• Journal of Korean language education
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• v.28 no.2
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• pp.265-289
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• 2017

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.119-120
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• 2022

지하수라는 수자원의 관리를 위해, 관련 데이터를 제공하여 정책 수립에 유용한 정보가 될 수 있도록 지하수 정보 제공 데이터베이스 시스템을 구축한다. 기초 데이터로는 지역별, 용도별, 연도별 지하수 이용 정보를 사용하였고, 또한 지하수 이용의 허가 신고현황과 전국 지하수 관련 업체 분포에 관한 자료를 활용했다. 이를 통해 허가 정보와 관련 업체의 수, 부담금의 액수, 연도별 경향성을 지하수 이용량과 연관지어 둘 사이의 관계를 알아보았다. 결과적으로 지하수 이용 부담금이나 관련 업체의 분포가 합리적이지 못하게 이루어지고 있음을 파악했다. 따라서 이 연구에서 구축한 데이터베이스 시스템이 정책적 보완에 기여할 수 있으리라 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.11-12
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• 2022

이 연구는 대기오염과 미세먼지의 각 성분이 질환에 미치는 영향에 대한 데이터만 존재한다면 어떠한 질환이든 위험도 예측 결과를 알 수 있는 것에 의미가 있다. 또한 기존의 대기정보에 따른 정보를 예상하는데 필요한 데이터 종류와 수가 많았으며 계산의 복잡성이 높았고 정보의 제공 범위가 넓었다. 하지만 이 연구는 과거 대기 데이터와 딥러닝을 통해서 낮은 비용으로 더욱 자세하게 유해질환 위험도를 예측하는 시스템을 구축하였다. 이 연구에서 구축한 시스템은 예측 결과 88.9%의 정확도를 보였다. 이 시스템은 입력되는 데이터의 정보에 따라 세분화된 지역의 대기환경 정보 또한 파악 가능하며 그 과정이 매우 간편하고 유용하다. 이 시스템은 공기질 예측을 위해 유용하게 사용될 수 있을 것이라고 사료된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.587-588
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• 2023

최근 텍스트 생성형 인공지능인 ChatGPT가 화두가 되면서 생성형 인공지능을 이용한 서비스에 사람들의 관심이 높아졌다. 이를 활용하여 시간과 비용이 많이 드는 분야인 외국어 작문 학습을 자기 주도적으로 학습할 수 있을 것이라 조망하였다. 따라서 텍스트 생성형 인공지능인 ChatGPT API를 활용하여 사용자가 자기 주도적으로 외국어를 학습할 수 있는 방향성을 제시하고 더욱 쉽고 저렴한 비용으로 외국어를 익힐 수 있도록 하는 시스템을 개발한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.934-936
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• 2020

기계학습 모델의 전체 구조를 쉽게 파악하고 추론할 수 있으며, 추론 과정 중에 멈춰서 중간결과를 확인할 수 있는 디버깅, 그리고 customizing 까지 지원하여 기계학습에 더 익숙해지고 더 나아가, 실제로 활용해보는 GUI Platform 구현

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.117-118
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• 2022

정부는 전기차 보급 목표치 달성을 위해 인프라 확충, 보조금 지급 등 다방면에서 지원 정책을 펼치고 있다. 이 연구의 목적은 정부의 전기차 정책이 부족하다는 인식에서 시작하여, 전기차 등록 대수 및 전기차 충전소 현황을 연도별로 비교하여 지원 정책이 유의미하게 작용했는지 파악하고, 정책의 방향성을 제시하기 위해 수행되었다. 연구를 위해 국가통계포털 및 서울시 데이터센터 등에서 받은 지역별/연도별 차량수, 지역별 전기차 충전소 현황, 지역별 전기차 보조금, 차량별 전기차 보조금 등의 데이터를 수식과 DB 메소드를 통해 가공하여 정부의 정책판단에 유의미한 영향을 줄 수 있는 데이터들을 산출해내었다. 이 연구는 전반적인 전기차 시장의 흐름을 파악하는 데에 효용가치가 높다고 사료된다. 과거와 현재의 데이터를 기반으로 하여, 현 상황을 분석하는 데에 그치지 않고, 이후의 상황에 대한 대략적인 이미지와 로드맵을 제시할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.473-474
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• 2023

