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.
외국어를 학습하는 데 있어서 해당 외국어의 의사소통 능력을 향상시키고 평가한다는 것은 상당히 큰 중요성을 가진다. 교실에서 학습자의 듣기, 말하기, 읽기, 쓰기 능력을 통해 학습자의 언어 능력을 함양하고 평가하기 위해 어떠한 연습문제나 시험 혹은 평가방법을 사용하느냐 하는 것은 학습자의 학습동기에 지대한 영향을 미친다. 왜냐하면, 보통 학습자들은 교수자가 무엇을 가르치고 기대하며 평가하느냐에 따라 자신들의 학습방법을 맞춰 나가기 때문이다. 이러한 맥락에서 본 연구는 보다 적극적인 학습자들의 참여를 유도하고 유연성 있는 학습자 중심의 학습법을 고양시키며 다양한 언어능력을 고취시키기 위하여, 효과적인 외국어 학습법의 하나로 알려진 paraphrasing을 학습에 활용하고자 한다. 특히 paraphrasing은 일상생활 속에서도 의사소통을 원활히 하기 위한 수단으로서 글 바꿔 쓰기 혹은 말 바꿔 말하기로 활용되기도 하나, 본 소논문에서는 paraphrasing이 학습을 목적으로 하는 학습현장에서 활용되었다는 것을 감안하여 의역을 통한 학습 혹은 의역학습법을 소개하고자 한다. 실제로 paraphrasing은 언어 및 외국어 학습자들에게 상당히 효과가 있는 것으로 알려진 것에 비해 실제로 한국어 교육현장에서 사용한 연구들은 거의 찾아 볼 수가 없다고 해도 과언이 아니다. 따라서, 의역학습법을 학습현장에서 도입했을 때 경험한 여러 시행착오를 바탕으로 실질적으로 교실에서 사용된 예시들을 소개하고, 한국어를 가르치는 교수자들과 한국어를 배우는 외국인 학습자들에게 paraphrasing을 사용한 새로운 한국어 교수방법과 평가 도구를 제안하고자 한다. 이를 통해, paraphrasing이 한국어를 가르치는 교수자들과 한국어를 배우고자 하는 외국 학습자들에게 효과적인 언어학습 도구로서 실질적으로 교육현장에서 널리 사용될 수 있는 계기가 되었으면 한다.
본 논문에서는 일상생활 환경에서 동작하는 지능형 서비스 로봇을 위한 시 공간 상황 질의 언어와 질의 처리 방안을 제안한다. 서비스 로봇이 외부 환경 변화를 정확히 인식하고 행동 절정에 신속히 반영하기 위해서는 로봇 내부에서 관리되는 상황 지식들이 매우 높은 시간 의존성을 가져야 한다. 본 논문에서 제안하는 상황 질의 언어인 RCQL은 시간 의존성이 높은 공간 관계 상황 지식들을 효과적으로 표현할 수 있도록 Allen의 간격 대수 이론에 기초한 시간 연산자들을 포함하고 있다. 물체들 간의 고수준 공간 관계 상황 지식을 조회하는 RCQL 질의들에 신속히 답하기 위해, 본 논문에서는 후향 정량 추론을 포항한 질의 처리기의 설계 방안도 제시한다. 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 상황 질의 언어와 질의 처리 방안의 우수생을 확인할 수 있었다.
태초부터 인간은 말(언어)과 소리 (창) 가운데서 살아왔으며 인간의 윤택한 정서생활의 조화 속에서 각기 서로 다른 나름대로의 가락(소리의 장단과 높낮이)이 이룩되어 왔다. 우리의 얼굴이나 행동이 서로 다르고 나라와 지역마다 말과 생각과 표현이 다르듯이 마음으로부터의 정서를 표현한 음악에 있어서도 서로 다른 개성과 특성을 지녀 온 것이 사실이다. (중략)
본 연구의 목적은 유아교육기관의 자유놀이 시간에 자발적으로 출현하는 유아의 쓰기 활동의 양상과 이를 지지하는 유아교육기관의 환경에 대하여 탐색하는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 연구의 대상으로 미국 캘리포니아주에 위치한 대학 부설 유아교육기관과 유아를 선정하고 관찰한 후 그 결과를 서술하고 분석하였다. 본 연구의 결과 연구의 대상인 유아교육기관의 전반적인 환경에는 다양한 문해 활동 자료들이 풍부하게 마련되어 있었고 유아들은 이러한 환경에서의 자유놀이의 맥락 내에서 자발적으로 쓰기 활동에 참여하였다. 유아들은 실제 생활을 운용하기 위하여 효율적으로 쓰기 활동에 참여하였고, 또래들과 교사들과 함께 그들의 쓰기 작품을 읽고 그 의미를 토론하면서 쓰기 언어에 대한 그들의 발전적인 지식을 표출하였다. 본 연구의 결과는 형식적인 쓰기 교수법이 없이도 다양한 문해 활동 자료들이 풍부하게 갖추어진 질 높은 유아교육기관의 자유놀이 시간을 통해 유아의 쓰기 언어 학습이 효율적으로 이루어질 수 있다는 사실을 증명함으로써 유아교육기관에서의 언어 교육의 실제에 적용할 수 있는 시사점을 제공한다.
