한글 혹은 영어 문자열을 입력할 때 입력 모드를 수동으로 전환하지 않더라도 입력된 문자열이 한글인지, 영어인지를 자동으로 판단하여 해당 문자열로 변환하는 방법을 제안한다. 한글 문자열일 확률을 계산하기 위해 음절 구성 요건과 음절 빈도 정보를 이용하고, 영어 문자열일 확률을 계산하기 위해 영어 bigram 및 trigram 정보를 이용한다. 또한, 한글과 영어가 혼합된 문자열은 한글일 확률과 영어일 확률이 교차되는 경계 위치를 인식함으로써 혼합 문자열을 생성한다.
오늘날 영어교육은 교과과정령에 엄연히 명시된 네 가지 기능(four skills) 즉 듣기, 말하기, 원기, 쓰기라는 정당하고도 보편 타당성 있는 명분 하에 어떻게 가르쳐 왔는가 를 반문해 보면 많은 아쉬움이 남는다. 그간 6년간의 중등과정, 심지어는 대학에서 환 두해까지 영어를 이수한 사람틀 중에는 문자를 통해서는 상당한 수준, 그것도 영어 토박이들조차 놀랄 정도의 영어를 이해하지만, 소리를 통해 들을 때는 ---말하는 것은 두말 할 것도 없고---아주 간단한 내용의 영어조차 알아듣기 힘든 경험을 한 사람이 많다는 것은 부인할 수 없는 사실이다. 그 이유는 명백하다. 즉, 문자를 대할 때는 시각적 자극의 형태가 두뇌 속에 저장된 정보---가공할 문법적 지식---와 일치하기 때문에 쉽게 이해를 할 수 있는 반면, 소리를 들을 때는 청각적 자극의 형태가 두뇌 속에 저장된 정보---극히 불완전한 발음사전, 또는 모국어의 음운체계에 의한 영어발음--- 와 차이가 있기 때문일 것이다. 그러므로 적어도 말소리를 매체로 하는 의사소통에 있어서는 영어의 본토박이 발음을 정확히, 아니면 적어도 매우 근접하게 나마 터득하여(습관화하여)두뇌에 저장하는 일이 가장 중요한 일이다. 따라서 영어교사는 모국어의 음운체계에 대한 정확하고도 상세한 지식을 토대로 하여 영어의 음운체계와 '언어학적으로 의미 있는 (linguistically significant)' 대초분석의 방법으로 발음을 지도한다면 보다 나은 학습효과를 기대할 수 있을 것이다. 일반적으로 모국어의 발음이 외국어의 발음에 간섭을 유발하는 경우는 다음과 같다. 1. 분절음체계가 서로 다를 때 2. 한 언어의 음소가 다른 언어의 이음(allophone)일 때 3. 유사한 음의 조음장소와 방법 이 다를 때 4. 분절음의 분포 또는 배열이 다를 때 5. 음운현상이 다를 때 6. 언어의 리듬이 다를 때 위의 여섯 가지 경우를 중심으로 영어와 한국어의 발음특성을 대조하여 '낯선 말투(foreign accent)' 또는 발음오류를 최소로 줄이는 것이 영어교사의 일차적인 목표이다.
본 연구의 목적은 자막을 활용한 영어수업이 초등학생의 문자인지 능력과 어휘력에 미치는 효과를 실험연구를 통해 살펴보는 것이다. 연구 대상은 전북 지역, G 도시에 위치한 2개의 초등학교 학생으로, 자막이 포함된 동영상을 활용한 영어 수업을 받은 실험반과 자막 없이 동영상을 접한 비교반으로 구분하였다. 각 집단은 2달간 10차시의 수업을 받았으며, 이들을 대상으로 문자인지 능력과 어휘력 검사지를 통해 사전/사후 검사를 실시하고, 자막 활용이 효과를 독립표본 t-검정과 대응표본 t-검정을 통해 살펴보았다. 그 결과 문자인지 능력과 어휘력에 있어 두 집단 사이에 통계적으로 유의한 차이는 발견되지 않았으나, 실험집단의 사전, 사후 검사 결과 사이에는 통계적으로 유의한 차이가 발견되었다. 마지막으로, 연구 결과를 근거로 영어교육의 교육적 함의와 후속 연구를 위한 제언을 논의하였다.
