• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.385-402
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• 1992

용언 '같다'는 다양한 의미를 지니는데, 그 가운데 [동일]이나 [유사]를 나타내는 '같다' 구문은 '비교'의 논리가 적용되는 문장들로서 문장을 이루는 명사구의 의미 특성, 명사구 사이의 의미관계, 문장 유형등의 요소에 따라 의미 해석이 달라진다. 이 유형의 '같다' 구문은 특정 문형의 실현이 명사구들의 의미 관계에 따라 제약을 받으며, 또 실현되는 경우에도 [동일]이나 [유사]라는 [비교]의 의미를 갖지 못하고 [비유]의 의미를 나타내게 된다. 이러한 의미범주의 변화는, 특정조건하에서의 '비교'가 현실논리에서는 성립할 수 없는 반면 언어논리에서는 수용될 때 나타나는 두 논리간의 괴리를 보완하는 기제인 것으로 생각된다. 한편, [동일]이나 [유사]를 나타내는 '같다'와 [추측] 혹은 [불확실한 단정]을 나타내는 '같다'는 통사구조와 의미해석 논리에서 다른 양상을 보인다. 이들은 항상 '(-ㄴ/ㄹ) 것 같다'와 같은 구성양식을 갖는데, 그럼에도 불구하고 단문구조로 해석되는 것이다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제19권1호
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• pp.63-80
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• 2009

초등수학 문제해결에서 사용되고 있는 문장제를 동일 수학적 내용이나 구조를 취하되 단문중심 유형과 복문중심 유형의 두 문장제로 재구성하여 이를 한 조합으로 묶은 후, 이에 대한 학생의 문제해결 활동에서 문장제 유형에 따라 보여주는 인지 정의적 반응의 비교분석을 통해서 초등학교 문제해결 지도에 시사하는 바를 알아보았다. 수학교과에서 다루는 문장제를 구성하는 문장은 그 자체가 학습 내용이나 대상이 되는 것이 아니라, 수학 학습이나 지도를 위한 도구로서 사용되는 것이기 때문에 전통적으로 '간결한 표현'이라는 문장의 경제성 추구보다는 '분명한 정보의 간편한 전달'이라는 문장의 편의성에 집중할 필요가 있다고 생각한다. 즉, 초등 학생의 언어적 이해의 단순결함으로 인한 문제해결 수행상의 오류나 부정적 수학 학습태도를 해소시킬 수 있도록 학생의 국어적 평균 수준에 맞추어진 수학적 문장 을 통하여 수학적 정보를 온전하면서도 편리하게 표현과 전달을 꾀하려는 연구와 실천이 중요하다고 생각한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제11권3호
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• pp.9-21
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• 2019

본 연구에서는 북한이탈주민집단과 한국인집단의 운율특성을 비교하기 위하여 읽기과제(짧은글, 대화글)에서 3가지 문장 유형(평서문, 의문문, 부정문)에 따른 집단 간 음도범위와 청지각적 평가 결과의 차이가 있는지 살펴보았다. 또한, 북한이탈주민집단의 읽기과제의 3가지 문장 유형('평서문', '의문문', '부정문')의 청지각적 평가 결과와 북한이탈주민집단의 억양 자기평가 설문지의 4가지 하위유형('한국어지향도', '핸디캡정도', '한국어비유사성', '억양불만족정도')과의 상관을 살펴보고자 하였다. 본 연구의 대상자는 북한이탈주민집단 총 15명(여 11, 남 4)과 한국인집단 총 15명(여 11, 남 4)이다. 음향학적 평가에서 집단 간 읽기과제의 문장유형에 따른 차이를 확인하기 위해 삼원분산분석(three-way mixed ANOVA), 다변량분석(multivariate analysis)을 실시하였고, 청지각적 측면에 대한 분석방법으로는 비모수통계인 Mann-Whitney U Test를 사용하였다. 북한이탈주민의 억양자기평가 설문지의 하위유형 4개와 청지각적 평가의 하위유형 6가지('짧은글평서문', '짧은글의문문', '짧은글부정문', '대화글평서문', '대화글의문문', '대화글부정문')의 상관관계를 확인하기 위해 피어슨의 적률상관계수(Pearson's product moment correlation coefficient)를 산출하였다. 그 결과, 읽기과제의 모든 문장유형에서 북한이탈주민집단보다 한국인집단의 음도범위가 유의미하게 컸다. 두 번째로 집단 간 읽기과제에서 3가지 문장유형에 따른 청지각적 평가 결과, 모든 문장 유형에서 한국인집단에 비해 북한이탈주민집단의 청지각적 평가 점수가 유의미하게 낮았으며, '의문문'유형에서 점수가 가장 낮았다. 마지막으로 북한이탈주민집단의 읽기과제의 3가지 문장 유형의 청지각적 평가 결과와 억양자기평가 설문지의 하위유형간의 상관을 살펴본 결과, 설문지의 4가지 하위유형 중 '한국어지향도', '핸디캡정도', '한국어비유사성'과 3가지 문장 유형 중 '의문문'에서 유의한 상관이 나타났다. 따라서 본 연구를 통해, 북한이탈주민집단과 한국인집단의 읽기과제에서의 문장유형에 따른 음성이 청지각적으로, 음향학적으로 차이를 보이고 있음을 알 수 있으며, 한국어를 지향하고, 자신의 억양으로 인한 핸디캡이 높고, 자신의 억양이 한국어와 다르다고 생각하는 북한이탈주민일수록, '의문문'에서 가장 서울말에 가깝게 말하는 것으로 평가되었음을 알 수 있다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제19권4호
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• pp.501-525
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• 2015

