A Study of consonant cluster simplification : 자음군 간단화에 대한 연구

김수영 梨花女子大學校 大學院 1981 국내석사

Korean sentence complexity reduction for machine translation

Bates, Luke 서울대학교 대학원 2017 국내석사

Text simplification used as a preprocessing task for the improved functionality of natural language processing systems has a long history of research based on European languages, yet, there is no research that has utilized Korean as the object of study. However, there is great demand for comprehensible Korean to English machine translations, yet due to the disparate nature of these two languages, machine translation often fails to achieve fluent results. In order to improve the translation quality of Korean text as the source language, the first-ever rule-based Korean complexity reduction system was designed, constructed, and implemented in this study. This system was achieved by a unique technique termed "phrase-grouping and generalization of nuance structures," in Korean as a disambiguation tool. This technique has potential applications in all languages and additional natural language processing tasks. On top of this, in order to set a foundation for which complexity reduction operations and combinations generate fluent Korean and improved machine translation output, a unique factorial approach to simplification generation was also implemented. In order to assess the output of the system proposed in the current research, the parallel evaluation of simplified Korean text by Korean native speakers and the evaluation of translations by English native speakers was conducted. The translation systems used in this study were Google Translate and Moses, both statistical machine translation systems, and Naver Translate, a neural machine translation system. This is the first research to conduct experiments on the interaction of text simplification and neural networks. Additionally, no known research has analyzed output from three machine translation systems simultaneously. Generally, the proposed system generated relatively fluent Korean, though due to the factorial nature by which simplifications were generated, sentence quality usually began to deteriorate after more than one simplification operation. On the other hand, the proposed system as a preprocessing task for machine translation consistently improved translation quality for all three systems utilized in this study by up to two performed simplifications. In the case of the statistical machine translation systems used in this study, more than two simplifications deteriorated not only Korean sentence quality, but also translation quality. However, in the case of Naver Translate, the neural machine translation system used in this study, even three simplifications resulted in translation improvement according to the evaluators. This study, then, emphasizes the need for more research conducted on text simplification as the field of natural language processing transitions to neural network-based approaches and applications.

