• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제26권2호
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• pp.247-267
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• 2016

2009 개정 교육과정에 따른 초등학교 수학 교과서가 한글 교육을 시작한지 얼마 되지 않은 1학년 학생들에게 수학적 내용 지식 이외에 부수적으로 어휘 및 문장의 양과 수준에 의한 어려움을 야기한다는 지적이 있어 왔다. 이에 본 연구는 1학년 수학 교과서의 어휘와 문장의 적합성을 분석하여 시사점을 얻는 것을 목적으로 한다. 어휘 차원에서 난이도와 친숙도, 문장 차원에서 구조, 길이, 표현의 적합성을 분석 내용으로 한다. 분석 결과, 어휘 차원에서 1학년 수준에 난이도가 높은 어휘 108개, 친숙도가 낮은 어휘 6개가 확인되었다. 문장 차원에서는 단문에 비해 구조가 복잡한 중문 37개, 복문 727개, 중복문 38개가 포함된 것으로 나타났으며, 8개 어절을 초과하여 구성된 긴 문장도 237개 추출되었다. 표현 측면에서는 2가지 이상의 활동을 동시에 지시하는 문장 168개, 명사나 형용사가 3개 이상 연속적으로 연결되어 있는 문장 52개 등 어려움의 원인을 확인하였다. 이러한 결과에 기초한 논의로부터 차후 초등 저학년 수학 교과서 개발을 위한 몇 가지 시사점을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.1083-1099
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• 2014

본 연구의 목적은 통계적 방법을 활용해 산술과 대수 영역에서 초등 예비교사들의 문장제 문제해결 능력과 그들이 선호하는 전략, 그리고 평가 능력을 알아보는 것이다. 연구의 결과, 첫째, 초등 예비교사들은 대수의 문장제 문제해결에서 뿐만 아니라 산술 문항에서도 논리적이고 절차적인 대수적 문제해결 행태를 보였지만, 산술문항에서 선호하는 문제해결 전략은 식세우기 전략과 표만들기 전략이었다. 둘째, 수학교육과 영어교육을 심화 전공하는 초등 예비교사들의 평가 점수는 유의수준 ${\alpha}=0.05$에서 유의미한 차이가 나타났지만, 1학년과 4학년 초등 예비교사 집단의 평가 점수는 유의수준 ${\alpha}=0.05$에서 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 이 결과는 초등 예비교사들의 문장제 문제해결, 적합한 전략의 선택, 평가에서 단계별 향상을 위한 산술과 대수 영역의 정교하고 구조화된 예비교사교육이 필요함을 시사한다.

• 인지과학
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• 제29권4호
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• pp.243-263
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• 2018

본 연구에서는 단어 사이에 삽입된 공백이 중국어 모국어 화자와 한국인 학습자(초급, 중급, 고급)의 중국어 글 읽기에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 안구운동 추적을 통하여 살펴보았다. 참가자들에게 단어 사이에 공백을 삽입한 '공백 삽입' 조건과 그렇지 않은 '공백 무삽입' 조건의 평이한 중국어 문장을 읽도록 요구했다. 실험 결과, 문장 수준 분석에서 공백 삽입 조건이 공백 무삽입 조건에 비해 길이가 더욱 길어졌음에도 불구하고 두 조건의 문장 고정 횟수는 차이를 보이지 않았으며, 문장 독해 시간과 평균 고정 시간은 오히려 공백 삽입 조건이 더욱 짧았다. 단어 수준 분석에서 참가자들의 독해 시간과 고정 횟수가 모두 공백 무삽입 조건에 비해 공백 삽입 조건에서 더욱 적게 나타났다. 또한, 참가자들의 중국어 수준이 낮을수록, 독해 시간과 고정 횟수에서 두 조건의 차이가 더 큰 것으로 나타났다. 본 실험의 결과는 공백이 단어 재인과 문장 처리에 긍정적인 영향을 미치며, 이러한 영향은 중국어 수준이 낮을수록 크게 작용한다는 것을 보여준다.