본 논문에서는 문서 위의 문자를 Off-Line방식으로 컴퓨터에 저장할 수 있도록 기하학적 패턴 벡터를 이용하여 한·영문자 및 글꼴을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 문서에서는 여러 가지 글꼴에 따라 글자의 형태가 다르므로 대표적인 한·영 세 가지 글꼴을 기하학적 패턴(Geometrical Pattern Vector)을 이용하여 크기와 이동에 인식하도록 하였다. 이진 입력 한영혼용 영상에서 잡음을 제거하고 수평·수직 투영 기법을 이용하여 한 문자를 분할하여 문자의 폭에 따라 기하학적 패턴을 추출한다. 추출한 패턴은 각 합계를 계산하여 기준 패턴 합계와 비교한 후 기준 패턴 문자와 글꼴을 인식하게 된다. 마지막으로 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 크기, 이동 변형이 있는 대표적인 한·영 글꼴(신명조, 궁서, 고딕)체와 영어 Time New Roman체를 대상으로 모의 실험을 수행하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 원형 패턴 알고리즘보다 문자인식률과 글꼴 그리고 영어의 대·소문자를 구별하는 우수함을 보였다.
본 논문은 실버세대 영어학습자를 위한 모바일 학습 콘텐츠를 구현하고 이를 평가하여 이들을 위한 콘텐츠 설계시 고려해야 할 사항에 대해 분석하고자 하였다. 실버세대의 신체적, 학습적 특징과 요구사항 분석을 근거로 하여 영어학습 콘텐츠로 동영상 영어사전을 개발하였고 이를 평가하였다. 동영상 영어사전은 입력방식으로 OCR을, 출력방식으로 동영상을 활용하여 개발하였고 17명의 실버세대들을 대상으로 학업성취도, 학습만족도, 사용의 용이성을 평가하였다. 분석결과 문자 영어사전과 동영상 영어사전 모두 학습만족도가 높은 것으로 나타났으나 학업성취도와 사용의 용이성에서는 문자로 된 영어사전보다 동영상 영어사전이 더 높은 결과를 나타냈다.
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.
이 연구에서는 재난문자에서의 외국어 제공 현황에 대해 알아보았다. 우선, 뉴스를 분석한 결과, 외국인들은 국내 재난문자의 문제점으로 한국어라는 언어 제공 한정을 꼽았다. 다음으로, 미국은 WEA 규정에 따라 영어 외에 스페인어로 된 경고 메시지를 지원해야 하는 것으로 나타났다. WEA에서의 다국어 제공을 위한 다양한 노력도 하고 있었다. 마지막으로, 일본은 이동통신사 차원에서 다국어 재난문자를 지원하고 있는 것으로 나타났다. NTT DOCOMO는 외국인을 위해 일본어 재난문자를 영어, 중국어, 한국어로 번역해 주는 기능을 제공하고 있었다. KDDI도 NTT DOCOMO가 제공하는 언어 외에 포르투칼어, 스페인어도 제공하고 있었다.
