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This study investigated the effectiveness of augmented reality (AR)-based language therapy for improving sentence comprehension and repetition skills in individuals with aphasia. The results showed that AR-based intervention was more effective than traditional methods in enhancing sentence comprehension and repetition abilities, particularly positively impacting phonological working memory and information processing.
Verbal behavior
보완대체 의사소통
실어증 및 실어증 치료
언어 장애 : 기능적 평가 및 중재
아동 언어장애 : 임상근거기반 평가 및 중재
(언어재활사를 위한) 인지재활 워크북 =
특수아동교육 : 통합교육을 위한 특수교육 지침서 =
Neurobehavior of language and cognition : studies of normal aging and brain damage : honoring Martin L. Albert
Linguistics and cognitive neuroscience : theoretical and empirical studies on language disorders
중재반응(RTI) 기반 학습장애 진단 평가
Retraining cognition : techniques and applications
보완대체의사소통
(영유아에서 청소년까지) 언어발달장애 : 듣기, 말하기, 읽기, 쓰기와 의사소통하기
학습과 기억
Lexical input processing and vocabulary learning
Treatment resource manual for speech-language pathology
Clinical cases in prosthodontics
Speechreading by humans and machines : models, systems, and applications
유창성장애 : 평가와 치료 =
Language intervention strategies in aphasia and related neurogenic communication disorders
특수교육재활과학연구
김윤지, 권순복언어치료연구
김헤진; 권순복특수교육재활과학연구
이창윤, 박희준, 김근효, 권순복언어치료연구
안병강, 배인호, 박희준, 권순복한국콘텐츠학회 논문지
정채윤, 홍유정, 공성현, 최유진, 이교구행동분석ㆍ지원연구
김성은, 홍이레특수교육저널:이론과 실천
이예지; 권순복Communication Sciences and Disorders
Lee, M.; Hwang, B.특수교육재활과학연구
김영익, 권순복, 권순우, 김현진한국청각언어장애교육연구
이주현; 최상배언어치료연구
김유경; 권순복예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
강민구언어치료연구
고경백, 권유미, 노희연, 송기범, 최양규Communication Sciences and Disorders
곽은정, 성지은, 김연희, 전희정Communication Disorders Quarterly
Rebstock A.,Wallace S.The Journal of Transdisciplinary Studies
안신욱, 김근효, 박희준, 권순복Communication Sciences and Disorders
정유진, 김영태, 심현섭, 남기춘, 권미선Journal of Special Education & Rehabilitation Science
Kwon, Soonbok; Hee-June Park; Jaek-Kyung Ryu언어치료연구
신혜란; 권순복; 김형순학습자중심교과교육연구
이태수; 이동원전선 / 대학원
본 교과목은 오늘날 인공지능의 중심을 이루는 거대언어모델(Large Language Models)과 이를 기반으로 한 대화형 인공지능을 다룬다. 특히 거대언어모델의 학습부터 응용까지 이어지는 전체 파이프라인을 아래와 같이 체계적으로 다룬다. (1) Pre-training: 지식 습득을 위한 사전학습(Transformer, BERT, GPTs) (2) Supervised Fine-tuning: 상호작용 학습(Dialogue Fine-tuning, Instruction Tuning, Reasoning) (3) Alignment: 인간 가치와의 정렬(RLHF, DPO, KTO 등) 및 언어모델 해석 기법(AI Psychometrics, Mechanistic Interpretability) (4) Grounding: 외부 데이터 및 도구 활용 기법(페르소나, 문서, 이미지, 지식 그래프, 도구 증강 에이전트) (5) Applications: 다양한 도메인으로의 응용(대화 시뮬레이션 및 심리상담·교육·설득 응용) 수업에서는 각 연구 주제별로 핵심 논문들의 아이디어, 데이터, 방법론 등을 강의한다. 실습으로는 언어모델 학습, 언어모델 API를 이용한 대화 시스템 구현, 대화형 인공지능과 관련된 작은 연구 프로젝트를 수행한다. 이 과목을 통해 수강생들은 거대언어모델 연구 동향을 큰 틀에서 파악하고, 핵심적인 연구 주제들과 방법론을 이해하며, 이를 실제 연구에 적용하는 능력을 기르게 된다.전선 / 대학원
한국어교육에서 기본적으로 필요한 것은 학습자의 모어와 한국어를 대조분석하여 이를 바탕으로 언어간섭현상을 최소화하고 학습의 효과를 극대화하는 것이다. 이 강좌에서는 한국어와 주요 외국어를 대조분석하여 음운론적, 문법론적, 의미론적, 화용론적 층위에서 공통점과 차이점을 추출하는 과정에서 오류를 분석해냄으로써 효과적인 한국어교육의 기초로 삼는다.교양 / 학사
