• 과학교육연구지
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• 제39권1호
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• pp.113-131
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• 2015

이 논문은 중학교 지구과학 수업에서의 교사-학생 간 교실 상호작용 유형을 분석하여 지구과학 전공 교사와 비전공 교사의 담화 유형 차이를 확인하고, 교사의 질문 유형과 담화 양상 사이의 관계를 알아보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 서울의 3개 중학교에 근무하는 4명의 과학 교사 수업을 연구 대상으로 하였으며, 두 단계로 자료를 분석하였다. 첫 번째 단계로 교사와 학생의 상호작용을 Mortimer & Scott(2003)의 틀을 사용하여 담화 유형을 범주화 하였다. 두 번째 단계에서는 교사의 질문 유형과 담화 양상 사이의 관계를 알아보기 위해 McNeill & Pimentel(2009)의 분석틀을 이용하여 교사의 질문을 4가지 유형의 질문으로 분류하여 분석하였다. 연구 결과, 중학교 지구과학 수업에서 모든 교사가 상호작용적이며 권위적인 담화를 가장 많이 사용하였다. 그리고 담화 양상은 교사의 질문 유형 보다는 학생의 반응에 대한 피드백과 더 관계있는 것으로 나타났다. 즉, 교사가 학생의 반응에 긍정적인 수용의 태도로 지연 피드백을 사용할 때 대화적 담화가 더 잘 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.945-946
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• 2009

현재의 컴퓨터 설문 시스템은 설문의 규칙이나 처리절차들을 하드코딩하는 방식으로 구현하기 때문에 설문이 변경되면 처리엔진을 수정해야 한다. 이것은 설문 처리엔진이 설문에 종속되어 있음을 의미한다. 본 논문에서는 이러한 약점을 해결하고자 능동문서 모델을 이용하여 설문으로부터 처리엔진을 독립시키는 방법을 고안하였다. 능동문서 기반의 설문지는 컨텐츠, 로직, 지식베이스(사용자 응답), 질의로 구성된다. 이 중에서 로직은 다양한 질문유형에 대한 처리 방법을 기술하는 것으로서 어떤 설문 설계자도 정의할 수 있어야 한다. 또한 로직은 직관적으로 서술할 수 있고 실행가능 하도록 XML 형식의 규칙 마크업 언어인 ERML로 표현하였다. ERML로 작성된 로직은 Prolog로 변환된 후 추론기에 등록되며, 사용자 응답에 따라 설문을 제어하고 처리한다. 마지막으로 몇 가지 질문유형을 ERML로 구현하고 설문 시스템(WINAD: The Web Interview System with Active Documents)에 적용한 실험 결과 설문으로부터 처리엔진을 독립시킬 수 있음을 확인했다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.538-545
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• 2001

본 연구에서는 오픈 도메인에서 동작할 수 있는 질의 응답 시스템(Open-domain Question Answer ing System)을 구현하고 영어권 TREC에 참가한 결과를 기술하였다. 정답 유형을 18개의 상위 노드를 갖는 계층구조로 분류하였고, 질문 처리에서는 LSP(Lexico-Semantic Pattern)으로 표현된 문법을 사용하여 질문의 정답 유형을 결정하고, lemma 형태와 WordNet 의미, stem 형태의 3가지 유형의 키워드로 구성된 질의를 생성한다. 이 질의를 바탕으로, 패시지 선택에서는 문서검색 엔진에 의해 검색된 문서들을 문장단위로 나눠 정수를 계산하고, 어휘체인(Lexical Chain)을 고려하여 인접한 문장을 결합하여 패시지를 구성하고 순위를 결정한다. 상위 랭크의 패시지를 대상으로, 정답 처리에서는 질문의 정답 유형에 따라 품사와 어휘, 의미 정보로 기술된 LSP 매칭과 AAO (Abbreviation-Appositive-Definition) 처리를 통해 정답을 추출하고 정수를 계산하여 순위를 결정한다. 구현된 시스템의 성능을 평가하기 위해 TREC10 QA Track의 main task의 질문들 중, 200개의 질문에 대해 TRIC 방식으로 자체 평가를 한 결과, MRR(Mean Reciprocal Rank)은 0.341로 TREC9의 상위 시스템들과 견줄 만한 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.105-116
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• 2021

