각자가 가진 모국어 능력을 활용한 외국어 오디오 콘텐츠 플랫폼 개발을 통해 보다 쉽고 재밌으며 또한 편리하게 외국어를 습득할 수 있도록 하는데 본 연구의 목적이 있다. 이를 위해 실생활에서 사용하는 모국어를 중심으로 오디오 콘텐츠를 거래할 수 있는 플랫폼을 제안한다. 일상생활에서 큰 노력을 들이지 않고 만들어낼 수 있는 콘텐츠들이 외국어 학습자들에게는 그 언어의 자연스러운 쓰임새를 배울 수 있는 소중한 콘텐츠로 사용되는 것이다. 현재 대다수의 외국어 학습 플랫폼은 콘텐츠 고갈과 낮은 콘텐츠의 실제성의 문제점을 안고 있다. 본 플랫폼을 통해 이러한 기존 단점들을 개선하여 학습자들에게는 외국어를 보다 현실적이고 효율적으로 배울 수 있는 기회를 부여함과 동시에 원어민들에게는 여유시간을 활용한 부가수익 창출 기회를 부여할 수 있을 것으로 기대한다.
한국어 화자를 위한 외국어 학습 코스웨어를 학습 목표언어 독립적으로 모델링하는 방안을 모색하기 위한 외국어 학습 이론과 웹상의 자료 제시 유형에 관해 논하고 기개발된 플랫폼 LangEdu를 살펴봄으로써 그 실현 가능성을 증명하고 있다. 체계적인 학습 자료 제시와 사용자간의 긴밀한 상호 작용 및 손쉬운 관리가 가능하도록 설계되어진 이 플랫폼을 이용하면 전산 전문 지식이 없는 교과 전문가가 큰 어려움이 없이 개별 외국어 학습 코스웨어를 제작할 수 있다. 따라서, 이 방법론은 비용효과적일 뿐만 아니라 교과전문가의 적극적인 참여를 유도하여 양질의 코스웨어 제작에 기여한다.
본 연구에서는 한국어 전자사전 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen)와 다단어(Multi-Word Expressions: MWE) 개체명을 부분 패턴으로 기술하는 부분문법그래프(Local-Grammar Graph: LGG) 프레임에 기반하여 반자동으로 개체명주석 코퍼스 DecoNAC을 구축한 후, 이를 개체명 분석에 활용하고 또한 기계학습에 필요한 도메인별 학습 데이터로 활용하는 DecoNERO 개체명인식 플랫폼을 소개하는 데에 목적을 두었다. 최근 들어 좋은 성과를 보이는 것으로 보고되고 있는 기계학습 방법론들은 다양한 도메인을 기반으로한 대규모의 학습데이터를 필요로 한다. 본 연구에서는 정교하게 설계된 개체명 사전과 다단어 개체명 시퀀스에 대한 언어자원을 바탕으로 하는 반자동으로 학습데이터를 생성하는 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 개체명주석 코퍼스 DecoNAC 기반 접근법의 성능을 실험하기 위해 온라인 뉴스 기사 텍스트를 바탕으로 실험을 진행하였다. 이 실험에서 DecoNAC을 적용한 경우, KoBERT 모델만으로 개체명을 인식한 결과에 비해 약 7.49%의 성능향상을 기대할 수 있음을 확인하였다.
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.