본 교과목은 히브리어의 읽기, 쓰기, 독해의 기초를 훈련하며, 이와 함께 중동지역의 세계 문화사적 위치에 대한 기초적 시각을 제공한다. 따라서 단문 중심의 히브리어 텍스트 독해를 목표로 하며, 이와 함께 히브리어의 어휘, 텍스트에 반영된 유대인의 역사와 문화를 이해함으로써 유대민족의 언어와 문화의 관계를 탐구한다. 특히 현대의 히브리어가 고전 히브리어로부터 어떤 영향을 받았는지를 탐구한다.전선 / 학사
인공지능 기술의 발달로 외국어교육 연구에서도 많은 혁신이 요구된다. 본 강의에서는 인공지능 기술을 언어교육에 활용하는 방안을 모색해 본다. 구체적으로, 본 과목은 언어 학습자 및 언어 교육 맥락에 대한 이해를 바탕으로 다양한 언어 교육 목적의 테크놀로지를 활용하여 언어를 교수하고 평가하는 방법을 익히는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 언어입력, 출력, 상호작용, 피드백과 같이 언어교육 및 발달과 관련한 주요 개념을 익히고, 다양한 인공지능 도구를 활용하고 적용해 본다.전선 / 대학원
음성언어 인터페이스는 인간과 컴퓨터의 상호작용에 가장 자연스러운 정보 교환 수단을 제공해준다. 음성언어처리는 이를 위한 음성인식, 음성합성 및 음성언어이해에 관련된 이론 및 기술을 가리키는 용어이다. 본 과목에서는 방대하며 학제적인 성격을 가지는 음성언어처리 분야를 이해하는데 필요한 기초이론을 체계적으로 제공하며, 또한 각종 소프트웨어 도구를 사용해서 실질적인 응용에 어떻게 기초이론들이 적용되는지를 보여준다.전필 / 대학원
본 강좌는 심리학에 대한 기초지식을 습득하게 하고, 심리학의 각 분야에서 개발된 이론들을 토대로 하여 우울, 불안 등의 심리적 문제를 가진 만성 통증 환자를 이해하고 평가하며 치료하는데 필요한 지식을 익히며, 임상에 적용할 수 있도록 한다.교양 / 학사
본 강좌는 몽골어를 처음 배우는 학생들을 대상으로 한다. 구체적으로는 표준 몽골어의 알파벳 쓰기와 발음을 정확하게 익히고 몽골어의 문법 지식뿐만 아니라 몽골어의 말하기, 듣기, 읽기, 쓰기의 기초 능력을 키우는 것이 목표이다. 일상생활 관련 기본 단어와 표현을 배움으로써 몽골인과의 기본적인 의사소통을 가능하게 만든다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.교양 / 학사
이 과목은 중급러시아어 수준의 문법을 학습한 학생들을 대상으로 제2외국어 학습자가 습득에 어려움을 겪는 대표적인 이해 영역인 ‘듣기’를 중심으로 표현영역인 ‘쓰기’ 문장 연습을 병행함으로써 학습자의 언어 능력 향상을 위한 통합적 언어 학습을 목표로 한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 자연어처리에 대한 간단한 소개와 함께, 대표적인 인공신경망 기법들이 자연어처리 어떻게 적용되는지 살펴본다. 최근 일상생활에서도 많이 쓰이는 자연어처리는 인공신경망의 성장과 함께 비약적인 발전을 보였다. 인공신경망을 이용한 딥러닝 기법은 이론적인 면뿐만 아니라, 효율적 계산과 최적화 등의 실험적인 요소가 많아 실습이 중요하다. 이 과목을 듣기 위해서는 기계학습에 대한 기본적인 이해와 파이썬, 딥러닝 모형을 사용하는 능력이 요구된다. 이 강좌는 학생들이 자연어처리의 최근 방법론을 학습하고, 실제 구현하는 능력을 배양하며, 마지막으로 최근 방법론이 가진 한계점, 미래 연구주제에 관해 탐구한다.전선 / 대학원
이 강좌에서는 외국어로서의 한국어교육의 교육과정과 관련된 여러 요인들과 각 요인들의 상호작용, 그리고 한국어교육과정 개발과 운영 등에 대하여 심도 있는 탐구를 진행하게 된다. 특히 한국어 교육내용의 선정과 위계화, 내용 체계의 조직 의 원리 등을 언어 요인, 문화 요인과 결부시켜 집중적으로 논구하게 된다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
응급질환 환자에서 신속한 진단과 적절한 치료가 이루에 질 수 있도록 응급상황에서의 영상 진단과 비침습적인 영상 유도하의 중재적 치료 방법을 소개한다.전필 / 학사
단계적 학습을 통해 높은 수준의 독보력 및 청음 기보력, 더 나아가 음악적 인지력을 계발한다.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전필 / 대학원
본 과정은 부정교합 환자의 치료 영역을 인식시키고 각종 치료 술식과 교정장치의 사용법을 실제 증례를 통하여 제시함으로써 치료할 수 있는 증례와 전문의에게 의뢰할 증례의 선별 능력을 제고토록 한다.전선 / 학사
본 과목은 초급 단계의 문법을 배운 학습자들을 위한 것으로, 본격적으로 실력이 향상되는 중급에 해당하는 과목이다. 현지인과의 의사소통을 위한 중급 수준의 어휘와 문법 및 문장의 이해와 표현을 증진시키며, 특히 문학 작품과 공식 문건, 학술 논문의 독해에 중점을 둔다.전선 / 학사
본 과목에서는 자연어 처리 분야의 최근 기술 발전과 이를 이해하기 위한 배경 지식 전반을 강의한다. Transformer model 기반 자연어 처리 기법을 주로 다루며, 이를 이해하기 위해 필요한 배경 지식(Embedding, Encoder-Decoder, Attention 등)을 다룬다. 실제 자연어 처리 문제를 해결하기 위해 Transformer를 수정/활용하는 프로젝트를 진행한다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
본 교과목은 불어교육에 있어서 기존의 교육보조재들의 문제점들을 살펴봄으로써 멀티미디어를 활용한 교수방법의 가능성을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 컴퓨터 등 다양한 멀티미디어 교육보조재의 활용가능성을 심도있게 다루게 된다.