http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
이설화 ( Seolhwa Lee ),이찬희 ( Chanhee Lee ),임희석 ( Heuiseok Lim ) 한국컴퓨터교육학회 2017 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.21 No.2
최근 자연 언어 처리 분야에서는 단어를 실수벡터로 임베딩하는 워드 임베딩(Word embedding) 기술이 많은 각광을 받고 있다. 최근에는 서로 다른 두 언어를 이용한 이중 언어 워드 임베딩(Bilingual Word embedding) 방법을 사용하는 연구가 많이 이루어지고 있는데, 이중 언어 워드 임베딩에서 임베딩 결과의 질은 학습하는 코퍼스의 정렬방식에 따라 많은 영향을 받는다. 본 논문은 자막 병렬 코퍼스를 이용하여 밑바탕 어휘집(Seed lexicon)을 구축하여 번역 연결 강도를 향상시키고, 이중 언어 워드 임베딩의 사전(Vocabulary) 확장을 위한 언어별 연결 함수(Language-specific mapping function)를 학습하는 새로운 방식의 모델을 제안한다. 제안한 모델은 기존 모델과의 성능비교에서 비교할만한 수준의 결과를 얻었다.
Bag of Characters를 응용한 단어의 벡터 표현 생성 방법
이찬희 ( Chanhee Lee ),이설화 ( Seolhwa Lee ),임희석 ( Heuiseok Lim ) 한국컴퓨터교육학회 2017 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.21 No.2
인공 신경망 기반 자연어 처리 시스템들에서 단어를 벡터로 변환할 때, 크게 색인 및 순람표를 이용하는 방법과 합성곱 신경망이나 회귀 신경망을 이용하는 방법이 있다. 이 때, 전자의 방법을 사용하려면 시스템이 수용 가능한 어휘집이 정의되어 있어야 하며 새로운 단어를 어휘집에 추가하기 어렵다. 반면 후자의 방법을 사용하면 단어를 구성하는 문자들을 바탕으로 벡터 표현을 생성하기 때문에 어휘집이 필요하지 않지만, 추가적인 인공 신경망 구조가 필요하기 때문에 모델의 복잡도와 파라미터의 수가 증가한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 위 두 방법의 한계를 극복하고자 Bag of Characters를 응용하여 단어를 구성하는 문자들의 집합을 바탕으로 벡터 표현을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 문자를 기반으로 동작하기 때문에 어휘 집을 정의할 필요가 없으며, 인공 신경망 구조가 사용되지 않기 때문에 시스템의 복잡도도 증가시키지 않는 다. 또한, 단어의 벡터 표현에 단어를 구성하는 문자들의 정보가 반영되기 때문에 Out-Of-Vocabulary 단어 에 대한 성능도 어휘집을 사용하는 방법보다 우수할 것으로 기대된다.
맞춤형 UX 설계를 위한 시니어와 주니어 사용자의 생체능력 비교 분석 연구
소아람(Aram So),이설화(SeolHwa Lee),허윤아(YunA Hur),황태선(Taesun Whang),임희석(HeuiSeok Lim) 한국컴퓨터교육학회 2018 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.22 No.2
스마트 시니어란 기존의 고령자 세대와 달리 문화향유 의욕을 가진 계층으로 컴퓨터, 스마트 기기 등 컴퓨팅 기기를 사용할 수 있고, 취미·문화 활동에 적극적으로 참여한다. 또한 고령자의 인터넷이용률도 증가하고 있다. 하지만 고령자들은 신체적 노화에 따른 한계점에 인터넷이용에 불편을 겪기도 한다. 이에 본 논문에서는 시니어와 주니어의 생체능력 비교실험을 통하여 스마트 시니어를 대상으로 하는 인지반응 분석 기술을 개발하는 것을 목적으로 한다. 시니어와 주니어의 비교분석으로 주니어에서 시니어로 변화되는 과정을 파악할 수 있고 이는 스마트 시니어에게 알맞은 UI/UX제공 및 스마트 시니어에게 최적화된 콘텐츠 및 서비스를 제공할 수 있을 것 이라 사료된다.