하브루타 교육은 짝을 지어 대화하고 토론하고 논쟁하는 방식의 질문 중심 교육이며, 특히 명화 하브루타는 명화에 대한 질문과 답변을 통해 그림의 감상 능력을 증진하고 표현력을 풍부하게 하기 위한 목적으로 시행되고 있다. 본 연구에서는 동양화를 대상으로 한 명화 하브루타를 지원하기 위해, 최신 딥러닝 기술을 활용하여 동양화 등장인물의 성별 관점에서 질문을 자동으로 생성하는 방안을 제시한다. 구체적으로 본 연구에서는 사전학습모델인 VGG16을 바탕으로 동양화 인물 중심의 미세조정을 수행하여 동양화의 인물 분석을 효과적으로 수행할 수 있는 모델을 제안한다. 또한 질문의 유형을 명화 하브루타에서 사용되는 사실 질문, 상상 질문, 그리고 적용 질문의 3가지 유형으로 분류하고, 각 질문을 등장인물에 따라 세분화하여 총 9가지의 질문 패턴을 도출하였다. 제안 방법론의 활용 가능성을 확인하기 위해 실제 동양화의 등장인물 300건을 분석한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론에 따른 성별 분류 모델이 기존 모델에 비해 높은 정확도를 나타냄을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권4호
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• pp.149-154
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• 2014

지식iN과 같은 사용자 참여 질의응답 커뮤니티에서 원하는 질문에 대한 답을 찾기 위해서는 검색 결과로 제공되는 다양한 문서를 일일이 확인하여 판단하는 과정이 필요하다. 만일 사용자가 원하는 답변을 자동으로 정제하여 제시할 수 있다면, 질의응답의 사용성이 크게 향상될 수 있다. 본 논문에서는 질의응답 데이터 분석을 통해 사용자의 질문의 유형을 단어, 목록, 도표, 글의 4가지 유형으로 분류하고, 문서 내 통계적 특성을 활용하여 각 분류별 답변을 자동으로 제시하기 위한 방식을 제안한다. 단어, 목록, 글 유형은 질의어에 대해 검색된 질문을 군집화하고, 군집 내 빈도와 질의어에 대한 근접도, 답변 신뢰도 등으로 계산된 답변 내 어휘의 적합도를 활용하여 요약한 답변을 사용자에게 제시한다. 도표형은 답변들에서 사용자의 의견 정보를 추출하여 의견 통계를 도표로 제시한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.176-180
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• 2016

대화형 시스템이 사람의 경청 기술을 모방할 수 있다면 대화 상대방과 더 효과적으로 상호작용 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 시스템이 경청 기술을 모방할 수 있도록 사용자의 발화를 기반으로 질문을 생성하는 것에 대해 연구하였다. 그리고 이러한 연구를 위해 필요한 데이터를 Image captioning과 Visual QA 데이터를 기반으로 생성하고 활용하는 방안에 대해 제안한다. 또한 이러한 데이터를 Attention 메커니즘을 적용한 Sequence to sequence 모델에 적용하여 질문을 생성하고, 생성된 질문의 질문 유형을 분석하였다. 마지막으로 사람이 작성한 질문과 모델의 질문 생성 결과 비교를 BLEU 점수를 이용하여 수행하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.176-180
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• 2016

대화형 시스템이 사람의 경청 기술을 모방할 수 있다면 대화 상대방과 더 효과적으로 상호작용 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 시스템이 경청 기술을 모방할 수 있도록 사용자의 발화를 기반으로 질문을 생성하는 것에 대해 연구하였다. 그리고 이러한 연구를 위해 필요한 데이터를 Image captioning과 Visual QA 데이터를 기반으로 생성하고 활용하는 방안에 대해 제안한다. 또한 이러한 데이터를 Attention 메커니즘을 적용한 Sequence to sequence 모델에 적용하여 질문을 생성하고, 생성된 질문의 질문 유형을 분석하였다. 마지막으로 사람이 작성한 질문과 모델의 질문 생성 결과 비교를 BLEU 점수를 이용하여 수행하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.315-320
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• 2019

질문 생성이란 구절이 입력되면 구절에서 답을 찾을 수 있는 질문을 자동으로 생성하는 작업으로 교육용 시스템, 대화 시스템, QA 시스템 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 한다. 질문 생성에서 정답의 단어가 질문에 포함되는 문제점을 해결하기 위해 구절과 정답을 분리한다. 하지만 구절과 정답을 분리하게 되면 구절에서 정답의 정보가 손실되고, 정답에서는 구절의 문맥 정보가 손실되어 정답 유형에 맞는 질문을 생성할 수 없는 문제가 발생된다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 분리된 정답과 구절의 정보를 연결시켜주는 정답과 구절의 공동 주의 집중 계층을 제안한다. 23,658개의 질문-응답 쌍의 말뭉치를 이용한 실험에서 정답과 구절의 공동 주의 집중 계층이 성능 향상에 기여해 우수한 성능(BLEU-26.7, ROUGE-57.5)을 보였다.

