최근 많은 연구들이 BERT를 활용하여, 주어진 문맥에서 언어학/문법적으로 적절하지 않은 단어를 인지하고 찾아내는 성과를 보고하였다. 하지만 일반적으로 딥러닝 관점에서 NLL기법(Negative log-likelihood)은 주어진 문맥에서 언어 변칙에 대한 정확한 성격을 규명하기에는 어려움이 있다고 지적되고 있다. 이러한 한계를 해결하기 위하여, Li et al.(2021)은 트랜스포머 언어모델의 은닉층별 밀도 추정(density estimation)을 통한 가우시안 확률 분포를 활용하는 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 적용하였다. 그들은 트랜스포머 언어모델이 언어 변칙 예문들의 종류에 따라 상이한 메커니즘을 사용하여 처리한다는 점을 보고하였다. 이 선행 연구를 받아들여 본 연구에서는 한국어 기반 언어모델인 KoBERT나 KR-BERT도 과연 한국어의 상이한 유형의 언어 변칙 예문들을 다른 방식으로 처리할 수 있는지를 규명하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 한국어 형태통사적 그리고 의미적 변칙 예문들을 구성하였고, 이 예문들을 바탕으로 한국어 기반 모델들의 성능을 놀라움-갭(surprisal gap) 점수를 계산하여 평가하였다. 본 논문에서는 한국어 기반 모델들도 의미적 변칙 예문을 처리할 때보다 형태통사적 변칙 예문을 처리할 때 상대적으로 보다 더 높은 놀라움-갭 점수를 보여주고 있음을 발견하였다. 즉, 상이한 종류의 언어 변칙 예문들을 처리하기 위하여 다른 메커니즘을 활용하고 있음을 보였다.
본 연구는 비지도 기계학습 기술과 코퍼스의 각 단어를 이용하여 한국어 단어를 형태소 분석하는 언어 모델을 구축하는데 목적을 둔다. 그리고 이 언어 모델의 단어 형태소 분석의 결과와 언어 심리 실험결과에서 얻은 한국어 언어사용자의 단어 이해/판단 시간이 상관관계을 갖는지를 규명하고자 한다. 논문에서는 한국어 세종코퍼스를 언어 모델로 학습하여 형태소 분리 규칙을 통해 한국어 단어를 자동 분리하는데 발생하는 단어 정보량(즉, surprisal(놀라움) 정도)을 측정하여 실제 단어를 읽는데 걸리는 반응 시간과 상관이 있는지 분석하였다. 이를 위해 코퍼스에서 단어에 대한 형태 구조 정보를 파악하기 위해 Morfessor 알고리즘을 적용하여 단어의 하위 단위 분리와 관련한 문법/패턴을 추출하고 형태소를 분석하는 언어 모델이 예측하는 정보량과 반응 시간 사이의 상관관계를 알아보기 위하여 선형 혼합 회귀(linear mixed regression) 모형을 설계하였다. 제안된 비지도 기계학습의 언어 모델은 파생단어를 d-형태소로 분석해서 파생단어의 음절의 형태로 처리를 하였다. 파생단어를 처리하는 데 필요한 사람의 인지 노력의 양 즉, 판독 시간 효과가 실제로 형태소 분류하는 기계학습 모델에 의한 단어 처리/이해로부터 초래될 수 있는 놀라움과 상관함을 보여 주었다. 본 연구는 놀라움의 가설 즉, 놀라움 효과는 단어 읽기 또는 처리 인지 노력과 관련이 있다는 가설을 뒷받침함을 확인하였다.
본 논문은 장단기기억신경망(LSTM)이 영어를 배우면서 학습한 암묵적 통사 관계인 필러-갭 의존 관계를 조사하여 영어 문장 학습량과 한국인 영어 학습자(L2ers)의 문장 처리 패턴 간의 상관관계를 규명한다. 이를 위해, 먼저 장단기기억신경망 언어모델(LSTM LM)을 구축하였다. 이 모델은 L2ers가 영어 학습 과정에서 잠재적으로 배울 수 있는 L2 코퍼스의 영어 문장들로 심층학습을 하였다. 다음으로, 이 언어 모델을 이용하여 필러-갭 의존 관계 구조를 위반한 영어 문장을 대상으로 의문사 상호작용 효과(wh-licensing interaction effect) 즉, 정보 이론의 정보량인 놀라움(surprisal)의 정도를 계산하여 문장 처리 양상을 조사하였다. 또한 L2ers 언어모델과 상응하는 원어민 언어모델을 비교 분석함으로써, 두 언어모델이 문장 처리에서 필러-갭 의존 관계에 내재된 추상적 구문 구조를 추적할 수 있음을 보여주었을 뿐만 아니라, 또한 선형 혼합효과 회귀모델을 사용하여 본 논문의 중심 연구 주제인 의존 관계 처리에 있어서 원어민 언어모델과 L2ers 언어모델간 통계적으로 유의미한 차이가 존재함을 규명하였다.
