통합 검색 | Korea Science

박찬준;김양희;장윤나;;임희석
- 한국융합학회논문지
- /
- 제11권6호
- /
- pp.51-57
- /
- 2020
언어발달 장애를 가진 아동들은 일상생활 및 사회생활에서 많은 어려움을 겪으며 이는 생애 전반을 걸쳐 지속된다. 언어발달 장애 아동들은 의사소통 수단인 언어를 이해하거나 사용하는 데에 어려움을 겪기 때문에 종종 사회적 활동에 참여할 기회를 박탈당하곤 한다. 이와 관련해서 Augmentative and Alternative Communication(AAC, 보완대체 의사소통)는 언어장애를 앓는 이들에게 실직적인 의사소통 수단으로 사용될 수 있다. 본 논문은 픽토그램을 AAC의 수단으로써 최대한 활용하여 언어발달 장애 아동이 타인과 의사소통하고 언어 이해 능력을 향상시킬 수 있도록 돕는 딥러닝 기반 인공지능 서비스를 제안한다. 본 서비스를 통해 언어 문제를 겪고 있는 이들이 자신의 의도 혹은 욕구를 보다 수월하게 표현하여 삶의 질이 향상 될 수 있을 것으로 기대한다.
https://doi.org/10.15207/JKCS.2020.11.6.051 인용 PDF KSCI

박광철;김종훈
- 한국컴퓨터산업학회논문지
- /
- 제2권11호
- /
- pp.1407-1420
- /
- 2001
지식 기반 사회를 맞이하여 컴퓨터 교육에 대한 관심이 점점 높아가고 있다. 컴퓨터 교육에서 프로그래밍 교육은 매우 중요하다. 그러나, 기존의 프로그래밍 교육은 프로그래밍 언어의 문법에 대한 기계적 암기나 사용법을 익히는 것에 치중해 왔다. 그래서 그 프로그램이 갖는 의미와 어떻게 다른 방법으로 구현될 수 있는지 등의 논리적인 사고를 키우는데 적합하지 못했다. 이런 프로그래밍 교육의 현실을 개선하여 정보 소양을 기르고 문제 해결 능력의 함양이라는 프로그래밍 교육의 목표를 달성하기 위해서는 프로그래밍 교육의 접근 방법에 대한 개선이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 프로그래밍 학습에 대한 새로운 접근법으로 프로그래밍 언어의 기초가 되는 C언어를 통해 프로그래밍에 대한 기본적인 통찰력과 테크닉을 기를 수 있도록 수학 프로그래밍 소스들을 구현하고자 한다. 이는 프로그래밍 학습에 대한 흥미와 관심이 증대되며 프로그래밍에 대한 경험을 쌓는 과정에서 문제 해결력 및 논리적 사고력의 향상과 프로그래밍에 대한 감각을 키워주는 좋은 경험이 될 것이다.
PDF

Iqbal, Salahuddin Muhammad;Kang, Dae-Ki
- International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
- /
- 제12권2호
- /
- pp.45-50
- /
- 2020
A Language model with neural networks commonly trained with likelihood loss. Such that the model can learn the sequence of human text. State-of-the-art results achieved in various language generation tasks, e.g., text summarization, dialogue response generation, and text generation, by utilizing the language model's next token output probabilities. Monotonous and boring outputs are a well-known problem of this model, yet only a few solutions proposed to address this problem. Several decoding techniques proposed to suppress repetitive tokens. Unlikelihood training approached this problem by penalizing candidate tokens probabilities if the tokens already seen in previous steps. While the method successfully showed a less repetitive generated token, the method has a large memory consumption because of the training need a big vocabulary size. We effectively reduced memory footprint by encoding words as sequences of subword units. Finally, we report competitive results with token level unlikelihood training in several automatic evaluations compared to the previous work.
https://doi.org/10.7236/IJIBC.2020.12.2.45 인용 PDF KSCI

Lee, Jung Hee;Park, Ji Su;Shon, Jin Gon
- Journal of Information Processing Systems
- /
- 제18권2호
- /
- pp.282-291
- /
- 2022
This research applies a pre-trained bidirectional encoder representations from transformers (BERT) handwriting recognition model to predict foreign Korean-language learners' writing scores. A corpus of 586 answers to midterm and final exams written by foreign learners at the Intermediate 1 level was acquired and used for pre-training, resulting in consistent performance, even with small datasets. The test data were pre-processed and fine-tuned, and the results were calculated in the form of a score prediction. The difference between the prediction and actual score was then calculated. An accuracy of 95.8% was demonstrated, indicating that the prediction results were strong overall; hence, the tool is suitable for the automatic scoring of Korean written test answers, including grammatical errors, written by foreigners. These results are particularly meaningful in that the data included written language text produced by foreign learners, not native speakers.
https://doi.org/10.3745/JIPS.04.0239 인용 PDF KSCI