• Communications of Mathematical Education
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• v.11
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• pp.201-233
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• 2001

보통 문장제(일량, 거리, 속도 문제, 시계 문제, 농도 문제, 개수 세기, 측도 영역)는 초등학교부터 반복하며 나오며 대학 수학 능력 시험에서는 외적 문제 해결능력으로 측정되기도 한다. 문장제를 해결하는데는 사고가 여러 단계로 이루어져야 한다. 따라서 일반적으로 문장제는 난해하므로, 조직적이고 전문적인 학습지도가 이루어져야 한다. 하지만 입시위주의 교육 등 여러 여건상 잘 이루어지지 않고 있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 문장제의 문제 해결에 필요한 해결요소를 발견하고 저해 요인을 없앨 수 있는 지도 방안으로서 소집단 토의학습에 문제해결 전략을 이용하여, 효율적인 문장제 지도 방안을 연구하고 상이한 문제에 접근하는 방법, 문제를 이용하는 방법 등을 토의학습을 통하여 다양한 풀이방법을 해결하면서 이를 통하여 사고력을 신장할 수 있도록 연구한다.

• Journal of Information Management
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• v.21 no.1
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• pp.1-33
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• 1990

This paper examines the English and Korean abstracts using the part of speech, case, primitive action. primitive state, measures the length of abstracts and individual sentences and analyzes the structures of sentences. In turn, the possible frames of abstract sentences are suggested.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.67-70
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• 2022

최근 자연어 생성 연구는 딥러닝 기반의 사전 학습 모델을 중심으로 활발하게 연구되고 있다. 하위 분야 중 하나인 텍스트 확장은 입력 텍스트를 출력에 잘 반영하는 것이 무엇보다도 중요하다. 기존 한국어 기반 텍스트 확장 연구의 경우 몇 개의 개념 집합에 기반해 문장을 생성하도록 한다. 그러나 이는 사람의 실제 발화 길이에 비해 짧고 단순한 문장만을 생성한다는 문제점이 존재한다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하면서 문학 스타일의 문장들을 생성하는 모델을 제안하였다. 또한 동일 모델에 대해 학습 데이터의 양에 따른 성능도 비교하였다. 그 결과, 짧은 요약문을 통해 문학 스타일의 여러 문장들을 생성하는 것을 확인하였고, 학습 데이터를 추가한 모델이 성능이 더 높게 나타나는 것을 확인하였다.

• Korean Journal of Logic
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• v.5 no.2
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• pp.39-66
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• 2002

