• Communications of Mathematical Education
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• v.37 no.2
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• pp.105-134
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• 2023

The purpose of this study is to explore which performance verbs are used in the achievement standards of the Korean mathematics curriculum and how to improve them. So, first, we analyzed whether there were differences in the performance verbs included in the 2015 revised mathematics curriculum achievement standards by school level. In addition, it was analyzed whether there were differences in the performance verbs included in the mathematics curriculum in Korea and foreign countries. As a result of the analysis, both the frequency and the type of performance verbs included in the achievement standards of the Korean mathematics curriculum decreased as the school level increased. Also, performative verbs such as 'understand' and 'know' were excessively used. Similar tendencies were seen in foreign mathematics curricula, but the frequency and the type of performance verbs were higher than those in Korea, and various performance verbs were used. As a result of the study, it is suggested that performance verbs included in achievement standards need to be improved to improve middle and high school mathematics classes.

• Agrochemical news magazine
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• v.22 no.3 s.166
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• pp.41-43
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• 2001

• Agrochemical news magazine
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• v.23 no.2 s.175
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• pp.42-44
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• 2002

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2004.06a
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• pp.145-159
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• 2004

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.23 no.1
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• pp.1-23
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• 2012

This study investigated the lexical access processing of inflected Korean verbs in the mental lexicon. In Korean, verbs can be classified into two main types of inflections, which are regular and irregular inflections, which can be further divided into three types of regular inflections and two types of irregular inflections. A masked priming lexical decision task was used and the priming effects were compared. Experiments were carried out using the five different types of verbal inflections in Korean: (1) No change-regularity (regular verbs with no orthographical or phonological changes), (2) Phonological change-regularity (regular verbs with phonological changes to the stem only), (3) Orthographical change-regularity (regular verbs that only undergo orthographical changes), (4) Stem change-irregularity (the stem is omitted or alternated with the other phoneme of the stem in irregular verbs), (5) Ending change-irregularity (irregular verbs with changes in the endings by phoneme substitution). The first three types are regarded as regular verbal inflections whereas the latter two types are regarded as irregular verbal inflections. The infinitive forms of the verb were presented as target words and three different conditions were presented as prime words. The three conditions included regular verbal inflection, irregular verbal inflection, and a control condition in which morphologically and semantically unrelated primes were presented. In addition, different stimulus onset asynchrony (SOA) were manipulated (43ms, 72ms, 230ms) to examine the time frame of the morphological decomposition process in word recognition. The results revealed that there were significant priming effects in all three SOAs across conditions. Hence, there was no significant differences in priming effects between regular and irregular verbal inflection conditions. This may suggest that Korean verb processing does not adopt different processing routes for regular and irregular inflections, which can also be an indication of earlier morphological information processing for Korean verbs.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.273-278
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• 2003

본 논문에서는 한-중 기계번역 시스템에서 사용되는 한중 동사구 패턴의 반자동 생성을 위한 방법론을 제안한다. 한중 동사구 패턴은 한국어와 중국어간의 변환을 위한 정보를 제공할 뿐만 아니라, 한국어의 구문분석과 중국어의 생성을 위해 중요한 정보를 제공하는 고급 언어자원이다. 본 논문에서 제시하는 새로운 패턴 반자동확장 방안은 기존의 한중 동사구 패턴으로부터 대역어 정보를 이용하여 새로운 동사구 패턴을 생성해내는 방법이다. 본 방법론은 시스템 개발 초기에 일반적으로 이루어지는 사전기반 패턴 구축이 끝난 후, 패턴의 커버리지 문제를 해결하기 위해 실용적으로 적용할 수 있는 방법론으로서, 한국어와 중국어 같이 활용 가능한 대역 코퍼스가 아직 많지 않은 경우에 효과적이다. 본 논문에서 제시한 방법론은 실험 결과 67.15%의 정확률과 4.58배의 패턴 확장률을 나타냈다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.5
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• pp.85-94
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• 2014

This study examined the characteristics of movie reviews based on emotional expressions, using the structural analysis. Major results were as follows; firstly, the most cited emotional expression was 'fun'. Fun was the important discriminator for evaluating movies. Secondly, cluster analysis results found that although Korean movies were clustered by many emotional expressions such as fun, immersion and impression, foreign movies were grouped by joust an emotional expression including fun. Internet users tended to divide foreign movie into two kinds of movies such as fun movie and boring movies.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.101-105
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• 2018

