The programming language is a core education area of software that is becoming increasingly important in the age of the fourth industrial revolution, but it requires mathematical knowledge and logical thinking skills, so that many local private university and college students with low basic skills are having difficulties learning it. This problem occasionally causes SW-major students to lose interest and confidence in their majors during the introductory course of programming languages; making them change their majors, or give up their studies. In this study, we designed an instructional model using Scratch for educating C-language which is a typical programming introductory language. To do this, we analyzed the concepts that can be trained by Scratch among the programming concepts supported by C-language, and developed the examples of Scratch for exercising the concepts. In addition, we designed an instructional model, by which the programming concepts are first learned through Scratch and then C-language is taught, and conducted an experiment on the SW-major freshman students of a local private university to verify the effectiveness of the model. In the situation where SW education is becoming common, we expect that this study will help programming language education of security IT students.
Pre-trained language models are the most important and widely used tools in natural language processing tasks. Since those have been pre-trained for a large amount of corpus, high performance can be expected even with fine-tuning learning using a small number of data. Since the elements necessary for implementation, such as a pre-trained tokenizer and a deep learning model including pre-trained weights, are distributed together, the cost and period of natural language processing has been greatly reduced. Transformer variants are the most representative pre-trained language models that provide these advantages. Those are being actively used in other fields such as computer vision and audio applications. In order to make it easier for researchers to understand the pre-trained language model and apply it to natural language processing tasks, this paper describes the definition of the language model and the pre-learning language model, and discusses the development process of the pre-trained language model and especially representative Transformer variants.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2015.10a
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pp.53-58
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2015
본 연구는 한국어 정보처리를 위한 형태소 연구 중 선어말어미 분석과 합성을 위한 처리 모형을 제안한다. 이를 위해 (1) 어미를 정의하고 선정한 뒤 (2) 낱말 패러다임 형태 이론에 기반하여 동사 어간을 그 특징에 따라 적절하게 분류한다. (3) 또한 형태소 결합을 위해 필요한 조작들을 기술하고 (4) 마지막으로 어미의 결합 순서와 결합 제약을 만족시킬 규칙을 만들어 제시함으로써 각 조작과 규칙을 이용하여 기계 분석을 하기 위한 프로그램 모형을 내놓는다.
심층 학습에 기반을 둔 통계적 언어모형에서 가장 중요한 작업은 단어의 분산 표현(Distributed Representation)이다. 단어의 분산 표현은 단어 자체가 가지는 의미를 다차원 공간에서 벡터로 표현하는 것으로서, 워드 임베딩(word embedding)이라고도 한다. 워드 임베딩을 이용한 심층 학습 기반 통계적 언어모형은 전통적인 통계적 언어모형과 비교하여 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 워드 임베딩 역시 자료 부족분제에서 벗어날 수 없다. 특히 학습데이터에 나타나지 않은 단어(unknown word)를 처리하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 고품질 한국어 워드 임베딩을 위하여 단어의 의미적 계층정보를 이용한 워드 임베딩 방법을 제안한다. 기존연구에서 제안한 워드 임베딩 방법을 그대로 활용하되, 학습 단계에서 목적함수가 입력 단어의 하위어, 동의어를 반영하여 계산될 수 있도록 수정함으로써 단어의 의미적 계층청보를 반영할 수 있다. 본 논문에서 제안한 워드 임베딩 방법을 통해 생성된 단어 벡터의 유추검사(analog reasoning) 결과, 기존 방법보다 5%가 증가한 47.90%를 달성할 수 있었다.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.23
no.4
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pp.355-362
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2019
Elementary students are studying software training to teach coding education using text-based languages such as Python. In general, these higher-level languages support learning activities in combination with a kits for physical computing or various programming languages, in contrast to block-coding programming languages. In this study, we conducted a coding project based on computational thinking using the ARCS model to overcome the difficulties of text-based language. The results of the experiment show that students are generally confident and interested in programming. Especially, the understanding of repetition, function, and object was high in the change of computational thinking power, so this trend is believed to be due to the use of text-based languages and the Python module.
Although programming language is a core education area of software that is becoming increasingly important in the age of the fourth industrial revolution, as it requires logical thinking skills, it is recognized as a difficult subject even for SW major students. This difficulty occasionally causes SW major students to lose interest and confidence in their major during the introductory course of a programming language; making them change their majors, or give up their studies. In this study, we designed an instructional model using Scratch for educating C language which is a typical programming introductory language. To do this, we analyzed the concepts that can be trained by Scratch among the programming concepts supported by C language, and developed the examples of Scratch for exercising the concepts. The instructional model supports the progress model of learning first the programming concepts through Scratch and then expand the learning content into C language. We also conducted an experiment on the SW major freshman students of a local private university to verify the effectiveness of the model.