본 논문은 2009 개정 교육과정 초등학교 3학년 수학 교과서와 익힘책에 제시된 곱셈과 나눗셈 문장제를 유형별로 분석하고, 초등학교 4학년 학생을 대상으로 문장제 유형에 따른 문제해결능력을 살펴봄으로써 곱셈과 나눗셈 문장제의 효율적인 지도 방안을 생각해보기 위한 것이다. 이를 위해 먼저 초등학교 3학년 수학 교과서와 익힘책에 제시된 자연수의 곱셈 문장제를 동수누가, 비율, 비교, 정렬, 조합의 5가지 의미 유형으로, 나눗셈은 등분제와 포함제의 2가지 유형으로 구분하여 살펴보았다. 이와 함께 곱셈과 나눗셈 문장제에서 미지수의 위치에 따라 처음량, 변화량, 결과량을 묻는 문장제의 구문 유형에 대해서도 살펴보았다. 그런 다음 4학년 학생을 대상으로 문장제 문제해결능력 검사 도구를 개발하였는데, 앞서 분석한 곱셈과 나눗셈의 문장제 유형을 의미와 구문으로 나누어 2차례의 검사를 실시하여 정답률과 학생들의 오답 반응 등을 분석하였다. 분석 결과 곱셈은 동수누가에서의 정답률이 높게 나온 반면 나눗셈의 경우 포함제와 등분제에서 차이를 보이지 않았는데, 이는 교과서의 문제 유형 분포와 상관관계를 보임을 알 수 있다. 이러한 논의를 바탕으로 곱셈과 나눗셈 문장제의 효과적인 지도와 학생들의 문장제 문제해결능력을 향상시키기 위해 다양한 유형의 문장제를 제시할 필요가 있음을 제안하고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.470-474
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• 2019

한글 OCR 성능을 높이기 위해 딥러닝 모델을 활용하여 문자인식 부분을 개선하고자 하였다. 본 논문에서는 폰트와 사전데이터를 사용해 딥러닝 모델 학습을 위한 한글 문장 이미지 데이터를 직접 생성해보고 이를 활용해서 한글 문장의 OCR 성능을 높일 다양한 모델 조합들에 대한 실험을 진행했다. 딥러닝 모델은 STR(Scene Text Recognition) 구조를 사용해 변환, 추출, 시퀀스, 예측 모듈 각 24가지 모델 조합을 구성했다. 딥러닝 모델을 활용한 OCR 실험 결과 한글 문장에 적합한 모델조합은 변환 모듈을 사용하고 시퀀스와 예측 모듈에는 BiLSTM과 어텐션을 사용한 모델조합이 다른 모델 조합에 비해 높은 성능을 보였다. 해당 논문에서는 이전 한글 OCR 연구와 비교해 적용 범위를 글자 단위에서 문장 단위로 확장하였고 실제 문서 이미지에서 자주 발견되는 유형의 데이터를 사용해 애플리케이션 적용 가능성을 높이고자 한 부분에 의의가 있다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제11권3호
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• pp.497-511
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• 2009

본 연구는 서울시에 위치한 초등학교 3학년 아동 53명을 대상으로 도식기반 전략 프로그램으로 수학 문장제를 교수함에 있어 중재재료 투입방법(병렬, 순차)에 따른 수행결과를 처치집단, 문제유형(결합, 변화, 비교), 회기별(사전검사, 사후검사 3회)로 알아보고자 하였다. 사전, 사후검사 문항은 곱하기와 나누기 연산을 필요로 하는 결합, 변화, 비교 문제로 각 3문제씩 9문제로 구성되었으며 각 회기가 끝난 다음날 바로 사후검사로 수행 정도를 측정하였다. 본 연구결과에 따르면 문장제 유형별 수행이 교수재료 투입시기에 큰 영향을 받지 않았으나 문제구조가 유사한 결합형 문제와 변화형 문제인 경우 나중에 교수한 변화문제의 도식이 결합문제의 도식 생성에 혼란을 주어 결합문제의 수행이 떨어지는 결과가 나타났다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제37권2호
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• pp.205-212
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• 2013

