• 아동학회지
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• 제12권1호
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• pp.21-37
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• 1991

The present research studied the effectiveness of specific strategy training in memory awareness on children's memory performance. The subjects were 60 children, 30 six-year-olds and 30 eight-year-olds. Free recall scores and use of a rehearsal strategy (exposure durations) based on Belmont & Butterfield (1971) were used to measure children's performance in three memory tasks. All subjects were randomly assigned to one of three experimental groups: the control group with no training, the chunking and rehearsal strategy training group, and the chunking and rehearsal strategy training combined with memory awareness strategy. The data were analyzed with two-way ANOVA, three-way ANOVA with repeated measures, and Student-Newman-Keuls post hoc test. There were significant differences among the three groups both in the free recall score and in the use of the rehearsal strategy. The mnemonic strategic training with memory awareness strategy was the most effective on both free recall and use of rehearsal strategy. The effects of the mnemonic strategy training with memory awareness strategy were more effective for the 8-year-olds than the 6-year-olds.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.336-337
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• 2011

The popularity of general purpose GPU（GPGPU）makes the CPU-GPGPU heterogeneous architecture normal. Therefore, tradeoff the usage of CPU and GPGPU becomes a way to improve performance of programs. In this work, we exploit the properties of the CPU-GPGPU heterogeneous architecture and use them to accelerate the content based chunking operation of deduplication. We built a prototype system which is able to coordinate CPU and GPGPU to chunk file and has been proven to have a better performance compared to using either CPU or GPGPU alone.

• 한국항공운항학회지
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• 제18권1호
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• pp.72-82
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• 2010

This study investigated how air traffic controllers (ATCs) perceive the visual information on radar screen and examined quantitative and qualitative differences as a function of expertise. Little research has shown that how much information is processed by ATC visually and perceptually, how ATCs represent the information, and what difference exists between experts and novices. Participants were asked to draw representing visual information on the blank sector map after a 5-second exposure. Data were analyzed by a superimposing method to identify correctly represented information. Results showed that the expert group had much larger size of chunking and their pattern was wider and more accurate than the novice group. The practical application and methodological implications are also discussed for further research.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.279-284
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• 2006

한국어 부분 구문분석의 단위인 말덩이(chunk)는 하나의 의미적 중심어를 가지며, 그 구문구조가 선형인 구를 말하며, 말덩이를 분석하는 과정을 구묶음(chunking)이라고 한다. 한국어 말덩이에는 여러 종류가 있으며 보조용언도 말덩이의 한 종류이다. 이 논문은 (한국해양대학교, 2005)의 연구를 바탕으로 오류를 자주 발생시킨 의존명사를 포함하는 보조용언에 대한 명확한 기준을 제시하여 구축된 말뭉치의 신뢰성을 더욱 높이고자 한다. 이 논문에서는 모든 의존명사를 포함하는 보조용언을 다루기에는 더 많은 연구가 필요하므로 "것", "바", "때문", "데" 등의 의존명사를 포함하는 보조용언을 구성하는 말덩이를 중심으로 명확한 기준을 언어학적인 방법으로 제시하고 말뭉치 구축 오류를 방지할 수 있는 해결방안을 모색한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권7호
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• pp.291-298
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• 2022

본 논문은 한국어에 대해서 구묶음을 수행한 후에 의존구조를 분석하는 방법을 제안한다. 의존구조 분석은 단어의 지배어를 결정하는 과정이다. 지배어를 정할 때, 문법적인 지배어를 정할 것인지 의미적인 지배어를 정할 것인지가 고질적인 문제이다. 일반적으로는 문법적인 지배어를 정하고 있다. 예를 들면 문장 "밥을 먹고 싶다"에서 어절 "먹고"의 지배어로 "싶다"를 정한다. 그러나 "싶다"는 보조용언으로 의미적으로 지배어가 될 수 없다. 이와 같은 방법으로 구문을 분석하면 의미분석을 위해서 또 다른 변환이 있어야 한다. 본 논문에서는 이런 문제를 다소 완화하기 위해서 구묶음을 수행한 후에 구문을 분석하는 방법을 제안한다. 구묶음은 문장을 구성성분 단위로 분할하는 과정이며 구성성분은 내용어 말덩이와 기능어 말덩이로 구성된다. 구묶음을 수행하면 구문 분석의 입력이 되는 문장 성분의 수가 줄어들므로 구문 분석 속도가 개선될 수 있으며, 문장에서 중심어를 중심으로 하나의 말덩이로 묶이므로 말덩이에 대해서만 그 의존 관계를 파악할 수 있어 구문 분석의 효율성을 높일 수 있다. 본 논문은 세종의존말뭉치를 사용해서 성능을 분석했으며 UAS와 LAS가 각각 86.48%와 84.56%였으며 입력의 노드 수도 약 22% 정도 줄일 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.130-137
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• 2001

