• Title, Summary, Keyword: 한글학습의도

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How Chinese Population's Preference to Korean Wave Contents does Influence their Intent to Purchase Korean Product, Visit Korea and Learn Hangul (중국에서의 한류콘텐츠 선호가 한국상품 구매, 한국방문 및 한글학습의도에 미치는 영향)

  • Kim, Ju-Yeon;Ahn, Kyung-Mo
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.12 no.5
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    • pp.447-458
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    • 2012
  • Korean wave which started from Korean drama is continuing its popularity with K-pop in China. This positive effect has lead to increases in Korean product export to China, increase in number of Chinese visitors to Korea and increase in number of Chinese population learning Hangul. In this research, empirical study was conducted to analyze the influence of Korean wave contents (drama, movie, K-pop, games) on Chinese population (their intention to purchase Korean product, visit Korea and learn Hangul.) As the result, it is understood that the most influential Korean wave content on Chinese population's intention to purchase Korean cosmetic and clothing products is drama; it is analyzed that K-pop has noticeable influence as well. Korean drama has the greatest influence on Chinese population's intention to visit Korea, purchase cosmetic or plastic surgery tour package and purchase Korean food. K-pop is analyzed as the second most influential factor among Korean wave contents in this category. Korean wave contents which have the most influence on intention to learn Hangul are Korean drama and K-pop, and it is analyzed that K-pop has greater influence than Hangul in this field.

Incremental Learning for Performance Enhancement of Chatbot Framework (챗봇 프레임워크 성능 향상을 위한 점진적 학습 기법)

  • Park, Sanghyun;Park, Jinuk;Joe, Soohun;Hyun, Jehyeok;Hwang, Jinseong
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • pp.283-284
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    • 2019
  • 규칙 기반의 챗봇(Chatbot)은 개발자가 미리 지정한 키워드와 패턴을 통해 사용자의 의도(Intent)를 파악하기 때문에, 챗봇을 응용한 어플리케이션에서는 제한적인 활용도를 보인다. 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해, 프레임워크 기반의 한글 자연어 처리 챗봇 성능 향상을 위한 점진 학습(Incremental Learning)을 제안한다. DialogFlow는 규칙 기반의 챗봇 프레임워크로서, 사용자 질의 패턴에 대한 사전 학습이 치명적이다. 제안하는 점진 학습 기법은 사용자 질의가 미리 학습되어 있지 않은 경우에도, 유사도 기반으로 질의의 의도를 결정할 수 있다. 이때 entity 조합과 기존에 학습된 질의들과의 유사도를 통해 의도를 결정하여, 프레임워크를 점진적으로 학습한다. 이를 적용하여 연세대학교 정보들을 제공하는 챗봇을 개발하고, 실험을 통해 제안된 점진 학습 기법은 기존 시스템보다 다양한 종류의 질의 처리가 가능하고, 더욱 빠른 응답 속도를 나타내는 것을 확인하였다. 또한 사용자가 증가함에 따라 점진 학습을 통해 성능이 더욱 증가하는 자가 학습 모형으로서의 우수함을 확인하였다.

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Contents Analysis on Hangul-learning Applications for Preschoolers - Comparative Analysis by Teaching Methods (유아대상 한글학습용 애플리케이션 평가 및 내용 분석 -언어 교수방법에 따른 비교 분석)

  • Suh, Joo Hyun
    • Korean Journal of Childcare and Education
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    • v.11 no.2
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    • pp.21-37
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    • 2015
  • The purpose of this study was to evaluate the contents of Korean-learning applications by comparing two teaching methods(Phonics Instruction/Whole Language Approach). For this purpose, a total of 51 Korean-learning applications were analysed. The instruments used in this study were developed based on Applications for preschoolers Evaluation Criteria and Vocabulary Game Applications for preschoolers Evaluation Criteria. The collected data were analyzed by using a t-test. The main results are as follows. First, 'Developmental appropriateness' had the highest scores whereas 'Amusement' had the lowest scores in general. Second, there was a significant difference in 'Interaction' by teaching method. Implications for the development of more systematic Korean-learning applications for preschoolers are discussed.

