자바는 썬 마이크로시스템즈사가 개발한 언어로서 현재 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나이며, 컴파일러에 의해 플랫폼에 독립적인 바이트코드를 바이너리 형태로 가지고 있는 클래스 파일을 생성하면 JVM에 의해 어떠한 하드웨어나 운영체제에 상관없이 수행이 가능한 플랫폼 독립적인 언어이다. 마이크로소프트사는 .NET 플랫폼을 개발하면서 자바 언어에 대응하기 위해 C# 프로그래밍 언어를 만들었다. C#은 C/C+.의 강력함과 자바나 비주얼 베이직의 높은 생산성을 매우 효과적으로 결합한 프로그래밍 언어이다. C#은 컴파일 과정을 거치면 자바의 바이트코드와 같은 중간 언어인 MSIL코드를 갖는 파일을 출력하게 되는데, C# 이외에도 모든 .NET 언어들은 컴파일과정을 거치면서 MSIL 코드를 얻기 때문에 여러 .NET 언어들을 이용해서 하나의 응용 프로그램을 만들 수 있다. 본 논문에서는 임베디드 시스템에서의 적용을 위해 C#을 컴파일 하여 나오는 중간 언어 형태인 MSIL 코드를 자바의 중간 언어의 한 종류인 Oolong 코드로 변환해 줌으로서 C#으로 구현된 프로그램이 자바 플렛폼에서 JVM에 의해 실행되도록 하는 중간 언어 번역기를 구현하였다.
C 언어는 프로그램을 간결하게 구성하기 위하여 많은 연구를 한 언어로, 프로그램 구성 시 오류를 쉽게 발견하기 위한 기능은 부족하지만 다른 고급 언어가 가지고 있는 기술상의 제약이 적어 프로그래밍하기 쉬울 뿐 아니라 다른 프로그래밍 언어의 모태 언어로 평가되어 프로그래밍 언어를 배우려고 하는 사람들의 필수 언어로 여전히 많은 사람들이 공부하고 있다. 그러나 형식 언어가 가지고 있는 여러 가지 특징으로 배우는데 어려워한다. 따라서 본 논문에서는 C 언어를 배우려는 사람들에게 쉽고 재미있고, 정확히 배우도록 하기 위해 C 언어 교육을 위한 교수 학습 지원 시스템 설계를 위한 고찰을 수행하였다. C 언어 교수 학습 지원 시스템을 설계하는데는 학습전이이론과 블랜디드교육, 문제중심학습, 게임을 참고하여 설계하였으며, 다양한 멀티미디어가 사용되게 하였다.
본 연구의 목적은 사람들이 언어과제와 공간지각과제을 수행하는 동안 활성화되는 뇌 영역의 차이를 규명하는 것이다. 428명의 대학생을 대상으로 집단 심리실험을 수행하여, fMRI 연구를 위한 실험참여자로 17명의 오른손잡이 여대생을 선정하였다. 17명 중 8명은 언어능력은 뛰어나지만 공간지각능력이 떨어지고, 나머지 9명은 언어능력은 빈약하지만, 공간지각능력이 우수한 사람들이었다. fMRI 실험에 사용된 패러다임에는 언어과제와 공간지각과제가 각각 8block으로 구성되었으며, 각 block은 동일한 과제 3문항을 포함하였다. fMRI 이미징은 1.5T Siemens Vision Scanner로 수집되었으며, Single-shot EPI 기법으로 (TR/TE : 3840/40ms, flip angle : 90, FOV : 220, 64x64 matrix) 이미지를 스캔하였다. 자료분석은 SPM-99 소프트웨어를 사용하였다. 감산(subtraction)분석결과, 언어능력이 뛰어난 집단에서는 양측 대상회(bilateral cingulate gyri)와 좌측 상두정엽 (left superior parietal lobe)이 더 많이 활성화되었고, 언어능력이 떨어지는 집단에서는 양측 전두엽 (both frontal lobes)이 더 많이 활성화되었다. 공간지각능력이 떨어지는 집단에서는 우측 시상 (right thalamus)과 좌측 측-후두엽 (left temporooccipital)이 더 많이 활성화되었다. 언어능력이나 공간지각능력이 우수한 집단에서는 공통적으로 대상회 (cingulate gyri)가 활성화되었다.