최대 엔트로피 모델(maximum entropy model)은 여러 가지 자연언어 문제를 학습하는데 성공적으로 적용되어 왔지만, 두 가지의 주요한 문제점을 가지고 있다. 그 첫번째 문제는 해당 언어에 대한 많은 사전 지식(prior knowledge)이 필요하다는 것이고, 두번째 문제는 계산량이 너무 많다는 것이다. 본 논문에서는 텍스트 단위화(text chunking)에 최대 엔트로피 모델을 적용하는 데 나타나는 이 문제점들을 해소하기 위해 새로운 방법을 제시한다. 사전 지식으로, 간단한 언어 모델로부터 쉽게 생성된 결정트리(decision tree)에서 자동적으로 만들어진 규칙을 사용한다. 따라서, 제시된 방법에서의 최대 엔트로피 모델은 결정트리를 보강하는 방법으로 간주될 수 있다. 계산론적 복잡도를 줄이기 위해서, 최대 엔트로피 모델을 학습할 때 일종의 능동 학습(active learning) 방법을 사용한다. 전체 학습 데이터가 아닌 일부분만을 사용함으로써 계산 비용은 크게 줄어 들 수 있다. 실험 결과, 제시된 방법으로 결정트리의 오류의 수가 반으로 줄었다. 대부분의 자연언어 데이터가 매우 불균형을 이루므로, 학습된 모델을 부스팅(boosting)으로 강화할 수 있다. 부스팅을 한 후 제시된 방법은 전문가에 의해 선택된 자질로 학습된 최대 엔트로피 모델보다 졸은 성능을 보이며 지금까지 보고된 기계 학습 알고리즘 중 가장 성능이 좋은 방법과 비슷한 성능을 보인다 텍스트 단위화가 일반적으로 전체 구문분석의 전 단계이고 이 단계에서의 오류가 다음 단계에서 복구될 수 없으므로 이 성능은 텍스트 단위화에서 매우 의미가 길다.

• 한국어교육
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• 제23권1호
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• pp.77-100
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• 2012

This study investigates issues in relation to text segmenting, in particular, line breaks in Korean language textbooks. Research on L1 and L2 reading has shown that readers process texts by chunking (grouping words into phrases or meaningful syntactic units) and, therefore, phrase-cued texts are helpful for readers whose syntactic knowledge has not yet been fully developed. In other words, it would be important for language textbooks to avoid awkward syntactic divisions at the end of a line, in particular, those textbooks for beginners and intermediate level learners. According to our analysis of a number of major Korean language textbooks for beginner-level learners, however, many textbooks were found to display line-breaks of awkward syntactic division. Moreover, some textbooks displayed frequent instances where a single word (or eojeol in the case of Korean) is split between different lines. This can hamper not only learners' learning of the rules of spaces between eojeols in Korean, but also learners' development in automatic word recognition, which is an essential part of reading processes. Based on the findings of our textbook analysis and of existing research on reading, this study suggests ways to overcome awkward line-breaks in Korean language textbooks.

• 감성과학
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• 제21권2호
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• pp.29-42
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• 2018

최근 자동차와 IT기술의 융합으로 차량 내 인포테인먼트 시스템이 운전자에게 편의 및 오락 기능을 제공하며 역할이 중요해지고 있다. 하지만 운전과 인포테인먼트 시스템을 조작하는 것은 동시에 시각 리소스를 요구하는 과제로 과제를 전환하며 수행해야 한다. 따라서 본 연구는 운전 중 인포테인먼트 시스템 조작 상황에서 조작 과제의 난이도와 motor cue가 과제 전환과 운전 주행능력에 미치는 영향과 함께, motor cue의 효과가 조작 과제의 난이도 수준에 따라 차이가 있는지 보고자 하였다. motor cue와 조작 과제 난이도의 효과를 살펴보기 위해 반복되는 숫자가 청크 단위와 일치하는지에 따라 두 종류의 번호를 사용하였으며, 터치 키의 크기로 난이도 수준을 조절했다. 실험에서 참가자들은 모의 주행을 하며 스크린에 번호를 입력하도록 지시받았고, 과제 수행 중 번호 입력시간, 차선 유지능력, 숫자 키 입력 시간 간격과 핸들 움직임을 측정했다. 그 결과, 난이도 수준에 따라 운전 주행 능력과[F(1, 26) = 8.521, p < .001], 번호 입력 시간의 차이가 유의미했고[F(1, 26) = 35.372, p < .0001], 번호 종류에 따른 차이는 나타나지 않았다. 하지만 Incongruent 번호 입력 시, 청크로 구분된 두 숫자를 입력하는 시간의 간격과 핸들 움직임이 크게 증가하였다. 이는 반복된 숫자가 청크로 구분되어도 청크를 무시하고 한 번에 입력하였음을 나타낸다. 종합하면, 다중 과제 상황에서 청크 단위는 motor cue에 의해 상쇄되며 과제 전환 시점을 결정하는 데에 motor cue의 효과가 있음을 시사한다.

• ETRI Journal
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• 제29권4호
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• pp.527-529
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• 2007

In this paper, a decision-tree-based Markov model for phrase break prediction is proposed. The model takes advantage of the non-homogeneous-features-based classification ability of decision tree and temporal break sequence modeling based on the Markov process. For this experiment, a text corpus tagged with parts-of-speech and three break strength levels is prepared and evaluated. The complex feature set, textual conditions, and prior knowledge are utilized; and chunking rules are applied to the search results. The proposed model shows an error reduction rate of about 11.6% compared to the conventional classification model.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.327-329
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• 2000

기존의 구문분석 방법은 구구조문법과 의존문법에 기반한 것이 대부분이다. 이러한 구문분석은 다양한 분석 결과들이 분석되는 동안 많은 시간이 소요되며, 잘못된 분석 결과를 찾아 내어 삭제하기(pruning)도 어렵다. 본 논문은 구문분석에 필요한 의존문법을 적용하기 이전에, 단위화(Chunking) 방법을 사용하는 것을 제안한다. 이렇게 함으로써, 의존문법에 적용하는 차트의 수를 줄이게 되고, 의존관계의 설정 범위(scope)도 제한을 가할 수 있으며, 구문분석 속도 또한 빨라지게 된다.