본 연구에서는 딥러닝을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 폰트는 디자인 분야에 있어서 필수적인 요소이며 문화적으로도 중요하다. 한글은 영어권 언어에 비해 훨씬 많은 문자를 포함하고 있기 때문에 한글 폰트 인식은 영어권 폰트 인식보다 어렵다. 본 연구에서는 최근 다양한 영상 인식 분야에서 좋은 성능을 보이고 있는 CNN을 이용해 한글 폰트 인식을 수행하였다. 과거에 이루어진 대부분의 폰트 인식 연구에서는 불과 수 십 종의 폰트 만을 대상으로 하였다. 최근에 이르러서야 2000종 이상의 대용량 폰트 인식에 대한 연구결과가 발표되었으나, 이들은 주로 문자의 수가 적은 영어권 문자들을 대상으로 하고 있다. 본 연구에서는 CNN을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 많은 수의 폰트를 인식하기 위해 두 가지 구조의 CNN을 이용해 폰트인식기를 구성하고, 실험을 통해 이들을 비교 평가하였다. 특히, 본 연구에서는 3300종의 한글 폰트를 효과적으로 인식하면서도 학습 시간과 파라미터의 수를 줄이고 구조를 단순화하는 방향으로 모델을 개선하였다. 제안하는 모델은 3300종의 한글 폰트에 대하여 상위 1위 인식률 94.55%, 상위 5위 인식률 99.91%의 성능을 보였다.
본 연구에서는 딥러닝을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 폰트는 디자인 분야에 있어서 필수적인 요소이며 문화적으로도 중요하다. 한글은 영어권 언어에 비해 훨씬 많은 문자를 포함하고 있기 때문에 한글 폰트 인식은 영어권 폰트 인식보다 어렵다. 본 연구에서는 최근 다양한 영상 인식 분야에서 좋은 성능을 보이고 있는 CNN을 이용해 한글 폰트 인식을 수행하였다. 과거에 이루어진 대부분의 폰트 인식 연구에서는 불과 수 십 종의 폰트 만을 대상으로 하였다. 최근에 이르러서야 2000종 이상의 대용량 폰트 인식에 대한 연구결과가 발표되었으나, 이들은 주로 문자의 수가 적은 영어권 문자들을 대상으로 하고 있다. 본 연구에서는 CNN을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 많은 수의 폰트를 인식하기 위해 두 가지 구조의 CNN을 이용해 폰트인식기를 구성하고, 실험을 통해 이들을 비교 평가하였다. 특히, 본 연구에서는 3300종의 한글 폰트를 효과적으로 인식하면서도 학습 시간과 파라미터의 수를 줄이고 구조를 단순화하는 방향으로 모델을 개선하였다. 제안하는 모델은 3300종의 한글 폰트에 대하여 상위 1위 인식률 94.55%, 상위 5위 인식률 99.91%의 성능을 보였다.
본 연구의 목적은 서로 다른 두 유형의 챗봇(음성기반 챗봇 및 문자기반 챗봇)이 한국 EFL 학습자의 말하기 능력 및 학습자 인식에 미치는 영향을 파악하는데 있다. 실험 참가자는 총 80명으로, 한국에 있는 한 대학교의 신입생들이었으며, 모두 교양 영어 말하기 수업을 듣는 학생들이었다. 참가자들은 무작위 하게 두 실험집단으로 나뉘어 16주 동안 서로 다른 두 유형의 챗봇과 10번의 채팅에 참여하였다. 실험 전후 참가자의 말하기 능력에 변화가 있는지를 알아보기 위하여 사전사후 말하기 시험을 진행하였고, 챗봇을 이용한 영어학습에 대해 인식변화가 있는지를 살펴보기 위해 사전사후 설문조사를 실시하였다. 말하기시험결과, 챗봇을 이용한 한국 EFL 학습자들의 의사소통능력은 유의미하게 향상되었고, 그 중 문자기반 챗봇이 의사소통능력 향상에 더욱 도움이 되는 것으로 나타났다. 설문조사결과, 챗봇기반 영어학습에 대한 학습자들의 인식은 긍정적으로 변화하였고, 그 중 음성기반 챗봇에 대한 인식이 좀 더 호의적으로 바뀐 것으로 조사됐다. 본 연구는 EFL 상황에서 챗봇기반 영어학습에 대한 새로운 가능성을 모색하고, 효과적인 챗봇활용을 위한 제언을 도출하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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