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본 연구는 자동 음성 인식(ASR)을 위한 음향 모델로부터 얻은 음성 음운론 후방 확률 분포(PPG) 벡터를 통해 L1 및 L2 영어 발음의 차이를 조사했습니다. 분석 결과, L1 PPG는 정확한 음소 차원에 더 집중되어 있는 반면, L2 PPG는 차원 간에 더 분산된 경향을 보였습니다. 이러한 결과는 기존의 PPG 기반 발음 훈련 연구 결과와 일치하며, 발음 훈련에 적용될 수 있음을 시사합니다.
Investigating English pronunciation : trends and directions
Connected words : word associations and second language vocabulary acquisition
The Routledge handbook of contemporary English pronunciation
Second language pronunciation : bridging the gap between research and teaching
Prosody and Language in Contact : L2 Acquisition, Attrition and Languages in Multilingual Situations
Linguistics and second language acquisition
Pronunciation fundamentals : evidence-based perspectives for L2 teaching and research
영어 발음의 기본 원리 : 증거 기반 관점에서의 L2 교육과 연구
Writing across languages : analysis of L2 text
Processes in third language acquisition
Toward second language acquisition : a study of null-prep
Learnability and the lexicon : theories and second language acquisition research
English pronunciation instruction : research-based insights
Recent advances in speech understanding and dialog systems
The handbook of second language listening
Discourse intonation : a discourse-pragmatic approach to teaching the pronunciation of English
Intonation in L2 discourse : research insights
Data-driven techniques in speech synthesis
RANDALL REECE JOHN, 남호성, 홍연정 · 2021
응용언어학
허진 · 2009
인문언어
이계윤, 초미희 · 2015
한국콘텐츠학회 논문지
Xie, Yanlu; Wang, Zhenyu; Fu, Kaiqi · 2023
Journal of Signal Processing Systems: for Signal, Image, and Video Technology(formerly the Journal of VLSI Signal Processing Systems for Signal, Image, and Video Technology)
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
음운론 및 제2외국어 음운론의 최근 이론을 다룬 주요 저서와 학술 논문을 집중적으로 탐구한다.전선 / 대학원
조음 및 음향음성학 위주로 영어음성학을 개관하고, 영어응용음성학의 최신 연구 성과를 논의한다. 다루는 주제는 제2언어 발음 분석, 제2언어 발화의 언어학적 특징, 제2언어 말하기와 듣기 모델, 컴퓨터기반 음성분석 등의 분야를 포괄한다.전선 / 대학원
영어음운론의 핵심 개념을 다루고, 제2언어습득론의 관점에서 영어응용음운론의 최근 연구 성과에 대해 논의하며, 한국 영어교육에의 시사점과 적용가능성을 탐구한다.전선 / 대학원
영어발음교육 분야의 다양한 연구 주제를 다루며 특히 응용언어학/제2언어습득론과 연계된 연구 성과에 초점을 둔다. 다루는 주제는 제2언어 발화 학습 모델, 제2언어 말하기 및 듣기, 제2언어 발음 교육 방법/기술, 제2언어 발음 학습 방법/기술, 제2언어 실험 연구, 제2언어 말하기/듣기 평가 등의 분야를 포괄한다.전선 / 대학원
언어학의 하위영역인 음운론에 대한 일반적인 지식을 바탕으로 개별언어학으로서 한국어음운론을 학습하는 과정으로, 외국어로서의 한국어교육에 필요한 지식과 관점을 확립한다.전선 / 대학원
변형생성문법이 러시아어의 여러 문법 현상들을 설명해 내는 데 어느 정도의 긍정적인 기제로 작용할 수 있는지 살펴보고, 그 적용가능성과 한계에 대해 논의한다.전선 / 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
응용언어학과 관련되어 있는 사회언어학, 화용론, 담화/기능적 문법, 사전학, 제2언어평가, 제2언어습득과 같은 제 분야에서 논의되고 있는 이론적이고 실험적인 최근 연구들을 검토하는 것에 초점을 둔다. 특히 이러한 이론과 연구들이 어떻게 영어학습자들의 교육에 활용될 수 있는 것인지를 다룬다.전선 / 대학원
제2언어습득의 관점에서 영어통사구조의 분석 및 기술을 개괄적으로 살펴본다.전선 / 대학원
최근 영어통사이론 및 제2언어습득이론을 집중적으로 연구한다.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 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
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.전필 / 학사
교사를 위한 영어음성학으로서 ,발성의 생리학과 소리의 물리학을 다루며, 영어 음소들의 조음음성학적인 고찰과 함께 이들의 정확한 청취와 발음을 목적으로 한다.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
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 / 대학원
영어의 통사구조, 음운구조, 의미구조, 기타 영어학분야의 주제ㅐ를 선택하여 이를 집중적으로 연구한다.전선 / 대학원
말소리의 음향적 특성에 관한 이론을 학습하고, 이를 토대로 스펙트로그램을 판독하고, 음소 단위로 분절하고, 각 음소를 올바른 발음기호로 표기하는 능력을 함양한다. 또한 녹음 장비 및 음향 분석기 사용법과 실험 음성학 방법론을 학습하고, 이를 토대로 한국어와 영어를 비롯한 여러 언어의 발음을 과학적으로 연구할 수 있는 능력을 함양한다. 그리고 음성학적 지식을 어떻게 음성합성기와 음성인식기의 성능 향상에 기여할 수 있을지 모색한다.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.