• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제5권4호
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• pp.31-37
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• 2017

This study was initiated with the aim of suggesting a further step in the program of literary therapy by revealing the mechanism by which the body heals through the discharge of neural network codes. Sentence is encoded as neural signals in our body as it is being read. If the neural networks in the human body are activated and created, the code in which the neural networks are encoded is a code composed of sentences. That is, Sentence is a code. And if the Sentence connects to the human body again and activates the human neural networks, it can be said that Sentence is encoded. At this time, the relation of "neural network codes = Sentence codes" is established. In other words, human narrative and literary narratives are the mediums that convey the same kinds of neural network codes. Cho Ji-Hoon's Poem "White Night" draws sadness through the path of loneliness in 1strophe. Through the Sentence of Loneliness, it activates neural network codes of sadness. 2strophe for the 'pure white snow' is the encoding of the Sentence. In 3strophe, the sentence for 'sadness' is encoded. This flow causes a healing mechanism in this Poem, because the neural network codes about the loneliness, sadness, and eyes of the human body are passed to the other. Here, the other is "White Night". In the future, it is expected that more effective healing results will be obtained if a literary therapy program on the encoding of the sentence of Cho Ji-Hoon's Poem is performed in the future.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제12권2호
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• pp.185-204
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• 2008

본 연구에서는 초등학교 2학년 수학 교과서에 제시된 문장제의 문장 구조와 해석상의 오류를 분석하고, 문장 구조가 해석상의 오류에 어떻게 관여하는지를 알아보았다. 이를 위해 초등학교 2학년 수학 교과서에 제시된 문장제 168문항의 문장 구조와 초등학교 2학년 160명의 학생을 대상으로 수학 문장제 해결과정에서의 오류경향을 분석한 결과, 문장제의 문장 구조는 쉽고 단순한 낱말이나 어휘를 반복적으로 사용하고 있으며, 과일이나 책, 사람 수 등의 특정한 실생활 소재를 반복적으로 많이 사용되고 있었다. 문장제의 오류 경향은 문장 해석상의 오류가 전체 오류의 51.56%로 계산상의 오류 39.20%보다 높았다. 이는 역연산(逆演算) 유형, 문장의 길이, 문제에 사용된 숫자의 개수 등이 해석상의 오류에 관여하는 것으로 분석되었다. 따라서 문장제의 문장을 구성할 때 교사의 관점에서 벗어나 학생들의 입장을 고려하는 것이 매우 중요하며, 학생들에게 기초적인 문장 해석 지도가 필요하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.9-15
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• 2012

기존의 이벤트 문장 추출에 관한 연구는 학습단계에서 3W 자질을 학습하지 않고, 추출단계에서 3W 자질의 존재여부에 따른 규칙만을 적용하여 이벤트 문장을 추출하였다. 본 논문에서는 온라인 동향 분석을 위해 학습단계에서 3W 자질을 추출하고 가중치를 계산하고, 추출단계에서 3W 자질을 반영하는 문장 가중치 기반 이벤트 문장 추출 방안을 제시한다. 실험결과, 자질필터링은 $TF{\times}IDF$ 가중치 기법을 사용한 상위 30% 자질만을 사용하는 것이 가장 우수한 결과를 보였다. 공공이슈 분야인 부동산 도메인에서 문장 가중치 기반 방법은 3W 자질 중 who와 when 자질이 가장 영향을 많이 미치는 것으로 나타났다. 아울러 다른 기계학습 방법과의 비교하여 공공이슈 분야인 부동산 도메인에서 문장 가중치 기반 이벤트 문장 추출 방법이 가장 좋은 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.829-836
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• 2003

본 논문에서는 사전과 시소러스를 이용하여 문장음성 이해를 위한 확률모델을 제안한다. 제안한 확률모델은 입력되는 음성과 텍스트 문장에서 단어를 추출한다. 컴퓨터가 선택한 카테고리의 사전 DB와 입력된 문장에서 추출된 단어와 비교하고 확률모델로부터 확률값을 얻는다. 이때 컴퓨터로부터 상위어 정보를 알아내고 상위어 사전을 검색하여 단어를 추출하고 입력된 단어와 확률 모델을 비교하여 결과값을 얻는다. 사전과 상위어 사전으로부터 얻은 두개의 확률값을 더하고 그 값을 미리 정해진 임계값과 비교하여 문장의 이해도를 측정한다. 이와 같은 이해 시스템을 스무고개 게임에 적용시켜 그 성능을 평가 하였다. 상위어 확률 값($\alpha$)이 0.9이고 임계값 ($\beta$)은 0.38일 때 문장음성 이해의 정확도는 79.8%였다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.63-69
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• 2021

사람이 어떤 문장을 보고 그 문장에 대해 이해하는 것은 문장 안에서 주요한 단어를 이미지로 연상시켜 그 문장에 대해 이해한다. 이러한 연상과정을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 것을 text-to-image라고 한다. 기존 딥 러닝 기반 text-to-image 모델은 Convolutional Neural Network(CNN)-Long Short Term Memory(LSTM), bi-directional LSTM을 사용하여 텍스트의 특징을 추출하고, GAN에 입력으로 하여 이미지를 생성한다. 기존 text-to-image 모델은 텍스트 특징 추출에서 기본적인 임베딩을 사용하였으며, 여러 모듈을 사용하여 이미지를 생성하므로 학습 시간이 오래 걸린다. 따라서 본 연구에서는 자연어 처리분야에서 성능 향상을 보인 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)을 문장 임베딩에 사용하여 특징을 추출하고, 추출된 특징을 GAN에 입력하여 이미지를 생성하는 방법을 제안한다. 실험 결과 기존 연구에서 사용되는 모델보다 inception score가 높았으며 육안으로 판단하였을 때 입력된 문장에서 특징을 잘 표현하는 이미지를 생성하였다. 또한, 긴 문장이 입력되었을 때에도 문장을 잘 표현하는 이미지를 생성하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.229-236
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• 1995

