• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.233-239
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• 1995

기존의 이중언어정보 처리 모형을 기억 모형과 상호 작용 모형으로 나누고 기억모형은 다시 발달적 관점을 지닌 모형과 개념 표상과의 관계 구조에 촛점을 둔 모형으로 분류하여 개관하였다. 이중 언어 정보 처리 과정에 관한 이상적인 모형은 심성 어휘집의 관계 구조. 언어이해와 산출의 자동성, 두 언어 체계간의 작용에 관하여 설명할 수 있어야 한다. 이러한 관점에서 지금까지 개관된 모형을 비판하였다. 일부 모형에서는 위의 가정들을 언급하고 있으나 대부분의 모형들이 각각의 가정을 체계적으로 반영하고 있지 않았다. 비판점들을 보완하여 한국인에게 적합한 외국어 교육 프로그램을 개발하고 한국어-영어 번역시스템의 효과적인 운용과 일반적인 언어 정보 처리 기제에 대한 이해를 돕기 위한 새로운 이중 언어 모형을 제안하였다.

• The Journal of the Korean dental association
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• v.15 no.4
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• pp.301-304
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• 1977

우리인체의 언어기관은 중추신경에서부터 근육에 이르기까지 광번위한 부분이다. 언어9발성)기관을 근육의 단계에서 볼 때는 다음의 세 가지 model(모형)으로써 언어생성(발성) 과정을 설명할 수 있다. 첫째 모형은 해부학적인 모형으로써 언어생성에 어떠한 근육들이 작용하는가를 볼 수 있고 두째번 모형은 생리학적인 모형으로 언어생성과정의 기능적인 면을 볼 수 있고 셋째번 모형은 물리학적 모형으로 말소리의 물리학적인 성질을 이해하는데에 도움을 준다. 이 세 가지 모형을 이용해서 언어생성 과정을 간결하게 설명했다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.37 no.5
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• pp.567-582
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• 2024

Over the past decade, the remarkable advancements in deep neural networks have paralleled the development and evolution of language models. Initially, language models were developed in the form of Encoder-Decoder models using early RNNs. However, with the introduction of Attention in 2015 and the emergence of the Transformer in 2017, the field saw revolutionary growth. This study briefly reviews the development process of language models and examines in detail the working mechanism and technical elements of the Transformer. Additionally, it explores statistical models and methodologies related to language models and the Transformer.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.346-349
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• 2021

표 기계독해에서는 도메인에 따라 언어모형에 필요한 지식이나 표의 구조적인 형태가 변화하면서 텍스트 데이터에 비해서 더 큰 성능 하락을 보인다. 본 논문에서는 표 기계독해에서 이러한 도메인의 변화에 강건한 사전학습 표 언어모형 구축을 위한 의미있는 표 데이터 선별을 통한 사전학습 데이터 구축 방법과 적대적인 학습 방법을 제안한다. 추출한 표 데이터에서 구조적인 정보가 없이 웹 문서의 장식을 위해 사용되는 표 데이터 검출을 위해 Heuristic을 통한 규칙을 정의하여 HEAD 데이터를 식별하고 표 데이터를 선별하는 방법을 적용했으며, 구조적인 정보를 가지는 일반적인 표 데이터와 엔티티에 대한 지식 정보를 가지는 인포박스 데이터간의 적대적 학습 방법을 적용했다. 기존의 정제되지 않는 데이터로 학습했을 때와 비교하여 데이터를 정제하였을 때, KorQuAD 표 데이터에서 f1 3.45, EM 4.14가 증가하였으며, Spec 표 질의응답 데이터에서 정제하지 않았을 때와 비교하여 f1 19.38, EM 4.22가 증가한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.544-546
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• 1998

소프트웨어 프로세스 모형은 실세계 소프트웨어 프로세스의 개념적인 표현이다. 소프트웨어 프로세스 모형들은 프로세스 프로그래밍 언어를 통해 추상화됨으로써 모형화 될 수 있으며, 프로세스 모형들을 자동으로 수행(enactment)하고, 이미 수행된 프로세스 모형들을 체계적으로 관리하는 수행지원시스템을 통해서 소프트웨어 생산물의 질적인 향상을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 프로세스의 수행 중에 발생할 수 있는 프로세스의 feedback을 지원하는 SimFlex 프로세스 프로그래밍 언어의 확장된 언어구조와 프로세스 수행지원 시스템인 SEED 엔진에서의 효과적인 feedback 지원 방법에 대하여 설명한다.