이 논문은 가장 잘 알려진 어휘부중 하나인 워드넷의 활용 범위 확장을 위해 워드넷 신셋에 "사건구조 프레임(Event Structure Frame)"을 주석하는 연구에 관한 것이다. 워드넷을 비롯하여 현재 사용되고 있는 어휘부는 풍부한 어휘의미정보가 구조화되어 있지만, 사건구조에 관한 정보를 포함하고 있지는 않다. 이 연구의 가장 큰 기여는 워드넷에 사건구조 프레임을 추가함으로써 워드넷과의 연결만으로 핵심적인 어휘의미정보를 모두 추출할 수 있도록 해준다는 점이다. 예를 들어 텍스트 추론, 자연어처리, 멀티 모달 태스크 등은 어휘의미정보와 배경지식(상식)을 이용하여 태스크를 수행한다. 워드넷에 대한 사건구조 주석은 자동사건구조 주석 시스템인 GESL을 이용하여 워드넷 신셋에 있는 예문에 먼저 자동 주석을 하고, 오류에 대해 수동 수정을 하는 반자동 방식이다. 사전 정의된 23개의 사건구조 프레임에 따라 예문에 출현하는 타겟 동사를 분류하고, 해당 프레임과 매핑한다. 현재 이 연구는 시작 단계이며, 이 논문에서는 빈도 순위가 가장 높은 100개의 동사와 각 사건구조 프레임별 대표 동사를 포함하여 총 106개의 동사 레마에 대해 실험을 진행하였다. 그 동사들에 대한 전체 워드넷 신셋의 수는 1337개이다. 예문이 없어서 GESL이 적용될 수 없는 신셋을 제외하면 1112개 신셋이다. 이 신셋들에 대해 GESL을 적용한 결과 F-Measure는 73.5%이다. 향후 연구에서는 워드넷-사건구조 링크를 계속 업데이트하면서 딥러닝을 이용해 GESL 성능을 향상 할 수 있는 방법을 모색할 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.348-355
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• 2001

세종전자사전은 한국어 어휘의 정보를 총체적으로 표상하는 전산어휘자료체이다. 세종전자사전은 궁극적으로 다양한 유형과 기능의 한국어 자동처리에의 활용을 목표로 한다. 세종체언전자사전은 최종적으로 5만여 항목을 대상으로 구축될 것이다. 세종명사전자사전은 전산적 효율성을 고려하여 명사 어휘의 정보를 8개의 하위정보구획과 50여개의 세부정보항목으로 구분하여 표상한다. 특히, 명사의 어휘 통사적인 결합에 관한 정보는 한국어 명사구와 문장의 자동생성에 직접 활용될 수 있는 정보이다. 명사는 수식어 요소 또는 조사와 결합하여 명사구를 형성하고, 동사 및 형용사와 결합하여 문장의 생성에 참여한다. 개별 명사들은 이 과정에서 다양한 제약적인 양상들을 보여주고 있으며, 세종명사전자사전은 이 정보들을 명시적으로 표상한다. 또한 명사는 기능동사와 결합하는 술어명사와 그렇지 않은 비술어명사로 구분이 된다. 술어 명사가 기능동사와 결합하여 문장을 형성할 때, 명사와 그 논항들은 다양한 통사적 기능을 담당한다. 또한 술어명사는 논항과 결합하여 명사구를 형성한다. 그러나, 술어명사의 명사구 형성과 기능동사의 결합은 불규칙적이고, 명사와 기능동사의 의미적 특성에 따라 다양한 제약이 발견된다. 이 정보들의 정밀한 표상은 개별 술어명사로부터 생성될 수 있는 가능한 명사구와 문장의 형태를 구체적으로 밝혀주게 된다. 세종명사전자사전의 어휘 통사적인 결합에 관한 정보들은 명사구 또는 문장의 자동생성의 정확성과 효율성을 높여줄 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.92-97
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• 2002

의미기반 정보 검색, 자연어 질의 응답, 지식 자동 습득, 담화 처리 등 높은 수준의 자연언어처리 시스템에서 의미처리를 위한 대용량의 지식 베이스가 필요하다. 이러한 지식 베이스 중에서 가장 기본적인 것이 워드넷이다. 이러한 워드넷을 이용함으로써 여러 의미 사이의 의미 유사도를 구할 수 있고, 속성을 물려받을 수 있기 때문에 비슷한 속성을 가진 의미들을 한꺼번에 다루는 데 유용하다. 본 논문에서는 기본 어휘를 바탕으로 기존의 명사 워드넷과 단일어 사전을 이용하여 한국어 동사 워드넷을 구축하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 1차 작업을 통하여 구축한 동사 워드넷에는 동사 1,757개에 대한 4,717개의 의미(중복을 포함하면 모두 5,235개의 의미)를 포함하고 있으며 특별히 의미가 많이 편중된 14개의 개념에 속한 571개의 의미를 53개의 세부 개념으로 재분류하여 최종적으로 모두 767개의 계층적 개념으로 구성된 동사 워드넷이 만들어 졌다.