이 연구의 목적은 국내 대학도서관의 외국인 서비스를 개선하는 방안을 제시하는 것이다. 이를 위하여 국내 대학 중 외국인 유학생 1,000명 이상인 도서관의 외국인 서비스 현황에 대해 분석하였고, K 대학교 도서관의 외국인 서비스 사례를 분석하였다. 국내 대학도서관의 외국인 서비스를 4개 유형으로 분류하여, 도서관의 다국어 홈페이지, 다국어 공지, 외국인 이용자 전담사서, 다국어 이용교육에 대한 현황을 살펴보았다. 또한 K대학교 도서관의 외국인 전담 사서를 통한 정보서비스, 외국인 이용자 교육, 외국인 전용공간, 외국인 대상 프로그램 실시 등의 사례를 분석하고 만족도 조사 및 외국인 유학생과 교직원의 인터뷰를 통한 운영효과를 분석하였다. 연구의 결과, 도서관의 외국인 서비스 개선 방안으로 '다국어 서비스 제공', '학습·연구지원 서비스 확대', '특성화 서비스 제공', '독서 및 문화 프로그램 지원 서비스'가 도출되었다. 이 연구는 실제적인 개선 방안으로 '전담사서 배치를 통한 다국어 서비스 제공', '외국인 맞춤형 이용자교육 실시', '외국인 특성화 서비스 개발', '도서관 비교과 프로그램 지원'을 제시하였다.
블로그는 검색 서비스에 노출되는 주요 사용자 생성 콘텐트 중 하나이며 스팸과 SEO를 위한 주요 대상이 되어왔다. 최근에는 인터넷 보급의 보편화로 비영어권 국가에서의 블로그 사용자가 증가하면서 블로그 검색에서도 여러 언어로 작성된 블로그와 스팸이 노출되고 있다. 일반적인 블로그 검색엔진에서의 스팸 필터의 경우 특정 국가나 언어를 위한 스팸 필터 시스템을 각기 구성하여 이를 별도로 사용하지만이는 자원 소모의 문제와 함께 크롤을 통해 유입되는 다양한 언어로 작성된 블로그 스팸을 미리 감지하기 어렵다. 본 논문에서는 블로그를 크롤하여 서비스하는 국제화를 지원하는 블로그 검색엔진에서 스플로그를 탐지하기 위해 속성 및 단어 기반 자질들을 이용한 다국어 공용 스플로그 감지 모델을 생성 하는 방법과 효과를 확인하기 위해 실험을 수행하였으며 가능성이 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 다국어 시소러스에 수록된 디스크립터간의 관계를 온톨로지 언어로 표현하는 실험을 수행하였다. 대등관계는 equivalentClass와 equivalentProperty, sameAS 등으로, 그리고 연관관계는 ObjectProperty을 비롯하여 DatatypeProperty, inverseOf 등으로 표현할 수 있었다. 이러한 언어를 기반으로 실제 AAT에 배정된 디스크립터와 ICCD에서 구축한 다국어 시소러스의 디스크립터를 대상으로 디스크립터의 한글화 작업이 수행되었으며, 다국어간 개념일치를 위해 패싯개념이 시소러스 구조에 이용되었다. 본 연구를 통한 실험의 결과 다국어 시소러스를 온톨로지로 표현하기 위해서는 속성관련 온톨로지 언어를 사용하는 것이 가장 효과적임을 확인할 수 있었다.
교차언어 문서 범주화(CLTC)는 다른 언어로 된 학습집단을 이용하여 문헌을 자동 분류할 수 있다. 이 연구는 KTSET으로부터 CLTC에 적합한 실험문헌집단을 추출하고, 기계 번역기를 이용하여 가능한 여러 CLTC 방법의 분류 성능을 비교하였다. 분류기는 SVM 분류기를 이용하였다. 실험 결과, CLTC 중에 다국어 학습방법이 가장 좋은 분류 성능을 보였으며, 학습집단 번역방법, 검증집단 번역방법 순으로 분류 성능이 낮아졌다. 하지만 학습집단 번역방법이 기계번역 측면에서 효율적이며, 일반적인 환경에 쉽게 적용할 수 있고, 비교적 분류 성능이 좋아 CLTC 방법 중에서 가장 높은 이용 가능성을 보였다. 한편 CLTC에서 기계번역을 이용하였을 때 번역과정에서 발생하는 자질축소나 주제적 특성이 없는 자질로의 번역으로 인해 성능 저하를 가져왔다.
