• Proceedings of the KSLP Conference
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• 2003.11a
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• pp.150-150
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• 2003

연구배경 및 연구 방법 : 새로운 reed type 인공후두기 개발과 관련하여, Lx Speech Studio, Dr. Speech Science를 이용하여 53세의 정상인 남자1명과 숙련된 식도발성자 1명, 숙련된 전기인공후두자 1명, 숙련된 moksori 사용자 1명을 대상으로 음향학적 특징을 분석하였고, 3명의 음성언어치료사가 Lx Speech stuido에 저장된 이들의 음성을 듣고 청지각적으로 7점 scale로 평가하였다. (중략)

• Journal of the Korean Society of Laryngology, Phoniatrics and Logopedics
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• v.28 no.1
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• pp.11-13
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• 2017

This article addresses the roles of the speech language pathologist (SLP) for singers who require prompt and effective treatment when a voice problem arises. The causes of voice problem are often vocal abuse/misuse/overuse, muscle tension dysphonia and inappropriate singing technique. The SLP should conduct voice counseling and voice assessment for maintaining healthy voice of singer constantly.

• Language and Information
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• v.1
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• pp.1-26
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• 1997

This paper introduces a computer program ARAP, explaining how it automatically analyzes and evaluates academic research articles and books. It also shows how ARAP can help trace the trend of a certain theory by reviewing existing publications. As an illustration, ARAP is used to review Korean linguistic publications in order to show how Western semantic theories have influenced semantic studies in Korea.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.272-279
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• 1999

격틀이란 동사에 대해 필요한 격들과 그 격에 알맞은 단어집합으로 이루어져 있는 것으로 명사와 동사의 의미적 호응을 표현한다. 격틀은 자연언어처리분야에서 주요한 정보로 사용할 수 있다. 의미구분이라든지 번역에서 한국어 생성, 정보검색에서 중요정보 추출 등 잘 구성한 질 높은 격틀은 여러 연구의 질을 높여줄 수 있다. 따라서, 질 좋은 격틀을 구성하기 위한 여러 노력들이 현재 이루어지고 있다. 본 논문에서는 기계 가독형 사전과 말모듬을 이용해서 자동으로 격틀을 구성한다. 자동구성 방법으로 먼저 기계가독형 사전을 이용해서 상위개념 정보를 가지는 분류정보를 구성한다. 말모듬과 사전의 예문들을 형태소 분석한 후에 각각의 예문들을 분류정보를 이용하여 최상위 개념으로 바꾼다. 그리고, 말모듬과 사전의 예문에서 나온 정보들을 통합하므로 해서 자동으로 격틀을 구성한다. 자동으로 격틀을 구성한 후에 수동으로 구성한 격틀과 비교해 본다. 비교하기 위한 평가방법에 대해서 논의한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.135-139
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• 2008

본 논문은 영한 기계번역에서 영어 수사가 포함된 영어 명사구를 한국어로 번역할 때, 영어 명사에 대응되는 한국어 명사의 적절한 분류사를 반자동으로 구축하는 방법에 대해 기술한다. 영한 번역의 측면에서, 분류사는 목표언어인 한국어에서만 나타나는 현상이다. 따라서 영어를 한국어로 번역할 때, 적절한 분류사를 생성하지 않으면 한국어 어법에 맞지 않는 부자연스러운 번역 결과를 생성한다. 본 논문에서는 한국어 태그드 코퍼스와 한국어 의미코드 체계에 따라 한국어 분류사를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에 따라 한국어 명사에 대해서 한국어 분류사가 구축되었으며, 이렇게 구축된 분류사는 영한 기계번역시스템의 번역 사전에 'KCOUNT'라는 자질을 할당하여 부가하였다. 제안하는 방법의 검증을 위해 수동평가와 자동평가를 수행하였으며, 그 결과, 영한 기계번역의 문장 생성에 있어서 자연스러움(fluency)의 측면에서 번역률 향상이 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.239-242
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• 2016

