• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.199-204
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• 2020

기존의 자연어 의미 표상 방법은 크게 나눠보았을 때 두 가지가 있다. 첫 번째로, 전통적인 기호 기반 의미 표상 방법론이다. 이 방법론들은 논리적이고 해석가능하다는 장점이 있으나, 구축에 시간이 많이 들고 정작 기호 자체의 의미를 더욱 미시적으로 파악하기 어렵다는 단점이 있었다. 반면, 최근 대두된 분산 표상의 경우 단어 하나하나의 의미는 상대적으로 잘 파악하는 반면, 문장 등의 복잡한 구조의 의미를 나타내는 데 있어 상대적으로 약한 측면을 보이며 해석가능하지 않다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 둘의 장점을 섞어서 서로의 단점을 보완하는 새로운 의미 표상을 제안하였으며, 이 표상이 유의미하게 문장의 의미를 담고 있음을 비지도 문장 군집화 문제를 통해 간접적으로 보였다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제16권3호
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• pp.427-450
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• 2012

학생들이 사고를 조직하고 문제를 해결하며 의사소통을 하는 데 표상의 사용은 필수적이다. 본 연구는 초등학교 6학년 학생들이 수학적 문제를 해결하는 과정에서 나타내는 표상과 상호작용을 통한 표상의 변환과정을 분석함으로써, 학생들의 수학적 표상을 바르게 이해하고 올바른 표상 지도를 위한 시사점을 얻으려 하였다. 분석 결과 학생들은 한 가지 표상 방법보다는 두세 가지의 표상 방법을 사용하며, 학생-학생 간, 교사-학생 간의 상호작용은 표상의 정교화에 긍정적으로 영향을 주는 것으로 나타났다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제41권2호
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• pp.418-431
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• 2022

이 연구에서는 2015 개정 교육과정에 따른 초등학교 과학 디지털교과서의 물질 영역에 제시된 외적 표상의 양식과 제시 방법, 상호작용성을 분석하였다. 선행연구의 분석틀을 본 연구의 맥락에 맞게 수정·보완하여 사용하였으며, 3~6학년 디지털 과학교과서에서 물질 영역을 다루는 단원을 '본문'과 '탐구'로 구분하여 분석하였다. 분석 결과, 외적 표상의 양식은 시각언어 표상과 시각비언어 표상이 가장 많이 제시되었으며, 청각비언어 표상은 본문에만 높은 빈도로 제시되고 청각언어 표상은 본문과 탐구 전체에서 낮은 빈도로 제시되었다. 제시 방법 측면에서 언어적 표상과 시각비언어 표상이 함께 나타난 경우에는 대부분 시각언어 표상과 시각비언어 표상이 함께 제시되었다. 시각언어 표상, 청각언어 표상, 시각비언어 표상이 함께 제시된 경우 중 일부에서 시각언어 표상과 청각언어 표상의 정보가 중복적으로 제시되었다. 그리고 내용과 관계없는 청각비언어 표상이 다른 외적 표상들과 함께 제시되었으며, 그 빈도는 특히 본문에서 높았다. 근접성 측면에서 시각언어 표상과 시각비언어 표상이 다른 페이지에 배치되는 경우는 없었고, 청각언어 표상을 시각비언어 표상과 다른 시점에 제시하는 경우도 없었다. 상호작용성 측면에서는 설명적 피드백과 낮은 수준의 조작이 주로 나타났다. 이상의 결과를 바탕으로 다중 표상 학습의 관점에서 디지털교과서를 개선하기 위한 방안을 논의하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.272-275
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• 2019

