새로운 지식 창조 활동으로서의 정보문해의 중요성에 대한 인식이 점점 높아감에 따라 미국, 영국, 호주와 뉴질랜드 등의 국가에서는 1990년대 후반부터 고등교육을 위한 정보문해 표준을 제정하였으며, 정보문해 과목을 일반 기초과정으로 개설하는 대학이 점점 늘어가고 있다. 본 연구에서는 대학도서관의 시설과 인력자원을 활용 할 수 있는 일반 기초교육과정으로서의 교수-학습 모형을 구안하여 제시하였다. 이 교수-학습 모형은 북미대학 도서관협회, 영국대학도서관협회, 호주뉴질랜드정보문해연구소의 정보문해 표준과 뉴멕시코 주립대학, 해이워드 캘리포니아 주립대학, 동인디애나 주립대학 등에서 정규 교육과정으로 개설되고 있는 정보문해 교육 모형을 토대로 개발되었다. 강의의 구성은 한 학기 16주 과정에 적용될 수 있도록 총 13개의 강의 모듈로 이루어졌다. 본 연구에서 개발한 교수-학습 모형의 만족도를 조사한 결과 평균치 이상의 값이 나왔다.
COVID-19 이후 온라인을 통한 소통이 증가하여 다양한 플랫폼을 기반으로 소통을 위한 대화 텍스트 데이터가 대량으로 축적되고 있다. 텍스트 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하기 위한 텍스트 요약에 대한 중요성이 더욱 증가함에 따라 딥러닝을 활용한 추상 요약 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 대화 데이터는 뉴스 기사와 같은 정형화된 텍스트에 비해 누락 및 변형이 많아 대화 상황을 다양한 관점에서 고려해야 하는 특이성이 있다. 특히 어휘 생략과 동시에 내용과 관련 없는 표현 요소들이 대화의 내용을 요약하는 데 방해가 된다. 그러므로 본 연구에서는 한국어 대화 데이터의 특성을 고려하여 발화문을 재구조화하고 KoBART 기반의 사전학습된 텍스트 요약 모델을 파인 튜닝후, 요약문에서 중복 요소를 제거하는 정제 작업을 통해 대화 데이터 요약 성능을 향상시키고자 한다. 발화문을 재구조화하는 방법으로는 발화 순서에 따라 재구조화는 방법과 중심 발화자를 기준으로 재구조화하는 방법을 결합하였다. 대화문 재구조화 방법을 적용한 결과, Rouge-1 점수가 4 정도 향상되었다. 본 연구의 대화 특성을 고려한 재구조화 방법이 한국어 대화 요약 성능 향상에 유의미함을 입증하였다.
본 논문에서는 ETRI에서 개발 중인 용언구에 기반한 한영 기계번역 시스템 CaptionEye/KE에 대하여 논술한다. CaptionEye/KE는 대량의 고품질 한-영 양방향 코퍼스로부터 추출된 격틀사전 및 대역패턴, 대역문 연결패턴 등의 언어 지식들을 바탕으로 하여, 한국어의 용언구 단위의 번역을 조합하여 전체 번역을 수행한다. CaptionEye/KE는 변환방식의 기계번역 시스템으로서, 크게 한국어 형태소 분석기, 한국어 구문 분석기, 부분 대역문 연결기, 부분 대역문 생성기, 대역문 선택/정련기, 영어형태소 생성기로 구성된다. 입력된 한국어 문장에 대해 형태소 분석 및 태깅을 수행한 후, 격틀사전을 이용하여 구문구조를 분석하고 의존 트리를 생성해 낸다. 이렇게 생성된 의존 트리로부터 대역문 연결패턴을 이용하여 용언구들간의 연결에 대한 번역을 수행한 후 대역패턴을 이용하여 각 용언구들을 번역하고 문장 정련과정을 거쳐 영어 문장을 최종 생성한다.
본 논문에서는 질의 응답 시스템의 성능 향상을 위한 질의문 심층 분석을 제안한다. 일반적인 질의응답 시스템들은 사용자의 자연언어 질의의 의미를 분석하지 않기 때문에 정확한 정답을 제공하는 것이 어렵다. 질의문 심층 분석은 의미자질 추출 문법과 자연언어 질의 특성을 이용하여 사용자의 질의를 의미적으로 분석하고, 의미자질들을 추출한다. 의미자질 추출 문법과 자연언어 질의 특성은 사용자 질의의 의미와 구문 구조를 반영하기 위해 의미자질과 형식형태소로 표현된다. 웹에서 추출한 세부 정답 유형이 '인물'인 100개의 질의에 대한 실험을 통해, 비교적 짧지만 사용자의 질의 의도를 충분히 표현하고 있는 자연언어 질의에 대해 질의문 심층 분석을 수행함으로써 사용자의 질의 의도를 분석하고, 의미자질들을 추출할 수 있음을 보였다.
