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본 연구는 기계 번역, 인간 번역, 사후편집된 기계 번역, 그리고 감수된 인간 번역의 품질을 비교 분석합니다. 번역 오류의 빈도와 분포는 기계 번역과 인간 번역 간에 차이를 보였으며, 특히 기계 번역은 형태 관련 '정확성' 오류가 두드러졌고 인간 번역은 의미 관련 '명확성' 오류가 더 많이 발생했습니다. 사후편집 및 감수 후 각 번역본의 품질이 크게 향상되었지만, 전문적인 사후편집자 교육이 기계 번역 품질을 더욱 향상시킬 수 있음을 시사합니다.
SDL trados studio 입문 : 한 눈에 들어오는 컴퓨터 보조 번역
Manual work and mental work : humanist knowledge for professions in the Siglo de Oro
Controlled document authoring in a machine translation age
Translation Quality Assessment : Past and Present
번역가의 인간학 : 참다운 인간의 길은 무엇인가? : 원저의 해설 너머, 번역가의 비평 에세이
Machine translation : its scope and limits
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
포스트휴먼 세계 연구하기 : 디지털 객체와 면담하는 법
Quality in professional translation : assessment and improvement
창세기 역주 : 구약성경 본문비평 및 번역비평
한국어 통번역사를 위한 AI 번역의 이해 =
Empirical studies of translation and interpreting : the post-structuralist approach
Survey of the state of the art in human language technology
기호논리학
젠더와 번역 : 여성지(知)의 형성과 변전(變轉) =
Introduction to many-facet Rasch measurement : analyzing and evaluating rater-mediated assessments
Signs, search and communication : semiotic aspects of artificial intelligence
Machine translation : linguistic characteristics of MT systems and general methodology of evaluation
공자 신화 : 종교로서 유교 형성 과정
통번역학연구
곽중철, 한승희Language Resources and Evaluation
Maja Popović; Eleftherios Avramidis; Aljoscha Burchardt; Sabine Hunsicker; Sven Schmeier; Cindy Tscherwinka; David Vilar; Hans Uszkoreit통번역학연구
정재혁동아인문학
박옥수통역과 번역
이지은; 최효은JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH
Laeubli, Samuel; Castilho, Sheila; Neubig, Graham; Sennrich, Rico; Shen, Qinlan; Toral, Antonio번역학연구
이준호슬라브어 연구
전혜진통역과 번역
오성탁, 김아영통번역학연구
이준호Vigo International Journal of Applied Linguistics
Fernández-Torné A.,Matamala A.TRANSLATION AND INTERPRETING STUDIES
Yang, Yanxia; Wang, Xiangling; Yuan, QingqingInformatics
Béchara H.,Orăsan C.,Escartín C.P.,Zampieri M.,Lowe W.Revista Tradumatica
De Almeida Costa F.,Pagano A.S.,Ferreira T.C.,Meira W.Perspectives: Studies in Translation Theory and Practice
Jia Y.,Sun S.Lebende Sprachen
Stahl, Jaroslav; Munková, Daša; Benko, Ľubomír; Hudecová, ElenaForum: International Journal of Interpretation and Translation
Wang, Yu; Jalalian Daghigh, AliJournal of Intelligent & Fuzzy Systems
Michal Munk; Daša MunkováJOURNAL OF SPECIALISED TRANSLATION
Perez, Celia RicoJournal of Specialised Translation
Vieira L.N.,Alonso E.,Bywood L.전선 / 학사
인간언어에 대한 연구가 여러 가지 정보축적과 정보소통의 문제와 어떤 관련을 맺고 있는지를 소개한다. 인간의 자연언어와 컴퓨터의 인공언어의 공통점과 차이점을 이해한다. 언어정보의 자동처리 방법과 응용을 소개한다. 인간 언어에 대한 기초연구가 어떻게 음성인식, 음성합성 등의 음성정보 처리와 구문 분석, 의미정보 처리에 응용되며, 현대 정보사회의 발달을 위한 정보검색, 요약, 필터링, 그리고 기계번역 등에 적용되는지를 소개한다.전선 / 학사
스페인과 중남미의 문학작품을 읽고 번역해 봄으로써 번역의 중요성을 이해하고 번역에 필요한 기술들을 익힌다.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 강좌는 예비영어교사들에게 교육평가의 원리를 중등학교 영어평가의 실제에 활용하는 기회를 제공한다. 학생들은 영어평가의 기법과 방법론을 탐구하며 영어평가 실제의 기본적 바탕을 익힌다. 본 강좌를 통하여 실제 현장에서 널리 사용되는 영어 평가 방법을 분석하고, 평가가 행해지는 실제 현장을 이해하는 데 역점을 둔다..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 / 학사
