접근법은 모델 파인튜닝에 비해 비용 측면에서 효율적이며, 향후 대화 생성 분야에서 발전 가능성을 제시한다.
대화생성은 대규모 학습 데이터로부터 사전 학습된 언어모델을 활용한 도전적인 다운스트림 태스크 중 하나이다. 대화에서 특정한 지식에 대한 맥락이 보존된 응답 문장을 생성하기 위한 기술의 일환으로써 지식 기반 대화생성이 연구되고 있으며, 현업에서는 사업목표에 따른 대화 서비스를 제공하는 목적으로 이러한 기술을 적용할 수 있다. 본 논문에서는, 각각의 서비스 도메인에 특화된 모델을 적절히 활용 가능하도록 전체 데이터를 도메인별로 구분하여 학습한 다수의 대화생성 모델을 구축한다. 또한, 특정 도메인의 데이터로 학습된 모델이 나머지 도메인에서 어떤 수준의 대화생성이 가능한지 비교 분석함으로써 개별 학습된 모델들이 도메인의 특성에 따라 서로 다른 영향력이나 연관성을 나타낼 가능성을 확인한다. 이러한 실험적인 분석 결과를 바탕으로 현업의 서비스에서 개별 도메인에 특화된 모델이 적절히 활용하는 것이 유용함을 확인하고자 한다.
본 논문은 한국어의 사용 패턴을 고려한 지능적 끝말잇기 프로그램을 구현하였다. 끝말잇기 프로그램은 뇌손상등을 통한 실어증 환자나 언어 능력 발달이 상대적으로 낮은 아동들의 언어 능력을 진단하고, 재미있게 재활치료를 하는데 기여할 수 있다. 하지만 컴퓨터는 사람과 비교하여 대용량의 단어 목록을 기억하기에 유리하므로 끝말잇기 프로그램에서 컴퓨터는 훨씬 유리한 조건이다. 따라서 컴퓨터의 보유 단어 목록에서 임의의 끝말을 생성하는 끝말잇기 프로그램은 지능적인 게임의 상대자로 부적합하며 게임자의 의욕을 저하시킬 수 있다. 게임자의 단어 사용 수준에 따라 컴퓨터의 대답의 난이도를 조절하고, 실제 언어생활의 사용 패턴을 반영한 끝말잇기 프로그램은 게임자로 하여금 컴퓨터 상대방이 사람인 것처럼 느끼게 할 수 있으며, 이를 통하여 끝말잇기 프로그램을 지속시킬 수 있다.
최근 컴퓨터 통신 기술의 발달로 인하여 교육분야에서의 컴퓨터 통신망을 이용한 학습의 효율성 증대에 대한 연구가 활발하다. 지금까지의 학습 방식은 교과목 특성의 개별성을 인식하지 못하거나 혹은 기술적인 문제점 등으로 인하여 학습자들에게 일관된 단답형이나 선다형의 학습 방식을 요구하여 왔다. 웹을 기반으로 한 원격 교육으로의 활용 측면에서 프랑스어와 같은 제2외국어의 경우, 한국어 환경에서의 프랑스어 악상 문자 입력이나 개별화된 저작 언어 개발 등의 문제점이 제기된다. $\lceil$Voila-web$\rfloor$ 은 한국어를 모국어로 하는 프랑스어 학습자들을 위한 교육 시스템으로 개별 교과목의 특성을 반영하고 능동적인 학습 방식을 통한 학습의 효율성 증대를 위한 시스템이다. 학습자들에게는 학습 자료의 전체적인 내용 흐름만을 제시하고 영역별 구체적인 자료의 전개는 다양한 교과 내용을 자유 항해할 수 있도록 설계되어 있다. 이는 학습자들로 하여금 통신망을 통한 컴퓨터 이용 학습의 장점을 기존의 학습 방식에 보완하여 보다 능동적인 학습 방식을 유도하여 학습의 효율성을 증대시킬 수 있다.
최근 국가적 차원에서 영어교육에 대한 많은 투자가 이루어지고 있으나 기존의 주입식, 암기식 영어 교육은 회화 실력 향상에 큰 도움을 주지 못하였다. 컴퓨터를 이용한 영어교육 또한 많은 관심을 얻고 있으나 실제 의사소통을 위한 회화 학습에 대한 고려는 깊지 않으며, 주어진 흐름의 대본을 따라 단순히 읽고 반복하는 수준의 시스템만 존재하고 있다. 이러한 학습형태는 흥미 유발 동기가 약하여 사용자로 하여금 장기간 꾸준히 학습하게 만들지 못한다는 문제가 있다. 이러한 문제점에 대하여 제2언어 습득 이론에 바탕을 둔 자연어 처리 기반 몰입 환경 영어 교육 시스템을 제안한다. 이는 도메인 확장성이 뛰어난 예제 기반 대화 시스템을 3 차원 가상공간과 결합한 시스템으로 자연스러운 대화를 통한 외국어 회화 연습을 하는 과정에서 학습자의 발화 오류를 분석하고 교육적 피드백을 제공한다. 또한 현실과 비슷한 몰입 환경에서 체험형 기술을 통해 자발적인 학습을 유도하고 집중력, 기억력을 획기적으로 높이고자 한다. 본 논문에서는 영어교육 시스템의 이론적 배경, 예제 기반 대화관리, 시스템 구성요소와 동작에 대하여 중점적으로 기술하였다.
디지털 기술이 비약적으로 발전하며 이를 의료 분야에 융합하려는 흐름이 심화되고 있는 가운데, 최근 연구들은 실어증 환자 대상 언어재활에 가상현실(VR)과 증강현실(AR) 및 어플리케이션을 활용한 중재를 제안해왔다. 본 연구는 이러한 실어증 환자 대상 디지털 기술 기반 언어재활을 시행한 최근 4년 (2018~2021년) 연구의 특징을 종합하고 향후 연구에 대한 시사점을 도출하고자 주제범위 문헌 고찰(scoping review)을 시행하였다. Web of Science, CINAHL, RISS에서 검색된 국내외 문헌 중 선정 기준을 만족한 총 20개의 논문을 검토한 결과, 디지털 기술을 이용하여 재활 훈련 콘텐츠에 게이미피케이션(gamification), 환자 맞춤형 개인화 등을 적용하거나 가상 의사소통 환경을 구현하여 재활 훈련을 돕는 등 새로운 형식의 재활 콘텐츠가 다양한 방식으로 시도되고 있음을 확인하였다. 이러한 디지털 기술 기반 언어재활은 기존 언어재활의 한계점을 보완할 수 있는 새로운 방식의 재활 훈련 콘텐츠를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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