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This study analyzes KLIWC and KrKwic to suggest the necessity and direction of developing a new psychological language analysis program. It proposes the integrated use of multiple part-of-speech taggers to strengthen functional word analysis and identifies the usage characteristics of the two programs in various academic fields. KrKwic is mainly used for analyzing papers and reports, while KLIWC is frequently used for psychological analysis of writers.
Within language, beyond theories.
Cognitive foundations of linguistic usage patterns
한국어 해석문법의 체계와 적용 =
코퍼스와 어휘 데이터베이스
Corpus-based approaches to sentence structures
Chomskyan linguistics and it competitors
언어·마음·문화의 인지언어학적 탐색
Static analysis : third international symposium, SAS '96, Aachen, Germany, September 24-26, 1996 : proceedings
Multidimensional second order stochastic processes
Sprache und sprachliches Handeln
Reading complex words : cross-language studies
Analysis and verification of multiple-agent languages : 5th LOMAPS Workshop, Stockholm, Sweden, June 24-26, 1996 : selected papers
R을 이용한 텍스트 마이닝 =
Stochastically-based semantic analysis
한국어 정보 처리 입문 : 컴퓨터가 우리말을 이해하려면?
Textual choices in discourse : a view from cognitive linguistics
한국어 학습자의 말하기 숙달도 평가
이창환, 김경일, 임종섭, 이윤형 · 2015
Journal of Cognitive Science
이창환; 김경일; 임종섭; 이윤형 · 2015
Journal of Cognitive Science
김영준; 김태훈 · 2023
Journal of The Korean Data Analysis Society
이창환, 김경일 · 2017
미디어융합연구
김영준, 김태훈 · 2023
한국콘텐츠학회 논문지
이창환, 윤애선, 심정미 · 2005
인지과학
박한우, Loet Leydesdorff · 2004
Journal of The Korean Data Analysis Society
김경일, 임종섭, 이창환 · 2015
인문논총
이장호 · 2012
상담학연구
김경일; 임종섭; 이창환 · 2015
인문논총
김경일, 배진희, 김영진, 김동근 · 2011
한국산학기술학회논문지
이창환, 김경일, 박종민 · 2010
한국산학기술학회논문지
P Whittaker · 2024
European Heart Journal
이동민 · 2017
사회과교육
오승진, 권충훈 · 2018
예술심리치료연구
김경일, 배진희, 이창환 · 2009
Journal of The Korean Data Analysis Society
이정화, 홍창희 · 2010
Korean Journal of Clinical Psychology
유연재 · 2016
소비자학연구
유연재 · 2019
예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
이정화, 오지향, 정주성, 이창환 · 2007
Journal of The Korean Data Analysis Society
전선 / 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
한국어학 연구를 위해 컴퓨터를 활용하는 방법과 기계가 이해할 수 있도록 한국어를 처리하는 자연언어처리의 연구 성과를 학습하고 실습한다. 텍스트 처리를 위해 유용한 유닉스 명령어와 통계 패키지 R 등의 도구를 적절히 사용하는 방법을 익히고, 프로그래밍 언어 Python으로 텍스트 처리를 위해 스스로 코드를 짤 수 있도록 하며, 딥러닝을 포함한 기계학습 기법을 자연언어처리에 활용하는 방법도 탐구한다.교직 / 학사
본 강좌에서는 교육평가의 일반 원리와 학교학습의 맥락 속에서 교육평가가 가지는 의미와 역할, 교육평가의 실제를 다룬다. 이를 통하여 학생들은 교육평가에 대한 통찰력을 함양하고 현행 교육평가체제를 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 과정중심 평가기법의 실제를 접하고 교육현장에 적용할 수 있는 평가능력과 평가기법, 평가문항 개발의 실제 및 환류방법, 학교생활기록부 기재 요령 등을 터득할 수 있을 것이다.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.전필 / 학사