Speakers' Intention Classification using a Mutual Retraining Method (상호 재학습 방법을 이용한 화자 의도 분류)

  • Lee, Hyunjung;Seon, Choong-Nyoung;Kim, Harksoo;Seo, Jungyun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.157-159
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    • 2012
  • 화자의 의도를 결정하는 문제는 대화 시스템에서 핵심적인 부분이다. 기존의 연구에서는 모델의 간소화를 위해 화자의 의도를 화행과 개념이라는 두 요소로 분리하여 분석하였다. 하지만 두 요소는 서로 밀접하게 관련되어 있기 때문에 모델의 간소화는 의도 분석 성능 저하의 원인이 되었다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 화자 의도 분류를 위한 재학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화자의 의도를 분석하기 위해 화행 분류 모델과 개념열 분석 모델로 분리하여 분석한다. 학습 단계에서 화행 분류 모델은 개념열 분류 결과를 입력으로 사용하고 개념열 역시 마찬가지로 적용하였다. 목적 지항 대화를 대상으로 한 실험에서 제안된 시스템은 화자 의도 분류에서 최대엔트로피 모델과 지지 벡터 기계의 성능을 효과적으로 향상시켰다.

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Adversarial Learning for Natural Language Understanding (자연어 이해를 위한 적대 학습 방법)

  • Lee, Dong-Yub;Whang, Tae-Sun;Lee, Chan-Hee;Lim, Heui-Seok
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.155-159
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    • 2018
  • 최근 화두가 되고있는 지능형 개인 비서 시스템에서 자연어 이해(NLU) 시스템은 중요한 구성요소이다. 자연어 이해 시스템은 사용자의 발화로부터 대화의 도메인(domain), 의도(intent), 의미적 슬롯(semantic slot)을 분류하는 역할을 한다. 하지만 자연어 이해 시스템을 학습하기 위해서는 많은 양의 라벨링 된 데이터를 필요로 하며 새로운 도메인으로 시스템을 확장할 때, 새롭게 데이터 라벨링을 진행해야 하는 한계점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 적대 학습 방법을 이용하여 풍부한 양으로 구성된 기존(source) 도메인의 데이터부터 적은 양으로 라벨링 된 데이터로 구성된 대상(target) 도메인을 위한 슬롯 채우기(slot filling) 모델 학습 방법을 제안한다. 실험 결과 적대 학습을 적용할 경우, 적대 학습을 적용하지 않은 경우 보다 높은 f-1 score를 나타냄을 확인하였다.

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A Joint Learning Model for Speech-act Analysis and Slot Filling Using Bidirectional GRU-CRF Based on Attention Mechanism (주의집중 메커니즘 기반의 양방향 GRU-CRF를 이용한 화행 분석과 슬롯 필링 공동 학습 모델)

  • Yoon, Jeongmin;Ko, Youngjoong
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.252-255
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    • 2018
  • 화행 분석이란 자연어 발화를 통해 나타나는 화자의 의도를 파악하는 것을 말하며, 슬롯 필링이란 자연어 발화에서 도메인에 맞는 정보를 추출하기 위해 미리 정의되어진 슬롯에 대한 값을 찾는 것을 말한다. 최근 화행 분석과 슬롯 필링 연구는 딥 러닝 기반의 공동 학습을 이용하는 연구가 많이 이루어지고 있고 본 논문에서는 한국어 특허상담 도메인 대화 말뭉치를 이용하여 공동 학습 모델을 구축하고 개별적인 모델과 성능을 비교한다. 또한 추가적으로 공동 학습 모델에 주의집중 메커니즘을 적용하여 성능이 향상됨을 보인다. 최종적으로 주의집중 메커니즘 기반의 공동 학습 모델이 기준 모델과 비교하여 화행 분류와 슬롯 필링 성능이 각각 3.35%p, 0.54%p 향상되어 85.41%, 80.94%의 성능을 얻었다.

