• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.372-376
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• 2023

본 연구에서는 비디오 하이라이트 검출 및 장면 추출을 위한 경량화된 모델인 Visual Context Learner (VCL)을 제안한다. 기존 연구에서는 매개변수가 고정된 CLIP을 비롯한 여러 피쳐 추출기에 학습 가능한 DETR과 같은 트랜스포머를 이어붙여서 학습을 한다. 하지만 본 연구는 경량화된 구조로 하이라이트 검출 성능을 개선시킬 수 있음을 보인다. 그리고 해당 형태로 장면 추출도 가능함을 보이며 장면 추출의 추가 연구 가능성을 시사한다. VCL은 매개변수가 고정된 CLIP에 학습가능한 프롬프트와 MLP로 하이라이트 검출과 장면 추출을 진행한다. 총 2,141개의 학습가능한 매개변수를 사용하여 하이라이트 검출의 HIT@1(>=Very Good) 성능을 기존 CLIP보다 2.71% 개선된 성능과 최소한의 장면 추출 성능을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.119-130
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• 1993

우리말의 표준말에서는 모음의 장단이 낱말의 뜻을 가르는 음운론적 기능을 갖는다. 그러나, 소리의 길이는 음운론적인 장단 뿐 아니라 앞뒤의 소리, 초점, 소리의 위치, 말의 속도 등과 같은 여러 음성언어학적 요소에 의해 결정되어 그 언어의 고유한 리듬을 이룬다. 이 글에서는 우리말 소리의 길이에 영향을 미치는 주요변수를 실험음성학적 결과와 함께 살펴본다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2010년도 동계학술대회
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• pp.347-352
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• 2010

현장에서 프로그래밍 교육은 교수 학습 방법 외에도 교육실습 환경을 위한 프로그래밍 교육용 시스템의 준비나 사용면에서도 어려움이 많다. 특히 C언어의 경우 적당한 교육용 시스템이 없어 일반 상업용 개발 툴을 이용하는데 그렇지 않아도 어렵다고 인식되는 C언어 교수 학습에 소프트웨어 도구마저 복잡하여 작지 않은 걸림돌이 되고 있다. 다양한 프로그래밍 언어가 있지만 현재는 구문 교육 및 논리 표현의 수월함과 결과 확인의 편리함에 우위를 가진 로고 계통의 언어 도구가 교육에서 많이 활용되고 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 기존 C언어 교육 환경을 개선하고 C언어를 효과적으로 교수 학습할 수 있도록 VPL요소로써 순서도 편집 및 자동 구현과 실행 시간 중 각종 흐름과 변수의 실시간 누적 시각화 시스템을 내포한 C언어 인터프리터와 학습 모듈 관리 및 사용자간 및 교수자와 교류하는 기능이 합쳐진 웹 기반 C 프로그래밍 언어 교육을 위한 시스템을 설계하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.343-347
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• 2022

최근 자연어처리 분야에서는 BERT, RoBERTa, 그리고 BART와 같은 사전 학습된 언어 모델 (Pre-trained Language Models, PLM) 기반 미세 조정 학습을 통하여 여러 하위 과업에서 좋은 성능을 거두고 있다. 이는 사전 학습된 언어 모델 및 데이터 집합의 크기, 그리고 모델 구성의 중요성을 보여주며 대규모 사전 학습된 언어 모델이 각광받는 계기가 되었다. 하지만, 거대한 모델의 크기로 인하여 실제 산업에서 쉽게 쓰이기 힘들다는 단점이 명백히 존재함에 따라 최근 매개변수 효율적인 미세 조정 및 Few-Shot 학습 연구가 많은 주목을 받고 있다. 본 논문은 Prompt tuning, Prefix tuning와 프롬프트 기반 미세 조정 (Prompt-based fine-tuning)을 결합한 Few-Shot 학습 연구를 제안한다. 제안한 방법은 미세 조정 ←→ 사전 학습 간의 지식 격차를 줄일 뿐만 아니라 기존의 일반적인 미세 조정 기반 Few-Shot 학습 성능보다 크게 향상됨을 보인다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.35-43
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• 2001

이 논문에서는 WBI(Web-Based Instruction) 시스템의 영역 독립적인 학습자 모듈을 구축하는데 있어 핵심이 되는 요소를 영역 전문가가 쉽게 입력할 수 있도록 하기 위하여 퍼지이론의 언어 변수 개념을 도입한 학습자 응답 진단 공식을 제안한다. 또한 학습자의 인지 상태를 추론하는 규칙을 영역 전문가가 언어변수를 입력하여 구축할 수 있도록 하고 이 규칙을 이용하여 학습자의 인지 상태를 추론할 수 있도록 학습자 모듈을 설계한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권11호
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• pp.2874-2883
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• 1998

