• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.270-271
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• 2017

본 연구는 한국어 학습자 작문의 자동 평가 시스템 개발의 일환으로, 자동 평가 결과에 대한 설명과 근거가 될 수 있는 평기 기준 범주를 선정하기 위한 데이터 구축과 선정 방법을 제시한다. 작문의 평가 기준의 영역과 항목은 평가체계에 대한 이론적 연구에 따라 다양하다. 이러한 평가 기준은 자동 평가에서는 식별되기 어려운 경우도 있고, 각각의 평가 기준이 적용되는 작문 오류의 범위도 다양하다. 그러므로 본 연구에서는 자동 평가 기준 선정의 문제는 다양한 평가 기준에 중 하나를 선정하는 분류의 문제로 보고, 학습데이터를 구축, 기계학습을 통해 자동 작문 평가에 효과적인 평가 기준을 선정 가능성을 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.270-271
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• 2017

본 연구는 한국어 학습자 작문의 자동 평가 시스템 개발의 일환으로, 자동 평가 결과에 대한 설명과 근거가 될 수 있는 평기 기준 범주를 선정하기 위한 데이터 구축과 선정 방법을 제시한다. 작문의 평가 기준의 영역과 항목은 평가체계에 대한 이론적 연구에 따라 다양하다. 이러한 평가 기준은 자동 평가에서는 식별되기 어려운 경우도 있고, 각각의 평가 기준이 적용되는 작문 오류의 범위도 다양하다. 그러므로 본 연구에서는 자동 평가 기준 선정의 문제는 다양한 평가 기준에 중 하나를 선정하는 분류의 문제로 보고, 학습데이터를 구축, 기계학습을 통해 자동 작문 평가에 효과적인 평가 기준을 선정 가능성을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.54-57
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• 2023

CEFR(Common European Framework of Reference for Language)는 유럽 전역의 교육기관에서 언어구사 능력을 평가하는 평가 기준이다. 본 논문은 학습자가 문장 작문한 것을 CEFR 에 기반하여 평가하는 모델을 기술하는 것을 목표로 한다. CEFR 기반 문장 작문 평가는 크게 전처리 단계, 작문 단계, 평가 단계로 구성된다. CEFR 기반 문장 작문 평가 모델의 평가는 CEFR 수준별로 분류한 문장들이 전문가의 수동 분류와 일치하는 지의 정확도와 학습자가 작문한 결과의 자동 평가로 측정되었다. 실험은 독일어를 대상으로 하였으며 독일어 전공 41 명의 대학생에게 CEFR 6 등급별로 5 문장씩 총 30 문장의 2 세트를 만들어 실험을 실시하였다. 그 결과 CEFR 등급별 자동 분류는 전문가의 수동 분류와 61.67%로 일치하는 정확도를 보였다.

• 영재교육연구
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• 제9권1호
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• pp.127-147
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• 1999

본 연구는 마인드맵이 아동의 작문수행에 미치는 효과를 연구하기 위해 이루어졌다. 연구 대상자는 초등학교 6학년 학생 78명(2학급)으로, 각 학급을 실험집단과 통제집단에 각각 무선으로 배정하고 사전검사를 실시하였다. 이어서 10차시에 걸친 실험을 실시하고 실험을 마친 다음날 직후검사를 하였다. 실험의 파지효과를 알아보기 위해서는 실험 종류 1주 후에 파지검사를 실시하였다. 본 연구에서 사용된 측정도구는 작문검사(사전검사, 직후검사 및 파지검사)이다. 작문의 채점에 있어서는 2명의 채점자가 분석적 평가 기준에 따라 채점한 것을 합산하여 사용하였다. 분석결과는 다음과 같다. 1) 마인드맵이 아동의 작문수행에 미치는 효과는 긍정적이었다. 2) 마인드맵이 아동의 작문수행에 미치는 효과는 지속적이었다. 이러한 연구결과는 아이디어를 창출하고 아이디어를 조작하며 글을 개정하는 과정에서 마인드맵이 유용한 학습도구로서 이용될 수 있음을 시사해준다. 또한 정규교실에 있는 영재아들에게도 양반구의 기능을 고루 활용하는 마인드맵이 독자적인 학습방법으로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 보인다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1522-1534
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• 2015

본 연구에서는 미리 구축해 놓은 학습데이터 없이도 입력된 작문이 주어진 작문 주제에 적합한 내용인지 아닌지를 자동으로 판단할 수 있는 방법을 제안한다. ConceptNet은 다양한 종류의 문서에서 추출한 자연언어 문장들로부터 구축된 그래프 형태의 지식베이스이다. 본 연구에서는 작문 주제에 해당하는 작문 프롬프트(essay prompt)와 ConceptNet만을 이용하여 문서의 주제-이탈 여부를 판별하는 방법을 제안한다. ConceptNet에서 두 개념간의 최단 경로를 찾고 이에 대한 의미 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 이를 이용하여 작문 프롬프트와 수험생 작문 내용을 ConceptNet의 개념들로 매핑하고 이 개념들 사이의 의미 유사도를 계산하여 작문 프롬프트와 수험생 작문 사이의 주제 부합 여부를 판단한다. 8개의 작문 시험을 수행하여 얻은 수험생 작문 데이터에 대하여 평가를 수행한 결과 기존의 연구에 비해 좋은 성능을 얻을 수 있었다. ConceptNet을 활용하면 유의미한 단순 추론이 가능하기 때문에 본 연구에서 제안한 방법은 추론을 요하는 작문 문제에도 적용 가능함을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.25-29
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• 2011