어휘 단순화가 한국어 학습자의 읽기 텍스트 이해도에 미치는 영향 : 신문 기사 텍스트를 중심으로

류지현 연세대학교 대학원 2021 국내석사

This study aims to examine the impact of Lexical simplification on the level of reading comprehension in learners of the Korean language. Lexical simplification refers to the process in which, when the vocabulary comprising texts are divided into levels based on their difficulty, the learners replace advanced-level vocabulary with low-level vocabulary. In this study, vocabulary in newspaper article texts was simplified by defining five methods of Lexical simplification, including “deletion,” “phrase replacement,” “hypernym-hyponym replacement,” “synonym replacement,” and “pronoun replacement.” To measure learner’s reading comprehension, the concepts of lexical simplification and text difficulty assessment first needed to be defined. The second chapter surveys the historiography of lexical simplification theories. First, the chapter reviews the theoretical concept of “extensive reading,” the academic aim and objective of this study. Then simplification and elaboration, the two major concepts in text modification, are defined and compared. Lastly, the chapter examines miscue analysis, a method used in examining the impact of lexical simplification, and reading fluency theory, a broader concept that includes miscue analysis. The third chapter identifies the target and tools of analysis. The participants of this study consisted of 20 mid-level Korean language learners who were divided into two groups. In terms of analytical tools, miscue analysis suggested by Y. Goodman (2005) was used to set five categories, including “Syntactic Acceptability,” “Semantic Acceptability,” “Meaning change,” “Correction,” and “Inflection-Phoneme similarity.” Two more categories were added, Patterns for Constructing Meaning and Patterns of Grammatical Relations. to evaluate the overall view of the learner’s reading ability based on the aforementioned five categories. For the texts used in the study, an original text and a modified text were presented. The original text was a newspaper article written for readers with Korean as their mother tongue. The level of each noun, adjective, adverb, and determiner in the original text was determined using Level System for Korean Vocabulary Learning developed by Joongsub Kim (2017) and Namho Cho (2003). Then the vocabulary in high and very high levels was replaced by beginner and intermediate level vocabulary to create a modified text. Miscue analysis record sheet and re-telling evaluation sheet were used to measure the textual understanding. The fourth chapter presents the result of miscue analysis of control and experimental groups and miscue analysis for each Lexical difficulty level. The result of miscue analysis compared miscue tendency with original texts and miscue tendency in modified texts and measures the miscue frequency and self-correction success rate per every 100 word segments. The result showed almost no difference in terms of grammar but a