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Utterance Intention Analysis Using CNN-LSTM Neural Network (CNN-LSTM 신경망을 이용한 발화 분석 모델)

  • Kim, Min-Kyoung;Kim, Harksoo
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.122-124
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    • 2017
  • 대화시스템이 적절한 응답을 제시해 주기 위해서는 사용자의 의도를 분석하는 것은 중요한 일이다. 사용자의 의도는 도메인에 독립적인 화행과 도메인에 종속적인 서술자의 쌍으로 나타낼 수 있다. 사용자 의도를 정확하게 분석하기 위해서는 화행과 서술자를 동시에 분석하고 대화의 문맥을 고려해야 한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 합성곱 신경망에서 공유 계층을 이용하여 화행과 서술자간 상호작용이 반영된 발화 임베딩 모델을 학습한다. 그리고 순환 신경망을 통해 대화의 문맥을 반영하여 발화를 분석한다. 실험 결과 제안 모델이 이전 모델들 보다 높은 성능 (F1-measure로 화행에 대해 0.973, 서술자 0.919)을 보였다.

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Assembling Disjoint Korean Syllables Using Two-Step Rules (2단계 규칙을 이용한 해체된 한글 음절의 결합)

  • Lee, Joo-Ho;Kim, Hark-Soo
    • Korean Journal of Cognitive Science
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    • v.19 no.3
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    • pp.283-295
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    • 2008
  • With increasing usages of a messenger and a SMS, many young people are habitually using a new-style of sentences with intentionally disjoint Korean syllables. To develop a natural language interface system in these environments, we should first develop a technique that converts a sequence of disjoint Korean syllables to a correct sentence. Therefore, we propose a method to assemble a sequence of disjoint Korean syllables into a correct sentence by using two-step rules. In the first step, the proposed method assembles CVC (consonant-vowel-consonant) forms of simple-disjoint Korean syllables by using manual heuristic rules. In the second step, the proposed method assembles CCVCC forms of double-disjoint Korean syllables by using a mapping table and a transformation-based learning technique. In the experiment, the proposed method showed the perfect precision of 100% in assembling simple-disjoint Korean syllables and the high precision of 99.98% in assembling double-disjoint Korean syllables.

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Statistical Korean Spoken Language Understanding System for Dialog Processing (대화처리를 위한 통계기반 한국어 음성언어이해 시스템)

  • Roh, Yoon-Hyung;Yang, Seong-II;Kim, Young-Gil
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.215-218
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    • 2012
  • 본 논문에서는 한국어 대화 처리를 위한 통계기반 음성언어이해 시스템에 대해 기술한다. 음성언어이해시스템은 대화처리에서 음성 인식된 문장으로부터 사용자의 의도를 인식하여 의미표현으로 표현하는 기능을 담당한다. 한국어의 특성을 반영한 실용적인 음성언어이해 시스템을 위해서 강건성과 적용성, 확장성 등이 요구된다. 이를 위해 본 시스템은 음성언어의 특성상 구조분석을 하지 않고, 마이닝 기법을 이용하여 사용자 의도 표현을 생성하는 방식을 취하고 있다. 또한 한국어에서 나타나는 특징들에 대한 처리를 위해 자질 추가 및 점규화 처리 등을 수행하였다. 정보서비스용 대화처리 시스템을 대상으로 개발되고 있고, 차량 정보서비스용 학습 코퍼스를 대상으로 실험을 하여 문장단위 정확률로 약 89%의 성능을 보이고 있다.

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Finger-Touch based Hangul Input Interface for Usability Enhancement among Visually Impaired Individuals (시각 장애인의 입력 편의성 향상을 위한 손가락 터치 기반의 한글 입력 인터페이스)

  • Kang, Seung-Shik;Choi, Yoon-Seung
    • Journal of KIISE
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    • v.43 no.11
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    • pp.1307-1314
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    • 2016
  • Virtual Hangul keyboards like Chun-Ji-In, Narat-Gul, and QWERTY are based on eyesight recognition, in which input letter positions are fixed in the smartphone environment. The input method of a fixed-position style is not very convenient for visually impaired individuals. In order to resolve the issue of inconvenience of the Hangul input system, we propose a new paradigm of the finger-touch based Hangul input system that does not need eyesight recognition of input buttons. For the convenience of learning the touch-motion based keyboard, finger touches are designed by considering the shape and frequencies of Hangul vowels and consonants together with the preference of fingers. The base position is decided by the first touch of the screen, and the finger-touch keyboard is used in the same way for all the other touch-style devices, regardless of the differences in size and operation system. In this input method, unique finger-touch motions are assigned for Hangul letters that significantly reduce the input errors.