• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.45 no.4
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• pp.185-205
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• 2014

This study investigated IRA's 3 standards related to reading instruction and examined the value which can be meaningful to Korean situation. IRA divided reading educators into 7 types and proposed each detailed professional standard through the 'Standards for reading professionals'. The next standard called 'Standards for the English language art' described their direction and content for English language education including reading instruction. The 'Standards for the assessment of reading and writing' aims at the basis to evaluate students' reading ability. The value found through these standards is as follow: IRA's reading professionals standard can be a useful way to define the type of reading educator in Korea. A reading instruction standard like IRA's language art standard can guide reading instruction of Korean libraries in a more systemic and consistent way. A valid evaluation standard to measure students' reading ability can show the possibilities to define the students who struggle with reading and to provide more suitable instruction for them.

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 2012.03a
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• pp.28-28
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• 2012

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.2
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• pp.75-84
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• 2009

There have been numerous researches in minimizing the total cost of program development in order to improve productivity of the programs. The incremental evaluation is the evaluation method of reevaluating only affected parts instead of reevaluating overall program when the program has been changed. Since the incremental evaluation method carries its advantage, the method itself is very important when considering the execution efficiency of the program developing environment. This paper extends the dependency chart for an imperative language and presents the extended version of dependency chart which can be applied to the Object Oriented Programming Languages such 'Java'. This paper also presents the incremental evaluation algorithm for Object Oriented Programming Languages and proves its correctness, analyzing the efficiency of incremental evaluation by the simulation.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.11
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• pp.7414-7423
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• 2015

Subjective cognitive-linguistic complaints in older adults contribute to the diagnostic and prognostic investigation of MCI or dementia. However, the utility of subjective test for predicting cognitive-linguistic decline is controversial. Few domestic studies have included the correlation between subjective and objective tests systematically. The current study analyzed 26 studies published since 2000, and the effect sizes of their correlation coefficients between two tests were computed. The results of qualitative analysis indicated that the number of subjects ranged from 26 to 657. Subjective tests included the self-report 75.4% and the informant-report 24.6%. In objective tests, memory comprised the largest proportion, followed by global cognition, and language, etc. As a result of meta-analysis, self-report test had the predictive value for dementia, and informant-report test contributed to discriminate among 3 groups. In the elderly group, self-report test was correlated with reasoning, and informant-report test with memory and language. In MCIs, self-report test predicted several abilities including language, and informant-report test signaled the future decline of domains like global cognition. Two types of subjective tests in dementia also represented memory, language, and global cognition accurately. This study provides evidence-based information to support relationships between subjective and objective tests for cognitive-linguistic ability in 3 groups.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10d
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• pp.9-9
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• 1999

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.520-522
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• 2000

본 논문에서는 통계적인 언어 모델을 이용하여 한국어, 중국어, 스페인어를 식별할 수 있는 언어식별기를 구현하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 그 성능을 향상시키는 방법에 대하여 연구를 수행하였다. 언어 모델은 통계적 모델의 하나인 바이그랜(bigram)을 이용하였고, 유전자 알고리즘으로 각 바이그램에 최적의 가중치를 주는 방법을 제안하였다. 유전자 코드는 두 가지 방법으로 평가하였으며, 각각의 성능을 경험적(heuristic)으로 주는 가중치와 비교평가하였다.

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 2003.11a
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• pp.146-146
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• 2003

연인두 폐쇄 부전으로 보상조음이 있을 때, 말 명료도를 저하시킬 뿐 아니라 실제의 연인두 기능이 과소평가 될 수 있으므로 이에 대한 감별 및 언어치료가 필수적이다. 본 연구에서는 연인두 폐쇄 부전 환자들에서 보상조음의 출현율을 알아보고 어떤 음소들이 영향을 받는지 살펴보고자 하였다. 또한 연령과 과비성의 정도에 따른 차이도 살펴보았다. 1998년 3월부터 2003년 6월까지 삼성서울병원에서 연인두 폐쇄 부전으로 진단 받고 언어치료를 받지 않았거나 언어치료 경험은 있지만 일반화되지 않고 중단된 환자 105명의 조음 및 공명 평가 자료를 분석하였다. 연령은 평균 11.3세(2.1세부터 63세)였고 7세 이하의 아동집단이 65명, 성인집단이 40명이었다. 조음은 구강압력자음인 파열음, 마찰음, 파찰음에서의 보상조음의 유무 및 종류를 분석하였다. 과비성의 정도는 경도, 중도, 심도로 평가하였다. (중략)