• Research in Community and Public Health Nursing
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• v.8 no.2
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• pp.395-402
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• 1997

인지능력 손상으로 인해 치매환자의 정상 언어 사용은 점차 감소되고 좌절감과 스트레스는 상승된다. 신체접촉은 비언어적 의사소통의 한 형태로서 치매환자를 지지하고 스트레스 상황에서 겪는 불안을 완화한다. Hollinger와 Buschmann은 1993년 신체 접촉 모형을 개발하였으며, 그 모형을 적용하여 신체접촉 인지도와 우울과의 관계와 신체 접촉의 우울증감소 효과를 정상 노인과 우울증 노인을 대상으로 연구했다. 그러나, 모형을 치매환자 연구에 적용시켜 검토한 연구는 언다. 본 연구의 목적은 신체 접촉 모형을 비평 분석하는 것이다. 또한, 분석을 기초로 하여 모형을 치매 환자 연구에 적용하도록 변형시켰다. 치매 환자의 인지, 언어 능력은 손상되었지만, 환경에 반응하는 감정과 접촉 감각은 유지되고 있다는 것은 신체 접촉 모형을 치매환자에게 적용할 때 반드시 고려해야 할 점이다. 개인의 문화 차이는 신체 접촉에 대한 인지와 반응에 영향을 준다. 따라서, 연구대상자 선택시 대상자가 신체 접촉을 긍정적으로 받아들이고 있는지를 확인해야 할 것이다. 대상자는 인지 능력 손상으로 면담이나 질문지에 적당히 반응할 수 없으므로 연구시 관찰 방법의 이용을 제언한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.71-75
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• 2017

외래어란 외국어로부터 들어와 한국어에 동화되고 한국어로서 사용되는 언어이다. 나날이 우리의 언어사용 문화에서 외래어의 사용 비율은 높아져가는 추세로, 전문분야에서는 특히 두드러진다. 그러므로 더 효율적이고 효과적인 자연언어처리를 위해서 문서 내 외래어 인식은 중요한 전처리 과정이다. 따라서 본 논문에서는 bidirectional LSTM(이하 bi-LSTM)-CRF 모형의 심층학습을 이용한 음절태깅 기반의 외래어 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 외래어 인식 학습 과정은 다음과 같다. 첫째, 학습용 말뭉치 자료의 한글 음절들과 공백, 마침표(.)를 토대로 word2vec을 통해 학습용 피쳐(feature) 자료를 생성한다. 둘째, 학습용 말뭉치 자료와 학습용 피쳐 자료를 결합하여 bi-LSTM 모형 학습 자료를 구축한다. 셋째, bi-LSTM 모형을 거쳐 학습된 결과물을 CRF 모형에서 로그 가능도(log likelyhood)와 비터비(Viterbi) 알고리즘을 통해 학습 결과물을 내놓는다. 넷째, 학습용 말뭉치 자료의 정답과 비교한 뒤 모형 내부의 수치들을 조정한다. 다섯째, 학습을 마칠 때까지 반복한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 자체적인 뉴스 수집 자료에 대해서 높은 정확도와 재현율을 기록하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.9 no.1
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• pp.47-60
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• 1998

The study was designed to investigate implicit and explicit memory effec representations of bilinguals. Hierarchical model of bilingual information processing word naming and translation tasks in the context of semantically categorized or rar Experiments 1 and 2, bilinguals first viewed stimulus words and performed naming or tr then implicit and explicit memory tasks. In experiment I, word recognition times(exp were significantly faster for semantic category condition than random category condi naming task and lexical decision taskOmplicit memory task)showed no difference in e experiment 2, naming task and exlicit memory task showed categorization effect but fOWE a and implcit memory task showed no categorization effect. These findings support the which posits that memory representations of bilinguals are composed of two independer a and one common conceptual store.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2009.08a
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• pp.41-46
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• 2009

본 논문은 초등정보교육과정의 "문제해결방법과 절차" 영역에 필요한 초등 교육용 프로그래밍 언어교육을 실시하는데 사용될 수 있는 PBL 및 스캐폴딩 교수학습 모형을 초등 수업에 적용하고 비교 분석하였다. 이를 위해 두리틀 프로그래밍 언어를 적용하였고, 두 가지 교수학습 모형을 적용한 교수학습방법을 실시한 후 학생들의 학업 성취도 및 교육용 프로그래밍 언어에 대한 흥도 측면을 비교 분석하였다.

• The Korean Journal of Elementary Counseling
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• v.10 no.1
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• pp.39-56
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• 2011

The purpose of this study is to draw the elements of encouraging language from the literatures of encouragement and develop the encouraging language model for elementary school teachers. To achieve this, first of all, the literatures about the methods of encouragement were collected. And then the collected literatures were categorized according to the main concept which each literature contained. As a result, 5 categories and 17 subcategories were drawn. 5 categories were valuing a child as a human-being itself, trusting a child, thinking rationally about a child's mistakes, giving a feedback about a child's behaviors non-evaluatively, and reflecting a child's positive feeling. These 5 categories were established as the elements of encouraging language. The encouraging language model was developed on the bases of the 5 elements of encouraging language. The model was constructed of the examples of encouraging language in various classroom situations. The model contains various situations which elementary school teachers often confront in their classrooms. And the model shows the examples of encouraging language proper for each situation. Every example was constructed on the bases of the elements of encouraging language.