음성인식기술을 실제 생활에 적용할 때 발생하는 대표적인 문제로, 인식기의 낮은 인식률로 인한 오동작을 들 수 있다. 본 연구에서는. 텔레뱅킹 도메인에서의 HTK(Hidden Markov Model Toolkit) 연속 음성 인식 시스템과, 최대 엔트로피 기법에 기반한 사용자 발화에서의 핵심이 되는 단어(주로 고유 명사들)들에 대한 인식 신뢰도의 측정 방법을 제시한다. 음향특징과 언어특징들을 모두 고려하여 인식 신뢰도를 구하였으며 인식된 단어들에 대해 오인식 되었음을 약 86%의 정확도로 판단할 수 있음을 확인하였다. 본 인식신뢰도를 이용하여 차후에 음성인식의 확인대화(Clarification Dialog)모델을 개발하는데 활용하고자 한다.
음성인식기술을 실제 생활에 적용할 때 발생하는 대표적인 문제로. 인식기의 낮은 인식률로 인한 오동작을 들 수 있다. 본 연구에서는, 텔레뱅킹 도메인에서의 HTK(Hidden Markov Model Toolkit) 연속 음성 인식 시스템과, 최대 엔트로피 기법에 기반한 사용자 발화에서의 핵심이 되는 단어(주로 고유 명사들)들에 대한 인식 신뢰도의 측정 방법을 제시한다. 음향특징과 언어특징들을 모두 고려하여 인식 신뢰도를 구하였으며 인식된 단어들에 대해 오인식 되었음을 약 86%의 정확도로 판단할 수 있음을 확인하였다. 본 인식신뢰도를 이용하여 차후에 음성인식의 확인대화(Clarification Dialog)모델을 개발하는데 활용하고자 한다.
오늘날 인터넷은 모든 분야에서 활용되고 있다. 그러나 일상생활의 일부분이 된 인터넷 상에서 인터넷 윤리의식은 부족한 상태에 놓여있다. 특히 성장기에 있는 청소년들 사이에서 익명성이 보장되는 점을 악용하여, 악플이나 무분별한 욕의 사용 등 사이버 폭력으로 이어져 여러 사회 문제가 발생하고 있다. 이러한 문제점들을 예방하기 위해 많은 홍보와 공익광고 등이 진행되고 있으나, 그 기대 효과는 미흡한 실정이다. 본 논문은 청소년들이 많이 이용하는 fps온라인 게임에 적용할 언어 변환 프로세스를 제안한다. 제안된 언어 변환 프로세스를 적용하면 악플이나 무분별한 욕의 사용으로 인한 사이버 폭력이 줄어들 것으로 예상된다.
저비용, 네트워크화 된 센서들, 언제 어디서나 쉬운 인터넷 사용과 같은 컴퓨팅 환경의 진화는 우리의 일상생활 속으로 진정한 모바일 환경을 실현 가능하게 만든다. 이런 모바일 환경의 발달은 다양한 모바일 에이전트들을 양산하며 사용자의 편의를 극대화 할 수 있도록 한다. 모바일 에이전트들은 사용자 정보, 주변 환경정보, 컴퓨팅 정보 또는 애플리케이션 정보 등을 XML 기반 표준 언어인 ACML(Agent Communication Markup Language)로 저장한 후 상호교환 및 분석을 하게 된다. 기존 테이블 형태의 정보를 기반으로 사용자의 행동패턴을 분석 및 예측했던 시스템과는 달리 에이전트 환경에서의 사용자 행동패턴 분석 및 예측은 트리구조를 대상으로 하기 때문에 새로운 방법이 요구된다. 본 논문에서 제안한 기법은 XML 기반 표준 언어인 ACML로 저장된 정보를 사용자의 상황(context)에 적합하도록 고려하여 언제, 어디서나 원하는 정보를 자동적으로 사용자에게 제공할 수 있도록 한다.
본 논문은 인간의 언어 획득 원리를 반영한 계산주의적 한국어 어휘 자동 획득 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 인간의 언어 생활을 모델링한 한국어 코퍼스를 입력 받아 언어 인식을 위하여 사용할 수 있는 어절 사전과 형태소 사전의 어절과 형태소를 자동으로 획득할 수 있다. 1천만 어절 크기의 한국어 코퍼스를 이용하여 실험한 결과, 2,097개의 어절과 3,488개의 형태소를 획득할 수 있었다. 획득된 2,097개의 어절의 출현 빈도의 합은 1천만 어절의 38.63%에 해당하였고 형태소 추출의 정확도는 99.87%를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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