이 연구의 목적은 SVM 기술에 근거한 시각 보조기에 주로 의존하는 청각 장애인을 위한 영어 모음 발음에 대한 시각 교습 방법을 제안하는데 있다. 귀로 듣기 어려운 소리로부터 SVM 기술을 사용하여 소리 특징을 추출함으로써, 각 모음의 입술 모양이 추출되었다. 모음에 대한 입술 모양의 세련미는 언어 학습자가 발음기의 움직임을 눈으로 쉽게 볼 수 있다는 점에서 유리하며, 청각 장애인을 위한 영어 모음을 학습하고 가르치는 데 유용할 것이다.
자연어 처리 기술을 접목한 컴퓨터 보조 언어 학습 연구가 진행되고 있지만, 기존 영문교정은 일반적인 영어 문장을 기반으로 연구되어, 격식을 갖춘 문체와 전문적인 기술 용어를 사용하는 학술 영문의 경우 그 특성을 반영하지 못한 교정 결과를 제공한다. 또한 문장의 문법적 완성도 향상을 위한 다수의 기존 연구는 교정을 통한 문장 전달력 향상의 한계점이 존재한다. 따라서, 본 논문은 전문적인 기술 용어 사용을 기반으로 문장의 명확한 의미 전달을 목적으로 하는 학술 영문을 위한 자동 교정 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 오탈자 교정과 문장 전달력 개선 두 단계로 구성된다. 오탈자 교정 단계는 입력된 오탈자와 문맥에 적합한 교정 단어를 제공한다. 문장 전달력 개선 단계는 원문과 교정문의 쌍으로부터 학습할 수 있는 양방향 순환신경망 기계번역 사후교정 모델을 기반으로 문장의 전달력을 개선한다. 실제 교정 데이터를 이용한 실험을 수행하였으며, 정량적·정성적 분석을 통해 제안 방법론의 우수성을 검증하였다.
영어가 외국어로서 사용되는 환경에서 영어 말하기 연습 활동에 AI 음성 챗봇을 사용했을 때 영어학습자들은 발화 동기가 높아지고 의사소통 연습의 기회가 많아져 결과적으로 영어 말하기 능력을 향상 시킬 수 있다. 본 연구에서는 초등학생 저학년의 경우에도 쉽게 활용 가능하고 학습효과를 높일 수 있는 가르치기 방식의 AI 음성 챗봇을 제안한다. 시제와 맥락과 기억에 기반한 활동인 언어학습에 Teachable Agent 시스템을 적용하기 위해 Teachable Agent에 학습자의 영어 발음과 수준을 반영하고, 학습자 오류에 맞추어 에이전트의 답변을 생성하는 방식을 적용하여 새로운 방식의 TA를 제안하고 이를 적용한 Teachable Agent AI 챗봇 프로토타입을 구현하였다. 실제 초등 영어 선생님과 초등학생을 대상으로 사용성 평가를 진행하여 학습 효과를 입증하였다. 본 연구 결과는 역할 전환을 통해 학습에 흥미가 없는 학생 또는 초등 저학년들이 학습에 스스로 참여할 수 있는 동기부여를 할 수 있도록 적용할 수 있다.
인터넷 환경의 급속하게 발전하면서 웹을 통하여 많은 학습 매체를 경험할 수 있다. 특히 영어 교육의 중요성이 강조되면서, 많은 영어 학습 관련 소프트웨어가 출시되었다. 그러나 기존 영어단어 교육용 시스템은 대부분 1명의 사용자가 게임을 진행하는 방식이며, 또한 'WIKIPEDIA'와 같은 신조어를 전혀 고려하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 사용자에게 흥미와 즐거움을 유도하여 학습이 가능하도록 '스크레블'이라는 보드게임을 온라인으로 구현하였다. 제안하는 영어단어 교육용 게임시스템의 특징은 다음과 같다. 첫째, 제안하는 시스템은 인공지능을 바탕으로 한 가상의 사용자와 함께 단일 사용자 모드와 다중 사용자 모드를 모두 지원한다. 둘째, 제안하는 시스템은 NEVER 오픈 API사전을 이용하여 'WIKIPEDIA'와 같은 신조어에도 인식할 수 있다. 셋째, 매뉴얼 없이도 쉽게 게임을 즐길 수 있도록 사용자에게 익숙한 UI를 제공한다. 따라서 제안하는 시스템은 사용자에게 영어단어학습에 대한 흥미와 즐거움을 고취할 수 있다고 기대한다.