문장의 개념세계는 체언과 용언으로서 이루어 진다. 문장의 의미적 중심은 용언 이고, 체언은 용언의 구속을 받으며, 이들은 다양하게 결합한다. 본 논문은 한국어의 문에서 체언과 용어의 결합관계를 분석하고, 형태소 해석의 결과로부터 도출한 구 단 위문을 가변패턴네트를 구성함으로써 구문 및 의미해석을 하여 절형식의 개념단위를 추출한다. 또한 종래의 제한된 혼절 이론을 일반문에 확장하고, 장문을 단문으로 자동 분리하여 논리적인 개념단위의 절 형식으로서 지식베이스를 구축하고 질문응답시스템 으로의 응용을 시도하였다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제23권1호
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• pp.37-51
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• 2013

2007년 개정 교육과정의 초등학교 3, 4, 5, 6학년 수학 교과서에는 '약속'으로 제시된 용어의 수학적 개념을 명확히 이해하는지 확인하기 위하여 '문장 만들기'가 신설되었다. 본 논문은 초등학교 3학년 학생들의 문장 만들기 활동에서 나타난 문제점을 바탕으로 문장 만들기의 역할에 대하여 논의하였다. 논의 결과, 전반적으로 교과서에 제시된 문장 만들기의 역할은 충분히 수행되지 못한 것으로 나타났다. 따라서 문장 만들기는 약속으로 제시된 용어를 실생활에서 적절하게 사용할 수 있는지를 확인하는 방안으로 활용되어야 하며, 약속의 개념을 확인하기 위한 역할은 약속의 개념에 따라 선별적으로 적용될 필요가 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.323-328
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• 2005

본 연구는 보완 대체 통신을 위한 문장생성에 관한 것이다. 문장생성의 목적은 언어생활이 불편한 사람들을 위한 보완 대체 통신에 사용하기 위해서이다. 보완 대체 통신은 사용자가 원하는 문장을 만들어 음성으로 출력해주는 시스템이다. 문장을 생성하기 위해서 어휘 정보를 보완대체 통신의 개념에 맞도록 변형하여 도입하였고, 어휘정보는 동사에 연결될 수 있는 명사와 조사로 이루어져 있다. 어휘정보를 이용하여 시스템을 구현하였고, 구현된 시스템으로 문장생성의 효용을 측정하였다. 구축된 시스템은 올바른 문장의 생성과 저장, 검색, 어휘입력의 기능을 갖는다.

• 대한후두음성언어의학회지
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• 제9권1호
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• pp.11-16
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• 1998

Background and Objectives : Electrolarynx has been used as one of the methods of rehabilitation for the laryngectomees. Previous electrolarynx could not alter frequency and intensity simultaneously. This institute developed an electrolarynx named "Evada" using FSR(force sensing resistor) sensor, which can control the frequency(and/or intensity) simultaneously. This study was performed for the normal control and laryngectomees with three types of electrolarynx (Evada, Servox-inton, Nu-vois) to reveal functional characteristics of Evada Materials and Methods : five laryngectomees and five normal adults were made to express there sentences(discriptive sentence, "You stay here" ; question sentence, "You stay here？" ; exclamation sentence, "You!! stay here!"), using three types of electrolarynx. Frequency change and intensity change from first and last vowel was calculated in three sentences and analyzed statistically by paired T-test. Results : The frequency change in the question sentence and exclamation sentence was more prominent in Evada than in Servox-inton and Nu-vois. The intensity change in the question sentence and exclamation sentence was also more prominent in Evada than in Servox-inton and Nu-vois. Conclusions : Evada could control frequency and intensity simultaneously and control degree of frequency(and/or intensity) according to the pressing force into the button. Evada could adjust continuously frequency and intensity during conversation. So, Evada is better in producing intonation and contrastive stress than Nu-vois and Servox-inton.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권10호
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• pp.38-47
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• 1998

실용적인 기계번역 시스템을 위한 구문 분석은 긴 문장의 분석을 허용하여야 하는데 긴 문장의 분석은 높은 분석의 복잡도 때문에 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 긴 문장의 효율적인 분석을 위해 문장을 분할하는 방법을 제안하며 통계 정보와 유전자 학습에 의한 최적의 문장 분할 위치 결정 방법을 소개한다. 문장 분할 위치의 결정은 분할 위치가 태그된 훈련 데이타에서 얻어진 어휘 문맥 제한 조건을 이용하여 입력문장의 분할 가능 위치를 결정하는 부분과 여러 개의 분할 가능 위치 중에서 안전한 분할을 보장하고 보다 많은 분석의 효율 향상을 얻을 수 있는 최적의 분할 위치를 학습을 통해 선택하는 부분으로 구성된다. 실험을 통해 제안된 문장 분할 위치 결정 방법이 안전한 분할을 수행하며 문장 분석의 효율을 향상시킴을 보인다.