모국어나 외국어를 습득할 때 언어 처리의 '속도' 및 '정확도'가 적절하지 않으면 언어발달이 지연되거나 외국어 학습에 어려움을 보이게 되며, 실제 이를 통한 의사소통 상황에서 어려움을 겪게 된다. 따라서, 언어 학습 능력을 평가할 때 단순히 언어 처리의 정확도만이 아닌 '속도'와 '정확도'를 동시에 측정하는 것이 중요하며, 학습에 있어서도 이러한 처리의 효율성을 향상 시키는 것이 필요하다. 우리는 음성 및 시각 자극에 대한 '반응속도 측정기 플랫폼'을 개발함으로써 효율적인 언어 수행 능력을 평가하고 학습 향상에 적용하고자 하였다. 이 글에서는 먼저 이 플랫폼의 구성 및 내용 그리고 온라인 컨텐츠 구성 등의 개발 과정에 대하여 제시하였다. 또한, 이 플랫폼의 실제 적용 가능성을 검토하기 위하여 10명의 성인에게 '청각', '시각' 그리고 '시청각'의 3 가지 자극 조건을 제시하고, 각 조건에서 5회 이상 자극에 반응을 보이도록 하였다. 그리고 1회와 5회 반응의 반응 속도 및 정확도를 측정하여 비교하여 보았다. 이러한 결과 이 플랫폼이 정도의 차이는 있으나 자극의 종류에 상관없이 보다 빠르고 정확하게 언어를 처리할 수 있도록 능력을 향상시키는데 도움을 주고 있음을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 실시간-비실시간 온라인플랫폼을 통한 역량강화중심 대학영어 교수-학습 모형을 개발하는 것이다. 본 연구에서의 대학영어 교수-학습 모형은 의사소통, 자기주도성, 협동성 등의 역량증진을 위한 딕토글로스 활동을 다양한 온라인플랫폼 기능 활용을 고도화하여 효과적으로 적용하기 위한 것이다. 딕토글로스는 의사소통의 네가지 기능(듣기, 말하기, 읽기, 쓰기)을 통합하여 사용하는 언어 교수-학습 활동이다. 본 연구에서의 대학영어 수업은 의사소통 중심 통합적 영어교육에 중점을 두고 있다. 그리고 본 연구에서의 교수-학습 모형은 구성주의 이론에 입각한 온라인기반 영어통합 교수-학습 방법으로서, 각 단계별로 학습자와 교수자의 역할을 제시하였다.
국내 교육용 모바일 콘텐츠의 대부분이 영어 등의 외국어 학습용으로 치중되어 있으며, 이동통신사와 교육전문업체가 제휴하여 동영상 등과 같은 콘텐츠를 모바일 단말기에 제공하는 형태가 일반적이다. 최근에는 아이폰, 구글폰 등과 같은 다양한 종류의 스마트 폰의 출시에 따라 교육용 콘텐츠의 모바일 플랫폼이 변화되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 외국어로서의 한국어 학습을 효과적으로 지원하기 위하여 한국어교육용 듣기 교육 콘텐츠를 설계한다. 세부적으로 스마트폰의 개방형 플랫폼인 구글의 안드로이드 OS를 기반으로 콘텐츠가 구현 및 운영될 수 있도록 세부 설계를 수행한다.
국내 교육용 모바일 콘텐츠의 대부분이 영어 등의 외국어 학습용으로 치중되어 있으며, 이동통신사와 교육전문 업체가 제휴하여 동영상 등과 같은 콘텐츠를 모바일 단말기에 제공하는 형태가 일반적이다. 최근에는 아이폰, 구글폰 등과 같은 다양한 종류의 스마트 폰의 출시에 따라 교육용 콘텐츠의 모바일 플랫폼이 변화되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 외국어로서의 한국어 학습을 효과적으로 지원하기 위하여 한국어교육용 듣기 교육 콘텐츠를 구현한다. 세부적으로 스마트폰의 개방형 플랫폼인 구글의 안드로이드 OS를 기반으로 콘텐츠가 운영될 수 있도록 구현한다.
본 연구에서는 AI 어시스턴트의 음악청취 도메인 내 요청문을 인식 및 처리하기 위해 한국어와 중국어를 중심으로 도메인 사전 및 패턴문법 언어자원을 구축하고 그 결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 향후 다국어 언어자원 구축의 접근 방법을 모색할 수 있으며, 궁극적으로 패턴 기반 문법으로 기술한 언어자원을 요청문 인식에 직접 활용하고 또한 주석코퍼스 생성을 통해 기계학습 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 우선 패턴문법의 구체적인 양상을 살펴보기에 앞서, 해당 도메인의 요청문 유형의 카테고리를 결정하는 과정을 거쳤다. 이를 기반으로 한국어와 중국어 요청문의 실현 양상과 패턴유형을 LGG 프레임으로 구조화한 후, 한국어와 중국어 패턴문법 간의 통사적, 형태적, 어휘적 차이점을 비교분석 하여 음악청취 도메인 요청문의 언어별 생성 구조 차이점을 관찰할 수 있었다. 구축한 패턴문법은 개체명을 변수(X)로 설정하는 경우, 한국어에서는 약 2,600,600개, 중국어에서는 약 11,195,600개의 표현을 인식할 수 있었다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 언어자원의 언어별 차이에 대한 통찰을 통해 다국어 차원의 요청문 인식 자원과 기계학습 데이터로서의 효용을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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