본 논문은 객체지향형 교육용 프로그래밍 언어인 '두리틀(Dolittle)'을 활용하여 프로그래밍 학습을 STAD 학습 모형으로 구현하고자 하는 연구이다. 두리틀의 네트워크 기능은 다른 교육용 프로그래밍 언어와 구분되는 특징으로 선행 연구 자료를 통하여 네트워크 기능을 활용하여 의사소통이 가능함을 확인하였다. 또한 STAD 학습 모형이 갖는 특징을 알아보고, 구성원들 간의 상호작용을 핵심으로 학습이 이루어짐을 확인하였다. 이를 토대로 프로그래밍 학습을 STAD 학습 모형에 적용하는 수업 시나리오를 제시하고 있다. 이러한 학습은 상호 협동적인 프로그래밍 학습과 프로그래밍 언어 자체를 통한 의사소통에 그 의미가 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.413-417
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1999
최근 인터넷을 통한 언어 교육 연구에 관심이 고조되면서 다양한 언어 학습 홈페이지가 등장하였다. 이 논문은 국어 작문 학습을 목표로 본 연구실에서 개발한 '바른 우리글 쓰기' 학습시스템에 대해 다룬다. 본 학습 시스템은 초보자에서 전문가에 이르는 학습자를 대상으로 우리말로 글을 쓸 때 필요한 우리말 지식을 체계적으로 학습하도록 하거나 학습자가 직접 쓴 문장에서 스스로 오류를 찾아 분석하고 그에 따른 설명 및 글쓰기 규칙을 더 상세하게 알 수 있도록 설계하였다. 학습시스템의 내부 구조를 효율적으로 구성하기 위해 우리말 글과 관련 있는 자료를 수집하여 각각 지식베이스화하고, 학습 내용을 서로 체계적으로 연결하기 위해 우리나라 사람이 자주 틀리는 오류를 중심으로 해당 글쓰기 규칙과 참고 자료와 용례를 하이퍼텍스트화하였다. 이 시스템은 특히 학습 모형에 따라 학습 자료를 재구성할 수 있도록 지식베이스와 모형을 독립하였다. 이와 같이 학습 자료를 풍부하게 준비하고 학습 내용을 구성하는 일 만큼이나 중요한 과제는 학습자의 수준에 맞춰 학습 줄거리를 구성하는 작업이다. 이 시스템에서도 학습자의 특성을 살릴 수 있도록 연역적 학습 모형과 귀납적 학습 모형을 시도하였지만 더 세분화된 학습 줄거리 구성에 대한 연구가 있어야 한다. 따라서 학습자의 학습 동기를 유발할 수 있는 학습 내용과 적절한 기술이 조화를 이룬 홈페이지를 만드는 일이 향후 우리가 지향할 연구 과제이다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2015.10a
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pp.133-136
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2015
문서 교정기에서 문맥의존 철자오류를 교정하는 방법은 크게 규칙을 이용한 방법과 통계 정보를 이용한 방법으로 나뉜다. 한국어와 달리 영어는 오래전부터 통계 모형에 기반을 둔 문맥의존 철자오류 교정 연구가 활발히 이루어졌다. 그러나 대부분 연구가 문맥의존 철자오류 교정 문제를 특정 어휘 쌍을 이용한 분류 문제로 간주하기 때문에 실제 응용에는 한계가 있다. 또한, 대규모 말뭉치에서 추출한 통계 정보를 이용하지만, 통계 정보 자체에 오류가 있을 경우를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 텍스트에 포함된 모든 단어에 대하여 문맥의존 철자오류 여부를 판단하고, 해당 단어가 오류일 경우 대치어를 제시하는 영어 문맥의존 철자오류 교정 기법을 제안한다. 또한, 통계 정보의 오류가 문맥의존 철자오류 교정에 미치는 영향과 오류 발생률의 변화가 철자오류 검색과 교정의 정확도와 재현율에 미치는 영향을 분석한다. 구글 웹데이터에서 추출한 통계 정보를 바탕으로 통계 모형을 구성하고 평가를 위해 브라운 말뭉치에서 무작위로 2,000문장을 추출하여 무작위로 문맥의존 철자오류를 생성하였다. 실험결과, 문맥의존 철자오류 검색의 정확도와 재현율은 각각 98.72%, 95.79%였으며, 문맥의존 철자오류 교정의 정확도와 재현률은 각각 71.94%, 69.81%였다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.9
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pp.2373-2383
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1999
Recently, due to the popularity of object-oriented programming languages, object-oriented modeling and development methodologies become widely applied to information system development. When object-oriented methodology is adopted, using object-oriented modeling languages for business analysis and redesign has the advantages such that business modeling results can be easily understood and referred by information system developers. In this paper, UML-B, Unified Modeling Language extension for Business modeling is proposed, which uses UML notation for modeling organization structure, actors, use cases, business processes, and entities in business systems. It also utilizes extension mechanisms of UML to facilitate business modeling activities, and supports business process reengineering with object-oriented modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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