1999년 10월 강원대학교에서 열렸던 한국지구과학회 추계학술발표회에서 발표되었던 한글 요약문들을 훑어보았다. 요약문에는 외국어표현과 분명치 않은 말들과 너무 긴 문장들이 섞여있다. 외국말 표현은 일본어, 영어, 중국어 표현 방법들과 단어들이다. 지구과학 요약문과 논문을 한글로 잘 쓰는 방안을 제안한다. 그 방안에는 일반교양 과학책을 많이 읽고 한 문장이 20 어절이 넘지 않도록 하며 지도교수나 동료들에게 요약문의 비평을 부탁하고 그들의 비평을 받아들일 열린 마음이 포함된다. 저자들이 이 논문 표 2에 있는 여러 가지 잘못을 범하지 않도록 관심을 가져야 한다.
As the media changes, communication patterns in modern society have been changed as well. This change in the media environment has also transformed the required literacy and it is time to accept this new literacy in Korean language education. At this point, this paper inspected the perception of media literacy classes of 73 teachers currently in the field of Korean language education. The results show that most teachers are aware of the media literacy which has changed socially, and show strong agreement that this changed literacy should be applied in the field of Korean language education. However, today's media literacy education is passive. Although teachers generally understand the dynamic features of newly emerging digital media, it remains as a tool in class. The teachers pointed out that device problems such as device environment and the spread of media are one of the many reasons for such passive usage. However, the more fundamental problem is that the new communication environment has not been reflected in the curriculum actively. Teachers thought that media literacy has a close relationship with Korean proficiency. Also, they saw that this kind of media literacy will be required for Korean learners in the future with more importance. Based on the results of the study, this paper argues that Korean language education needs to accept and reflect the changes of media in the curriculum.
연설문은 구어체와 문어체 두 가지 특성을 모두 갖고 있는 복합적인 데이터 형태이다. 발화자의 문장 표현, 배열, 그리고 결합에 따라 그 구조가 다르기 때문에, 화자 별 갖는 문체적 특성 또한 모두 다르다. 국정을 다루는 정치인들의 연설문은 국정 현황을 포함한 다양한 주요 문제점을 다룬다. 그러면 발화자의 문서 내 문체적 특성을 고려할 경우, 해당 문서가 어느 정치인의 연설문인지 파악 할 수 있는가? 본 연구에서는 대한민국 정책 브리핑 사이트로부터 한국어 기반 사전 학습된 언어 모델을 활용하여 연설문에 대한 미세조정을 진행함으로써 발화자 예측 분류 모델을 생성하고, 그 가능성을 입증하고자 한다. 본 연구는 5-cross validation으로 모델 성능을 평가하였고 KoBERT, KoGPT2 모델에서 각각 90.22%, 84.41% 정확도를 보였다.
본 연구는 패널 벡터자기회귀 모형을 활용하여 국내 TV 드라마에 대한 디지털 불법복제, 시청률, 온라인 입소문 간의 동태적 관계를 종합적으로 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 시청률은 디지털 불법복제에 부정적 영향을 받지만 구글 버즈에는 긍정적 영향을 받는다. 둘째, 디지털 불법복제는 시청률과 소셜 버즈에 부정적인 영향을 받는다. 셋째, 소셜 버즈와 구글 버즈는 서로 긍정적 영향을 받는다. 영화나 음악에 대한 불법복제 효과 연구는 많이 이루어졌으나 TV 드라마에 대한 연구는 상대적으로 제한적이다. 본 연구는 TV 드라마의 디지털 불법복제 영향을 실증 분석하였으며, 특히 디지털 불법복제가 시청률에 미치는 직접효과 뿐만 아니라 온라인 입소문을 통한 간접효과가 존재함을 실증적으로 밝혔다는 점에서 의의가 있다. 또한 온라인 입소문을 소셜 버즈와 구글 트렌드 지표로 다양화하여 그 효과를 검증함으로써 중요한 실무적 시사점을 제공한다.
암호알고리즘 출력 때문에 대한 난수성 검정은 평문과 암호문 식별에 중요한 역할 을 하고 있다. 따라서 현재 많이 사용되고 있는 나수성 검정 방법들의 비교 및 분석은 필수적이라 할수 있 다. 또한 하 나의 검정방법을 이용하고자 할 때 평문과 암호문을 식별할수 있는 최소한의 데이터 크기 는 실시간 검 정 측면에서 많은 도움을 줄수 있을 것이다. 본 논문에서는 대표적인 몇 개의 난수성 검정 방법들에 대 하여 평문과 암호문 식별에 대한 성공률을 실험을 통하여 분석하고 실험계획법을 이용하여 주어진 표본 크기들 중에서 각 난수성 검정방법에 따른 하나의 최적의 표본크기를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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