• 감성과학
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• 제21권2호
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• pp.113-124
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• 2018

비교질문 검사의 논리적 가정은 유죄인 조사대상자는 비교질문보다 관련질문에 주의를 더 기울이고 무죄인 조사대상자는 관련질문보다 비교질문에 주의를 더 기울인다는 것이다. 본 연구는 기능적자기공명영상(fMRI)을 이용하여 비교질문검사의 논리적 타당성을 검증하였다. 이를 위하여 실험참여자에게 모의 범죄를 수행하도록 한 후 유죄조건과 무죄조건에서 비교질문검사를 실시하면서 뇌 반응을 측정하였다. 뇌 영상을 촬영한 후에는 관련질문과 비교질문에 '아니오'라고 응답하는 것이 얼마나 심리적으로 부담되는지를 평가하도록 하였다. 행동 반응 결과, 유죄조건에서 비교질문보다 관련질문에 '아니오'라고 응답하는 것이 더 부담이 되는 것으로 나타났고 무죄조건에서는 두 질문 유형 간에 유의한 차이가 나타나지 않았다. 뇌 반응 결과, 유죄조건에서는 비교질문에 비해 관련질문이 제시되었을 때 우측 상측두회와 우측 하전두회에서 더 큰 활성화가 관찰되었다. 그러나 무죄조건 분석 결과 질문유형에 따른 뇌 영역 활성화 차이는 없는 것으로 나타났다. 이러한 결과에 근거하여 유죄조건과 무죄조건에 대한 비교질문검사의 논리적 가정을 논의하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제27권1호
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• pp.20-31
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• 2006

본 연구에서는 초등학교 과학교과서 지구과학 부문에 대한 예비교사들의 질문을 분석하였다. 주요 질문의 대상이 된 교과 내용은 교과서 단원별로 쪽 당 평균 질문수의 3배 이상이 나온 교과서 쪽의 내용(주요 질문 교과 내용1)과 2배 이상 3배 미만의 질문수가 나온 내용(주요 질문 교과 내용2)으로 구별하고, 각 교과 내용별로 질문 속에 나타나는 주요 용어들 간 상호관련성을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 주요 질문 교과 내용1은 ‘구름관찰’, 지층의 생성 과정‘ 등이 발견되었고, 주요 질문 교과 내용2는 ’강수량 측정‘, ’하룻밤 동안 달의 이동‘ 등으로 4-2학기를 제외한 모든 학기에서 발견되었다. 둘째, 각 교과 내용 당 질문용어의 상호관련성을 보이는 경우는 질문수가 많은 주요 질문 교과내용에서 증가하고 있지만, 4개 용어 유형은 오히려 교과 내용2에서 다수 발견되었다. 셋째, 상호관련성이 큰 질문 용어 묶음은 교과내용1에서 ’석탄과 석유-생성‘, ’변성-열과 압력‘, ’변성-열과 압력-변성암‘, ’행성-태양-혜성-공전‘ 등이며, 교과내용2에서는 ’별자리판-사용‘, ’건습구습도계-원리‘, ’건습구습도계-원리-습도‘, ’지진계-원리-습도‘, ’지진계-원리-지진‘, ’지구자전축-기울어짐-발생‘, ’별자리판-별자리-관찰-사용‘ 등이다. 본 연구에서 분석 자료로 사용된 질문의 원천은 대체로 교과서의 구체적인 구성체제로부터 비롯된 것이거나 지구과학내용에 대한 예비교사들의 일반적인 의문점에서 비롯된 것으로 판단된다. 전자의 경우라면 교과서의 집필과정에서 문장의 서술방법이나 관련 삽화 등의 문제점에서 유발된 것일 가능성이 크기 때문에 교과서 집필상의 문제점을 개선함으로서 해결 가능하지만, 후자는 소양교육 내용과 기초 지구과학개념으로서의 초등학교 교육과정에 대한 재고가 필요하다.