교육의 국제화로 인해 국내 대학에 재학 중인 유학생의 수가 매년 증가하고 있다. 그러나 유학생들이 학습 자원을 얻기 위한 가장 큰 정보원인 대학도서관은 유학생들을 위한 다국어 지원 서비스를 충분히 제공하고 있지 않은 상황이다. 따라서 본 연구에서는 대학도서관에서 제공하는 서비스 중 다국어 지원이 가능한 서비스 요인들을 선정하고 해당 요인들이 유학생들의 대학도서관 이용 만족도에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 이를 위해 먼저 선행연구를 바탕으로 사서/직원의 서비스(응답능력, 태도), 도서관 시설 이용(시설 안내, 장비 사용), 자료 접근 및 이용(홈페이지, 서가 배치), 이용자 서비스(이용자교육, 기타서비스)를 요인을 도출하였고 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과에 따르면 도서관 시설 이용이 대학도서관 이용 만족도에 가장 큰 영향을 미치고 있었으며 사서/직원의 서비스와 이용자 서비스 또한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
재난상황에서 통신망의 불통상황에 대비하여 지상파 방송망을 통한 재난경보메시지를 전달하는 것이 사회안전망의 구축을 위해 매우 중요하게 부각되고 있다. 특히, 사회가 국제화 되고 다양한 국가의 사람들과의 경제 교류를 통해 국내 서비스라고 할지라도 외국인을 대상으로 한 재난경보 메시지도 제공 되어야 재난 상황에서 인명 피해를 최소화 할 수 있다. 지상파 방송 시스템은 비디오 등 정규 프로그램 편성 외에 데이터 채널을 활용하여 다양한 정보를 송출할 수 있으며, ATSC 3.0 방송 시스템은 IP 방식의 데이터 송출을 통해 특정 대상을 타겟으로 정보를 보내는 것이 가능하다. 따라서 이러한 지상파 방송망을 통한 IP 데이터 송출의 장점을 잘 활용하면 재난 상황에서 적은 데이터를 가지고도 효율적으로 다양한 언어로 국민들에게 안전 정보를 보낼 수 있다. 이를 통해 국내 거주 외국인들이 재난에 대비하는데 크게 기여할 수 있다. 본 연구는 디지털 방송망을 통해 다국어 재난메시지를 보내기 위한 효율적인 방법을 제안한다.
최근 등장한 Large Language Models (LLM)은 자연어 처리 분야에서 눈에 띄는 성과를 보여주었지만, 주로 영어 중심의 연구로 진행되어 그 한계를 가지고 있다. 본 연구는 사전 학습된 LLM의 언어별 지식 전이 가능성을 한국어를 중심으로 탐구하였다. 이를 위해 한국어와 영어로 구성된 코드 스위칭 코퍼스를 구축하였으며, 기본 모델인 LLAMA-2와 코드 스위칭 코퍼스를 추가 학습한 모델 간의 성능 비교를 수행하였다. 결과적으로, 제안하는 방법론으로 학습한 모델은 두 언어 간의 희미론적 정보가 효과적으로 전이됐으며, 두 언어 간의 지식 정보 연계가 가능했다. 이 연구는 다양한 언어와 문화를 반영하는 다국어 LLM 연구와, 소수 언어를 포함한 AI 기술의 확산 및 민주화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
국제간 전자상거래 거래 주체(여기에는 이를 테면 Buyer, Seller, Market 등)가 쉽게 사용할 수 있도록 단순하고 보편화된 XML 기반의 상호 호환 가능한 솔루션 전자거래 수행 비용을 최소화 할 수 있는 솔루션 다국어가 지원되는 솔루션 국내 및 국제 교역 요건(Infra Structure 요건)을 수용하는 솔루션 업종 중심의 Vertical Market과 수평마켓을 지원하고 특히 SME를 지원할 수 있는 솔루션(중략)
정보과학 분야에서 필요로 하는 의미해석 기술 개발에 중요한 역할을 하는 것이 시소러스이다. 정확한 관계 정의 및 대량정보 수용의 필요성은 시소러스 구축의 커다란 장애 요인이다. 시소러스 구축에은 다방면의 전문지식 활용과 막대한 비용 및 시간 투자가 요구된다. 기계적으로 관리 운영이 가능한 시소러스내의 관계는 BT, NT로 표현되는 계층관계와 USE, UF로 표현되는 등가관계로 이루어 진다. 본 연구는 개념적인 관계를 정의하는 두 관계를 기계적으로 추출하고, 기존의 평면적인 시소러스 구조를 실세계의 정보 구조에 적합하게 조직화하여 시소러스 구축에 있어서의 문제점을 개선하는데 그 목적이 있다. 제시되는 알고리즘은 단일 언어내의 시소러스 구축 뿐만 아니라, 구축된 시소러스들의 융합 및 다국어 시소러스 구축에도 적용된다.
문자 인코딩은 문서를 컴퓨터에서 이용할 수 있도록 문자 코드 테이블을 이용하여 이진화하는 방법이다. 이진화된 문서를 읽기 위해서는, 문서에 적용된 문자 코드를 이용하여 문자 인코딩을 알아내야 한다. 본 논문에서는 문서의 문자 인코딩을 자동으로 판별하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 이스케이프 문자를 이용한 판별법, 문서에 나타난 코드 값 범위 판별법, 문서에 나타난 코드 값의 특징 판별법, 각 언어별 자주 사용하는 단어를 이용한 판별법과 같은 여러 단계를 걸쳐 문서에 적용된 문자 인코딩을 판별한다. 자주 사용하는 단어를 이용한 방법은 문서를 언어별로 분류하여 문자 인코딩을 판별하기 때문에, 다국어 문서에서 기존의 방법보다 높은 문자 인코딩 인식률을 보인다. 주로 표현하는 언어의 비중이 20% 미만일 경우, 기존의 방법은 약 50%의 문자 인코딩 인식률을 보였으나, 제안하는 방법은 문자 인코딩에서 표현하는 언어의 비중과는 상관없이 96% 이상의 문자 인코딩 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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