Wang, Yu-Chun;Lee, Yi-Hsun;Lin, Chu-Cheng;Tsai, Richard Tzong-Han;Hsu, Wen-Lian
한국언어정보학회:학술대회논문집
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한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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pp.489-497
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2007
Named entity translation plays an important role in many applications, such as information retrieval and machine translation. In this paper, we focus on translating person names, the most common type of name entity in Korean-Chinese cross language information retrieval (KCIR). Unlike other languages, Chinese uses characters (ideographs), which makes person name translation difficult because one syllable may map to several Chinese characters. We propose an effective hybrid person name translation method to improve the performance of KCIR. First, we use Wikipedia as a translation tool based on the inter-language links between the Korean edition and the Chinese or English editions. Second, we adopt the Naver people search engine to find the query name's Chinese or English translation. Third, we extract Korean-English transliteration pairs from Google snippets, and then search for the English-Chinese transliteration in the database of Taiwan's Central News Agency or in Google. The performance of KCIR using our method is over five times better than that of a dictionary-based system. The mean average precision is 0.3490 and the average recall is 0.7534. The method can deal with Chinese, Japanese, Korean, as well as non-CJK person name translation from Korean to Chinese. Hence, it substantially improves the performance of KCIR.
본 논문에서는 영어 발음기호의 2단계 강세뿐만 아니라 3단계, 4단계 강세기호 및 기타 특수기호를 쉽게 입력할 수 있는 방법을 위해 영어 발음기호 및 강세기호 체계와 컴퓨터 계통의 일부에서 제한적으로 사용되고 있는 영어 발음기호 표현방법들을 분석하였으며, 이에 따라 조합분음기호를 이용한 영어 발음기호의 입력방법을 제시하였다. 제시한 방법을 적용한 새로운 글 자체와 자판배치를 구성해 실험한 결과 워드프로세서뿐만 아니라 스프레드시트, 데이터베이스, 프레젠테이션 등 각종 응용 프로그램에서 모두 영어 발음기호의 입력이 가능함은 물론 각 프로그램 간 데이터 호환이 이루어지며, 특히 4단계 강세 체계까지 쉽게 입력할 수 있음에도 불구하고 개별모음 자판을 이용한 경우와 워드프로세서의 고유기능을 이용한 경우에 비해 입력속도가 크게 향상됨을 확인하였다.
외국어 단어를 학습하는 학습자는 새롭게 외운 단어를 가능한 오래 기억하기 원한다. 영어를 외국어로 학습하는 수요가 늘면서, 효과적인 영단어 암기 방안에 대한 관심 또한 꾸준히 증가하고 있다. 이러한 요구에 힘입어, 영단어 학습자의 단어 암기 효율을 높이기 위한 방안 및 학습 기기가 다수 제시되어 왔다. 본 연구에서는 특히 고급 영어 어휘를 암기하고자 하는 한국인 학습자를 대상으로 한 새로운 영어 단어 학습 기법을 소개하고 그 효과를 기존 사례와의 성능비교를 통해 성공적으로 검증하였다. 실험 결과로부터 본 방법을 통해 암기 과제를 수행한 학습자가 새로 암기한 단어들의 시간 지연에 따른 망각 정도가, 기존 방법을 따랐을 때보다 적음을 알 수 있었다. 본 연구가 영단어 학습자들이 보다 효과적으로 영단어를 학습할 수 있도록 도움이 될 것으로 기대한다.
