우리가 쓰는 일상 언어 중에는 언어적 직관이 없는 사람은 의미 파악이 힘든 관용표현이 존재한다. 관용표현을 이해하기 위해서는 표현에 대한 형태적, 의미적 이해가 수반되어야 하기 때문이다. 기계도 마찬가지로 언어적 직관이 없기 때문에 관용표현에 대한 자연어 처리에는 어려움이 따른다. 특히 일반표현과 중의성 관계에 있는 관용표현의 특성이 고려되지 않은 채 문자적으로만 분석될 위험성이 높다. 본 연구에서는 '관용표현은 주변 문맥과의 관련성이 떨어진다'라는 가정을 중심으로 워드 임베딩을 활용한 관용표현과 일반표현에 대한 구분을 시도하였다. 실험은 4개 표현에 대해 이루어 졌으며 Skip-gram, Fasttext를 활용한 방법을 통해 관용표현은 주변 단어들과의 유사성이 떨어짐을 확인하였다.
본 논문에서는 그 동안 많은 연구가 진행된 그래픽 표현언어의 기능을 지원하는 공간 데이터베이스 사용자 인터페이스를 설계하였다. 그래픽 표현언어와 그래픽 사용자 인터페이스는 매우 밀접한 관계를 가지고 있어, 본 논문에서 설계하는 그래픽 사용자 인터페이스는 그래픽 표현언어를 하나의 내부 모듈로 가지고 있다. 따라서 그래픽 표현언어와 그래픽 사용자 인터페이스가 상호 연동하도록 설계하였다. 그리고 공간 데이터베이스와 그래픽 사용자 인터페이스와의 통합에 대한 설계 기준도 아울러 제시하였다.
자폐아동들은 언어 및 의사소통에 결함을 공통적으로 보이는데 특히 문장을 이해하는 수용언어 면에서보다 일반적 상황에 적절하게 표현해야 하는 언어적 표현을 구사하는 데에 더 어려움을 겪는다. 따라서 본 연구에서는 수용할 수 있는 언어의 능력은 있으나 적절하게 표현하는 언어능력의 부족으로 의사소통에 어려움을 겪는 대상자들을 중심으로 노래 활동을 통해 언어표현 능력을 향상시키는데 그 목적을 두었다. 연구대상자는 중학생 자폐아동을 대상으로 일반학교 통합학급에 다니고 있는 아동들이 선정되었고, 선별 검사로 카프만 지능검사(K-ABC)와 아동기 자폐증 평정척도(CARS)를 이용하여 세 명의 남아를 선별하였다. 연구는 2단계로 나누어 이루어졌는데 첫 번째 단계는 1~12회기로, 사회적 상황을 이용한 노래활동을 배우는 기간으로 24곡의 곡을 가지고 활동하였다. 두 번째 단계는 13~15회기로 1단계에서 배웠던 24곡을 복습하였다. 총 15회기로 구성된 연구는 일주일에 2회씩 30분간 이루어졌다. 회기를 진행하기 일주일 전 후에 취학 전 아동의 수용언어 및 표현언어 검사도구(PRES)와 연구자가 개발한 표현언어 검사지를 통해 사전 사후 검사를 실시하여 언어표현 능력의 향상을 살펴보았고, 사후 검사 일주일 후에 표현언어 검사지를 통해 유지검사를 실시하여 향상된 언어표현 능력이 유지되는지를 살펴보았다. 연구 결과는 노래를 사용한 음악치료 활동이 자폐아동의 요구하기, 사회적 관습 이용하기, 거절 거부하기, 정보 제공하기 기술을 중심으로 언어표현 발생률을 증가시켜 세 아동의 언어 향상에 중요한 영향을 미쳤다. 노래 활동이 카프만 지능검사(K-ABC)에서 나타난 지능지수와, 취학전 아동의 수용언어와 표현언어(PRES)에서 나타난 언어 능력 및 아동기 자폐증 평정척도(CARS)에서 나타난 자폐의 정도에 따라 대상자간 습득도에 많은 차이를 보일 것으로 예상하였으나 검사 결과 비교를 통하여 대상자들이 가지고 있었던 지능지수나 언어 능력, 자폐정도에 별 상관을 보이지 않고 비슷한 정도의 향상을 보이고 있음을 밝혀내었다. 또한 취학 전 아동의 수용언어 및 표현언어 발달척도(PRES) 검사 도구를 이용한 사전 사후 검사 결과의 비교를 통하여 음악치료 활동이 세 아동의 언어표현 능력뿐만 아니라, 수용언어 능력도 향상된 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 노래 활동을 중심으로 한 음악치료 프로그램이 언어표현능력 향상의 치료적 효과를 보여준 것으로 노래가 자폐아동들에게 언어표현능력의 향상을 위해 유용한 치료적 수단으로 활용될 수 있음을 입증한 것이라 할 수 있다. 특히 본 연구에서 활용된 음악적 자료들은 연구자가 아동들의 능력에 따라 자폐 아동들이 일상적으로 많이 노출되는 사회적 상황에 맞춰 작사 작곡하여 사용되었으며 이는 아동의 언어표현능력 향상에 효과적으로 쓰였다. 앞으로도 언어표현 능력의 향상을 위해 대상자의 기능과 능력에 적합한 많은 곡들이 개발되길 기대한다.
