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본 연구는 한일 병렬 코퍼스와 기계 번역을 비교 분석하여 파파고와 구글 기계 번역의 정확도를 평가했습니다. 분석 결과, 파파고가 구글보다 코퍼스와 더 높은 일치율을 보였지만, 두 기계 번역 모두 ‘것이다’의 미묘한 뉘앙스를 정확히 반영하기보다는 시제별로 정형화하는 경향을 보였습니다.
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
프랑스어와 컴퓨터
Text coherence in translation
Translator's workbench : tools and terminology for translation and text processing
Register variation online
국어 동기화의 인지언어학적 탐색
Synchronic corpus linguistics : papers from the sixteenth International Conference on English Language Research on Computerized Corpora (ICAME 16)
Planing, gluing, and painting corpora : inside the applied corpus linguist's workshop
Language use, education, and professional contexts
남의 글을 내 글처럼
Introducing corpus-based translation studies
Sadness expressions in English and Chinese : corpus linguistic contrastive semantic analysis
(아리스토텔레스) 형이상학
번역의 원리 : 異문화를 어떻게 번역할 것인가 =
Machine translation : its scope and limits
번역가의 단어 : 시적인 기술에 대하여
Corpus-assisted translation teaching : issues and challenges
Corpus-based approaches to contrastive linguistics and translation studies
김한식 · 2022
일본학보
袁艳玲; 肖一美; 黄晶晶; YUAN Yanling; XIAO Yimei; HUANG Jingjing · 2024
浙江理工大学学报 / Journal of Zhejiang Institute of Science and Technology
최효은 · 2025
통역과 번역
윤여범 · 2023
한국초등교육
박옥수 · 2016
동아인문학
박준석 · 2022
언어학 연구
김정민 · 2023
일본연구
한현희 · 2020
노어노문학
노금송; 왕원 · 2024
한국학연구
전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전선 / 대학원
코퍼스, 즉 전산화된 자연 텍스트 모음은 다양한 응용언어학 분야에서 널리 사용되고 있다. 본 교과목은 언어 코퍼스 분석에 일반적으로 사용되는 방법과 기법을 다루고, 코퍼스가 외국어 학습 및 교육을 위해 활용될 수 있는 여러 방안을 소개하고자 한다.전선 / 대학원
본 강좌는 인간커뮤니케이션과 사회 전반적인 변화의 원동력이 되고 있는 뉴미디어의 기술적 개요와 특성을 섭렵하고 이들이 인간 문명에 미칠 영향과 함의를 고찰하고자 한다. 이를 위해 뉴미디어의 직접적 동인이 되는 디지털 혁명, 커뮤니케이션 채널, 네트워크, 전송방식의 변화, 다양한 개별 뉴미디어들을 개괄하고 이런 뉴미디어들이 가져올 인간커뮤니케이션의 변화와 사회적 함의를 살펴본다.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
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 / 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 / 학사
인공지능을 활용하여 프랑스 및 프랑스어권 지역의 다양한 텍스트를 번역‧분석함으로써 학습자들의 번역 역량을 강화하며, 프랑스어와 프랑스어권 문화에 대한 심층적인 이해와 안목을 제고한다.전선 / 대학원