인문학은 전통적으로 질적 접근을 주 방법론으로 삼아왔으나, 최근 수량적 접근의 필요성이 크게 부각되고 있다. 이 과목은 인문데이터과학을 전공하는 학생들에게 인문학의 여러 영역의 자료를 수량적으로 분석하기 위한 기초 지식을 제공한다. 통계의 기본 개념과 추론의 원리를 익히고 통계 소프트웨어를 활용하여 실제 데이터를 분석하는 능력을 키운다. 인문계열 1학년 수준의 수학 배경 지식에 맞추어 통계적 기법을 이해할 수 있도록 이론적인 부분을 최소화하되 추후에 본격적인 통계 관련 수업을 들을 수 있는 수리적인 기초를 닦을 수 있는 기회를 제공할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
독어학은 독일어의 음성·음운, 형태·통사 및 의미·화용론적인 특성에 대해서 연구하는 분야이다. 독어학이 독일어의 언어학적인 특성을 연구하는 학문인만큼, 독어학 연구를 위해서는 언어학의 하위분야에 대한 이론적 지식뿐만 아니라, 각 분야에 적합한 연구방법론 습득이 매우 중요하다. 따라서 이 교과목은 대학원에서 어학을 전공하는 학생들에게 다양한 독어학 연구방법론을 접할 수 있는 기회를 제공할 것이며, 이를 위해 2군 교과목으로 운영된다.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
다양한 연구 방법론들을 살펴보고, 이들 연구방법론들이 언어 분석의 틀로서 작용할 때 어떠한 가능성과 한계를 지니는지를 살펴봄으로써 러시아어를 분석할 때 어떠한 방법론들이 타당할 것인가에 대한 논의를 한다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.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
응용행동분석 및 단일사례연구 방법론은 동질성의 다수 집단 구성이 어려운 특수교육 현장이나 언어치료 등의 임상 현장에서 특히 많이 적용되고 있는 방법으로 이들 현장과 관련된 사람들이 갖추어야 할 지식이다. 이러한 점에서 본 강좌는 단일사례연구 방법론에 대한 이론적 배경과 방법론적 특성, 박사과정생들의 직접적인 연구 수행을 위한 관찰 및 연구 설계방법론을 설명하는 데 목적이 있다.전선 / 대학원
최근 치의학을 비롯한 다양한 분야에 통계 및 기계학습 분석이 활발히 진행되고 있으며 연구에 기본적인 분석을 위해서 기계학습 및 통계 방법의 활용이 다양한 분야에서 적용되고 있다. 이를 위해서 여러 프로그래밍 언어의 기본을 설명하고 이를 바탕으로 다양한 통계 및 기계학습 분석을 코드 기반으로 수행할 수 있는 역량을 기른다. 그리고 다양한 데이터를 예시로 프로그래밍을 활용해 생성한 분석 방법을 일관성 있게 코드화하고 자신만의 분석 방법을 정립할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
자연언어의 의미 분석을 위한 다양한 방법론을 습득하고 비교한다. 어휘의미론, 구조의미론, 형식의미론, 화용론의 연구 동향을 파악하고 실제 언어사실에의 응용을 꾀한다. 그리고 최근 발전하고 있는 형식의미론의 여러이론들을 비교하고, 자연언어 표현 일반에 형식의미론의 방법론을 확대적용하는 훈련을 한다. 또한 전체문법의 틀에서 의미론의 위상을 이해하고, 통사론과의 상호관련성을 평가하여 궁극적으로 새로운 문법 이론을 모색하며, 또한 형식의미론이 전산적 언어처리에 어떤 도움을 줄 수 있는지 살펴본다.전선 / 대학원
본 강좌는 음운 층위, 어휘 층위, 문자 층위의 규범을 폭넓게 연구함으로써 국어교육에서 규범의 역할이 무엇인지를 탐구하는 것을 목표로 한다. 특히 글쓰기에서 지켜야 할 규범들에 대해 연구함으로써 정서법의 이론을 확립하고자 한다.전선 / 학사
이 강좌는 언어학의 응용분야로 인간이 쓰는 언어가 컴퓨터에서 어떻게 처리되는지 다룬다. 인간 언어가 지닌 음성, 형태, 통사, 의미적인 측면이 정보처리 관점에서 음성합성, 음성인식, 형태분석, 구문분석, 의미처리 등과 관련하여 어떻게 구현되는지 살펴보며, 실제로 음성합성기, 음성인식기, 정보검색시스템이나 기계번역기 등 상용화된 시스템 구축방법에 대해서도 살펴본다. 또한 대량의 자료를 수집하고 처리하는 코퍼스도 논의하여, 한국어 정보처리를 위한 기초자료 구축도 병행한다. 이 과목은 이론적인 방법론뿐만 아니라 실제처리에도 많은 초점이 맞추어지기 때문에 컴퓨터 프로그래밍 학습을 통하여 시스템 구축이나 자료를 처리하는 실습도 병행한다.전선 / 대학원
한국이나 미국에서 최근 한국어나 일본어 및 영어를 자료로 하여 쓰여진 박사학위 논문 가운데서 특히 주목되는 논문을 중심으로 이론적인 변화의 양상과 이론의 실제 자료에 대한 적용 양상 및 해석의 특이성이라는 측면에서 최근의 동향을 이해하고 스스로 비판함으로써 앞으로의 논문 작성에 참조가 될 수 있도록 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
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 과목은 조경학의 학위논문을 준비하거나 조경분야의 학술연구를 수행하기 위해 필요한 연구방법 즉, 연구주제 선정 방법, 자료수집 및 분석방법, 통계분석방법, 논문 작성방법 등을 심층적으로 습득하고, 이를 활용함으로써 연구수행능력을 향상시키는데 있다.전선 / 대학원
이 강좌에서는 외국어로서의 한국어교육의 마무리단계라 할 수 있는 평가와 관련하여 평가 목표의 수립, 평가 준거의 설정, 평가 결과의 분석 및 송환 등에 대해 깊이 있는 연구와 논의를 진행한다. 특히 현대 교육평가이론을 적극 수용하되, 평가의 대상인 언어에 대한 심도 있는 이해를 전제로 강의를 진행하게 된다.