최근에 웹이나 가상환경에서 아바타의 활용이 점차 증가하고 있으나, 아바타의 행위를 사용자가 직접 제어하는 수준의 서비스는 이루어지지 못하고 있다. 또한 아바타의 동작 제어를 위해 제공되었던 기존의 언어들에는 일반 사용자가 언어를 작성하는데 까다로움이 많다. 따라서 본 연구에서는 아바타의 행위언어를, 작업도메인별 아바타의 행위를 작성 할 수 있는 작업 수준의 행위 표현 언어(Task-Level Behavior Description Language)와 동작과 관련된 복잡한 데이터를 포함할 수 있는 동작 표현 언어(Motion Representation Language)로 각각 정의하였고, 시스템 내에 행위표현 언어를 동작 표현 언어로 자동변환 시킬 수 있는 인터프리터를 두어 사용자가 행위 표현 언어만으로 아바타의 행위를 쉽게 제어 할 수 있는 시스템을 구성하였다. 이러한 정의를 이용하여 쇼핑몰의 작업 수준 행위 표현 언어와 동작 표현 언어를 정의하였으며, 이때 정의한 행위 표현 언어와 기존의 언어들과 비교해 보고, 본 연구에서 정의한 작업 수준의 행위 표현 언어가 아바타의 행위를 얼마나 간단히 표현할 수 있는지 검토하였다.
문제: 병원에서는 잘못 사용하는 신체 관련 언어, 문법적으로 틀린 말, 비속어, 지나친 겸양어, 잘못 사용하는 존칭어, 격에 안 맞는 준말 등으로 내부 및 외부 고객과의 의사전달이 정확하지 않은 경우가 흔히 있다. 병원 직원의 부적절한 언어 사용은 외부 고객 유치 및 유지를 방해하며, 병원의 이미지 실추와도 관련이 있다. 목적: 바른 언어 표현법 매뉴얼과 동영상 구축 및 활용으로 내부 및 외부 고객의 만족도를 향상시키고자 한다. 의료기관: 서울시 종로구에 소재한 대학병원 질 향상 활동: 바른 언어 표현법 매뉴얼 구축 후 동영상을 완성하여 병원의 모든 직원들이 학습하여 활용할 수 있도록 하였다. 개선효과: 바른 언어 표현법을 잘 학습하면 바른 언어를 사용하는 습관을 가지게 되어 의사전달이 명확해지고 표현이 풍부해지며 상호간 이해하는 폭이 넓어져 내부 고객 및 외부 고객의 만족도가 향상될 것이다. 또한 병원직원 전체 언어생활의 품격이 높아질 뿐만 아니라 병원의 위상도 높아질 것이다.
최근 웹과 가상환경에서는 사실감과 몰입감을 증대시키고 사용자와 상호작용 할 수 있는 아바타의 연구가 활발히 이루어지고 있으나, 아바타 동작의 제어를 위한 기존의 연구들은 하위 동작과 관련된 복잡한 데이터를 포함하고 있어서 사용자가 작성하기에는 난해한 점이 많았고, 다양한 작업 도메인에 적용할 때에는 해당 도메인에 맞게 언어를 재 작성해야 하는 문제점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 사용자가 작성하기 쉬운 형태로 정의된 작업수준의 행위 표현 언어와 작성된 행위의 세부 동작들을 위한 동작 표현 언어를 각각 정의하고, 행위 표현 언어를 동작 표현 언어로 변환시키기 위해 Interpreter를 구현하였으며, 아바타의 모션라이브러리를 구축하여 Cyberclass 아바타 시스템을 구현하였다 또한 제안된 행위 표현 언어를 기존 연구와 비교하여, 행위 표현 언어가 아바타의 행위에 대해 좀 더 간단하게 작성 되는 것을 알 수 있었다.
