본 연구에서는 현재 한중 비즈니스 한국어 교육의 연구 동향을 점검하고 앞으로의 방향성을 짚어보는데 그 목적을 두고 있다. 2002년부터 매년 경선을 통해 위탁업체를 선정하여 실시하고 있는 유럽연합 상공회의소 주관의 한국어 과정은 직업을 위한 한국어 교육의 대표적인 예이다. 이러한 목표와 요구를 달성하기 위해서 직업 업무 능력을 향상시키는 교육과정의 개발이 매우 시급하다. 한국어 교육에서 '직업 목적 한국어'를 '비즈니스 한국어'라는 용어로 광범위하게 사용하고 같은 의미로 분류하고 있어 용어에 대한 좀 더 명확한 구분이 필요하다는 지적이 있었다. 모든 언어 교육의 그렇듯이 한국어 교육은 외국인에게 한국어를 가르치는 일만을 의미하는 것이 아니라 교수·학습을 통해 학습자들이 교실에서 배운 한국어를 교실 밖의 여러 상황에 적용하여 사용할 수 있도록 둡는 과정이다. 그리고, 현재 중국의 4년제 대학 한국어과에서 실시하고 있는 교육과정은 한국어과 교육 목표와 사회 요구를 달성하기 위한 업무 능력을 획득하기에 부족한 점이 많다. 중국에서의 한국어 교육은 외국어 교육 중의 하나이고 비통용 언어(Minor Languages) 교육으로서 영어 교육 등 외국어 교육과 다르다.
This research presents principles and models for developing textbooks for business Korean to be used at the King Sejong Institutes overseas targeting Korean learners with vocational purposes. The principles of the business textbooks are based on research by Hyunjin Kim et al. (2018) which contains needs analysis and results from analyzing textbooks. The principles were also extracted from investigating previous researches relating to business Korean and characteristics of teaching and learning Korean with vocational purposes. The principles can be summarized to 1) connectivity with general purpose Korean textbooks of "Sejong Korean", 2) centrality with the users, and 3) improving communication skills for vocations. Additionally, textbooks based on these principles were tested in August and September of 2018 in China and Korea; usefulness of the textbooks were then examined by experts in Korean education. After the process, "Sejong Business Korean 1, 2" each with 18 chapters were written.
최근 방대한 양의 텍스트 정보가 인터넷에 유통되면서 정보의 핵심 내용을 파악하기가 더욱 어려워졌으며, 이로 인해 자동으로 텍스트를 요약하려는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 텍스트 자동 요약을 위한 다양한 기법 중 특히 트랜스포머(Transformer) 기반의 모델은 추상 요약(Abstractive Summarization) 과제에서 매우 우수한 성능을 보이며, 해당 분야의 SOTA(State of the Art)를 달성하고 있다. 하지만 트랜스포머 모델은 매우 많은 수의 매개변수들(Parameters)로 구성되어 있어서, 충분한 양의 데이터가 확보되지 않으면 이들 매개변수에 대한 충분한 학습이 이루어지지 않아서 양질의 요약문을 생성하기 어렵다는 한계를 갖는다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구는 소량의 데이터가 주어진 환경에서도 양질의 요약문을 생성할 수 있는 문서 요약 방법론을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 한국어 사전학습 언어 모델인 KoBERT의 임베딩 행렬을 트랜스포머 모델에 적용하는 방식으로 문서 요약을 수행하며, 제안 방법론의 우수성은 Dacon 한국어 문서 생성 요약 데이터셋에 대한 실험을 통해 ROUGE 지표를 기준으로 평가하였다.
지난해 기업용 솔루션 업계의 최대 이슈로 급부상했던 BI(비즈니스인텔리전스)가 올해는 DW(데이터웨어하우스)라는 오랜 둥지에서 벗어나 독자적인 애플리케이션 영역으로 빠르게 성장하고 있다. 반면 ETL(데이터 추출 변환 로딩)툴을 중심으로 하는 데이터 통합 솔루션의 영역은 BI를 벗어난 영역으로의 확장을 강조하고 있고 그 부분이 경쟁력을 결정하는 핵심 포인트가 되고 있다. 최근 데이터통합 전문업체로 위상을 강화하고 있는 한국어센셜소프트웨어를 들러봤다.
Recently, Chinese universities have been putting their priority on cultivating industry-academia linked talents, catching up with social change and industrial demand. Accordingly, vocational purpose education is being emphasized even in Korean language education. When facing active trade between Korea and China, the importance of business Korean language education will be magnified, and therefore, the demand for business Korean textbooks will grow accordingly. To strengthen the basis for the development of future business Korean textbooks, this study conducted a general analysis of a business Korean textbook for Chinese learners. Specifically, the textbook was examined by largely dividing it into external and internal structures. After dividing the internal structure into "purpose of compilation", "composition of the textbook", "learning contents", and "learning activity", the composition of the textbook was once again divided into "overall composition" and "unit composition", and the learning contents was further divided into "subject", "language content", and "supplementary knowledge." Furthermore, an analysis was conducted. The status and directions for future development of business Korean textbooks for Chinese learners are delineated and suggestions for improvement are provided. This study has its significant in that a general analysis was conducted on a business Korean textbook for Chinese learners, and is expected to be used as basic research material for the future development of business Korean textbooks.