데이터베이스 기반 자동 주소번역은 입력 오류에 취약하며 범용 기계번역을 이용한 주소번역은 입력 및 번역 주소에 대한 품질 평가가 어렵다. 본 논문에서는 예측할 수 없는 입력 오류에도 대응할 수 있는 자동 주소번역 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 n-gram 기반 검색, 미검색/오검색 분류, 번역, 신뢰도 자동평가로 구성된다. 신뢰할 수 있는 입력으로 자동 분류한 영문 국내주소를 국문으로 번역한 결과 95%이상의 정확도를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.207-212
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• 2019

본 논문에서는 한국어로 쓰여진 과학기술 논문에 대한 기계독해 과제(일명 KorSciQA)를 제안하고자 하며, 그와 수반하는 데이터 구축 및 평가를 보고한다. 다양한 제약조건이 부가된 크라우드소싱 디자인을 통하여, 498개의 논문 초록에 대해 일관성 있는 품질의 2,490개의 질의응답으로 구성된 기계독해 데이터셋을 구축하였다. 이 데이터셋은 어느 논문에서나 나타나는 논박 요소들인 논의하는 문제, 푸는 방법, 관련 데이터, 모델 등과 밀접한 질문으로 구성되고, 각 논박 요소의 의미, 목적, 이유 파악 및 다양한 추론을 하여 답을 할 수 있는 것이다. 구축된 KorSciQA 데이터셋은 실험을 통하여 기존의 기계독해 모델의 독해력으로는 풀기 어려운 도전과제로 평가되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.113-118
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• 2023

딥러닝을 이용한 언어 모델은 다양한 분야에서 사용되고 있는데, 그 중 교육 분야에선 꾸준히 시험 문항을 자동으로 생성하려는 요구가 존재해 왔다. 그러나 빈칸 추론 문항, 그 중에서도 어구 단위 빈칸 추론 문항은 학습 및 평가 목적으로 널리 쓰이고 있지만, 이를 자동 생성하려는 연구는 상대적으로 드물다. 이에 본 연구에선 masked language modeling (MLM)을 이용한 난이도 조절이 가능한 어구 단위 빈칸 추론 문항 생성 시스템을 제안한다. 본 시스템은 정답 생성 모델의 attention 정보에 따라 지문 내 중요한 어구를 삭제해 오답을 생성하고, 동시에 어구의 삭제 비율을 조절함으로써 더 쉽거나 더 어려운 오답을 만들어낼 수 있다. 평가 결과, 제안한 시스템은 기존 접근법보다 정답과의 유사도가 최고 28.3% 낮았고, 또한 난이도 설정에 따라 쉬운 오답이 어려운 오답에 비해 유사도가 15.1% 낮아, 더 정답과 먼 뜻의 오답을 생성해내었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.5
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• pp.58-67
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• 2016

Pragmatic language impairment is closely related to the executive function difficulties in patients with acquired brain injury(ABI). This study was designed to explore the correlation between two domains following ABI. Thirty-five participants with ABI were grouped into 21 aphasics due to stroke and 14 TBIs. All subjects were over 55 years old. Measures of two domains were administered to all participants. As a result, figurative language comprehension and functional/symbolic language were significantly correlated with the activating task in aphasic group. All tasks were significantly correlated in TBI group. Aphasic patients' figurative language comprehension significantly predicted the activating task. In TBI group, figurative language expression and functional/symbolic language were the predictable tasks of planning and activating, respectively. Current study demonstrates the evidence of a significant association between pragmatic language and executive function, and provides appropriate tasks used for cognitive-linguistic intervention of individuals with ABI.

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 1997.11a
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• pp.267-267
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• 1997

후두스토로보스코피는 성대의 기본주파수에 따라 발산되는 광원에 의해 성대의 움직임을 시각적으로 평가할 수 있게 하여 현재 널리 사용되고 있는 검사방법이지만, 이 검사로는 연속적인 성대의 움직임을 한 시야로 확인할 수 없고 또 정량화 할 수 없다는 단점이 있다. (중략)