일반적으로 엄밀한 방법을 통하여 증명되었다고 말해지는 괴델의 불완전성 정리는 일련의 전제와 배경지식이 요구된다고 하겠다. 이들 중에서 무엇보다도 중요한 것은 정리의 증명에 사용되는 메타언어상의 수학적 참에 대한 개념이다. 일단 확인할 수 있는 것은 "증명도, 반증도 되지 않지만 참인 산수문장의 존재"라는 불완전성 정리의 내용에서 괴델이 가정하고 있는 수학적 참의 개념이 구문론적인 증명개념으로부터 완전히 독립되어야 한다는 점이다. 문제는 그가 가정하고 있는 수학적 참의 개념이 도대체 무엇이어야만 하겠는가라는 점이다. 이 논문은 이 질문과 관련하여 내용적으로 3부분으로 나누어 질 수 있다. I. 괴델의 정리의 증명에 필요한 전제들 및 표의 도움을 얻어 자세히 제시되는 증명과정의 개략도를 통해 문제의 지형도를 조감하였다. II, III. 비트겐슈타인의 괴델비판을 중심으로, "일련의 글자꼴이 산수문장이다"라는 주장의 의미에 대한 상식적 비판 및 해석에 바탕을 둔 모형이론에 대한 대안제시를 통하여 괴델의 정리를 증명하기 위해 필요한 산수적 참에 관한 전제가 결코 "확보된 것이 아니다"라는 점을 밝혔다. IV. 괴델의 정리에 대한 앞의 비판이 초수학적 전제에 대한 것이라면, 3번째 부분에서는 공리체계에서 생성 가능한 표현의 증명여부와 관련된 쌍조건문이 그 도입에 필수적인 괴델화가 갖는 임의성으로 인해 양쪽의 문장의 참, 거짓 여부가 서로 독립적으로 판단 가능하여야만 한다는 점에(외재적 관계!) 착안하여 궁극적으로 자기 자신의 증명여부를 판단하게 되는 한계상황에 도달할 경우(대각화와 관련된 표 참조) 그 독립성이 상실됨으로 인해 사실상 기능이 정지되어야만 한다는 점, 그럼에도 불구하고 이 한계상황을 간파할 경우(내재적 관계로 바뀜!)항상 순환논법을 피할 수 없다는 점을 밝혔다. 비유적으로 거울이 모든 것을 비출 수 있어도 자기 스스로를 비출 수 없다는 점과 같으며, 공리체계 내 표현의 증명여부를 그 체계내의 표현으로 판별하는 괴델의 거울 역시 스스로를 비출 수는 없다는 점을 밝혔다. 따라서 괴델문장이 산수문장에 속한다는 믿음은, 그 문장의 증명, 반증 여부도 아니고 또 그 문장의 사용에서 오는 것도 아니고, 플라톤적 수의 세계에 대한 그 어떤 직관에서 나오는 것도 아니다. 사실상 구문론적 측면을 제외하고는 그 어떤 것으로부터도 괴델문장이 산수문장이라는 근거는 없다. 그럼에도 불구하고 괴델문장을 산수문장으로 볼 경우(괴델의 정리의 증명과정이라는 마술을 통해!), 그것은 확보된 구성요소로부터 조합된 문장이 아니라 전체가 서로 분리불가능한 하나의 그림이라고 보아야한다. 이것은 비트겐슈타인이 공리를 그림이라고 본 것과 완전히 일치하는 맥락이다. 바론 그런 점에서 괴델문장은 새로운 공리로 도입된 것과 사실은 다름이 없다.

• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.19 no.1
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• pp.63-80
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• 2009

This paper has a purpose to find out the important points about linguistic factors suited to the assessment purpose and mathematics teaching/learning that a word-problem sentence has to possess. We also examine the degree of understanding of sentence and the perceptive/emotional reactions of students toward two different kinds of word-problem sentences that have same mathematical contents, but different linguistic structures. The objects of this thesis are 124 students from the third to sixth grade in an elementary school. We execute assessment of simple-sentence-word-problem and complex-sentence-word-problem that have same mathematical contexts, but different linguistic structures. Then we have compared and examined their own process of solving the two types word-problems and we make up questionnaire and have an interview with them. The conclusions are as followings: First, simple-sentence-word-problem is more successful to suggest an information for solving a problem than complex one. Second, it is hard to find the strategy for solving a problem in complex-sentence-word-problem than simple one. Third, students think that suggested information and mathematical knowledge are different according to the linguistic structure in the process of perceiving the information after reading a word-problem. Fourth, in spite of same sentence type, the negative mental reaction is showed greatly to complex-sentence-word-problem even before solving a problem.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.379-381
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• 2001

본 논문은 문서요약 시스템의 일부로써 신문기사의 문장을 효율적으로 구문 분석할 수 있는 구문 분석기를 구현한다. 요약의 대상인 신문기사의 문장은 보조동사, 화용조사, 인용동사 등 많은 동사들을 가지며, 이와 같은 동사들은 구문분석을 할 때 많은 문제점을 발생시킨다. 본 논문은 이러한 동사들을 단위화하고, 여기서 발생하는 주어 생략과 모호성 문제를 해결하는 방법을 제시한다. 그리고 단위화의 결과로 나온 의미적 중심용언을 이용하여 문장의 필수 성분을 추출한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.222-229
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• 1998