significant difference in the semantic construction. While the miscue frequency per 100-word segments was lower in the group with the modified text than with the original text, the self-correction success rate was higher in the group with the modified text. Retelling evaluation examined the number of learners’ spoken word segments and the comprehension level. Here, too, the experimental group scored higher than the control group. In summary, Lexical simplification lowered the frequency of miscued reading and helped learners comprehend the meaning more easily. In conclusion, the fifth chapter summarizes the above discussion and presents the view of this study on the impact of Lexical simplification. In the field of Korean language learning, more varying and diverse reading texts should be offered in and out of classes. While texts intended for native speakers can be practical, the advanced level vocabulary is not suitable for language learners. As the present study has demonstrated, lowering the difficulty level of vocabulary through Lexical simplification can sufficiently improve the learners’ understanding. 본 연구는 어휘 단순화가 한국어 학습자의 읽기 텍스트 이해도에 미치는 영향을 밝히는 데 목적이 있다. 어휘 단순화란 텍스트를 구성하고 있는 어휘를 난이도에 따라 등급화한 뒤 높은 등급의 어휘를 낮은 등급의 어휘로 대체하는 과정을 말한다. 본 연구에서는 어휘 단순화의 방법으로 ‘삭제’, ‘구 대체’, ‘상위어-하위어 대체’, ‘유의어 대체’. ‘대명사 대체’의 다섯 가지를 제안하고 이에 맞춰 신문 기사 텍스트에 대하여 어휘 단순화를 실시하였다. 학습자의 읽기 텍스트 이해도를 측정하기 위해서는 어휘 단순화와 텍스트 난이도 측정에 관한 개념을 정립할 필요가 있었다. 이에 2장에서는 어휘 단순화와 관련된 이론적 배경을 살펴보았다. 먼저, 본 연구의 학문적 지향점이자 목표라고 할 수 있는 확장형 읽기(Extensive reading)에 대한 이론적 개념을 확립하였다. 그리고 텍스트 수정의 두 가지 대표적 방법인 텍스트 단순화와 상세화의 개념을 밝히고 두 개념을 비교하였다. 마지막으로, 어휘 단순화의 효과를 살펴보기 위해 주된 연구 방법으로 사용한 오독 분석(Miscue analysis)과 오독 분석을 포괄하고 있는 이론적 개념인 읽기 유창성 이론에 대해 살펴보았다. 3장에서는 연구 대상과 연구 도구를 특정하였다. 연구 참여자는 한국어 중급 학습자 20명으로 설정하여 두 집단으로 나누었다. 연구 도구로는 Y.Goodman(2005)에서 제시한 오독 분석 방법을 참고하여 ‘의미적 용인가능성’, ‘통사적 용인가능성’, ‘의미 변화’, ‘자기 수정’, ‘어형-음소 유사성’ 5가지 항목을 설정하였다. 그리고 이 다섯 가지 항목을 토대로 학습자의 전반적인 읽기 수행 양상을 살펴보기 위해 ‘의미 구성’ 패턴과 ‘문법적 관련성’ 패턴을 추가로 설정하였다. 실험 텍스트는 원문과 수정문을 준비하였는데 원문은 한국어 모어 화자를 예상 독자로 설정하여 쓴 신문 기사 텍스트이다. 이 원문의 명사, 동사, 형용사, 부사, 관형사를 김중섭(2017)과 조남호(2003)의 한국어 교육용 어휘 등급 체계에 맞춰 등급화하였다. 그 후 고급, 최상급에 해당하는 어휘를 초급, 중급에 해당하는 어휘로 대체하여 수정문 텍스트를 마련하였다. 읽기 이해도 측정 도구로는 오독 분석 기록표와 다시 말하기 평가지를 사용하였다. 4장에서는 어휘 단순화 실시 여부에 대한 오독 분석 결과와 어휘 난이도별 오독 분석 결과를 나누어 제시하였다. 어휘 단순화 실시 여부에 대한 오독 분석 결과는 원문에서의 오독 양상과 수정문에서의 오독 양상을 비교하였으며 텍스트 100어절당 오독 빈도와 자기수정 성공률을 측정하였다. 그 결과, 원문과 수정문의 오독 간에 문법적인 차이는 거의 없는 것으로 나타났으나 의미 구성면에서 현저한 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한, 원문에서보다 수정문에서 100어절당 오독 빈도가 낮았던 반면 자기수정 성공률은 수정문에서 더 높았다. 다시 말하기 측정 결과는 학습자 발화의 어절 수와 이해도 점수를 살펴보았는데 다시 말하기 점수 역시 수정문을 읽은 집단이 원문을 읽은 집단보다 대체적으로 더 높은 점수를 받았다. 이를 정리해 보자면, 어휘 단순화는 학습자로 하여금 오독의 빈도를 낮추며 학습자가 텍스트의 의미를 더 수월하게 이해할 수 있도록 영향을 미친다는 것을 알 수 있다. 마지막으로, 5장에서는 앞선 논의를 정리하고 어휘 단순화의 효과에 대한 본 연구의 입장을 제시하였다. 한국어교육 분야에서 학습자를 위한 읽기 텍스트는 교실 안과 밖에서 다양하고 다채롭게 제공되어야 할 것이다. 모어 화자를 위한 텍스트는 실용적이기는 하나 어휘 난이도가 높아서 한국어 학습자에게 적합하지 않다. 이때, 본 연구에서 밝힌 바와 같이 어휘 단순화를 통해 어휘 난이도를 낮춘다면 학습자의 이해도를 충분히 향상시킬 수 있을 것이다.