This study predicted consumer approach/avoidance behavior through consumer emotional experiences and examined the moderating effect of perceived surprises in the context of digital signage in store environments. A self-administered questionnaire consisted of consumer emotional experience (e.g., pleasure, arousal, and dominance), approach-avoidance behavior and perceived surprise by digital signage. A total of 278 usable responses were obtained from consumers who experienced digital signage at fashion retail stores. The findings support the Mehrabian-Russell model in the context of digital signage. Approach behavior was predicted by pleasure and arousal emotional experience, while avoidance behavior was predicted by dominance. The moderating effect of perceived surprise was also indicated in the effect of emotional experience on approach or avoidance behavior. In the high level of perceived surprise, pleasure and arousal had significant effects on approach behavior, whereas dominance had significant effect on avoidance behavior. This study discussed theoretical and managerial implications for creating emotional experiences and developing strategic store management by utilizing new digital technology within the fashion retail environments.
본 연구에서는 어린이 안전교육 분야 중에서 소방안전교육을 중점적으로 다루고자 한다. 이에 먼저 소방안전교육의 이론적 배경을 고찰하였고, 초등학교 안전사고현황과 사례를 분석하였으며, 현재 경기도 고양소방서에서 실시하고 있는 초등학교 소방과학교실을 중심으로 소방과학교실의 교육개요 및 현황, 교육 목적 및 내용, 그리고 소방과학교실에 참여한 초등학생들과 담당교사를 대상으로 설문지를 통한 만족도 조사를 실시하였다. 이러한 연구를 바탕으로 향후 화학이나 물리의 과학에 기반을 두고 있는 소방관련 화학 실험을 일반 및 청소년에게도 보급하여 자연스러운 소방교육 및 홍보 관련뿐만 아니라 학습과 소방상식을 동시에 직접 체험하는 즐거움(fun)과 놀라움(surprise)이 있는 프로그램으로 새로운 소방교육 홍보영역을 개발함으로서 우리나라 초등학교 소방안전교육의 활성화 방안에 관하여 대안을 제시하고자 하였다.
본 연구는 유아용 증강현실 그림책의 사용성을 평가하기 위해 실시되었다. 사용성 평가를 위해 유치원 5세 학급의 유아 17명에게 증강 그림책을 읽게 하고 다음의 세 가지 측면에 대한 관찰과 인터뷰를 진행하였다; 1) 증강현실 그림책 읽기에서 유아의 실행정도, 2) 그림책을 읽는 과정에서 보이는 유아의 반응, 3) 증강 현실 그림책 읽기에 대한 유아의 만족도 연구 결과, 대부분의 유아들은 증강현실 그림책 읽기에서 웹캠과 그림책의 각도와 거리를 적절하게 조절하여 동영상 이미지를 떠오르게 할 수 있었고, 그림책 읽는 과정에서 유아들은 놀라움이나 기쁨을 표현하기, 질문하기, 실망과 좌절감을 표현하는 등의 언어적, 비언어적 행동을 보였다. 유아는 증강현실 그림책에 대한 흥미도와 난이도에 있어서 대체적으로 재미있고 쉽다는 반응을 보였다. 본 연구의 결과는 추후 개발될 증강현실 인터페이스의 개발과 성인-유아의 증강 그림책 읽기에 관한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
e-Learning에서 교수 시스템이 학습자의 학습에 대한 흥미도, 관심도 또는 각성상태를 실시간으로 측정하여 학습자의 정서 상태를 정확히 알아낼 수 있다면 학습자가 지루해 할 때 학습에 대한 흥미를 느낄 수 있는 요소를 피드백 해줄 수 있으며, 학습자가 학습내용을 이해하지 못하고 있거나 어려움을 느끼고 있는 경우 학습내용을 이해할 수 있는 도움내용을 처치하는 등의 적응적 교수 시스템(adaptive tutoring system)의 역할을 수행할 수 있다. 현재의 표정 인식 분야는 대부분 성인의 얼굴표정을 대상으로 하여 일상적인 감정인 분노, 혐오, 공포, 슬픔, 놀라움, 기쁨 등을 대상으로 하고 있다. 하지만 이러한 일상적인 표정들은 e-Learning 에서 나타나는 학습자의 감정이라고 보기 어렵다. 따라서 표정을 통하여 학습자의 감정 상태를 인식하도록 해주기 위해서는 e-Learning에서 학습자가 어떤 표정을 짓는지를 먼저 연구하여 다양한 표정사진을 충분히 취득한 후에 각 표정사진의 감정상태가 무엇인지를 밝혀주는 작업이 필요하다. 이에 본 연구는 표정 데이터베이스의 구축을 위한 선행 연구로 e-Learning에서 학습자가 나타내는 감정과 그 감정에 따른 표정이 어떻게 이루어져 있는지를 찾아내고 그 특징을 분석해보았다.