본 논문에서는 X-바 이론을 한국어에 적용하여 서로 다른 범주들간의 구조적 일반성을 파악하고, 한국어에 가능한 규칙만을 허용하여 불가능한 규칙을 배제시킬 수 있는 틀을 제시하고자 한다. 한국어가 비중심어간 어순이 자유롭고 기능어가 발달했다는 점을 고려하여, 중심어와 보충어 관계 중심의 기존 X-바 이론을 통사적 파생과 의미적 파생, 수식 및 하위범주의 관계를 중심으로 변형한다. 또한, 한국어의 빈번한 생략현상과 부분 자유 어순에 효과적으로 대응할 수 있도록 이진결합 중심의 CNF(Chomsky Normal Form)를 따른다. 제안하는 자질기반의 한국어 구구조 문법은 직관적이고 간단하면서도 대부분의 문장을 처리할 수 있을 만큼 표현력이 뛰어나다는 장점이 있다. 신문기사에서 454문장을 추출하여 실험한 결과, 약 97%의 문장에 대해 올바른 구문 분석 결과를 생성할 수 있음을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.203-208
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• 2021

본 논문에서는 맥락에 따라 개체명의 범주가 달라지는 어휘를 중심으로 교차 태깅된 개체명의 성능을 레이블과 스팬 정답률, 문장 성분과 문장 위치에 따른 정답률로 나누어 살펴 보았다. 레이블의 정확도는 KoGPT2, mBERT, KLUE-RoBERTa 순으로 정답률이 높아지는 양상을 보였다. 스팬 정답률에서는 mBERT가 KLUE-RoBERTa보다 근소하게 성능이 높았고 KoGPT2는 매우 낮은 정확도를 보였다. 다만, KoGPT2는 개체명이 문장의 끝에 위치할 때는 다른 모델과 비슷한 정도로 성능이 개선되는 결과를 보였다. 문장 종결 위치에서 인식기의 성능이 좋은 것은 실험에 사용된 말뭉치의 문장 성분이 서술어일 때 명사의 중첩이 적고 구문이 패턴화되어 있다는 특징과 KoGPT2가 decoder기반의 모델이기 때문으로 여겨지나 이에 대해서는 후속 연구가 필요하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.121-126
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• 2003

한국어 피동구문에서 출현하는 '가형 성분'에 대해 어떤 통사적 기능을 부여할 것인가에 대한 논의는 조사 자체에 대한 인식과 밀접한 관련을 맺을 뿐만 아니라 한국어 구문 분석에 있어서도 매우 중요한 위를 차지한다. 본 고에서는 논리명제적 차원에 머무는 분석보다는 언어의 발화행위 차원을 고려하여 문장의 형식을 고려할 필요성을 제기하고, 문장을 조사와 어미를 중심으로 하여 인칭과 서법 요소들을 통해서 볼 때, 문장 성분에 대한 인식이 달라질 수 있음을 '피동동사'를 중심으로 제시했다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.147-151
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• 2016

본 논문에서는 Reified 트리플 추출을 위한 한국어 개방형 정보추출 방법을 제시한다. 시맨틱웹 분야에서 지식은 흔히 RDF 트리플 형태로 표현되지만, 자연언어문장은 복수개의 서술어와 논항간의 관계로 구성되어 있다. 이러한 이유로, 시맨틱웹의 대표적인 지식표현법인 트리플을 따름과 동시에 문장의 의존구조를 반영하여 복수개의 술어와 논항간의 관계를 지식화하는 새로운 개방형 정보추출 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 문장 구조에 대한 일관성있는 변환을 고려한 새로운 개방형 정보추출 방법을 제안하며, 개체중심의 지식과 사건중심의 지식을 함께 표현할 수 있는 Reified 트리플 추출방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 위키피디아 알찬글 본문을 대상으로 추출된 지식의 양과 정확도 측정 실험을 수행하였고, 본 논문에서 제안한 방식을 응용한 의사 SPARQL 질의 생성 모듈에 대해 소개한다.