단어 중의성 해소 방법은 지식 정보를 활용하여 문제를 해결하는 지식 기반 방법과 각종 기계학습 모델을 이용하여 문제를 해결하는 지도학습 방법이 있다. 지도학습 방법은 높은 성능을 보이지만 대량의 정제된 학습 데이터가 필요하다. 반대로 지식 기반 방법은 대량의 정제된 학습데이터는 필요없지만 높은 성능을 기대할수 없다. 최근에는 이러한 문제를 보완하기 위해 지식내에 있는 정보와 정제된 학습데이터를 기계학습 모델에 학습하여 단어 중의성 해소 방법을 해결하고 있다. 가장 많이 활용하고 있는 지식 정보는 상위어(Hypernym)와 하위어(Hyponym), 동의어(Synonym)가 가지는 의미설명(Gloss)정보이다. 이 정보의 표상을 기존의 문장의 표상과 같이 활용하여 중의성 단어가 가지는 의미를 파악한다. 하지만 정확한 문장의 표상을 얻기 위해서는 단어의 표상을 잘 만들어줘야 하는데 기존의 방법론들은 모두 문장내의 문맥정보만을 파악하여 표현하였기 때문에 정확한 의미를 반영하는데 한계가 있었다. 본 논문에서는 의미정보와 문맥정보를 담은 단어의 표상정보를 만들기 위해 구문정보, 의미관계 그래프정보를 GCN(Graph Convolutional Network)를 활용하여 임베딩을 표현하였고, 기존의 모델에 반영하여 문맥정보만을 활용한 단어 표상보다 높은 성능을 보였다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제18권3호
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• pp.203-216
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• 2015

본 연구는 초등학교 6학년 수학 영재 학생을 대상으로 ACODESA 방법을 적용한 문제해결 과정에서 나타나는 표상 사용의 유형을 분석하였다. 수업 설계는 다양한 표상의 조직화된 사용을 강화시키는 ACODESA 방법에 따라 이루어졌으며 40분 동안 4차시에 걸쳐 수업이 진행되었다. 자료 분석을 위해 동영상 촬영, 학생과의 인터뷰 등을 수집하여 녹취록을 작성하였고, Despina(2011)의 표상 사용유형에 따라 표상의 변화를 분석한 결과 추가형, 정교화, 그리고 제한형이 나타났다. 이러한 연구 결과를 통해 문제해결 과정에서는 개인적 표상이 소그룹별 토론과 확인의 과정을 거쳐 제도적 표상으로 생성될 수 있는 수업 설계가 필요함을 알 수 있었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.9-13
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• 2016

Stack LSTM기반 의존 파싱은 전이 기반 파싱에서 스택과 버퍼의 내용을 Stack LSTM으로 인코딩하여 이들을 조합하여 파서 상태 벡터(parser state representation)를 유도해 낸후 다음 전이 액션을 결정하는 방식이다. Stack LSTM기반 의존 파싱에서는 버퍼 초기화를 위해 단어 표상 (word representation) 방식이 중요한데, 한국어와 같이 형태적으로 복잡한 언어 (morphologically rich language)의 경우에는 무수히 많은 단어가 파생될 수 있어 이들 언어에 대해 단어 임베딩 벡터를 직접적으로 얻는 방식에는 한계가 있다. 본 논문에서는 Stack LSTM 을 한국어 의존 파싱에 적용하기 위해 음절-태그과 형태소의 표상들을 결합 (hybrid)하여 단어 표상을 얻어내는 합성 방법을 제안한다. Sejong 테스트셋에서 실험 결과, 제안 단어표상 방법은 음절-태그 및 형태소를 이용한 방법을 더욱 개선시켜 UAS 93.65% (Rigid평가셋에서는 90.44%)의 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.9-13
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• 2016

Stack LSTM기반 의존 파싱은 전이 기반 파싱에서 스택과 버퍼의 내용을 Stack LSTM으로 인코딩하여 이들을 조합하여 파서 상태 벡터(parser state representation)를 유도해 낸후 다음 전이 액션을 결정하는 방식이다. Stack LSTM기반 의존 파싱에서는 버퍼 초기화를 위해 단어 표상 (word representation) 방식이 중요한데, 한국어와 같이 형태적으로 복잡한 언어 (morphologically rich language)의 경우에는 무수히 많은 단어가 파생될 수 있어 이들 언어에 대해 단어 임베딩 벡터를 직접적으로 얻는 방식에는 한계가 있다. 본 논문에서는 Stack LSTM 을 한국어 의존 파싱에 적용하기 위해 음절-태그과 형태소의 표상들을 결합 (hybrid)하여 단어 표상을 얻어내는 합성 방법을 제안한다. Sejong 테스트셋에서 실험 결과, 제안 단어 표상 방법은 음절-태그 및 형태소를 이용한 방법을 더욱 개선시켜 UAS 93.65% (Rigid평가셋에서는 90.44%)의 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.496-498
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• 2002

