정보통신기술을 활용한 학습시스템은 꾸준히 강조되어 왔지만 한국어 학습시스템의 자동화 수준은 높지 않다. 실용성 있는 학습시스템의 구축에는 대량의 기반지식이 필요하지만 이러한 지식을 구축하기 쉽지 않기 때문이다. 본 논문에서는 한국어학습시스템의 요소로 어학문제풀이, 표준발음 도우미, 글쓰기 도우미를 제안하고, 획득이 용이한 말뭉치와 웹문서, 사전을 활용하여 구축된 학습지원시스템을 소개한다. 어학문제풀이를 위한 자동문제생성에서는 말뭉치와 사전을 이용하여 문제와 보기문항을 생성하고, 웹문서 검색빈도를 활용하여 보기적합성을 검증한다. 표준발음 변환을 위해서 발음표기법을 분석하였으며, 글쓰기 지원을 위해 말뭉치에서 추출한 기분석데이터를 이용한 실시간 어휘추천과 문장추천을 구현하였다. 실험에서는 제안하는 방법으로 생성된 임의의 400문제에 대한 판정 결과 89.9%의 문제 적합률과 64.9%의 보기 적합률을 보였다.
HyGIS는 DEM 기반의 수문지형처리를 중심으로 다양한 모형을 연계할 수 있도록 구성된 S/W 모음이다. 이는 한국건설기술연구원을 비롯한 다수의 기관 및 연구원들이 노력한 성과물이다. 본 연구는 기존 HyGIS 연구과정에서 도출된 성과물의 실용화 사업화를 위한 방안을 연구하였다. 이를 위하여 S/W 테스팅, 오픈소스 도입, 클라우드 컴퓨팅으로 나누어 접근하였다. 먼저 S/W의 테스팅에 있어서 기존 개발 소스코드는 블랙박스 테스트 방식의 동등 클래스 분할, 경계 값 분석 등 일부 모듈에 대한 단위 테스트와 제한적인 통합테스트가 수행된 바 있다. 보다 체계적인 테스트 단계로서 화이트박스 테스트 개념 중 문장/분기/조건 커버리지에 대하여 검토하였으며, 실제 소스코드 중 핵심 구간에 대한 적용 및 정량화를 통하여 현 수준을 객관적으로 진단하였고 보완 방안을 도출하였다. 오픈소스 적용을 위하여 QGIS, MapWindow 등 공간정보 분야의 최신 오픈소스 모듈을 비교 검토하였다. 적용 단계는 이를 기존 HyGIS S/W에 반영시키는 과정이며, S/W 관점에서는 컴포넌트 모듈의 대체라고 표현될 수 있다. 대규모의 전환 비용이 발생되므로 적용 후보에 대하여는 기능적 측면 뿐만 아니라 마이그레이션 비용과 중장기적인 유지보수 비용을 고려한 검토가 이루어 졌다. 한편 오픈소스 기술의 적용은 단순히 구성 요소 원가절감 측면만이 아닌, 중장기적 유지보수 체계 도모 및 지속가능한 생태계로의 전환에 더 큰 의의가 있다. 마지막으로 클라우드 컴퓨팅 기술의 적용 분야이다. HyGIS 입력 Data의 공급을 위한 인프라로서 자체 구축 인프라가 아닌 IaaS 클라우드인 Blob Storage 및 CDN을 시험 적용하였다. 클라우드를 활용함으로써 초기 비용을 최소화하고 합리적 비용으로 유연한 확장이 가능한(Scale Out, Scale Up) 구조를 취하게 되었다. 또한 입력 Data 공급 서버를 위한 Storage 측면만이 아니라 S/W의 배포에 있어서도 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용하고자 시도하였다. 클라우드 기술을 활용하여 HyGIS S/W가 설치된 VM(Virtual Machine)자체를 임대하는 방식으로 시험 구성 되었다. VM에 대한 RDP 프로토콜 Access에 있어서 IP기반 접근 제어를 통하여 보안을 강화하는 방안을 실험하였으며, ISO 27001, ISO 27018 등 관련 보안 규정에 부합하는 서비스 제공이 가능하도록 검토하였다. 이러한 클라우드 VM방식 서비스를 통하여 Package형 S/W 뿐만 아니라 Subscription 방식의 서비스 제공 방식을 병행할 수 있다. 사용자에게는 S/W 설치 및 H/W Lock 구비 과정이 생략되는 이점이 있다.
말소리의 음향 특징을 이용하여 화자에 대한 중요한 사회, 언어학적 정보를 얻을 수 있는데 그 중 한 가지 핵심 특징은 방언이다. 화자의 방언 사용은 컴퓨터와의 상호작용을 방해하는 주요 요소이다. 방언은 발화의 음소, 음절, 단어, 문장 및 구와 같이 다양한 수준에서 구분할 수 있지만 이를 하나하나 식별하여 방언을 구분하기는 어렵다. 이에 본 논문에서는 음성 데이터의 특성 중 MFCC만 사용하는 경량화된 한국어 방언 분류 모델을 제안한다. 한국인 대화 음성 데이터를 통해 MFCC 특징을 활용하는 최적의 방법을 연구하고, 8가지 머신 러닝 및 딥러닝 분류 모델에서 경기/서울, 강원, 충청, 전라, 경상 5개의 한국어 방언 분류 성능을 비교한다. MFCC를 정규화하는 방법으로 대부분의 분류 모델에서 성능을 향상시켰으며, MFCC를 정규화하기 전 분류 모델의 최고 성능과 비교하여 정확도는 1.07%, F1-score는 2.04% 향상된 성능을 기록하였다.
