시각과 언어 기반의 이동(VLN)은 3차원 실내 환경에서 실시간 입력 영상과 자연어 지시들을 이해함으로써, 에이전트 스스로 목적지까지 이동해야 하는 인공지능 문제이다. 이 문제는 에이전트의 영상 및 자연어 이해 능력뿐만 아니라, 상황 추론과 행동 계획 능력도 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각과 언어 기반의 이동(VLN) 작업을 위한 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안모델에서는 입력 영상에서 합성곱 신경망을 통해 추출하는 시각적 특징과 자연어 지시에서 순환 신경망을 통해 추출하는 언어적 특징 외에, 자연어 지시에서 언급하는 장소와 랜드마크 물체들을 영상에서 별도로 탐지해내고 이들을 추가적으로 행동 선택을 위한 특징들로 이용한다. 다양한 3차원 실내 환경들을 제공하는 Matterport3D 시뮬레이터와 Room-to-Room(R2R) 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 모델의 높은 성능과 효과를 확인할 수 있었다.
음성 신호에는 언어정보이외에 여러 요인에 의한 정보가 포함되어 있어서, 문자와 일대일로 대응되는 분절을 정확하게 검출하기가 어렵다. 본 연구에서는 선형 예측계수 (LPC) 스펙트럼의 첨두 부분을 강조한 이진 (binary) 스펙트럼을 제안하고, 이를 바탕으로 음의 안정영역과 천이영역을 통합하여 음향특징을 추출하고자 한다. 각 영역의 특징은 이진 스펙트럼을 누적하여 구하며, 통합적인 특징은 각 영역의 특징을 결합한 관계적 특징으로 나타낸다. 제 2 차 포르만트 주파수의 궤적을 관계적 특징으로 하여, 양순 비음과 치조 비음을 구별한 결과, 모음의 문맥과 화자에 비교적 독립적인 인식결과를 얻을 수 있었다. 또한 이진 스펙트럼이 원래의 스펙트럼에 포함된 정보를 유지하는지 검토하기 위해, 같은 거리척도 (distance measure) 에 의해 인식 실험한 결과 이진 스펙트럼의 성능이 오히려 우수하게 나타났으며, 관계적 이진 스펙트럼의 경우 화자에 따른 변화가 더욱 적었다. 음성에 백색 잡음 (Gaussian white noise)을 더하여 잡음음성 (noisy speech) 을 만든 뒤, 같은 방법으로 실험한 결과도 유사한 인식결과를 얻을 수 있어 제안된 이진 스펙트럼의 유효성을 확인하였다.
일상어는 한 사회의 모든 구성원이 쉽게 이해할 수 있고 사회생활에서 아무런 어려움이 없이 상호간에 의사소통을 할 수 있는 언어의 표현 수단이다. 이에 반하여 학술어는 각각의 전문분야에서 사용되고 있는 언어의 한 형태이다. 학술적 텍스트에서 나타나는 일반적인 특징은 글이 객관적이면서도 명확하게 기술된다는 점이다. 일반독자는 자주 사용되는 전문어휘를 통하여 학술적 텍스트를 가장 쉽게 인식할 수 있으며, 또한 텍스트의 구성에 있어서도 학술적 텍스트가 일반 텍스트와 다르다는 사실을 알 수 있다. 이 외에도 독일어에서는 일정한 문법적 현상들이 학술적 전문어의 요소로서 사용되고 있다. 예를 들면 삼인칭 단수, 부사구, 명사화 경향, 기능동사구의 선호, 수동구문 등등이 있다. 일반적으로 학술적 전문어에 자주 사용되고 있는 문법적 요소 중의 하나가 수동구문이다. 학술어의 요소로서 수동구문이 갖는 언어적 기능은 다음과 같다: 1. 수동구문에서는 일반적으로 행위자가 언급되지 않음으로써 사실이 객관적으로 표현되며, 동시에 행위자의 억제는 언어의 경제성에 기여한다. 2. 경우에 따라서 행위자가 표현될 때, 직접적인 행위의 주체를 나타내는 von-전치사구 혹은 매개체나 원인을 표현하는 durch-전치사구를 통하여 사건을 정확하게 기술할 수 있다. 3. 테마-레마 구조와 관련하여 살펴보면 문장구성 혹은 문장연결을 위한 표현수단으로도 수동구문은 활용된다. 4. 수동구문을 사용함으로써 문체상의 단조롭고 획일적인 점을 회피할 수도 있다. 본 논문은 이와 같이 수동구문이 지니고 있는 언어적 기능을 살펴봄으로써 학술적 전문어의 특징과 전문어를 이해하는데 기여한다.