자연스러운 상호작용이 가능한 인공지능 에이전트를 개발하기 위해서는 언어적 표현뿐 아니라, 비언어적 표현 또한 고려되어야 한다. 본 논문에서는 한국어 발화문으로부터 비언어적 표현인 모션을 생성하는 연구를 소개한다. 유튜브 영상으로부터 데이터셋을 구축하고, Text to Motion의 기존 모델인 T2M-GPT와 이종 모달리티 데이터를 연계 학습한 VL-KE-T5의 언어 인코더를 활용하여 구현한 모델로 실험을 진행하였다. 실험 결과, 한국어 발화 텍스트에 대해 생성된 모션 표현은 FID 스코어 0.11의 성능으로 나타났으며, 한국어 발화 정보 기반 비언어 표현 정보 생성의 가능성을 보여주었다.
관용표현 중에는 중의성을 가진 표현이 많다. 즉 하나의 표현이 맥락에 따라 일반적 의미와 관용적 의미 두 가지 이상으로 해석될 가능성이 있어 이런 유형의 관용표현을 중의성 해소 없이 자연어 처리 태스크에 적용할 경우 문제가 발생하게 된다. 본 연구에서는 관용표현의 특성인 중의성과 더불어 '관용표현은 이미 사용자의 머릿속에 하나의 토큰으로 저장되어 있다'라는 'Idiom Principle'을 바탕으로 관용표현에 대해 각각 표면형, 단순 단일 토큰형, stemming 단일 토큰형 층위의 임베딩을 만들어 관용표현 분류 연구를 진행하였으며, 실험 결과 표면형 및 stemming을 적용하지 않은 단순 단일 토큰으로 학습하는 것보다, stemming을 적용한 후 단일 토큰으로 학습하는 것이 관용표현의 중의성 해소에 유의미한 효과가 있음을 확인하였다.
암시적 비윤리 표현은 명시적 비윤리 표현과 달리 학습 데이터 선별이 어려울 뿐만 아니라 추가 생산 패턴 예측이 까다롭다. 고로 암시적 비윤리 표현에 대한 언어 모델의 감지 능력을 기르기 위해서는 모델의 취약성을 발견하는 연구가 반드시 선행되어야 한다. 본 논문에서는 암시적 비윤리 표현에 대한 표기 변경과 긍정 요소 삽입이라는 두 가지 변형을 통해 모델의 예측 변화를 유도하였다. 그 결과 모델이 야민정음과 외계어를 사용한 언어 변형에 취약하다는 사실을 발견하였다. 이에 더해 이모티콘이 텍스트와 함께 사용되는 경우 텍스트 자체보다 이모티콘의 효과가 더 크다는 사실을 밝혀내었다.
최근 웹이나 가상환경에서는 아바타의 활용이 증가하고 있으나, 아바타의 행위를 사용자가 직접 제어하는 수준의 서비스는 이루어지지 못하고 있다. 또한 기존에 제공되었던 언어들에는 제어에 필요한 복잡한 세부 정보들이 많이 포함되어 있어서 사용자가 작성하기에 까다로움이 많았으며, 작성한 언어를 다른 작업 도메인에 적용하고자 할 때에도 언어를 수정하거나 재 작성해야하는 번거로움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 아바타의 행위를 간단히 정의하기 위해, 작업수준별 아바타의 행위를 작성 할 수 있는 “작업 수준의 행위 표현 언어”와 동작에 관련된 세부적인 데이터를 작성 할 수 있는 “동작 표현 언어”로 각각 정의하였다. 또한 시스템 내에 “인터프리터”를 두어 동작 표현 언어를 자동으로 생성 할 수 있도록 함으로써, 사용자가 행위 표현 언어만으로 아바타의 행위를 쉽게 제어 할 수 있는 시스템을 구성하였다. 이러한 내용을 사이버 강의에 적용해 보고, 정의한 작업 수준의 행위 표현 언어를 기존 언어들과 비교하여 아바타의 행위를 얼마나 간단히 표현할 수 있는지 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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