• 문화기술의 융합
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• 제5권1호
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• pp.211-217
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• 2019

대학에서의 학기말 프로젝트 작업은 한 학기동안 학습한 내용을 기반으로 학생 스스로 주제 선정, 계획, 결과 도출 과정을 진행해 가는 학습자 중심의 학습 방법이다. 소프트웨어 관련 교과목의 학기말 프로젝트 작업의 경우 해당 프로그래밍 언어에 대한 다양한 기법을 학습 한 후 창의적인 프로그램 개발 과정을 통해 결과물을 완성하게 된다. 그러나 교양과목으로 소프트웨어 교과목을 수강하는 컴퓨터 비전공자는 프로그래밍 언어를 이해하는데 많은 어려움을 느끼고 있기 때문에 학생들이 프로젝트 수행을 원활하게 진행 할 수 있도록 유도하는 교수자의 피드백이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 컴퓨터 비전공자의 학기말 프로그래밍 교과목에 대한 프로젝트 수행과정에 적용 할 수 있는 교수자-학습자간의 토론을 통한 피드백 방법을 제안하고, 실제 프로젝트 작업과정에 적용하여 진행과정 및 결과물 분석을 통해 의미 있는 결과를 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.43-54
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• 2022

동시통번역은 문장의 일부만으로 번역을 시작하는 온라인 디코딩으로 지연 대비 번역 성능을 평가 지표로 사용한다. 동시통번역 연구의 공통의 목적은 지연 대비 번역 성능을 높이는 것으로, 지연과 번역 성능 사이의 적절한 절충점을 찾는 것이다. 본 논문은 이러한 동시통번역의 현재 연구 흐름을 반영하여 한국어에서 고정 정책 기반 동시통번역의 비교 실험을 진행하였다. 또한, 한국어에서 동시통번역은 토큰화 과정에서 많은 분절이 발생하여 다른 언어 대비 불필요한 지연이 발생하게 되고, 이를 해결하기 위한 n-gram 토큰화 방안 등의 후속 연구의 필요성에 대해 제시하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.69-80
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• 2021

딥러닝 모델을 활용한 인공신경망 기계번역 (Neural machine translation)이 주류 분야로 떠오르면서 최고의 성능을 위해 모델과 데이터 언어 쌍에 대한 많은 투자와 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 최근 대부분의 인공신경망 기계번역 연구들은 번역 문장의 품질을 극대화하는 자연어 생성을 위한 디코딩 전략 (Decoding strategy)에 대해서는 미래 연구 과제로 남겨둔 채 다양한 실험과 구체적인 분석이 부족한 상황이다. 기계번역에서 디코딩 전략은 번역 문장을 생성하는 과정에서 탐색 경로를 최적화 하고, 모델 변경 및 데이터 확장 없이도 성능 개선이 가능하다. 본 논문은 시퀀스 투 시퀀스 (Sequence to Sequence) 모델을 활용한 신경망 기반의 기계번역에서 고전적인 그리디 디코딩 (Greedy decoding)부터 최신의 방법론인 Dynamic Beam Allocation (DBA)까지 비교 분석하여 디코딩 전략의 효과와 그 의의를 밝힌다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.11-22
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• 2022

최근 교육 분야에서 다양한 인공지능 기술을 활용한 연구와 개발이 이뤄지고 있다. 인공지능을 활용한 교육 중 특히 대화형 에이전트는 시간과 공간의 제약을 받지 않고 음성인식, 번역과 같은 다양한 인공지능 기술과 결합해 더 효과적인 언어 학습을 가능하게 한다. 본 논문은 상용화된 교육용 플랫폼 중 이용자 수가 많고 영어 학습을 위한 대화형 에이전트가 활용된 플랫폼에 대한 동향 분석을 진행하였다. 동향 분석을 통해 현재 상용화된 교육용 플랫폼의 대화형 에이전트는 여러 한계점과 문제점이 존재했다. 구체적인 문제점과 한계점 분석을 위해 사전 학습된 최신 대용량 대화 모델과 비교 실험을 진행하였고, 실험 방법으로 대화형 에이전트의 대답이 사람과 비슷한지를 평가하는 Sensibleness and Specificity Average (SSA) 휴먼 평가를 진행하였다. 실험 내용을 바탕으로, 효과적인 학습을 위해 개선방안으로 대용량 파라미터로 학습된 대화 모델, 교육 데이터, 정보 검색 기능의 필요성을 제안했다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.215-228
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• 2022

본 연구는 잡지광고의 착시 디자인 기법을 총괄하고 분석함으로써 착시 잡지광고와 그렇지 않은 일반 잡지광고 디자인을 비교하고, 잡지광고를 통해 시각 착시 형 디자인 언어의 응용 전망과 디자인 강점을 정리함으로써 향후 평면 디자인 분야에 기여하는 것을 목적으로 한다. 먼저 선행 연구의 문헌 분석과 사례연구를 통해 착시 디자인의 특성과 효과를 고찰했다. 다음으로 착시 디자인의 잡지광고 효과를 분석하기 위해 착시 잡지광고와 일반 잡지광고를 비교하는 설문조사를 실시했으며 IBM SPSS 27.0 프로그램을 이용한 통계 분석, 신뢰성, 탐색적 요인 분석을 통해 착시 디자인의 영향을 검토했다. 향후 착시 디자인 적용 시에는 무엇보다 시각적 충격과 제품의 함의를 효과적으로 조합하여 표현하는 것에 중점을 두어야 한다. 착시의 중의성, 모순, 재미, 모호함 등의 특성을 십분 활용하면서도 착시 현상의 시각 언어와 조합 구조를 적절히 활용할 때 브랜드가 전달하는 특징을 극대화하여 홍보할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.391-396
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• 2024

