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황지연, 양슬아
2020 / 통번역학연구
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본 연구는 구글 번역(GNMT)과 파파고(N2MT)의 한국어-중국어 번역 정확도를 사회과학 및 기술과학 분야의 텍스트를 대상으로 평가했습니다. 어휘, 구, 문장, 텍스트 수준의 평가 항목을 통해 10점 척도로 번역의 정확성과 유창성을 분석했으며, 반복적으로 나타나는 오류 유형을 분류하여 주요 평가 항목으로 활용했습니다. 분석 결과, GNMT는 사회과학과 기술과학 분야에서 유사한 정확도를 보였지만, N2MT는 기술과학 분야 번역에서 사회과학 분야보다 정확도가 낮았습니다.
Envisioning machine translation in the information future : 4th Conference of the Association for Machine Translation in the Americas, AMTA 2000, Cuernavaca, Mexico, October 10-14, 2000 : proceedings
Translation Quality Assessment : Past and Present
Machine translation : linguistic characteristics of MT systems and general methodology of evaluation
Towards high-precision machine translation : based on contrastive textology
Controlled document authoring in a machine translation age
한국어 통번역사를 위한 AI 번역의 이해 =
뉴럴 모델을 이용한 자연어 처리
Machine translation and the information soup : third Conference of the Association for Machine Translation in the Americas, AMTA'98, Langhorne, PA, USA, October 1998, proceedings
鲁迅 아Q정전 번역연구
Advances in discourse analysis of translation and interpreting : linking linguistic approaches with socio-cultural interpretation
Machine translation : theoretical and methodological issues
Natural language understanding and cognitive robotics
Linguistic and computational techniques in machine translation system design
트랜스포머로 시작하는 자연어 처리 : 자연어 처리 기초부터 BERT, RoBERTa, 코파일럿, CPT-4 모델까지
Natural language processing : the PLNLP approach
2D NMR 분석 기술 가이드북 : 견디고 듣다 보면 알게 되는
Empirical studies of translation and interpreting : the post-structuralist approach
Machine translation : its scope and limits
Modelle der Translation : Grundlagen für Methodik, Bewertung, Computermodellierung
중어중문학
강병규, 이지은Machine Translation
Jia Y.,Carl M.,Wang X.중국문학
권도경; 문수정; 김정수; 허윤정Contemparary Society and Multiculture
Lim Hyung-Jae; Wang Tiane-비즈니스연구
김장호, 최석범현대사회와 다문화
임형재, 왕첨영어영문학
김성완, 이효정슬라브학보
김나영중국과 중국학
남철진동아인문학
박경임, 최창영통번역학연구
이준호Revista Tradumatica
Kim A.,Colominas C.통번역학연구
이준호독어독문학
유수린, 정동규, 국지연Linguistica Antverpiensia, New Series – Themes in Translation Studies
Wang Q.,Xu J.MONTI
Briva-Iglesias, Vicent; Camargo, Joao Lucas Cavalheiro; Dogru, Gokhan번역학연구
장애리통역과 번역
공수ReCALL
Sangmin-Michelle Lee; Neil Briggs통번역학연구
지인영, 김희동전선 / 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.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.교양 / 학사
최근 기술 발전에 힘입어 사회 전반적으로, 특히 일상생활 영역에서 AI가 급속히 확산하고 있다. 이에 본 교과목은 기술적 이해와 적용을 넘어 AI에 대한 사회과학적 이해를 제공하는 데 목적이 있다. 구체적으로, AI 기술이 구현한 미디어를 알고리듬 미디어로 규정하고 AI 미디어, AI 텍스트, AI와의 상호작용, 인간 및 사회에 대한 영향 등을 사회과학 이론들을 토대로 설명함으로써 현대 고도 기술 사회에서 인간과 사회에 대한 AI의 영향과 함의를 모색하고자 한다. 수강생들은 이 수업을 통해 AI라는 새로운 기술 변화에 대한 통합적, 체계적 이해를 갖게 될 것이다.전선 / 대학원
기술 발전은 제 2 언어 (L2) 평가에 영향을 미쳤다. 이 강좌는 기술 발달과 언어 평가의 관계를 살펴봄으로써 평가의 구인 정의부터 평가 방법, 채점에 이르기까지 기술 발달이 언어 평가에 미친 영향에 대해 광범위하게 살펴보는 것을 목표로 한다. 기술 기반 언어 평가 및 관련 연구를 살펴본 후, 직접 기술 기반 언어 평가를 활용한 연구를 설계해보는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