• 인지과학
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• 제17권4호
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• pp.323-336
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• 2006

바꿔쓰기(paraphrasing)는 동일한 내용을 다르게 표현하는 방식을 의미한다. 이러한 바꿔쓰기표현들(paraphrues)은 기계번역, 질의 응답 시스템, 문서 요약과 같은 다양한 분야에 매우 유용하게 사용될 수 있다. 그러나 이와 같은 바꿔쓰기표현의 유용성에도 불구하고 바꿔쓰기표현을 자동으로 추출할 수 있는 방법이 매우 어렵다. 우선 바꿔쓰기표현을 자동으로 추출할 수 있는 데이터를 구하는 것부터가 어려운 문제이다. 본 연구에서는 여러 버전의 한글 성경 코퍼스로부터 바꿔쓰기표현을 자동으로 추출해 보고자 한다. 성경은 각 문장이 절과 구로 나누어져 있어 문장과 문장을 정렬시키는 것이 매우 용이하다. 정렬된 여러 버전의 성경 코퍼스로부터 자율학습(unsupervised learning)을 통해서 자동으로 바꿔쓰기표현을 추출한다. 이와 같은 방법은 어휘수준의 바꿔쓰기표현 뿐만 아니라 구문수준의 바꿔쓰기표현도 추출할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권2호
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• pp.144-156
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• 2010

복합 웹 서비스를 이용하고자 하는 사용자의 요구가 늘어나고 있지만 유비쿼터스 환경에서 일반 사용자들이 쉽게 복합 웹 서비스를 사용할 수 있는 환경은 마련되지 않고 있다. 본 논문에서는 웹 서비스에 대한 기술적인 지식이 없는 일반인들도 쉽게 자신의 요구사항을 표현 가능한 자연어 기반의 사용자 친화적인 인터페이스를 제안한다. 특히 사용자의 표현을 효율적으로 분석하기 위해 사용자의 문장으로부터 정교한 수준의 복합적인 워크플로우를 추출하고, 문장 분석을 통해 적합한 서비스를 찾는 방법을 제안한다. 특히 많은 제어 구문과 구절로 이루어진 복잡한 문장으로부터 정교한 수준의 추상 워크플로우를 추출한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.482-485
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• 2021

최근 지식 그래프를 확장하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 지식 그래프를 확장하기 위해서는 relation을 기준으로 entity의 방향성을 고려하는 것이 매우 중요하다. 지식 그래프를 확장하기 위한 대표적인 연구인 관계 추출은 문장과 2개의 entity가 주어졌을 때 relation을 예측한다. 최근 사전학습 언어모델을 적용하여 관계 추출에서 높은 성능을 보이고 있지만, entity에 대한 방향성을 고려하여 relation을 예측하는지 알 수 없다. 본 논문에서는 관계 추출에서 entity의 방향성을 고려하여 relation을 예측하는지 실험하기 위해 문장 수준의 Adversarial Attack과 단어 수준의 Sequence Labeling을 적용하였다. 또한 관계 추출에서 문장에 대한 이해를 높이기 위해 BERT모델을 적용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 관계 추출에서 entity에 대한 방향성을 고려하지 않음을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권2호
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• pp.157-164
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• 2018

딥러닝의 급속한 발전은 패턴인식 분야의 성능을 혁신했으며 몇몇 문제에서는 인간 수준을 넘어서는 결과들을 보여주고 있다. 데이타를 분류하는 패턴인식과 달리 본 논문에서는 주어진 몇개의 한국어 문장으로부터 비슷한 문장들을 생성하는 문제를 다룬다. 이를위해 생성모델 중의 하나인 Variational Auto-Encoder 기반의 모델을 한국어 생성에 맞게 개선하고 적용하는 방법들을 논의한다. 첫째, 교착어인 한국어의 특성상 띄어쓰기를 기준으로 단어 생성시 단어의 개수가 너무 많아 이를 줄이기 위해 조사 및 어미들을 분리할 필요가 있다. 둘째, 한국어는 어순이 비교적 자유롭고 주어 목적어 등이 생략되는 경우가 많아 기존의 단방향 인코더를 양방향으로 확장한다. 마지막으로, 주어진 문장들을 기반으로 비슷하지만 새로운 문장들을 생성하기 위해 기존 문장들의 인코딩된 벡터표현들로부터 새로운 벡터를 찾아내고, 이 벡터를 디코딩하여 문장을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법의 성능을 확인한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.63-69
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• 2001

