• 인지과학
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• 제22권1호
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• pp.57-78
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• 2011

패러프레이즈는 같은 의미를 다른 단어를 사용하여 표현한 것을 말한다. 패러프레이즈는 일상적인 언어생활에서도 흔히 관측되며 자연어처리 분야에서 다양하게 활용할 수 있다. 특히 최근에는 통계적 기계 번역 분야에서 데이터 부족 문제를 보완하여 번역 성능을 향상시키기 위해 패러프레이즈를 활용한 연구가 많다. 이중 언어 병렬 말뭉치를 이용하는 패러프레이즈 추출 과정에서는 일반적으로 다른 언어를 피봇으로 사용하기 때문에 단어 정렬 및 구 정렬 과정을 두 번 거친다. 따라서 단어 정렬의 오류가 패러프레이즈로 전파될 수 있다. 특히 한국어와 영어와 같이 언어의 구조적인 차이가 큰 경우에는 단어 정렬 오류가 더 심각하기 때문에 피봇 프레이즈부터 잘못 추출되는 경우가 많아진다. 이러한 문제를 보완하기 위해 본 논문에서는 패러프레이즈 추출 과정에서 피봇 프레이즈를 차별화하는 방안으로서 어휘, 품사 정보를 이용해 올바른 피봇 프레이즈에 더 높은 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 피봇 가중치 부여 방법을 기존의 패러프레이즈 추출 방법에 추가했을 때 패러프레이즈 추출 정확률과 재현율이 모두 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 제안하는 방법을 통해 추출한 패러프레이즈를 한영 기계 번역 시스템에서 활용하였을 때 번역률이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권5호
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• pp.147-157
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• 2019

이 연구는 국내 이공계 대학에 진학한 유학생들의 전공기초 역량을 신장시키고 중도탈락을 예방하기 위한 수학교육 프로그램을 개발하는데 그 목적이 있다. 연구자는 유학생을 위한 수학교육 프로그램의 핵심인 보충 교재를 개발하여 5차시 분량의 수업에 실제로 적용하였다. 적용 대상은 중국인 유학생 5명으로, 남학생 4명과 여학생 1명이며, 유학생들은 공과대학과 자연과학대학에 소속되어 있다. 이 연구를 수행하기 위하여 연구자는 5차시 분량의 수업 동영상을 모두 촬영하여 그 내용을 전사하였으며, 전사된 내용은 NVivo 12를 활용하여 질적으로 분석되었다. 분석 결과, 수학교육 프로그램에 참여하기 전, 유학생들은 무리함수와 지수함수의 그래프를 전혀 그리지 못하였고 극한의 개념도 전혀 이해하지 못하였다. 그러나 이 프로그램을 적용한 결과, 모든 유학생들이 무리함수와 지수함수의 그래프 개형을 그릴 수 있었으며, 극한값도 정확하게 계산하였다. 이공계 유학생을 위한 수학교육 프로그램 개발 시, 그들의 수준에 맞는 교재 개발이 매우 중요하다. 교재 개발 시에는 대학 수학에 학습하는데 핵심이 되는 내용을 선정·조직하고 유학생들의 한국어 수준을 고려하여 수학적 개념이나 예제를 제시할 필요가 있다. 또한 한국에서 통용되는 수학 용어를 자국어나 영어로 함께 제시하려는 노력도 필요할 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제18권3호
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• pp.7-28
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• 2001

본 연구에서는 보다 많은 국내 학술지가 SCI에 선정될 수 있도록 하는 연구의 일환으로서 원자력분야의 국내 대표적인 학술지인 \"원자력학회지\"를 대상으로 다각적인 측면에서 분석하였다. \"원자력학회지\"는 학술지로서의 기본적인 기준을 제대로 준수하고 있으며 학술지 자체를 영문으로 발행함으로써 국제 학술지를 지향하고 있지만 몇가지 측면에서 SCI의 선정기준에 크게 부합 되지 않는 것으로 나타났다. 즉 1) 게재된 논문이 일부 연구기관과 대학에 지나치게 편중되어 있다는 점, 2) 논문인용도가 SCI의 평균치인 0.764에 훨씬 못미치는 0.097의 인용도를 보이고 있을 뿐만 아니라 자기인용이 거의 50%에 이르고 있다는 점, 3) 외국의 대학이나 원자력관련 기관의 도서관에 거의 배포하고 있지 않다는 점, 4) 편집 인물 모두 내국인들로만 구성함으로써 국제성을 전혀 고려하지 않았다는 점 등이다. 한편 본 고에서는 \"원자력학회지\"에 대한 분석결과를 SCI 선정기준에 대응시킴으로써 \"원자력학회지\"를 포함한 국내 학술지가 SCI에 선정되기 위해서 어떠한 노력이 필요한지 그 방안을 제시하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.75-81
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• 2016