영어 논문의 작성 능력은 오늘날 공학도들에게 필수적으로 요구되는 자질이다. 주요 해외 저널에 얼마나 많은 논문이 게재되었느냐가 학문적 성과를 평가하는 주된 척도라는 점과 주요 해외 저널들이 보다 많은 독자들을 대상으로 하기 위하여 영어로 쓰여진다는 점 때문에 영어 논문 작성 능력에 대한 필요성은 한국을 포함한 영어가 모국어가 아닌 모든 국가들에서 강조되고 있는 실정이다. 그러나, 불행히도 한국에 있는 이공계 대학들은 석/박사 연구원들의 영어 논문 작성 능력 향상을 위한 정규적인 교육 과정을 제공하고 있지 못하다. 이러한 상황을 더욱 악화시키는 것은 구체적인 기술 논문 작성 방법론에 대한 문헌이 부족하다는 점이다. 원어민(Native Speaker)을 위한 기술 논문 작성 방법론에 대한 문헌이나 EFL 학습자들을 위한 일반적인 영어 작문법에 대한 문헌은 많이 있지만, EFL 학습자들을 위한 기술 논문 작성법에 대한 지침서나 문헌은 찾기 힘들다. 따라서, 본 보고서의 목적은 두 가지로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 영문 기술 논문 작성에 대한 교육 방법론이 생소한 한국에서 이공계 연구원을 대상으로 강의를 하고 있는 EFL 강사들에게 제기될 수 있는 일반적인 논제들을 제시한다. 이 논제들은 적절한 강의 접근법(Teaching Approach), 최적의 학생 배치(Class Arrangement), 그리고 컴퓨터 학습 도구의 활용뿐 아니라 대조 수사학(Contrastive Rhetoric)의 중요성에 대한 내용을 포함한다. 둘째, 실제적인 강의 제안서도 제시한다. 본 강의 제안서는 기술 논문 작성법 강의 수강생들의 작문 샘플에 대한 분석 결과와 기술 논문 작성법에 대한 자가 진단 설문 응답 분석 결과를 근거로 작성하였고, 한국인 EFL 학습자가 기술 논문 교육 과정을 통하여 문법(Grammar), 과정(Process), 장르 기술(Genre Skills) 등을 골고루 개발할 수 있도록 하였다. 본 보고서는 EFL 기술 논문 과정의 개발에 대한 여러 일반적인 논점들을 공유함으로써 기술논문 교육방법론 연구가 부족한 한국의 공학 교육계에 하나의 사례를 제시하였다.
Yamaguchi, Atsuko;Takatsuki, Terue;Tateisi, Yuka;Soares, Felipe
Genomics & Informatics
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제19권3호
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pp.25.1-25.5
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2021
The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has led to a flood of research papers and the information has been updated with considerable frequency. For society to derive benefits from this research, it is necessary to promote sharing up-to-date knowledge from these papers. However, because most research papers are written in English, it is difficult for people who are not familiar with English medical terms to obtain knowledge from them. To facilitate sharing knowledge from COVID-19 papers written in English for Japanese speakers, we tried to construct a dictionary with an open license by assigning Japanese terms to MeSH unique identifiers (UIDs) annotated to words in the texts of COVID-19 papers. Using this dictionary, 98.99% of all occurrences of MeSH terms in COVID-19 papers were covered. We also created a curated version of the dictionary and uploaded it to Pub-Dictionary for wider use in the PubAnnotation system.
본 논문은 한글 및 영문자의 구조적 특징을 이용하여 자연영상에서 문자영역을 검출하는 기법을 제안하였다. 자연 영상에서 에지 특징 값을 추출하고 추출된 특징 값은 필터링을 수행하여 문자의 특징에 맞지 않는 특징 값을 제거하여 문자영역 후보를 선정한다. 선정된 문자영역 후보는 한글 자소 병합 알고리즘으로 하나의 문자로 병합하여 후보 문자영역으로 검출하고, 한글 문자 유형 판별 알고리즘으로 한글 문자영역 여부를 판별함으로서 한글 문자영역을 검출하고, 영문자는 영문자 에지 특징 값을 적용하여 영문자 영역을 검출한다. 실험결과, 복잡한 배경을 갖고 다양한 환경에서 촬영된 영상에서 한글 및 영문자 영역을 효과적으로 검출하였고, 제안한 문자영역 검출 방법은 향상된 검출 결과를 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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