본 연구는 비전공 학생의 학습동기를 높여 학습 성취를 돕고, 온라인 SW 교양수업을 성공적으로 운영하기 위해 대학생 560명에게 효율적인 놀이 교육을 적용하였다. 수업 후 학생들이 작성한 성찰일지를 분석한 결과, 대부분의 학생들은 지역변수와 전역변수를 배우는 과정에서 지역별 '무'의 명칭을 즐거운 놀이학습으로 받아들였고, SW수업에서 예상치 못한 내용을 발견한 것에 대한 놀라움, 신기함을 비롯하여 학습에 대한 즐거움, 몰입, 자신감, 내적 동기 등을 경험한 것으로 나타났다. 학기 말 온라인 시험에서 지역변수와 전역변수 관련 문항의 정답률 역시 92%로 전체 문항의 평균 정답률 67.1% 보다 높은 것을 확인하였다.
본 연구에서는 어린이 안전교육 분야 중에서 소방안전교육을 중점적으로 다루고자 한다. 이에 먼저 소방안전교육의 이론적 배경을 고찰하였고, 초등학교 안전사고현황과 사례를 분석하였으며, 현재 경기도 고양소방서에서 실시하고 있는 초등학교 소방과학교실을 중심으로 소방과학교실의 교육개요 및 현황, 교육목적 및 내용, 그리고 소방과학교실에 참여한 초등학생들과 담당교사를 대상으로 설문지를 통한 만족도 조사를 실시하였다. 이러한 연구를 바탕으로 향후 화학이나 물리의 과학에 기반을 두고 있는 소방관련 화학실험을 일반 및 청소년에게도 보급하여 자연스러운 소방교육 및 홍보 관련뿐만 아니라 학습과 소방상식을 동시에 직접 체험하는 즐거움(fun)과 놀라움(surprise)이 있는 프로그램으로 새로운 소방교육 홍보영역을 개발함으로서 우리나라 초등학교 소방안전교육의 활성화 방안에 관하여 대안을 제시하고자 하였다.
소셜 큐레이션 웹사이트의 흥미로운 특징 중 하나는 개인 사용자들이 구체적인 정보를 매번 검색하여 얻기 보다는, 제공되는 정보들을 탐색하는 과정에서 유용한 정보들을 우연히 발견하게 된다는 것이다. "뜻밖의 발견(Serendipity)"이란 정보 탐색 과정에서 가치있는 무언가를 우연히 발견하는 것으로, 이때 얻은 새로운 시각이나 통찰력을 인지하는 과정에서 놀라움, 참신함, 흥미로움이 동반된다. "뜻밖의 발견"은 사용자가 처한 문제 상황을 명료하게 해주거나 새로운 해결책을 도출하는데 도움을 준다는 점에서 정보검색 과정의 중요한 현상이지만 그동안 관련된 연구는 드물었다. 본 연구는 소셜 큐레이션 사이트의 기능적 특성들이 어떻게 "뜻밖의 발견"을 높여줄 수 있는지를 이론적으로 설명하고, "뜻밖의 발견"이 많을 때 사용자의 긍정적인 반응이 증가하는지, 웹사이트에는 어떠한 영향을 줄 수 있는지를 살펴보았다. 이를 위해 구조모형을 개발하고 실제 사용자들로부터 수집된 데이터를 이용하여 검증하였다. 그 결과, 소셜 큐레이션 웹사이트의 세 가지 기능인 탐색 기능, 수집 기능, 상호작용 기능 모두가 "뜻밖의 발견"을 높여주며, 나아가 사용자의 재방문 의도는 물론이고 웹사이트에 대한 기여 의도가 증가한다는 것을 알 수 있었다. 또한, 세 가지 기능 중 상호작용 기능이 "뜻밖의 발견"에 가장 많은 영향을 주는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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