변형생성문법이 러시아어의 여러 문법 현상들을 설명해 내는 데 어느 정도의 긍정적인 기제로 작용할 수 있는지 살펴보고, 그 적용가능성과 한계에 대해 논의한다.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 / 대학원
구조주의적 접근에서부터 최근의 형식문법에 이르기까지 통사론의 연구 방법론에 대한 전반적인 이해를 목표로 한다. 특히 근래 활발하게 연구되고 있는 생성문법의 여러 통사이론(GB, GPSG, LFG, HPSG 등)을 비교하고 실제 언어자료에의 응용을 꾀한다. 또한 문법 전반에서의 의미론과의 관련성을 파악하고, 타당성 있는 새로운 통사이론의 정립을 모색한다.전선 / 학사
이 강의는 문학, 영화, 드라마, 박물관 전시 등 다양한 문화 텍스트를 통해 ‘한국’이 세계 속에서 번역되고 재구성되는 방식을 탐구한다. 여기서 번역은 단순한 언어 변환이 아니라, 기호가 문화 간을 이동하는 과정에서 발생하는 의미의 확장, 변이, 재맥락화를 의미한다. 강의는 문화번역의 주요 개념을 다루는 것으로 시작해, 한국문학 번역, K-컨텐츠의 글로벌 수용, 외국 박물관 전시의 한국 관련 섹션, 디아스포라 공동체의 자기 재현 등 다양한 ‘번역의 현장’을 살피며 ‘한국’이라는 대상이 어떻게 재현·수용·소비·재해석되는지를 분석한다. 또한 각국에서 발전해 온 한국학의 제도적 배경을 검토함으로써, 한국에 대한 재현이 단순한 문화 소개가 아니라 정체성, 권력, 역사 인식의 문제와 긴밀히 연결되어 있음을 이해한다. 이를 통해 학생들은 문화번역에 대한 이론적 이해를 심화하는 한편, 한국이 세계화되는 과정에서 의미가 구성되고 권력 관계가 작동하는 방식을 비판적으로 성찰하게 될 것이다.전선 / 학사
메이지시대 이후의 일본어 원사료, 학술문헌을 한국어로 옮기는 훈련과정을 통해 일본전공자에게 요구되는 전문적 기능(소양)을 함양한다. 수업은 일본어 원문의 의미를 정확하게 파악하고 이를 자연스러운 한국어로 표현하는 훈련을 토론 방식으로 진행한다. 이 수업을 통해 고도의 언어 운용능력 외에 복안적 사고의 체득을 기대한다. 최종 학업평가는 번역 결과물의 완성도를 기준으로 이루어진다.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
소리는 진동하는 물체에 의해 발생하는 공기(또는 물과 같은 다른 매질) 분자의 일련의 떨림일 뿐이지만, 인간의 청각 시스템은 이로부터 함축적이고 추상적인 의미를 추출할 수 있는 놀라운 능력을 가지고 있다. 우리는 음성 신호를 사용하여 매우 높은 수준의 정보를 전달할 수 있고, 또한 음악을 통해 감정적 카타르시스를 느낄 수도 있다. 그러나 음성 또는 음악 신호와 그에 의해 전달되는 추상적 의미 사이에는 매우 큰 의미적 차이(semantic gap)가 존재하고, 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 이러한 갭을 좁히는 것은 매우 어려운 작업이다. 본 교과목에서는 소리의 발생부터, 전달, 그리고 사람이 청각기관을 통해 소리를 지각, 인지하는 과정을 설명하고, 컴퓨터 알고리즘을 통해 청각지각/인지 과정을 모델링하는 방법에 대해 알아본다.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
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
이 교과목은 '통사론연구 1'(108.520)의 교과목 내용을 기초로 이론의 확대적용 및 발전을 좀더 깊이 있게 모색한다.전선 / 학사
머신러닝과 인공지능 분야가 보여주고 있는 놀라운 발전의 근간에는 자연 현상을 수학 문제로 기술한 뒤 수많은 현대 수학의 도구를 이용해서 풀어낸 수학의 틀이 존재한다. 따라서 이같은 수학의 핵심 원리를 모른 채 이미 라이브러리화된 것을 단순하게 사용하여 학습하는 것으로는 한계에 봉착할 수 있다. 본 강의의 목적은 수강생이 머신러닝을 이해하는데 있어 필요한 수학을 프로그래밍과 연계하여 학습하는데 있다. 이를 위해 본 강의는, 수학의 단위 주제 강의 후 즉시 프로그래밍 실습을 통해 익히는 마이크로러닝 방식으로 운영한다. 머신러닝 알고리즘을 직접 다루지 않으나, 대수학, 미적분학, 선형대수, 기하학과 같이 머신러닝 학습 및 강좌에 필수적으로 요구되는 내용을 다루며, 수업에서 사용하는 프로그래밍 언어는 파이썬이다. 본 강의는 이공계 고교 수학 이상의 지식을 갖추고 있으나 프로그래밍 지식을 갖추고 있지 않은 학생을 주 대상으로 한다.