소설에서 주요 인물은 소설의 이야기를 전개하는 아주 중요한 역할을 담당하여 소설에서 없어서는 안 되는 중심인물을 의미한다. 기존의 인물명 인식 연구에서는 구축해놓은 인물명 사전을 통해 인물명을 인식하였고, 영어의 경우 대소문자 구별이 있으며 인물명과 함께 사용되는 단어를 활용하여 인물명을 인식하였다. 본 논문에서는 한국어 소설에서 용언, 규칙 및 가중치를 이용한 주요 인물명 인식 기법에 대해 제안한다. 먼저, 인물이 행할 수 있는 용언을 근거로 인물명 후보를 인식하고, 인식된 인물명 후보 중 인물명으로 사용될 수 없는 규칙에 해당되는 후보들을 제거한다. 문장에 나타나는 인물명 후보의 수에 따라 가중치를 부여하여 중요도를 계산하고, 중요도가 임계치 이상인 경우 주요 인물명으로 판단한다. 소설 300권을 대상으로 실험 결과 평균 85.97%의 정확도를 보였다. 인식된 주요 인물명은 향후 소설내 등장인물 간 연관관계를 파악하거나 등장인물의 행위, 성향 등을 파악하는데 활용될 수 있다.

• Journal of Menopausal Medicine
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• 제24권3호
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• pp.150-154
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• 2018

As disasters have been increasing in recent years, disaster health literacy is gaining more important for a population such as middle-age women. This is because they face developmental crises (menopause) and situational crisis (disaster). Due to the growing elderly population, it is imperative to seriously consider the issue of aging women's healthcare, and their educational needs relative to emergencies and disasters. The purpose of study was to clarify the importance of disaster health literacy for middle-age women. This study is a review of the literature using PubMed, ScienceDirect, Web of Science, Google Scholar, SCOPUS, OVID, ProQuest, Springer, and Wiley. Data was collected with keywords related to the research topic ("Women's health" OR "Geriatric health") AND ("Health literacy" OR "Disaster health literacy" OR "Disaster prevention literacy" OR "Risk knowledge" OR "Knowledge management") AND ("Disasters" OR "Risk" OR "Crises") in combination with the Boolean-operators OR and AND. We reviewed full text English-language articles published November 2011 November 2017. Additional references were identified from reference lists in targeted publications, review articles and books. This review demonstrated that disaster health literacy is critical for elderly women, because they may suffer from physical and psychological problems triggered by developmental crises such as menopause and situational crises such as disasters. Disaster literacy could enable them to improve resiliency and reduce disaster risk. Education has vital role in health promotion of middle-age women. Policymakers and health managers should be aware of the challenges of elderly women as a vulnerable group in disasters and develop plans to incorporate disaster health literacy for preparedness and prevention in educating this group.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권4호
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• pp.163-170
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• 2019

한국어는 "을/를/이/가/와/과"와 같은 조사가 체언에 붙어 문장의 의미를 더해준다. 문장 중에 외국어 표기를 그대로 사용하는 경우나 외국어의 약자가 포함되어 있는 경우, 외국어의 발음에 따른 적절한 조사가 연결되지 않는 경우가 있다. 때로는 문장의 자연스러운 표현을 위하여 "을(를)"과 같이 괄호 형식으로 표현하여 조사를 두 개 다 수용 가능한 형태로 사용되어지기도 한다. 본 연구에서는 문장 내에 외국어가 포함되어 있는 경우, 조사가 부자연스럽게 연결되는 예를 찾고 체언의 종성 발음을 학습하여 자연스러운 조사 연결을 위한 방법을 알아보고자 한다. 제안하는 방법은 순환신경망 모델을 이용하여 외국어에 연결된 조사를 자연스럽게 표현하는 것이다. 제안된 모델로 학습 및 테스트하여 방법의 필요성을 입증함으로써, 향후 기계 번역에서 영문 약자나 새로운 외국어 삽입 시 자연스러운 조사 연결로 완전한 문장을 연결하는데 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.334-342
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• 2022