본 연구는 코로나-19 이후로 증가할 것으로 보이는 방한 외국인 관광객의 지역별 소비 경향을 카드 소비 데이터를 데이터베이스화하여 다각적인 방면에서 분석하고 정보를 만들었다. 코로나 이전 'K-pop'과 'K-drama'의 영향으로 계속해서 증가하던 방한 외국인의 수는 코로나의 영향으로 50%가량 감소했다. 하지만 '위드 코로나'로 접어든 지금, 다시금 외국인 관광객을 유치하기 위해선 각 관광객의 니즈에 맞는 서비스를 제공해야 한다. 또한, 각 지자체에서는 외국인 관광객이 선호하는 서비스를 파악하고 각 국적별 관광객에게 맞는 서비스를 제공하는 노력을 통해 지역경제를 활성화시킬 수 있을 것이다. 현재 많은 기업에서 지역별, 업종별로 맞춤 서비스를 제공하는 것처럼, 지자체가 구체적인 데이터를 사용하여 맞춤 서비스를 제공한다면 코로나로 어려운 시기를 슬기롭게 극복할 수 있다고 생각한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.317-318
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• 2023

본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 자율주행 자동차가 각 국가별 교통 규칙 및 도로 표시를 이해하고 정확한 주행을 할 수 있도록, Deep Neural Network 시스템을 설계하고 구현하는 방법을 제안한다. 연구 방법으로는 한국도로교통공단(koroad)에서 제공하는 교통안전표지 일람표 이미지를 학습하여, 차량이 자율주행을 하기 위해 요구되는 표지판을 인식할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 설계한 학습 시스템으로 도로교통표지판의 인식에 성공했으며, 이를 통해 자율주행차량이 표지판을 인식할 수 있으며, 시각장애인 및 고령운전자를 위한 지원 역시 가능하다고 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.321-322
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• 2023

본 논문에서는 Scikit-learn 패키지의 LinearRegression 모델과 Keras 딥러닝 모델을 활용하여 수도권 도시 환경 요인에 따른 범죄 발생 건수를 예측 모델을 제안한다. 연구 방법으로 범죄 발생과 유의미한 관계가 있다고 파악되는 수도권의 각 자치구 별 데이터셋을 분석하여, CCTV, 파출소, 가로등의 수가 범죄 발생에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인하였다. 독립 변수들 간에 Scale을 줄이고자 정규화를 진행했고, 종속변수의 정규성 확보를 위해 로그변환을 취했다. 손실 함수는 회귀문제에서 사용되는 'relu'함수를 사용했고 모델의 성능을 확인할 수 있는 지표로 MSE(Mean Squared Error)를 사용해 모델을 구성하였다. 본 논문에서 설계한 이 프로그램은 범죄 발생율이 높은 지역구에 경찰 인력의 추가적 배치, 안전 시설 확충 등 실무적 조치를 취함에 있어 근거를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.4
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• pp.163-170
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• 2019

Korea language has postpositions such as eul, reul, yi, ga, wa, and gwa, which are attached to nouns and add meaning to the sentence. When foreign notations or abbreviations are included in sentences, the appropriate postposition for the pronunciation of the foreign words may not be used. Sometimes, for natural expression of the sentence, two postpositions are used with one in parentheses as in "eul(reul)" so that both postpositions can be acceptable. This study finds examples of using unnatural postpositions when foreign words are included in Korean sentences and proposes a method for using natural postpositions by learning the final consonant pronunciation of nouns. The proposed method uses a recurrent neural network model to naturally express postpositions connected to foreign words. Furthermore, the proposed method is proven by learning and testing with the proposed method. It will be useful for composing perfect sentences for machine translation by using natural postpositions for English abbreviations or new foreign words included in Korean sentences in the future.