효율적인 가시화를 위한 3차원 건물 모델의 일반화

오소정 서울시립대학교 대학원 2009 국내석사

고품질 3차원 공간정보의 보다 경제적인 생성이 가능해지고, 이에 기반한 다양한 활용이 빠르게 증가하고 있다. 이에 따라, 3차원 공간정보를 다양한 유무선 복합환경에서 사용자의 단말기에 효율적으로 전달하고 가시화하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구는 효율적인 가시화를 위해서 대용량의 정교한 3차원 건물 모델을 일반화하여 Kolbe (2005)가 제시한 세 개의 세밀도(LOD)를 갖는 모델을 자동으로 생성하는 방법론을 제안한다. 제안된 방법은 (1) 모델의 위상학적 보완, (2) 표현의 단순화, (3) 기하학적 단순화로 나누어 수행한다. 첫째, 위상학적 보완은 모델링 단계에서 발생된 점의 오류, 면의 오류 및 선과 점의 교차 오류 등을 제거한다. 둘째, 표현의 단순화는 삼각면으로 정의된 정교한 3차원 건물 모델에 대해 유사한 속성을 갖는 인접한 면들을 반복적으로 병합하여 LOD3의 건물 모델을 생성한다. 셋째, 기하학적 단순화는 건물 모양을 결정하는 중요한 면들의 집합인 주요 피쳐와 그 나머지 면들의 집합인 비주요 피쳐를 추출하여 LOD1, LOD2의 모델을 생성한다. 방법론의 검증을 위하여, 위상학적 오류들을 포함한 삼각면으로 정교하게 모델링된 청계천 지역의 건물 모델들을 사용하였다. 크게 직각구조와 비직각구조, 단일평면지붕구조와 복합평면지붕구조와 같은 4종류 건물들로 분류하고, 그 중 6개의 건물을 선택하여 적용하였다. 적용한 결과, 다양한 구조의 3차원 건물 모델을 자동으로 일반화 하여 LOD1, LOD2, LOD3의 모델들을 성공적으로 생성하였다. 생성된 모델을 구성하는 점, 선, 면의 수가 50%이상 감소되었고, 또한 가시화 수행 시간도 현저하게 단축되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법은 활용분야 및 단말기의 가시화 성능에 적합한 품질의 3차원 공간정보를 일반화하여 자동으로 생성하는 것에 효과적으로 적용될 것이다. As high quality 3D spatial data can be generated more economically than before, diverse applications based on such data rapidly increases. The efficient transmission and visualization of the 3D spatial data in a user's device through various wired or wireless mixed environment has been thus significantly important. Therefore, this study proposes an automatic generalization method of 3D building models to visualize them efficiently. This method generates the building models of three different level of details (LOD) suggested by Kolbe (2005). The proposed method consists of three stages, (1) topological correction, (2) expressive simplification and (3) geometric simplification. Firstly, topological correction is to remove point errors, face errors, and intersection errors between edges and points. Secondly, expressive simplification generates the building model of LOD3 by repeatedly merging the adjacent faces with similar face properties. Thirdly, geometric simplification generates the building models of LOD1 and LOD2 by identifying the main feature and non-main feature. The main feature is a set of the faces affecting the building shape importantly while non-main feature is a set of the remained faces. For the verification of the proposed method, it has been applied to six building models representing four different categories of building shapes. The categorization is based on square or non-square structures and single flat roof or complex roof structure. From the sophisticated building models of various structures, the models of three different LODs has been successfully generated. The numbers of the points, edges, and faces in the generalized models are decreased by 50%; and its visualization time is significantly reduced. Hence, the proposed method can be effectively applied to the automatic generation of the 3D spatial data to be appropriate to a specific application and the visualization performance of the user's device.