지금까지 비즈니스 프로세스 관리에 대한 표준 및 다양한 연구 활동들이 수행되어 왔다. 하지만 아직 범용적인 협업 프로세스 언어 표준이 규정되어 있지 않은 상태이기 때문에, 관련 연구 활동들이 체계적이지 못한 면이 있다. 본 연구는 대표적인 협업 프로세스 언어들(BPEL4WS, BPML, WSCI, WS-CDL, BPSS 등)의 비교 분석을 통하여 협업 프로세스 언어를 올바르게 선택하고 활용하는 가이드라인을 제시하고자 한다. 이를 위해, 본 논문에서는 먼저 협업 방식에 따라 암시적 협업과 명시적 협업을 정의하고 세 단계의 순차적인 방법론에 따라 협업 프로세스언어들의 특징을 비교 분석한 결과를 제시한다. 첫 번째 단계로, Bernauer가 제안한 협업 환경의 프레임워크와 협업 프로세스 모델링 절차에 따라 협업 프로세스 언어가 가져야 할 필수 요소를 추출한다. 두 번째 단계로, 추출된 필수 요소를 기반으로 협업 프로세스 언어들의 특징을 분석한다 마지막으로 협업 프로세스 언어들의 특징을 반영하여 실제 비즈니스 프로세스를 구성하는 완전한 예제를 제시한다.
배경 : 연축성발성장애는 특징적인 음성의 단절과 함께 짜는 듯한 특징적인 목소리를 보이는 질환으로 발생시기가 다양하지만 대개 중년의 여성과 남성에게 호발하는 만성질환이나 아직까지 그 원인과 병태생리는 규명되어 있지 않으며 이의 음성언어분석 검사에 관한 보고는 드물다. 목적 : 본 연구는 세브란스 병원 이비인후과에서 연축성발성장애로 진단받은 환자를 대상으로 음성 연어분석 검사를 시행한 후 이를 정상인군과 비교 분석하여 연축성 발성장애의 병태생리를 규명하고자 하였다. (중략)
본 논문에서는 Gabor 특징과 MDLC 특징, 그리고 co-occurrence 특징의 융합에 의한 질감 특징 기반언어 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 시험 영상에 Gabor 변환에 이은 크기 연산자를 적용하여 Gabor 크기 영상을 얻고 그 통계치를 계산하여 결과를 벡터화한다. 이어서 MDLC 연산자를 이용하여 MDLC 영상을 얻고 역시 그 통계치를 계산하여 벡터화한다. 다음으로 시험 영상으로부터 GLCM을 계산하고 이를 이용하여 co-occurrence 특징을 계산한 다음 벡터화한다. 이들 Gabor, MDLC, co-occurrence 특징에 의한 벡터들은 벡터 융합에 의하여 특징 벡터로 사용된다. 분류 단계에서는 얼굴 인식에 주로 사용되는 WPCA를 분류기로 하여 시험 특징 벡터와 가장 유사한 학습 특징 벡터를 찾는다. 제안된 방법의 성능은 15개국 언어의 문서를 스캔하여 얻은 시험 문서 영상 DB에 대한 평균 인식률을 조사하여 알아본다. 실험 결과 제안된 방법은 시험 DB에 대하여 비교적 낮은 특징 벡터 차원으로 매우 우수한 언어 인식 성능을 보여준다.
이 연구에서는 초등학교 5학년 영재학급 학생 14명을 대상으로, 과제의 개방도와 학생들의 인지수준에 따라 TS 활동에서 나타나는 언어적 상호작용이 어떤 특징을 보이는지 알아보았다. 연구 결과, 학생들은 과제의 개방도가 낮은 안내형 TS 활동보다는 개방도가 높은 개방형 TS 활동에서 훨씬 많은 언어적 상호작용을 보였고, 상위 수준의 상호작용도 안내형 활동보다는 개방형 활동에서 많았는데, 이런 결과는 언어적 상호작용의 거의 모든 하위 범주에서 나타났다. 또한, 안내형 과제를 수행하는 과정에서는 행동참여를 지시하거나 자기만족을 나타내는 언어사용 빈도가 높은 반면에, 개방형 과제를 수행하는 과정에서는 행동참여를 권유하거나 불만을 나타내는 빈도가 높았다. 학생들의 인지 수준에 따른 언어적 상호작용의 특징을 보면, 인지수준이 높을수록 상호작용의 빈도가 높고, 다양한 유형의 언어적 상호작용이 이루어지며, 상위수준의 상호작용이 많은 것으로 나타났다. 그러나 학생들의 인지 수준과 과제의 개방도는 학생들의 언어적 상호작용에 복합적으로 영향을 주는 것으로 나타났다. 즉, 인지 수준이 높은 학생일지라도 안내형 활동에서는 상호작용의 수준이 높지 않았으며, 개방도가 높은 활동이라도 인지 수준이 낮은 학생들은 참여도가 낮고 상호작용의 수준도 높지 않았다. 이는 개방가 높은 과제가 학생들의 사고를 자극하여 상위 수준의 상호작용을 이끌어낼 수 있지만, 그 효과는 학생들의 인지 수준에 따른 한계가 있음을 의미한다. 따라서 과제 활동에서 인지 수준이 낮은 학생들의 사고를 자극하고 참여도를 높이기 위한 과제 개방도의 조절과 교수 전략의 개발이 중요한 추후 과제라 생각된다.