한국어 대화에서는 상황에 따라 주어나 목적어가 대화 속의 발화문에서 완전히 생략되기도 하고, 존대현상이 일어나기도 하고, 존대대명사가 사용되기도 한다 본 논문은 이러한 특징적인 언어현상이 일어나는 한국어 대화를 처리하고 그것의 표상구조를 만들기 위해서는 대화참석자에 관한 정보, 발화문의 화형에 관한 정보, 대화에 관련된 사람들의 사회적 지위에 있어서의 상대적 순위에 관한 정보, 대화에 나타나는 발화문 사이의 정보흐름에 관한 정보 등을 명시적으로 표시하고 이용하여야 한다고 주장하며, 또한 이러한 상황정보를 한국어대화표상구조에 구현하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 한국어대화표상구조의 구축은 담화표상이론(Discourse Representation Theory)과 분할담화표상이론(Segmented Discourse Representation Theory)을 수정, 확대하여 이루어진다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.383-390
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• 2012

본 논문에서는 지식 표상 방식을 이용한 정보 검색 시각화 도구를 제안한다. 제안하는 정보 검색 시각화 도구는 사용자 검색이력 데이터를 이용하여 검색의도를 자동 추출하고, 추출된 검색의도를 지식 표상 방식 구조로 시각화 할 수 있도록 설계하였다. 검색의도 표상 방식을 위한 스키마는 인지 심리학적 지식 표상 방법론을 활용하였으며, 행동실험을 통해 그 효용성을 증명하였다. 실험결과 정보 검색 시각화 도구는 기존 검색방법에 비해 사용자 만족도 측면에서 약 39%의 향상이 있었으며, 정보 검색 과정에서의 재검색 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.297-303
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• 1999

오늘날 전산망을 통해 대량의 다양한 언어 정보가 일상 언어로 교환되고 있다. 따라서 대량의 이러한 정보를 효율적으로 처리할 수 있는 언어 정보 처리 시스템이 필요하다. Hausser (1999)와 이기용(1999)는 그러한 언어 정보 처리 시스템으로 데이터베이스 의미론을 주장하였다. 이 의미론의 특징은 자연언어의 정보 처리 시스템 구축에 상업용 데이터베이스 관리 시스템을 활용한다는 점이다. 이때 야기되는 문제 중의 하나가 표상(representation)의 문제이다. 그 이유는 언어학의 표상 방법이 데이터베이스 관리 시스템의 표상 방법과 다르기 때문이다. 특히, 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서는 테이블 (table) 형식으로 각종 정보를 표시한다. 따라서, 이 논문의 주안점(主眼点)은 언어학에서 흔히 쓰이는 표상 방법, 즉 문장의 통사 구조를 표시하는 수형(tree)이나 의미 구조를 표시하는 논리 형태(logical form), 또는 단어나 구의 특성을 나타내는 자질 구조(feature structure)를 테이블 형식으로 대체하는 방법을 모색하는 것이다. 더욱이 관계형 데이터베이스 관리 시스템에서는 테이블에 대한 각종 연산, 특히 두 테이블을 연결(link)하는 작업이 가능하고 이런 연산 과정을 통해 정보를 통합하거나 여과할 수 있기 때문에 관련 정보를 하나의 테이블에 표상하거나 정보 자료의 분산 저장과 자료의 순수성을 유지하는 것이 용이하다. 이 논문은 곧 이러한 점을 가급적 간단한 예를 들어 설명하는 데 그 목적이 있다.