영어 논술 자동 평가 시스템은 수험자가 쓴 에세이에 대하여 전문 평가자가 직접 읽고 평가하는 방식에서 벗어나 웹상에서 자동으로 평가 받을 수 있는 실시간 시스템이다. 하지만 비영어권 수험자에게는 논리력 혹은 작문 능력보다 그것을 영어로 표현하는 유창성에서 더 큰 문제가 있을 수 있는데 기존 연구에서는 이런 측면에 대한 평가가 부족하였다. 본 연구에서는 보다 정확한 비영어권 수험자의 영어 논술 평가를 위해 어휘력, 문장 구조의 다양성, 문장의 혼잡도를 평가하여 언어 유창성에 집중된 기계학습 방법의 추가적인 자질을 제안한다. 실험 결과 전문 평가자의 점수와 1) 상관관계 2) 정확도 측면에서 제안하는 방법은 기존의 방법에 비해 더 나은 성능을 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.911-920
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• 2014

본 논문은 기계학습을 기반으로 하는 중등수준의 단문형 영어작문 자동채점시스템에 대해 제안한다. 본 논문에서는 기계학습을 이용한 영어 자동채점의 전반적인 수행 방법과 시스템의 구성 및 동작방식, 채점자질의 고려사항에 대해 논한다. 학생 답안의 내용 완성도를 평가하기 위하여 문서의 내용을 요약한 "개념답안"을 제안하여 사용하였다. 본 연구에서는 여러 개의 기계학습 알고리즘을 사용하여 자동평가를 수행한다. 자동평가의 성능을 향상시키기 위해 여러 개의 기계학습 알고리즘의 결과를 최적으로 결합하여 하나의 최종 결과를 도출할 수 있는 "최적조합" 결정과정을 제안한다. 실제 학생들의 작문 데이터를 이용하여 시스템을 구축하고 자동채점 시스템의 성능 평가를 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1290-1293
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• 2013

본 논문은 문장 내에서 나타나는 어휘간의 관계를 통해 표현 수준을 자동으로 평가할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 영어에세이 코퍼스 내의 문장에서 발생하는 철자 및 문법의 오류와 함께 어휘와 문법 패턴에 따른 표현난이도를 평가할 수 있는 자질을 생성하고 다양한 기계학습기법을 사용하여 문장의 수준을 평가하고자 하였다. 또한 기존에 연구되어온 규칙기반의 문장 평가시스템을 구현하고 기계학습기법을 이용한 문장 평가시스템과 비교하였다. 이를 통해 철자 및 문법의 오류율뿐만 아니라 표현난이도를 평가할 수 있는 자질들이 유용함을 확인할 수 있었다. 영어작문 문장의 수준평가를 위해서 국내 학생들의 토플 에세이 코퍼스를 수집하여 2,000문장을 추출하였고, 4명의 전문평가자들을 통해 6단계로 평가하여 학습 및 테스트 세트를 구성하였다. 성능척도로는 정확률과 재현율을 사용하였으며, 제안하는 방법으로 67.3%의 정확률과 67.1%의 재현율을 보였다.

• 인지과학
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• 제19권3호
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• pp.223-255
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• 2008

본 논문에서 우리는 문장의 문법성과 텍스트의 어휘 응집성 측정을 위주로 하는 영어 작문 자동평가시스템을 소개하려고 한다. 문법 검사를 위해서는 링크 파서를 사용하고 어휘 연쇄를 측정하기 위해서는 로제 시소러스를 사용한다. 자동 평가 시스템의 채점 신뢰도를 측정하기 위해서 자동 채점과 수동 채점의 결과를 통계적으로 비교한다. 카파 통계와 다국면 Rasch 모형에 따른 분석 결과 자동 채점은 수동 채점과 유사성이 크며 수동 채점과 비교해서 신뢰성에 특별한 문제가 없다는 결론을 내리게 된다. 본 연구의 가장 큰 의의는 다양한 종류의 기술과 도구를 바탕으로 신뢰할 만한 수준의 영작문 자동 평가 시스템을 개발했다는 것이다. 평가 대상이 문장 단위를 넘어 선 텍스트 단위이며, 단어나 문법 등의 형식적 측면만 검사하는 것이 아니라 내용적 측면도 평가한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권10호
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• pp.1087-1093
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• 2017

외국인 유학생과 국내 체류 외국인 등 한국어를 학습하고자 하는 외국인이 지속적으로 증가함에 따라 외국인 한국어 학습자의 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존 맞춤법 검사기는 한국인의 사용에 중점을 두고 있어 외국인 한국어 학습자가 사용하기에는 다소 부적절하다. 본 논문에서는 한국어의 문맥 특성과 외국인의 작문 특성을 반영한 한국어 교정 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 국어 문서에서 자주 사용되는 표현을 추천 교정으로 제시하기 위해 말뭉치를 활용한다. 말뭉치에서 추출된 어절 바이그램에 대한 음절 역색인을 사용하여 입력된 작문에 대한 교정 후보 집합을 얻고, 외국인의 작문 특성을 반영하는 편집거리 계산 방법을 사용하여 순위화된 추천 교정을 제시한다. 구현된 시스템에서는 사용성 향상을 위해 키보드 후킹에 기반한 사용자인터페이스를 제공하여 다른 응용프로그램에서의 입력과 동시에 문장 교정 결과를 얻을 수 있다. 외국인의 작문 환경에 대한 평가에서는 타 시스템에 비해 검출률을 약 45% 향상시켜, 제안된 시스템을 사용하는 경우 외국인 사용자가 스스로 작문 오류를 판단하고 수정할 수 있어 한국어 학습에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.