• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.491-501
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• 1992

변환 방식의 기계 번역에서 가장 중요한 부분은 변환 단계이며 여기서 변환사전이 매우 중요한 역활을 담당한다. 그러므로 인간이나 기계 번역기에 의해 생성되는 영어 문장은 이들이 가지고 있는 동사 사전의 내용과 효율적인 생성 알고리즘에 의해서 문장의 수준이나 정확성이 결정된다. 이렇게 생성된 문장을 검사하는 기존의 영어 문법 검사기들은 영어권의 사람들을 위주로 만들어졌기 때문에 문법적인 중요한 규정들을 포함하지 않고 있어서 비영어권의 사용자가 이용하기에는 부적절하다. 본 논문에서는 인간이 번역하였거나 기계 번역기에 의해 생성된 문장을 검사하고 교정할 수 있도록, 확장된 동사형을 기반으로 한 동사 사전을 제안하고 이를 이용한 영어 문장 검사기를 구현한다.

• 인지과학
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• 제3권2호
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• pp.311-328
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• 1992

인간이나 기계변역기에 의해 생성되는 영어 문장은 이들이 가지고 있는 동사사전의 내용과 효율적인 생성 알고리즘에 의해서 문장의 수준이나 정확성이 결정된다.이렇게 생성된 문장을 검사하는 기존의 영어 문법검사기들은 문자의 문형을 결정하는 중요한 요소인 동사형이나 문법적인 중요한 규정들을 포함하지 않고 있어서 비영어권의 사용자가 이용하기에는 부적절하다.본 논문에서는 인간이 번역하였거나 기계 번역기에 의해 생성된 문자을 검사하고 교정할 수 있도록,확장 동사형을 기반으로 한 동사 사전을 제안하고 이를 이용하여 영어 문장의 검사에 적용하는 방안에 대해 연구한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.293-299
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• 2021

본 논문은 외국어 학습을 위한 딥러닝 기반 영어 교육 플랫폼인 PEEP-Talk (Personalized English Education Platform)을 제안한다. PEEP-Talk는 딥러닝 기반 페르소나 대화 시스템과 영어 문법 교정 피드백 기능이 내장된 교육용 플랫폼이다. 또한 기존 페르소나 대화시스템과 다르게 대화의 흐름이 벗어날 시 이를 자동으로 판단하여 대화 주제를 실시간으로 변경할 수 있는 CD (Context Detector) 모듈을 제안하며 이를 적용하여 실제 사람과 대화하는 듯한 느낌을 사용자에게 줄 수 있다. 본 논문은 PEEP-Talk의 각 모듈에 대한 정량적인 분석과 더불어 CD 모듈을 객관적으로 판단할 수 있는 새로운 성능 평가지표인 CDM (Context Detector Metric)을 기반으로 PEEP-Talk의 강건함을 검증하였다. 이와 더불어 PEEP-Talk를 카카오톡 채널을 이용하여 배포하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.9-15
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• 2021

본 연구에서는 사이버 대학생들의 영작문에 대해 교수자가 충분한 피드백을 제공할 수 없는 상황에서 학생들에게 교정적 피드백을 제공하기 위해 온라인 문법 검사기 Grammarly를 활용한 후 그 교육적 효용성에 대한 학습자들의 인식을 조사하였다. 설문 결과에 따르면 학습자 대다수가 Grammarly의 유용성에 대해서 긍정적으로 생각하고 있는 것으로 나타났다. 특히 원할 때면 언제나 즉시 이용 가능한 피드백은 영어 문장력 향상에 도움이 되었다고 평가했으며, 피드백의 양적인 측면에 대한 만족도도 높게 나타났다. Grammarly는 학습자의 정의적 측면에서도 긍정적으로 작용하여 영작문에 대한 흥미도와 자신감 향상에 도움이 된 것으로 보인다. 그리고 원활한 영작문 학습을 저해하는 주요 요인 중의 하나인 영작문에 불안감을 감소시키는데 효과적이었던 것으로 나타났다. 그러나 이러한 긍정적인 결과와 함께 부정확한 피드백과 오류에 대한 부적절한 설명 등과 같은 한계도 발견되었다. 따라서 Grammarly를 영어 교육에 활용할 경우 이러한 한계로 인해 생길 수 있는 문제점들을 최소화할 수 있는 효과적인 교수법 개발을 위한 다각적인 연구가 진행될 필요가 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.161-169
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• 2017

작성된 문서의 문법적 오류 교정을 할 때 맞춤법 검사기를 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 초등학생들이 작성한 글 중에는 문법적으로는 옳더라도 자연스럽지 않은 문장이 있을 수 있다. 본 논문에서는 동일한 의미를 가진 2개의 문장이 주어졌을 때, 어떤 것이 더 자연스러운 문장인지 자동 판별할 수 있는 방법을 소개한다. 이 방법은 순환 신경망(recurrent neural network)을 이용하여 장기 의존성(long-term dependencies) 문제를 해결하고, 보조 단어(subword)를 사용하여 희소 단어(rare word) 문제를 해결한다. 약 200만 문장의 단일어 코퍼스를 통해 순환 신경망 기반 언어 모델을 학습하였다. 그 결과, 초등학생들이 주로 틀리는 표현들과 그에 대응하는 올바른 표현을 입력으로 주었을 때, 모든 경우에 대해 자연스러운 표현을 자동으로 선별할 수 있었다. 본 소프트웨어가 스마트 기기에 사용될 수 있는 형태로 구현된다면 실제 초등학교 현장에서 활용 가능할 것으로 기대된다.