본 연구에서는 헬스케어 분야에 특화된 개체명 사전을 구축하기 위해 기존 N-Gram 방식의 한계를 극복하고 성능을 향상하게 시키기 위해 새로운 역 N-Gram 방식을 제안하였다. 제안된 역 N-Gram 방식은 헬스케어 관련 빅데이터의 복잡한 언어적 특성을 더 정밀하게 분석하고 처리할 수 있다. 제안된 방식의 효율성 검증을 위해 매년 1월에 개최되는 소비자 가전 전시회(Consumer Electronics Show: CES) 기간 동안 발표된 헬스케어 및 디지털 헬스케어 관련 빅데이터를 수집하기 위하여 뉴스를 대상으로 2010년 1월 1일부터 31일, 그리고 2024년 1월 1일부터 31일까지 언급된 2,185건의 뉴스 제목 및 요약문을 파이썬 프로그래밍언어로 새로운 역 N-Gram 방식을 구현하여 전처리한 결과, 헬스케어 분야에서의 자연어 처리를 위한 사전이 안정적으로 구축되었음을 확인할 수 있었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제3권2호
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• pp.15-20
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• 2017

이 연구는 전환학습의 개념과 영역별 학습의 의미와 과정을 파악하고자 하였다. 전환학습은 세 가지 측면에서 학습이 이루어진다고 설명한다. 첫째, 도구적 학습은 가설 검증처럼 사실에 기초한 지식을 습득하는 과정에서 이루어지며, 둘째, 소통적 학습은 언어를 통해 타인의 생각이나 사회적 규범, 문화, 가치에 대한 의미를 인식하는 것이다. 셋째, 해방적 학습은 심리적, 문화적 가정에 기초하여 자기 자신을 이해하는 것으로 비판적 자기 성찰을 통해 진행된다. 전직융합교육의 시사점을 정리하면, 주요 목적은 이론구축, 운영 실제 전반에 있어서 전환학습으로의 관점 전환이 요구되며, 전직융합교육의 내용은 도구적 학습에서 소통적, 해방적 학습으로 전환되어야 한다는 것으로 요약된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.57-63
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• 2019

본 연구는 외국인 여성의 구강건강문해력을 측정하여 구강보건지식, 구강보건행태와 구강건강문해력의 연관성을 알아보고자 한다. 연구대상자는 2018년 6월~2018년 9월 까지 경북 일부 지역의 외국인 여성 248에게 설문지 조사를 실시하였다. 연구결과는 언어적 구강건강문해력은 나이, 교육수준, 한국거주기간에서, 기능적 구강건강문해력은 결혼유무, 교육수준, 한국거주기간에서 유의한 차이가 있었다. 외국인 여성의 구강건건강문해력을 증진시키기 위해서는 구강보건지식과 구강 보건행태를 변화 시킬 수 있는 효율적인 구강건강프로그램이 개발되어야 하겠다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.568-571
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• 2022

본 논문에서는 서술형 수학 문제의 자동 풀이 기술 개발을 위한 데이터 증강 기법인 MOO 를 제안한다. 서술형 수학 문제는 일상에서의 상황을 수학적으로 기술한 자연어 문제로, 인공지능 모델로 이 문제를 풀이하는 기술은 활용 가능성이 높아 국내외에서 다양하게 연구되고 있으나 데이터의 부족으로 인해 성능 향상에서의 한계가 늘 존재해 왔다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 시중의 수학 문제들을 수집하여 템플릿을 구축하고, 템플릿에 적합한 풀이계획을 생성할 수 있는 중간 언어인 MOOLang 을 통해 생성된 문제에 대응하는 Python 코드 형태의 풀이와 정답을 생성할 수 있는 데이터 증강 방법을 고안하였다. 이 기법을 통해 생성된 데이터로 기존의 최고 성능 모델인 KoEPT를 통해 학습을 시도해본 결과, 생성된 데이터셋을 통해 모델이 원활하게 데이터셋의 분포를 학습할 수 있다는 것을 확인하였다.

• 산업융합연구
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• 제16권4호
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• pp.19-25
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• 2018

본 연구는 영화의 장면 중 폭력성(가정적 폭력, 언어적 폭력, 도구적 폭력)이 있는 장면을 관람객들이 시청했을 시 나타나는 반응에 대하여 파악하고, 이를 통해 폭력성이 많이 들어간 영화제작시 고려해야 할 요소에 대하여 시사점을 제시하고자 하였다. 따라서 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 영화 제작사들은 영화의 전체적인 내용 중에서 가정 내에서의 분쟁과 언쟁은 다룰시 폭력성을 표현하기 보다는 논쟁의 형태로 다루는 것이 더욱 현실감을 줄 수 있을 것이다. 둘째, 영화 제작사들은 언어적 폭력 내용을 영화 속에 넣을시 지나친 욕설이나 협박 등을 사실성 있게 표현하기 보다는 영화의 관계가 이상하지 않을 정도의 언어를 사용하도록 하거나 언어적 폭력 단어를 무음 처리하는 방식으로 제작되어야 할 것이다. 마지막으로 영화 제작사들은 도구를 사용하여 타인에게 폭력을 행사하는 장면을 표현할 시 도구를 모자이크 처리를 하여 영화상에서 표현되는 잔인성을 일정부분 줄여야 할 것이다.