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.1 no.1
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• pp.161-169
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• 1998

제품의 “감성이미지”란 제품의 기능과 함께 제품의 전달하는 감각적 요소 그리고 사용자가 제품을 통해 표현하고자 하는 개념적 표상을 통합하는 이미지이다. 감성이미지의 국제 비교 연구는 사용자가 특정 제품에 대해 가지고 있는 이미지를 구가나 문화의 맥락 속에서 해석하고, 이들 이미지를 상호 비교 평가하고자 한다. 생활문하 속에서 사용자들이 제품에 대해 가지는 감성이미지를 계량적으로 규명하고 비교 평가하며, 이 정보를 기초로 각국의 문화와 정서에 적합한 제품 디자인의 모형을 제시하는데 본 연구의 목적이 있다. 구체적인 연구활동으로 다음과 같은 방법이 제시되었다. 먼저, 각 문화 집단을 특징 지울 수 있는 표상개념으로 “언어 이미지” 스케일을 구성하였다. 이 언어 이미지에 대응하는 디자인 요소로 색채를 활용하여, 언어 개념과 색채 요소에 상응하는 자동차 제품의 감성 이미지가 각 문화 집단에 따라 상이하게 나타날 수 있는지를 비교하고자 하였다. 본 연구에서 나타난 각 문화 집단들이 특정 제품에 대해 적용하는 감성 이미지는 언어와 색체 요소로 구체화 될 뿐 아니라, 이들 집단이 형성한 사회적 표상(social representation)의 개념으로 비교될 수 있는 것을 보이고자 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.190-195
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• 2023

의사소통 기술에서 유머는 사람을 웃게 만들며 분위기를 환기시키고, 관계를 돈독하게 만드는 효과를 지닌다. 이를 자연어처리에서 유머 분류, 인식, 탐지로 적용하여 유머를 기계에 학습시키려 하는 다양한 시도가 진행되고 있지만 유머의 주관성과 윤리적 문제로 탁월한 성능을 기록하기 어렵고, 특히 한국어 유머에 대한 자연어처리 분야의 논의는 미비한 상태이다. 이에 본 연구는 유머 평가 체계를 만들어 ChatGPT에 적용하여 유머 인식의 주관성을 극복할 수 있는 자동화 실험을 진행한다. 이때, 유머의 윤리적 문제를 보완하기 위해 한국 법률을 적용한 윤리 기준을 도입하여 유머 데이터셋을 마련하였으며, 데이터셋을 ChatGPT에 fine-tuning 하여 재미있는 생성 모델의 개발 가능성을 실험하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.171-176
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• 2023

최근 등장한 대규모 데이터로 사전학습된 자연어 생성 모델들은 대화 능력 및 코드 생성 태스크등에서 인상적인 성능을 보여주고 있어, 본 논문에서는 대형 언어 모델 (LLM)의 한국어 질문을 SQL 쿼리 (Text-to-SQL) 변환하는 성능을 평가하고자 한다. 먼저, 영어 Text-to-SQL 벤치마크 데이터셋을 활용하여 영어 질의문을 한국어 질의문으로 번역하여 한국어 Text-to-SQL 데이터셋으로 만들었다. 대형 생성형 모델 (GPT-3 davinci, GPT-3 turbo) 의 few-shot 세팅에서 성능 평가를 진행하며, fine-tuning 없이도 대형 언어 모델들의 경쟁력있는 한국어 Text-to-SQL 변환 성능을 확인한다. 또한, 에러 분석을 수행하여 한국어 문장을 데이터베이스 쿼리문으로 변환하는 과정에서 발생하는 다양한 문제와 프롬프트 기법을 활용한 가능한 해결책을 제시한다.