본 연구는 일반 목적의 한국어교육에서 쓰기 능력을 배양하기 위해 제시되는 쓰기 과제가 학습자들이 성공적으로 수행할 수 있도록 구성되어 있는지를 통합형 한국어교재를 분석함으로써 논의하고자 하였다. 우선, 선행 연구에서 언급한 쓰기 과제의 개념 및 구성요소를 바탕으로 쓰기 과제의 구성요소를 정립하고 이 설정한 쓰기 과제의 구성요소를 가지고 연구 대상인 통합형 한국어교재를 분석하였다. 분석 결과, 쓰기과제의 유형에서 '자유 작문'과 '모방해서 쓰기'가 가장 높은 분포를 보였고 교재에서 공통적으로 다루는 주제는 21개 정도였다. 지시 내용의 대다수가 한 두 문장의 지시문으로 지시사항을 진술하는데 대부분이 주제 및 장르만을 제공하고 있으며 글의 목적, 형식, 분량, 시간 등은 제시되어 있지 않았다. 읽기 텍스트의 유형은 정보 전달의 목적을 가지는 설명문의 텍스트가 가장 많았고 평가 준거와 기타 요소에서 채점 기준과 시간은 전혀 제시되지 않고 있었다. 고급수준의 쓰기 과제에서는 글의 분량, 형식 등이 그나마 제시되는 편이나 초급과 중급에서는 이것조차 거의 나타나지 않았다. 이처럼 통합형 한국어교재에는 쓰기 과제의 구성요소가 고루 갖추어지지 않은 채 학습자들에게 제시되고 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 국외 수학 교사교육 사례 보고의 일환으로, 미국의 예비교사들이 넓이 $0.14m^2$를 모델링하고 설명하는 과정을 분석하고 논의하였다. 수학방법론을 수강한 총 94명의 예비교사들이 자신이 이해하는 바를 문장으로 서술하기, 교구나 그림 등을 통해 모델을 제시하기, 학생들의 수준을 고려하여 구두로 설명하기 등으로 이루어진 일련의 활동에 참여하였으며, 이 자료들이 분석에 이용되었다. 분석 결과, 개념들 간의 연계성, 양적 및 질적 추론, 적절한 용어의 사용, 개념적 이해 등에 있어 성공 및 오류 사례 간에 큰 차이가 있었다. 본 연구는 수학교사교육자들이 예비교사들에게 수학지식과 교수방법이 유기적으로 통합된 과제를 교사교육 초기부터, 그리고 지속적으로 제공할 것을 제안한다.
서술형 문항은 수준 높은 사고능력 평가에 적합하나 채점이 쉽지 않다. 동일한 채점기준을 적용하더라도 채점자마다 서로 다른 채점을 할 수 있으므로 객관적인 채점 시스템이 필요하다. 그렇지만 채점 시스템을 구축하기 위해서는 표현 언어인 한국어 분석이 전제되어야 한다. 특히 서술형 문항의 답변은 단문형태가 아닌 복문이 내포된 복합 문장으로 표현되기 때문에 복합문의 한국어 분석이 이루어져야 한다. 본 연구는 이와 같은 서술형 문항의 자동 채점을 위해 한국어의 복합문을 구문의미 분석하는 시스템을 개발하고 시스템의 성능을 분석하였다. 이 시스템은 의미속성 사전을 활용하여 대상 구문의 의미적 제한조건을 검사하고 적합한 피수식 대상을 선별하여 구문의미분석을 실행한다. 실험 데이터에 대해 93%의 정확률을 얻어 제안한 시스템이 효과있음을 알 수 있었다. 본 연구의 시스템은 서술형 문항 채점에 활용할 수 있고 한국어 처리의 응용영역에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
가상인간은 가상공간(가상 현실, 혼합 현실, 메타버스 등)에서 Unity와 같은 3D Engine 전용 모델링 도구로 구현된다. 실제 사람과 유사한 외모, 목소리, 표정이나 행동 등을 구현하기 위해 다양한 가상인간 모델링 도구가 도입되었고, 어느 정도 수준까지 인간과 의사소통이 가능한 가상인간을 구현할 수 있게 되었다. 하지만, 지금까지의 가상인간 의사소통 방식은 대부분 텍스트 혹은 스피치만을 사용하는 단일모달에 머물러 있다. 최근 AI 기술이 발전함에 따라 가상인간의 의사소통 방식은 과거 기계 중심의 텍스트 기반 시스템에서 인간 중심의 자연스러운 멀티모달 의사소통 방식으로 변화할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 다양한 대화 데이터셋으로 미세조정한 인공신경망을 사용해 사용자와 자연스럽게 대화 할 수 있는 가상인간을 구현하고, 해당 가상인간이 생성하는 문장의 감정값을 분석하여 이에 맞는 표정을 발화 중에 나타내는 시스템을 구현하여 사용자와 가상인간 간의 실시간 멀티모달 대화가 가능하게 하였다.