정보 검색 결과의 정확성을 높이기 위해서는 상위수준의 색인 정보를 이용한 검색 기법이 요구된다. 상위수준의 색인을 하기 위해서는 구문 분석을 이용할 필요가 있지만 웹 페이지를 이용하는 웹 검색에서는 웹 폐이지 자체의 오류 때문에 구문 분석을 할 때 실패할 확률이 높으므로 견고한 구문 분석이 요구된다. 본 논문은 구, 문장에 기반한 색인 기법 및 기존 색인 방법을 병행해서 사용하는 시스템에 대하여 소개한다. 본 논문에서 소개하는 시스템은 5가지 방법의 색인 기법을 사용한다. 각 색인 기법은 적용될 분야 또는 범위에 따라 선택적으로 사용될 수 있다. 색인 기법은 1)명사 색인 2)명사+용언 색인 3)명사+용언+문장정보 색인 4)명사구 색인 5)중심어-종속어(Head-Modifier) 색인으로 나누어진다. 색인 기법 중 4와 5의 경우, 구문 분석된 결과를 사용하여 특정 명사구 및 중심어-종속어 관계를 고려함으로써 문서의 특성을 잘 나타내는 색인어를 추출할 수 있고 그러므로 정보검색의 성능을 향상시키는 기반 기술로 사용될 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.137-140
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• 2023

자연어처리는 인공지능 발전과 함께 주목받는 분야로 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하게 하는 기술이다. 그러나 많은 인공지능 모델은 블랙박스처럼 동작하여 그 원리를 해석하거나 이해하기 힘들다는 문제점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 설명 가능한 인공지능의 중요성이 강조되고 있으며, 활발히 연구되고 있다. 연구 초기에는 모델의 예측에 큰 영향을 끼치는 단어나 절을 근거로 추출했지만 문제 해결을 위한 단서 수준에 그쳤으며, 이후 문장 단위의 근거로 확장된 연구가 수행되었다. 하지만 문서 내에 서로 떨어져 있는 근거 문장 사이에 누락된 문맥 정보로 인하여 이해에 어려움을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사람에게 보다 이해하기 쉬운 근거를 제공하기 위한 생성형 기반의 근거 추론 연구를 수행하고자 한다. 높은 수준의 자연어 이해 능력이 필요한 문서 요약 데이터셋을 활용하여 근거를 생성하고자 하며, 실험을 통해 일부 기계독해 데이터 샘플에서 예측에 대한 적절한 근거를 제공하는 것을 확인했다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.2876-2884
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• 2000

단문분할은 한 문장에 용언이 복수개 있을 때 용언을 중심으로 문장을 나누는 방법이다. 기존의 방법은 정형화된 문장의 경우 비교적 효율적인 결과를 얻을 수 있으나, 구문적으로 복잡한 문장인 경우는 한계를 보였다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해서 구문 정보만이 아니라, 의미 정보를 활용하여 단문을 분할하는 방법을 제안한다. 정형화된 문장의 경우와 달리 일상적인 문장은 무장 구조의 모호성이나 조사의 생략 등이 빈번하므로 의미 수준에서의 단문분할이 필요하다. 의미 영역에서 단문분할을 하면 기존의 구문 의존적인 방법들에서 발생하는 모호성을 상당수 해소할 수 있게 된다. 논문에서는 먼저 하위범주와 사전과 시소러스의 의미 정보를 이용하여 용언과 보어성분 간의 의존구조를 우선적으로 파악하고, 구문적인 정보와 기타 문법적인 지식을 사용하여 기타 성분을 의존구조에 점진적으로 포함시켜가는 이단계 단문분할 알고리즘을 제안한다. 제안된 이단계 단문분할 방법의 유용성을 보이기 위해 ETRI-KONAN의 말뭉치 중 25,000문장을 수작업으로 술어와 보어성분 간의 의존구조를 태깅한 후 본 논문에서 제안한 방법과 비교하는 실험을 수행하였으며, 이때 단문분할의 결과는 91.8%의 정확성을 보였다.