21세기의 국제화와 정보화 속에 문화 간의 소통을 이루게 하는 일차적인 매체는 번역이다. 본 강좌에서는 비교적 평이한 독일 문학작품과 시의성이 있는 독일어 텍스트를 선정하여 번역을 해본다. 아울러 출간된 번역본을 참조하여 실제 번역이 어떻게 이루어졌는지 분석해 보면서 보다 나은 번역을 제안해 본다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 AI가 매스 커뮤니케이션을 포함한 인간 커뮤니케이션 전 영역에 걸쳐 메시지 작성, 확산, 큐레이션(curation) 등 보다 다양하고 적극적인 역할(agency)을 수행하게 됨에 따라 대두되는 질문들을 (a) 인간-AI 커뮤니케이션(human-AI communication)과 (b) AI 매개 커뮤니케이션(AI-mediated communication)의 하위 분야로 나누어 심층적으로 고찰한다. 먼저 인간-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction), 컴퓨터 매개 커뮤니케이션(computer-mediated communication) 분야의 대표적 이론 및 관련 실증연구들을 학습하고, AI 발전에 따른 최신 연구동향을 검토한다. 실제 AI 활용 사례(예; AI 스피커, AI 뉴스 추천 시스템. 챗봇)를 대상으로 기술적 속성, 이용자들의 속성, 커뮤니케이션 맥락 등에 따라 기존 이론 및 모델을 어떻게 수정, 보완, 확장해야 하는지 논의한다. 이를 통해 커뮤니케이션학에서 AI의 문제를 어떻게 정의하고 연구할 것인가에 대한 이해를 증진시킬 것이다.전선 / 대학원
아시아 연구 데이터 분석은 아시아 전역의 사회문화적 역학 연구를 위해 데이터 집약적 기법과 인문학적 해석을 연결하는 학제적 방법으로서 문화 분석을 소개한다. 이 강의는 문화 분석을 단순한 방법론적 틀이 아닌, 컴퓨터적 접근 방식과 해석적 실천을 연결하는 구체적인 방식으로 다룬다. 이를 통해 인문학과 사회과학을 특징짓는 상호텍스트성, 심층적인 역사적 맥락, 그리고 상황적 발화를 전면에 부각시킨다. 경험적으로, 이 과정은 텍스트, 시각, 청각의 세 가지 탐구 영역을 아우르며, 컴퓨터 도구를 활용하여 민족주의, 카스트와 같은 사회적 응집력, 그리고 언어, 지역, 젠더, 계급 등 사회학적 지표 전반에 걸친 다양한 변이와 같은 강력한 사상의 궤적을 추적한다.교양 / 학사
<베리타스 실천: 평등의 물리학은 ‘하나의 사과 = 하나의 사과’라는 기초적인 등식에서 출발해, 물리학이 ‘같음’과 ‘비교 가능성’을 어떻게 정의해 왔는지를 탐구하고 이를 사회적 평등의 문제에 적용하는 융합 교과목이다. 측정과 표준, 에너지와 정보, 보존 법칙과 엔트로피 같은 물리학의 개념을 토대로 학생들은 각 주제에 대한 프로젝트 기반 탐구를 진행한다. 본 과목은 강의와 실천(PBL)을 병행하며, 과학적 사고를 현실의 윤리적 판단과 연결하는 새로운 시도를 제안한다. 물리학 전공 여부와 무관하게 참여 가능하도록 설계되었으며, 학생들은 팀 프로젝트와 동료 평가를 통해 ‘무엇이 공정한 비교인가’를 스스로 정의하고 검증하는 과정을 경험한다. 본 교과목은 영어로 진행됩니다.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
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 / 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
공기업 윤리경영은 공익 담보의 관점에서 아무리 강조해도 지나침이 없으며, 공기업 윤리경영을 위해서는 윤리경영이 무엇인지 그 의미와 윤리경영을 위한 체계적인 접근법에 대한 이해가 필수적이다. 본 강좌는 공기업정책학과 수강생들의 공공서비스윤리에 대한 이해를 증진하고, 행정현장에서 윤리적 의사결정과 윤리적 리더십을 발휘할 수 있는 능력 및 소양을 개발하는 한편, 공기업의 윤리적 경영을 위한 관리시스템 전략을 탐구하는 것을 그 목적으로 한다. 이를 위해 본 강좌는 공기업정책학과 수강생들이 자신의 윤리적 관점을 이해할 수 있는 기회를 제공하고, 공공부문의 윤리문제에 초점을 두어 개인 수준의 윤리적 책무성과 윤리적 딜레마의 문제를 다루는 동시에, 공공서비스윤리를 증진하기 위한 공기업 조직 전략을 검토한다.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
외국어교육에서의 평가(Testing)에 관한 최근 이론들을 개관하고, 영어능력 평가문항의 작성, 분석, 결과 처리 등의 원리와 실제를 다룬다.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
본 교과목에서는 AI가 매스 커뮤니케이션을 포함한 인간 커뮤니케이션 전 영역에 걸쳐 메시지 작성, 확산, 큐레이션(curation) 등 보다 다양하고 적극적인 역할(agency)을 수행하게 됨에 따라 대두되는 질문들을 (a) 인간-AI 커뮤니케이션(human-AI communication)과 (b) AI 매개 커뮤니케이션(AI-mediated communication)의 하위 분야로 나누어 심층적으로 고찰한다. 먼저 인간-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction), 컴퓨터 매개 커뮤니케이션(computer-mediated communication) 분야의 대표적 이론 및 관련 실증연구들을 학습하고, AI 발전에 따른 최신 연구동향을 검토한다. 실제 AI 활용 사례(예; AI 스피커, AI 뉴스 추천 시스템. 챗봇)를 대상으로 기술적 속성, 이용자들의 속성, 커뮤니케이션 맥락 등에 따라 기존 이론 및 모델을 어떻게 수정, 보완, 확장해야 하는지 논의한다. 이를 통해 커뮤니케이션학에서 AI의 문제를 어떻게 정의하고 연구할 것인가에 대한 이해를 증진시킬 것이다.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 / 학사
이 과목에서는 주어진 데이터 내에서 최적화를 통해 인간의 학습을 모방하는 머신 러닝과 인간 학습과의 차이점을 소개하고 최근 컴퓨팅 성능의 고도화에 따라 머신러닝을 기반으로 한 인공지능의 활용 분야를 소개한다. 수강생들은 기존 알고리즘 기반 분류 기법 및 머신러닝을 위한 수학적 기초를 이해하고 최신 인공신경망 구조를 기초로 한 머신러닝 패키지를 활용해 본다.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.