초거대언어모델(LLM)의 도래에 따라 다양한 과업들이 도메인 관계 없이 제로샷으로 추론이 가능해짐에 따라서 LLM이 다양한 산업분야에 적용되고 있다. 대표적으로 ChatGPT와 GPT-4는 상용 API로 서비스를 제공하여 용이한 서비스 접근으로 다양한 이용층을 끌어들이고 있다. 그러나 현재 상용 API로 제공되고 있는 ChatGPT 및 GPT-4는 사용자의 대화 내역 데이터를 수집해 기업의 보안 문제를 야기할 수 있고 또한 생성된 결과물의 환각 문제로 인한 기업 문서의 신뢰성 저하를 초래할 수 있다. 특히 LLM 생성 글은 인간의 글과 유사한 수준으로 유창성을 확보한만큼 산업현장에서 LLM 작성 글이 판별되지 못할 경우 기업 활동에 큰 제약을 줄 수 있다. 그러나 현재 한국어 LLM 작성 글 탐지 서비스가 전무한 실정이다. 본 논문에서는 한국어 초거대언어모델 작성 글 판별기: KoCheckGPT 를 제안한다.KoCheckGPT는 산업현장에서 자주 사용되는 문어체, 개조식 글쓰기로 작성된 문서 도메인을 목표로 하여 글 전체와 문장 단위의 판별 정보를 결합하여 주어진 문서의 LLM 작성 여부를 효과적으로 판별한다. 다국어 LLM 작성 글 판별기 ZeroGPT와의 비교 실험 결과 KoCheckGPT는 우수한 한국어 LLM 작성 글 탐지 성능을 보였다.
기존에는 사람이 생성하던 문장, 이미지, 음성 등을 인공지능 기술을 활용하여 자동으로 생성할 수 있게 되면서, 생성형AI 기술이 전 세계적인 관심을 받고 있다. 특히, 대표적 생성형AI 서비스인 ChatGPT는 기존 챗봇 서비스와 차별화되는 능동성과 정확도를 보여주며, 단기간에 이용자 수가 급증하고 있다. 이렇듯 생성형AI 서비스에 대한 관심이 높아지고 있음에도 불구하고, 대부분의 선행연구는 아직 초기 수준에 머무르고 있다. 이에, 본 연구는 생성형AI 서비스의 성공요인을 도출하고 이를 바탕으로 성공적인 비즈니스 전략을 제안하기 위해 LDA 토픽모델링과 키워드 네트워크 다이어그램을 활용하였다. 또한, ChatGPT를 사용하여 기존 텍스트마이닝 방법론을 보완하는 새로운 연구방법론을 제시하였다. 본 연구는 선행연구들의 한계를 극복하고, 생성형AI의 미래 발전에 대한 학술적 및 실무적 시사점을 제공했다는 점에서 의의가 있다.
본 연구에서는 초등학교 저학년 학생의 과학재능을 효과적인 방식으로 판별할 수 있는 도구를 개발하고 시범 적용하였다. 재능 판별도구는 다양한 경로의 정보를 복합적으로 활용하기 위하여 교사 의견서, 지필형 검사, 수행형 검사로 구성하였고, 시범 적용의 결과는 검사의 저학년 적합성 측면과 적극적 참여 유발 측면에서 평가하였다. 우선 저학년 적합도를 확인하고자 참여 학생들이 수행형 검사에서 보인 말과 행동을 귀납적으로 분석하였고, 과학 지식 및 과학탐구수행요소와 관련하여 범주화한 30개의 탐구행동유형은, NGSS 과학탐구수행요소의 k-2학년 수준에 해당되거나 일부 상회하고 있었다. 따라서 본 검사는 저학년을 대상으로 과학 재능을 판별하기에 적합하다고 판단된다. 다음으로, 수행형 검사가 참여 학생의 과학재능을 파악할 수 있을 정도의 충분한 탐구 행동을 유발할 수 있는지를 확인하였다. 수행형 검사에서 나타난 참조문장 수를 참여도의 지표로 삼고 비교한 결과, 과학적 흥미가 높음에도 불구하고 수동적인 태도로 참여한 2건의 사례가 나타났다. 담임교사 의견서에 포함된 1년간의 관찰기록, 지필형 검사 및 수행형 검사의 종합적 비교와 담임교사와의 심층 면담을 통해 원인을 분석한 결과, 과학적 경험이 검사에서 상정한 수준을 훨씬 상회하고 있거나 참여자의 관심 영역이 매우 협소하고 기호의 차이도 커서 제시된 소재에 대해 흥미를 쉽게 잃었던 경우임을 확인하였다. 본 연구를 통해 수행형 검사를 활용한 저학년 과학재능 검사의 가능성을 확인하였으며 다양한 사례의 측적을 통해 교육현장에 실용적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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