The main purpose of this study is to investigate foreigners' perception regarding Korean business culture and Korean business culture education. People who participated in this study are six foreign workers after studying at the university or graduate school in Korea. A phenomenological qualitative research method was used in this study in order to elicit life experiences from foreign workers who were working in Korea business companies. Therefore, their experience regarding Korean business culture and business culture education were measured by in-depth interviews. This study shows that nun-chi, vertical relationships, and impatience of Koreans are the most difficult culture to foreign workers. They also feel difficulties regarding Koreans' lack of understanding about other cultures. Moreover, these were not difficult components within school life; rather, the most difficult aspects were that they have never learned about the Korean business culture before getting a job. The results show that international students who want to work in Korea companies need to study about the culture of Korean business and revealed the desirability to learn. These results can be used as a foundation for understanding some contents and criterion of Korean business culture and education.
Kaldi는 음성인식 오픈소스 플랫폼이며 많은 기업에서 이를 이용하여 비즈니스 및 연구를 진행하고 있다. 그러나 국문으로 된 Kaldi에 대한 자세한 모듈 설명과 활용법은 아직 미비한 실정이다. 본 논문은 음성인식 오픈소스인 Kaldi에 대한 각 모듈별 자세한 설명과 더불어 데이터 증강 기법인 SpecAugment를 한국어 음성인식 시스템에 적용하여 성능 향상 여부를 검증하였다. 그리고 Kaldi의 음향모델과 언어모델을 변경하면서 어떠한 모듈들로 구성된 한국어 음성인식 모델을 사용하는 것이 가장 결과가 좋은 지를 검증하고 실시간 디코딩에 있어서 실용적인지를 비교하였다.
한국어도비시스템즈(대표 지준영, www.Adobe.com/kr)는 지난 3월 11일 기자간담회를 열고, 어도비 크리에이티브 클라우드의 한국 출시를 발표했다. 어도비 크리에이티브 클라우드는 클라우드 서비스 형태로 어도비가 제공하는 모든 솔루션과 애플리케이션을 제공하는 것으로, 개인 멤버십을 기반으로 데스크톱 툴과 함께 출판 및 파일 공유를 위한 온라인 서비스, 즉각적인 기능 업데이트 및 업그레이드 서비스 등을 제공한다.
한국어도비시스템즈(대표 지준영, www.Adobe.com/kr)는 지난 4월 21일 서울시 중구 페럼타워 페럼홀에서 약 250영의 업계 관계자들이 모인 가운데, 어도비가 제공하는 디지털 퍼블리싱 솔루션의 최신 기술과 국내외 업계 트렌드 및 어도비 디지털 퍼블리싱 솔루션 도입 성공 사례를 소개하는 '2013 어도비 디지털 퍼블리싱 솔루션 세미나'를 개최했다.
2019년 12월부터 현재까지 지속되고 있는 코로나19 팬데믹으로 인해 대중들은 감염병 대응을 위한 정보를 필요로 하게 되었다. 하지만 소셜미디어에서 유포되는 코로나19 관련 가짜뉴스로 인해 대중들의 건강이 심각하게 위협받고 있다. 특히 코로나19와 관련된 가짜뉴스가 유사한 내용으로 대량 유포될 경우 사실인지 거짓인지 진위를 가리기 위한 검증에 소요되는 시간이 길어지게 되어 우리 사회의 전반에 심각한 위협이 될 수 있다. 이에 학계에서는 신속하게 코로나19 관련 가짜뉴스를 탐지할 수 있는 지능형 모델에 대한 연구를 활발하게 수행해 오고 있으나, 대부분의 기존 연구에 사용된 데이터는 영문으로 구성되어 있어 한국어 가짜뉴스 탐지에 대한 연구는 매우 드문 실정이다. 이에 본 연구에서는 소셜 미디어 상에서 유포되는 한국어로 작성된 코로나19 관련 가짜뉴스 데이터를 직접 수집하고, 이를 기반으로 한 지능형 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다. 본 연구의 제안모델은 언어학적 특성 중 하나인 품사별 빈도 정보를 추가적으로 활용하여, 기존 연구에서 주로 사용되어 온 문서 임베딩 기법인 Doc2Vec 기반 가짜뉴스 탐지 모델의 예측 성능을 제고하고자 하였다. 실증분석 결과, 제안 모델이 비교 모델에 비해 Recall 및 F1 점수가 높아져 코로나19 관련 한국어 가짜뉴스를 보다 정확하게 판별함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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