본 과목은 자연어 이해를 위한 확률 및 딥러닝 학습 방법론을 다룬다. 자연어 이해는 인공 지능에서 크게 주목받고 있는 영역으로 활용 범위가 웹 검색, 번역, 대화 모델 등으로 다양하다. 자연어 이해에서 성공적인 모델은 확률기반, 딥러닝 기반, 대형 언어모델 기반 모델 등이 있다. 본 과목에서는 이러한 다양한 모델을 이해하고, 디자인하고 구현하고 평가하는데 요구되는 최신 기술들을 다룬다. 1. 과목소개 2. Bag-of-word 언어모델 3. N-gram 언어모델 4. Bayesian 모델 5. Logistic 회귀 6. 임베딩 7. CNN 8. RNN 9. Transformer 10. 문맥적 임베딩 11. 지식 구축 및 활요 12. 언어에서의 AI 편향성전선 / 학사
이 과목은 다중언어·다문화 사회에서 나타나는 한국언어문화 현상과 (한)국어 교육이 실천되는 다양한 맥락을 이해하고, 학습자 배경·정체성·언어권 문제를 고려한 (한)국어 교육의 체계적 접근법을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 언어와 사회·문화의 관계를 다루는 사회언어학적 관점을 토대로, 양층/다층언어현상, 코드스위칭, 트랜스랭귀징 등의 다중언어 현상의 실제와 이론적 쟁점을 분석하고 논의한다. 또한, 국내 제2언어로서의 (한)국어(KSL) 교육과 국외 계승어로서의 (한)국어(KHL) 교육의 다중언어·다문화 풍경의 특징과 이에 따른 교육 내용 및 방법, 언어교육 정책 등을 비교·분석한다. 이를 통해 다중언어현상과 다문화주의 개념, 제2언어·계승어 교육의 언어학습 및 사회문화 특징을 이해하고 그 특징에 맞는 교육과정, 교육자료 개발 설계 등을 실천할 수 있는 역량을 함양한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 컴퓨터 언어학/자연언어처리의 최신 동향과 이론에 대해 살펴 본다. 구문분석, 의미분석, 온톨로지 등의 이론에서부터 정보검색, 기계번역, 지식기반 시스템 등에 이르기까지 최신 연구를 주제별로 다루도록 한다.전선 / 대학원
이 강좌에서는 한국어 표현에 수반되는 언어심리적 기제와 문화적 원리, 다양한 표현 방식에 나타난 사고 등을 심도 있게 고찰한다. 특히 외국어 화자의 언어 요인과 문화 요인이 한국어 표현의 학습에 어떤 효과를 미치는지에 대한 천착이 이루어지며, 나아가 효과적인 한국어 표현 교육의 방향과 구체적 교수학습 방법 등을 탐구한다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 학사
통상적으로 교통운영은 교통류에 대한 충분한 이해를 바탕으로 적절한 운영 방안을 도입하여 도로교통시설의 효율을 높이는 것을 의미한다. 이를 위해 교통류에 대한 미시적‧거시적 관점, 교통량‧속도‧밀도 등 교통류 특성 간의 관계, 교통정체의 발생 및 해소 과정 등을 이해하는 것이 중요하다. 한편, 교통수단의 다변화로 인해 기존 교통운영의 대상이었던 도로교통이 교통시스템의 한 요소로써의 역할을 맡게 되었으며, 자연스럽게 교통운영의 범위도 확대되었다. 또한, 정보통신기술의 발달이 수집 가능한 정보의 질적‧양적 성장을 촉진하였지만, 불완전한 정보가 수집되거나 교통시스템 내‧외적 요인으로 인해 불확실한 예측이 이뤄지는 경우도 발생하였다. 최근 들어 이를 해결하기 위해 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용한 사례들이 등장하고 있다. 따라서 이 과목에서는 교통류분석, 교통신호제어 등의 배경이 되는 교통 관련 이론에 대해 학습함과 더불어 교통운영 분야 내 다양한 AI 적용 사례들을 소개하면서 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 생성형 AI(Generative AI) 등 연관된 AI 기법을 살펴본다. 아울러 자율주행차량 제어, 대중교통 및 모빌리티 시스템 운영 등 교통운영의 확대된 범주 내에 포함되는 교통시스템에 대해서도 다룸으로써 폭넓은 지적 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.전선 / 대학원
본 교과목은 축산관련 다양한 분야에 대한 세미나 발표 진행과 상호 토론을 통해 국내외 상황 파악 및 첨단 분야의 학술적 성과에 대한 이해를 높이고자 한다. 친환경 첨단연구, 축산물 안전, 기능성 축산물 개발, 유전육종 등 다양한 분야를 아우르는 발표와 토론을 통해 축산분야에 대한 효율적인 문제 해결 과정 습득을 목적으로 하고 있다. 축산과학 분야의 최신기술 동향, 구제역, 조류독감, 광우병 등 축산분야의 국제적 이슈, 축산업에 대한 각국의 정책 사례 등의 주제를 수강생이 선택하여 각자 발표를 준비하고 매시간 발표와 함께 교수의 지도하에 자유로운 토론식 수업을 진행한다.전선 / 대학원
이 강좌는 제2 언어(L2) 평가에서 꾸준히 사용이 늘고 있는 수행평가의 이론과 실제를 소개하는 것을 목표로 한다. 언어 평가에서 수행평가는 말하기, 쓰기와 같은 표현능력을 평가하기 위해서 학생들이 직접 말이나 글로 언어 과업을 수행하게 하는 평가이다. 이러한 수행평가는 그 사용이 꾸준히 늘고 있으나, 이를 제대로 개발, 실시하기 위해서는 과업, 채점자, 채점 기준 등 여러 요소들이 수행평가 결과에 미치는 영향을 이해해야 한다. 이 강좌는 이러한 요소들의 복잡한 상호 관계에 대한 이해를 바탕으로 학생들이 직접 수행평가를 개발해보는 것을 목표로 한다.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
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.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.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.전선 / 학사
통계분석 결과를 정확히 이해·해석하기 위한 확률과 기술통계, 가설검정, F 분포와 분산분석, 회귀·상관, 범주형·빈도 분석을 다룬 뒤, 머신러닝의 핵심 개념을 가볍게 소개한다. 간단한 분류·회귀·군집 알고리즘 및 기초적 모델 해석 가능성과 윤리·편향 이슈를 실습 중심으로 학습한다.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.전선 / 대학원
번역의 역사, 원리, 방법, 의의 등에 관한 이론적인 검토를 하고, 특히 문학작품의 번역에서 제기되는 실제적인 문제점을 고찰한다. 번역 실습을 병행해서 할 수 있다.전선 / 대학원
본 강좌는 중국 언어학에서 논점이 되는 다양한 주제를 선정하여 체계적으로 고찰하는 것을 목표로 한다. 주제는 매학기 달라지며, 부제의 형태로 사전에 공지된다.