기존 채팅 시스템은 일반적으로 사용자 입력 문장과 데이터베이스 내 목표 문장들 사이의 어휘 일치도에 기반을 둔 방법을 사용한다. 그러나 이러한 방법은 어휘 불일치 문제를 자주 일으킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 순차적으로 적용되는 3단계 문장 검색 방법을 제안한다. 첫 번째 단계는 어휘 수준에서 사용자 입력 문장과 목표 문장들 사이의 공통 키워드 열을 비교하는 것이다. 두 번째 단계는 의미 수준에서 사용자 입력 문장과 데이터베이스 내 문장들 사이의 문장 유형과 의미 표지를 비교하는 것이다. 마지막 단계는 미리 정의된 어휘-구문 패턴을 사용자 입력 문장과 매칭하는 것이다. 실험에서 제안된 방법은 단순 키워드 매칭 방법 보다 더 나은 응답 정확도와 사용자 만족도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.532-535
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• 2021

다양한 SNS 플랫폼이 등장하고, 이용자 수가 급증함에 따라 온라인에서 얻을 수 있는 정보의 활용 가치가 높아지고 있다. 문장은 자연어 처리 시스템의 기본적인 단위이므로 주어진 문서로부터 문장의 경계를 인식하는 작업이 필수적이다. 공개된 문장 경계 인식기는 SNS 문서에서 좋은 성능을 보이지 않는다. 본 논문에서는 문어체로 구성된 일반 문서뿐 아니라 SNS 문서에서 사용할 수 있는 문장 경계 인식기를 제안한다. 본 논문에서는 SNS 문서에 적용하기 위해 다음과 같은 두 가지를 개선한다. 1) 학습 말뭉치를 일반문서와 SNS 문서 두 영역으로 확장하고, 2) 이모티콘을 사용하는 SNS 문서의 특징을 반영하는 어절의 유형을 자질로 추가하여 성능을 개선한다. 실험을 통해서 추가된 자질의 기여도를 분석하고, 또한 기존의 한국어 문장 경계 인식기와 제안한 모델의 성능을 비교·분석하였다. 개선된 모델은 일반 문서에서 99.1%의 재현율을 보이며, SNS 문서에서 88.4%의 재현율을 보였다. 두 영역 모두에서 문장 경계 인식이 잘 이루어지는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.173-177
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• 2021

분절을 통한 양질의 입력 자질을 구성하는 것은 언어모델의 문장에 대한 이해도를 높이기 위한 필수적인 단계이다. 분절은 문장의 의미를 이해하는 데 있어 중요한 역할을 하기 때문이다. 따라서, 한국어 문장 분류 태스크를 수행함에 있어 한국어의 특징에 맞는 분절 기법을 선택하는 것은 필수적이다. 명확한 판단 기준 마련을 위해, 우리는 한국어 문장 분류 태스크에서 가장 효과적인 분절 기법이 무엇인지 감성 분석, 자연어 추론, 텍스트 간 의미적 유사성 판단 태스크를 통해 검증한다. 이 때 비교할 분절 기법의 유형 분류 기준은 언어학적 단위에 따라 어절, 형태소, 음절, 자모 네 가지로 설정하며, 분절 기법 외의 다른 실험 환경들은 동일하게 설정하여 분절 기법이 문장 분류 성능에 미치는 영향만을 측정하도록 한다. 실험 결과에 따르면 자모 단위의 분절 기법을 적용한 모델이 평균적으로 가장 높은 성능을 보여주며, 반복 실험 간 편차가 적어 일관적인 성능 결과를 기록함을 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.137-142
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• 1998

자동 띄어쓰기는 띄어쓰기가 무시된 한글 문서의 자동색인이나 문자인식에서 줄바꿈 문자에 대한 공백 삽입 문제 등을 해결하는데 필요하다. 이러한 문서에서 공백이 삽입될 위치를 찾아 주는 띄어쓰기 알고리즘으로 어절 블록에 대한 문장 분할 기법과 양방향 최장일치법을 이용한 어절 인식 방법을 제안한다. 문장 분할은 한글의 음절 특성을 이용하여 어절 경계가 비교적 명확한 어절 블록을 추출하는 것이며, 어절 블록에 나타난 각 어절들을 인식하는 방법으로는 형태소 분석기를 이용한다. 4,500여 어절로 구성된 두 가지 유형의 문장 집합에 대하여 제안한 방법의 띄어쓰기 정확도를 평가한 결과 '공백 재현율'이 97.3%, '어절 재현율'이 93.2%로 나타났다.