Nowadays, as we can notice on social media, most users choose to use more than one language in their online postings. Thus, social media analytics needs reviewing as code-switching analytics instead of traditional analytics. This paper aims to present evidence comparable to the accuracy of code-switching analytics techniques in analysing the mood state of social media users. We conducted a systematic literature review (SLR) to study the social media analytics that examined the effectiveness of code-switching analytics techniques. One primary question and three sub-questions have been raised for this purpose. The study investigates the computational models used to detect and measures emotional well-being. The study primarily focuses on online postings text, including the extended text analysis, analysing and predicting using past experiences, and classifying the mood upon analysis. We used thirty-two (32) papers for our evidence synthesis and identified four main task classifications that can be used potentially in code-switching analytics. The tasks include determining analytics algorithms, classification techniques, mood classes, and analytics flow. Results showed that CNN-BiLSTM was the machine learning algorithm that affected code-switching analytics accuracy the most with 83.21%. In addition, the analytics accuracy when using the code-mixing emotion corpus could enhance by about 20% compared to when performing with one language. Our meta-analyses showed that code-mixing emotion corpus was effective in improving the mood analytics accuracy level. This SLR result has pointed to two apparent gaps in the research field: i) lack of studies that focus on Malay-English code-mixing analytics and ii) lack of studies investigating various mood classes via the code-mixing approach.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.501-512
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• 2021

최근 Encoder-Decoder를 기반한 요약은 거의 인간 수준에 도달하였다. 하지만 이는 영어, 중국어 등 수백만 건의 데이터세트가 잘 갖추어진 주류 언어권에서만 활용 가능하며 데이터세트가 구축되지 않은 비주류 언어권에서는 활용하지 못하는 한계가 있다. 또한, 문서의 일부 영역에 초점 하여 요약하는 편향의 문제를 갖고 있어 동화나 소설과 같이 흐름이 있는 문서에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 두 개의 Discriminator가 있는 GAN을 통해 비지도 학습 기반의 추상 요약을 하며, 가이드 토큰의 추출과 주입을 통해 편향 문제를 개선하는 추출 요약과 추상 요약을 혼합한 하이브리드 요약 방법을 제안한다. CNN/Daily Mail 데이터세트를 통해 모델을 평가하여 객관적인 타당성을 검증하고 비주류 언어 중 하나인 한국어에서도 유효한 성능을 보인다는 것을 입증한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제7권2호
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• pp.83-90
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• 2007

자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition)기술은 세계적인 의사소통과 협력을 원활히 할 수 있는 가능성을 제시한다. 현재까지 대부분의 연구들은 주로 사용되는 단일 언어의 말하기에만 집중되어 있다. 따라서 다른 언어들과 함께 사용되는 특정 ASR 시스템을 도입하는 데에는 비싼 비용이 뒤따른다. 본 논문은 다국어 음성 인식에 대한 일반적 접근으로 각 나라 언어를 대표한 발음사전(어휘모델)을 만들기 위하여 음성 인식에 이용하는 어휘 모델을 만들기 위하여 음소 언어 인식(PLI, Phonetic Language Identity) 형식의 입력된 파일을 해석하는 국제 음소 엔진(IPE, International Phoneticizing Engine)를 제안한다. IPE는 독립적이며 규칙을 기본으로 한다. 어휘모델 생성 과정은 Java 언어로 구현된 프로그램에 의해 이루어지고, 이 과정들은 규칙 상충을 줄여주며, 언어학적 훈련을 받지 않은 사람의 규칙 생성도 가능하게 한다. IPE에 의해 생성된 어휘모델을 연속 음성 인식기에 적용한 결과 우리말 인식률이 92.55%, 영어에 대하여 89.93%를 얻었다.

• 정보관리학회지
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• 제16권3호
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• pp.7-30
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• 1999

본 연구에서는 계량학적 측정을 통하여 DIALOG 데이터베이스에 등재되는, 즉 국제적으로 서지정보가 배포되고 있는, 한국학술지의 규모와 그 학술지들이 등재되는 데이터베이스들의 특성을 분석하였다. 87종의 DIALOG 색인·초록 데이터베이스를 검색한 결과 1990년에서 1997년 사이에 논문이 1편 이상 수록된 한국학술지는 248종이며, 한국학술지 논문이 한편이라도 수록된 DIALOG 데이터베이스는 52종으로 밝혀졌다. 141종(56.9%)의 학술지는 1종의 데이터베이스에만 등재되어 있다. 국제적으로 많이 색인 또는 초록되는 한국학술지는 대부분 자연과학영역의 학술지, 그리고 영문학술지이다. DIALOG 색인·초록 데이터베이스가 한국학술지를 등재하는 정도는 어떤 학문영역의 데이터베이스이냐에 따라, 또한 데이터베이스의 학술지 선정방침(선택적 또는 포괄적)에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 아직까지 한국학술지 논문들이 색인 초록을 통하여 국제적으로 알려질 수 있는 가능성, 즉 국제적 색인 초록 데이터베이스에 수록되는 정도는 아주 미약하다. 자연과학영역의 학술지는 양적으로 상당한 수준에 올라 있으나, 인문·사회과학영역의 한국학술지는 매우 취약한 수준이다.