인공 신경망을 통한 심층 학습 모델의 발전은 컴퓨터 비전, 자연언어 이해 문제들에서 인간을 뛰어넘는 성능을 보이고 있다. 특히 트랜스포머[1] 기반의 사전 학습 모델은 질의응답, 대화문과 같은 자연언어 이해 문제에서 최근 높은 성능을 보이고 있다. 하지만 트랜스포머 기반의 모델과 같은 심층 학습 모델의 급격한 발전 양상에 비해, 이의 동작 방식은 상대적으로 잘 알려져 있지 않다. 인공 신경망을 통한 심층 학습 모델을 해석하는 방법으로 모델의 예측 값과 실제 값이 얼마나 일치하는지를 측정하는 모델의 보정(Calibration)이 있다. 본 연구는 한국어 기반의 심층학습 모델의 해석을 위해 모델의 보정을 수행하였다. 그리고 사전 학습된 한국어 언어 모델이 문장이 내포하는 애매성을 잘 파악하는지의 여부를 확인하고, 완화 기법들을 적용하여 문장의 애매성을 확신 수준을 통해 정량적으로 출력할 수 있도록 하였다. 또한 한국어의 문법적 특징으로 인한 문장의 의미 변화를 모델 보정 관점에서 평가하여 한국어의 문법적 특징을 심층학습 언어 모델이 잘 이해하고 있는지를 정량적으로 확인하였다.
본 논문은 언어의 통계적 특징을 이용하여 범용의 문장경계 인식기를 제안한다. 제안하는 방법은 대량의 코퍼스 내에서 사용되고 있는 문장 경계를 기준으로 음절 및 어절 등의 자질을 이용하여 통계적 특징을 추출하고 다양한 기계학습 기법을 사용하여 문장경계를 인식하고자 하였다. 또한 특정 언어나 도메인에 제한적이지 않고 범용적인 자질만을 사용하려고 노력하였다. 언어의 특성상 문장의 구분이 애매한 경우 또는 잘못 사용 된 구두점 등의 경우에도 적용 가능하도록 다양한 자질을 사용하여 실험하였으며, 한국어와 영문 코퍼스에 대해서 동일한 자질을 적용하여 실험하여 본 논문에서 제시한 자질들이 한국어 및 다른 언어권의 언어에도 적용될 수 있는 범용적인 자질임을 확인할 수 있었다. 한국어 문장경계 인식을 위한 기계학습 및 실험을 위해서 세종계획 코퍼스를 사용하였으며, 성능척도로는 정확률과 재현율을 사용하였으며, 실험결과 제안한 방법으로 99%의 정확률과 99.2%의 재현율을 보였다. 영문의 경우는 Wall Street Journal 코퍼스를 사용하였으며, 동일한 자질을 적용하여 실험한 결과 98.9%의 정확률과 94.6%의 재현율을 보였다.
이 연구에서는 장르 분석 및 레지스터 분석을 통해 중학생들의 지구과학 주제 글쓰기의 언어적 특징을 분석하였다. 연구 자료는 7, 9학년 학생들을 대상으로 '지구 온난화'와 '암석의 분류' 주제 글쓰기를 실시하여 얻은 학생들의 글쓰기를 대상으로 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들은 장르별 글쓰기에 익숙하지 않았으며 특히 논설장르 글쓰기에 많은 어려움을 보였다. 둘째, 내용과 논리관계의 특징으로 정의나 분류와 같이 한 부분을 다른 부분과 관련시키는 관계적 술어보다는 행동 및 하는 것을 의미하는 현상적 술어와 부가적 논리 관계가 많이 나타났다. 셋째, 상호관계적 표현의 특징으로 글 속에서 글의 주체, 글쓴이의 감정, 주관적 의견들이 많이 드러났으며, 학생들은 자신의 생각에 대해서 확신을 가지지 못하고 불확실성을 드러내었다. 넷째, 텍스트 구성의 특징으로 대부분의 학생들이 부가 접속사를 통해 단편적인 정보들을 나열하였으며, 체계적이며 논리적인 글을 쓰는데 익숙하지 않았다. 연구 결과를 바탕으로 과학적 소양의 함양을 목표로 하는 과학 학습에서 과학 글쓰기가 강조되어야 하며 국가 교육과정차원에서 체계적인 계획뿐만 아니라 과학 글쓰기에 대한 교사들의 인식이 향상되어야 함을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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