프로그램 조각화 기법은 프로그램을 이해하기 쉬운 조각 단위로 분해하여 소프트웨어 개발자나 유지보수다사 프로그램을 쉽게 이해할 수 있도록 지원한는 방법이다. 본 논문ㅇ세는 변수-변수 관련성을 이용하여 정확하고 수행 가능한 프로그램 조각을 추출하는 동적 프로그램 조각 추축 알고리즘을 제안한다. 각 문장에서 변경되는 변수와 참조되는 변수로 나누어서 변수 집합을 계산하고, 선언부에 있는 문장에 대해 변수-변수 관련성을 계산한다. 변수-변수 관련성을 계산할 때는 선언부의 변수가 다른 문장에서 변경되는 변수로 사용된 경우와 참조되는 변수로 사용된 경우를 별도로 조사하여 변경되는 변수 집합은 무조건 관련 집합에 포함시키고, 문장에서 참조되는 변수들은 문장들을 다시 비교하여 기준 변수와 관련된 문장만을 추출하여 관련 집합에 포함시킨다. 제안한 알고리즘은 C 언어를 대상으로 실험한 결과 정확하고 수행 가능한 동적 조각을 추출하였고, 기존의 방법들보다 관련 문자을 찾기 위한 문장의 비교횟수를 평균 42%까지 감소시켰다. 기준 변수가 많을수록 기준 변수와 관련이 없는 변수가 많을수록 문장의 비교 횟수가 현저하게 감소하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.237-245
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• 2021

본 연구는 한국아동패널 11차 년도에 조사가 완료된 자료를 활용하여 인지 및 언어발달 분야의 아동 화용언어 체크리스트 도구에 의해 조사된 담화관리, 상황에 따른 조절 및 적용 능력, 의사소통 의도, 비언어적 의사소통의 잠재변수에 대한 관측변수 요인 간의 관계를 분석하여 유의미한 영향력을 찾아내는 것이다. 본 연구의 대상은 한국아동패널 11차 년도(2018년) 자료 2150가구 중 조사 미 참여 722가구를 제외한 1428가구에서 언어발달 질문의 무응답자 36가구를 제외한 1392가구의 초등학교 4학년 학생들 이다. 연구 결과 연구모델의 효과분석에서 의사소통 의도를 제외한 3개의 잠재변수 간의 총 효과와 직접효과, 간접효과에서 모두 유의한 것으로 나타났다. 구체적으로 비언어적 의사소통이 담화 관리 능력에 직접적인 영향을 미칠 뿐만 아니라, 비언어적 의사소통과 담화 관리 능력 관계에서 상황에 따른 조절 및 적용 능력을 매개로 한 간접적인 영향이 유의미하게 나타났다. 결과적으로 비언어적 의사소통과 상황에 따른 조절 및 적응 능력이 높을수록 담화 관리 능력도 높아진다는 것을 알게 되었다.

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 1994년도 제2회 학술대회 심포지움
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• pp.101-109
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• 1994

정상음성이란 개인의 음성 매개변수(vocal parameter), 즉 음도(pitch), 강도(loudness), 음질(quality), 유동성(flexibility) 등이 그 사람의 성, 연령, 환경, 체구 등에 적합한 음성을 말한다. 비정상적인 음성을 가진 음성자애 환자의 의뢰는 이비인후과 전문의에 의해 이루어지는 경우가 많고, 이 외에도 가족, 주변인, 환자의 교사 등에 의해 그리고 때때로 자가의뢰를 해오는 환자도 있다. (중략)

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.678-680
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• 2023

본 논문은 정확하면서도 효율적인 한국어 문장 분류 기법에 대해서 논의한다. 최근 자연어처리 분야에서 사전 학습된 언어 모델(Pre-trained Language Models, PLM)은 미세조정(fine-tuning)을 통해 문장 분류 하위 작업(downstream task)에서 성공적인 결과를 보여주고 있다. 하지만, 이러한 미세조정은 하위 작업이 바뀔 때마다 사전 학습된 언어 모델의 전체 매개변수(model parameters)를 학습해야 한다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있도록 도메인 적응기(domain adapter)를 활용한 한국어 문장 분류 프레임워크인 DAKS(Domain Adaptation-based Korean Sentence classification framework)를 제안한다. 해당 프레임워크는 학습되는 매개변수의 규모를 크게 줄임으로써 효율적인 성능을 보였다. 또한 문장 분류를 위한 특징(feature)으로써 한국어 사전학습 모델(KLUE-RoBERTa)의 다양한 은닉 계층 별 은닉 상태(hidden states)를 활용하였을 때 결과를 비교 분석하고 가장 적합한 은닉 계층을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.63-71
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• 1998

원시 코드로부터 이 언어들을 충분히 다시 표현할 수 있는 공통의 언어 즉 메타 언어를 설계하여 역공학 시스템의 내부 표현으로 사용하였다. 이것을 입력으로 하여 변수와함수 사이의 관계에 기반한 유사도 공식을 사용하여 가장 적절한 클래스를 추출하고, 추출된 클래스의 가시성을 자동적으로 분류한다.