본 연구는 장기간의 남북한 분단으로 인한 언어적 이질성의 정도를 가늠해보기 위하여 남북한 방송언어 비교하였다. 연구의 주목적은 남북한 언어 간 차이에 대한 데이터가 부족한 상황에서 언어사용 실태에 대한 토대 데이터를 제공하는 것이었다. 남북한의 주요 방송사 뉴스 동영상에서 추출한 텍스트를 대상으로 국어분석프로그램KLIWC (Korean Linguistic Inquiry and Word Count)으로 분석하였다. 분석 결과, 북한 방송언어는 KLIWC의 각 차원에서 남한 언어와 유의미한 차이를 나타냈으며, 특히 정서적 단어, 인지적 단어, 사회적 단어 등에서 유의미한 차이가 발견되었다. 또한 북한 방송에서는 인칭대명사나 품사와 같은 언어학적 기능어에 있어서도 남한방송보다 사용빈도가 높았다. 이러한 차이에 대한 예비적인 심리학적 해석을 논의하였다.
본 논문에서는 환경 잡음과 원거리 음성 입력 그리고 노인 발화 등의 열악한 음성 인식 환경에서의 음성 언어이해(spoken language understanding)를 위한 정보 추출 접근 방식에 대해 논하고 있다. 정보 추출의 목적은 미리 정의된 slot에 적절한 값을 찾는 것이다. 음성 언어 이해를 위한 정보 추출은 필수적인 요소만을 추출하는 것을 목적으로 하는 개념 집어내기(concept spotting) 접근 방식을 사용한다. 이러한 방식은 미리 정의된 개념 구조 slot에만 관심을 가지기 때문에. 음성 언어 이해에서 사용되는 정보 추출은 언어를 완전히 이해한다기보다는 부분적으로 이해하는 방식을 취하고 있다. 음성 입력 언어는 주로 열등한 인식 환경에서 이루어지기 때문에 많은 인식 오류를 가지고 이로 인해 텍스트 입력에 비해 이해하기 어렵다. 이러한 점을 고려하여, 특정 정보에 집중함으로써 음성 언어를 이해하고자 시도하였다. 도로 정보 안내 영역을 대상으로 한 실험에서 텍스트 입력(WER 0%)과 음성 입력(WER 39.0%)이 주어졌을 때, 개념 집어내기 방식의 F-measure 값은 각각 0.945, 0.823을 나타내었다.
자원이 부족한 언어 환경에서 사전학습 언어모델 학습을 위한 대용량의 코퍼스를 구축하는데는 한계가 존재한다. 본 논문은 이러한 한계를 극복할 수 있는 Cross-lingual Post-Training (XPT) 방법론을 적용하여 비교적 자원이 부족한 한국어에서 해당 방법론의 효율성을 분석한다. 적은 양의 한국어 코퍼스인 400K와 4M만을 사용하여 다양한 한국어 사전학습 모델 (KLUE-BERT, KLUE-RoBERTa, Albert-kor)과 mBERT와 전반적인 성능 비교 및 분석 연구를 진행한다. 한국어의 대표적인 벤치마크 데이터셋인 KLUE 벤치마크를 사용하여 한국어 하위태스크에 대한 성능평가를 진행하며, 총 7가지의 태스크 중에서 5가지의 태스크에서 XPT-4M 모델이 기존 한국어 언어모델과의 비교에서 가장 우수한 혹은 두번째로 우수한 성능을 보인다. 이를 통해 XPT가 훨씬 더 많은 데이터로 훈련된 한국어 언어모델과 유사한 성능을 보일 뿐 아니라 학습과정이 매우 효율적임을 보인다.
SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)은 지식 베이스를 위한 표준 시맨틱 질의 언어이다. 최근 인공지능 분야에서 지식 베이스는 질의 응답 시스템, 시맨틱 검색 등 그 활용성이 커지고 있다. 그러나 SPARQL 과 같은 질의 언어를 사용하기 위해서는 질의 언어의 문법을 이해하기 때문에, 일반 사용자의 경우에는 그 활용성이 제한될 수밖에 없다. 이에 본 논문은 신경망 기반 기계 번역 기술을 활용하여 자연어 질의로부터 SPARQL 을 생성하는 방법을 제안한다. 우리는 제안하는 방법을 대규모 공개 지식 베이스인 Wikidata 를 사용해 검증하였다. 우리는 실험에서 사용할 Wikidata 에 존재하는 영화 지식을 묻는 자연어 질의-SPARQL 질의 쌍 20,000 건을 생성하였고, 여러 sequence-to-sequence 모델을 비교한 실험에서 합성곱 신경망 기반의 모델이 BLEU 96.8%의 가장 좋은 결과를 얻음을 보였다.
국내에서 스마트폰의 보급률이 증가함에 따라, 스마트폰 애플리케이션의 수 역시 증가하였다. 특히 안드로이드 애플리케이션은 다양한 개발 도구가 있고 다양한 환경에서 애플리케이션을 개발할 수 있다. 하지만 안드로이드 애플리케이션 개발 도구에 사용되는 기존의 프로그래밍 언어는 영어로 되어 있어 프로그래밍 초심자가 사용하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이 논문에서는 한글 프로그래밍 언어 '새싹'을 사용하는 웹 기반 안드로이드 애플리케이션 개발 도구 Sproid를 제안한다. Sproid는 '새싹' 언어를 사용하여 안드로이드 애플리케이션을 제작할 수 있으며 안드로이드의 명령어 및 구조를 모르더라도 쉽게 안드로이드 애플리케이션을 개발할 수 있다.
전력기술 연구개발 과정에서 R&D 소프트웨어 개발이 연구의 목적으로써 또는 수단으로써 상당한 역할과 비중을 차지하고 있으며 이러한 경향은 더욱 강화되고 있다. 또한, 전력기술 분야와 특성 및 기능에 따라 개발되는 R&D 소프트웨어가 다양하고 이에 적용되는 S/W 개발언어도 여러 종류가 사용되고 있다. 그러나, 이제까지 전력기술 연구개발과 관련하여 수많은 R&D 소프트웨어가 개발되고 있으나 연구개발 분야와 특성에 따라 적용된 S/W 개발언어에 대한 연구가 없었다. 본 논문에서는 주요 프로그래밍 언어별 특징을 알아하고, 전력기술 연구개발 과정에서 개발된 R&D 소프트웨어 현황 및 S/W 개발에 사용된 프로그래밍 언어를 파악하고자 한다. 또한, 전력기술 분야 및 기능에 따라 적용된 R&D 소프트웨어 개발언어의 특성을 분석하고, 향후 전력기술의 분야 및 기능에 따라 개발되는 소프트웨어의 프로그래밍 언어 선택 방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 영어 단어 재인 과정에서 나타나는 한국인의 어휘 수준과 의미 수준 양상을 알아보기 위해 실시되었다 이를 위해 본 연구에서는 세 종류의 실험을 시행하였는데, 첫 번째 실험에서는 한국어 처리 기제와 영어 처리 기제의 독립 여부를 알아보기 위하여 한국어로는 여러 의미를 갖지만 영어로는 한 가지 의미만을 가지는 영어단어를 점화 자극으로 하고, 한국어와는 관련된 의미를 갖지만 영어와는 무관련한 한국어 단어를 목표 자극으로 사용하여(예, bridge-팔)언어간 의미 점화 어휘판단 과제를 시행하였다. 두 번째 실험에서는 비교적 개념 구조가 한국어와 영어에서 유사하다고 생각되어지는 외래어를 자극으로 사용하여 언어간(예, elevator-승강기), 언어 내(예, 엘리베이터-승강기) 어휘판단과제를 실시하였다. 연구 결과 첫 번째 실험에서는 유의미한 점화효과가 나타나지 않았고, 두 번째 실험에서는 언어간에는 SOA에 따라서 결과가 달랐고, 언어 내에는 촉진적 점화효과가 나타났다 이러한 결과는 영어의 일반 어휘에 대한 의미 표상 체계는 독립적으로 존재하였고, 외래어와 같이 특수한 어휘에 대해서는 다른 표상 체계를 갖고 있는 것으로 나타났다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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