프랙탈 버블 알고리듬을 통한 3차원 포인트 클라우드 정보의 간략화 기술

김영환 高麗大學校 大學院 2014 국내석사

본 논문에서는 3차원의 포인트 클라우드 정보를 Fractal bubble 알고리듬을 사용하여 효과적으로 간략화 하는 방법에 대해서 제안한다. 3차원 포인트 클라우드 정보가 많은 로봇 분야 및 자동화 분야에서 사용되고 있으나, 많은 양의 포인트 클라우드 데이터 정보는 물체 형상 정보를 파악하기 위한 많은 저장 공간과 더불어 계산상의 부하를 필요로 한다. 지난 수 십 년간, 포인트 클라우드 데이터들을 간략화하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 이 방법들은 일반적으로 복잡한 알고리듬으로 되어, 간략화의 이점을 제한하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 멀티-스케일(Multi-scale) 버블의 기하학적 관점에서 직관적으로 포인트 클라우드 데이터를 간략화 하는 방법을 소개한다. 이 멀티-버블 기반 알고리듬, 프랙탈 버블 알고리듬은 3차원 데이터로부터 얻어진 2차원 단면들의 포인트를 간략화 하고, 간략화 된 2차원 데이터들을 3차원 형상으로 재구성하였다. 포인트 간략화를 위한 버블들은 프랙탈 기하학(Fractal geometry)과 같이 자기 유사성 버블이 생성된다. 이 간략화 기법은 2차원 단면들의 수(), 각 버블 분할 수(, 프랙탈 버블의 차수() 등의 파라메터들을 적절히 조정하여 간략화의 세밀도를 결정할 수 있다. 이는 멀티-스케일의 간략화를 말한다. 본 논문에서는 다양한 포인트 클라우드 모델들을 대상으로 간략화 실험을 진행하여 간략화 파라메터에 따른 알고리듬의 효율성을 검증하고, 각 파라메터에 고려한 3차원 포인트 정보의 멀티-스케일의 간략화 결과를 도출하고 고찰하였다. 마지막으로 파라메터들의 적절한 조합을 통해 멀티-스케일에서의 간략화 결과를 검증하였다. The purpose of thesis is to provide a method to simplify 3D point cloud data by using fractal bubble algorithm. Whereas 3D point cloud is being used in many robotics and automation areas, the point cloud data requires a large storage space and a high computational load for processing the data. Over the past few decades, a number of studies have been conducted on simplifying the set of point cloud data. However, those simplification methods were in general complicated in their structures and thus limiting the merit of simplification. Therefore, our method is presented to simplify the point cloud data in a intuitive way by using the geometric aspect of multi-scale bubbles. This multiple bubble based algorithm, the so-called fractal bubble algorithm, simplifies the number of points in sub-divided 2D cross-sectional data that were derived from a whole 3D data, and eventually reconstructs the 3D shape by conjoining the sets of simplified 2D data. The bubbles to reduce point cloud data are generated in a self-similar way which looks like a fractal geometry. This method can determine the level of detail by modulating key parameters, that is, the number of cross-sections (S), the number of partitions in each bubble (D), and the order of fractal bubbles (N). This is to say the multi-scale simplification. We present experimental results to show the efficiency of the simplification algorithm with respect to simplification parameters. The performance variations according to these parameters are illustrated. Finally, we show the multi-scale based simplification results with proper combination of parameters.

간략화 메쉬의 품질 향상을 위한 최적화 방법

정동원 전북대학교 대학원 2024 국내석사

Polygonal meshes are one of the most popular 3D geometry representation methods currently used in 3D computer graphics, with triangular meshes being the most computationally simple of the polygonal meshes. These triangular meshes can accurately represent an object's geometry as the number of triangles in the mesh increases. However, an excessive number of triangles can significantly increase rendering computational costs, limiting their utility in real-time 3D applications. To address these issues, research has focused on automated mesh simplification techniques that reduce the number of triangles while preserving the shape of the object represented by the triangular mesh. However, existing mesh simplification studies face limitations, as reducing the number of triangles to a greater extent results in more pronounced damage to the original shape. In this study, we propose a method based on the back-propagation algorithm to enhance the quality by restoring the shape information that may be compromised during mesh simplification. Our method is versatile and can be applied as a post-processing step for various simplification algorithms to improve mesh quality. Moreover, when combined with mesh optimization through differentiable rendering, it allows for optimization by minimizing errors between rendered images. To assess the performance of the proposed method, we evaluate the shape reconstruction performance of our proposed method by comparing it with the widely used method Quadric Error Metric (QEM) on the TOSCA dataset. We quantified the errors in the original mesh before and after applying our method to the QEM-simplified mesh, resulting in performance improvements of 7.03%, 55.19% and 6.52% for forward and backward point cloud - mesh distance, chamfer distance, respectively. The experimental results demonstrate the capability to restore damaged geometry during the simplification process without increasing the triangle count.

한국어 읽기 텍스트 수정 비교 연구 : 현직교사와 예비 교사를 중심으로

성혜윤 연세대학교 대학원 2020 국내석사

본 연구는 현직 교사와 예비 교사의 텍스트 수정 비교를 통해 텍스트 수정에 대한 적절한 방식을 찾는 것을 목적으로 한다. 총 28명의 한국어 현직 교사와 예비 교사들이 수정한 읽기 텍스트를 비교·분석하여 수정 양상의 특징을 서술하고, 텍스트 수정과 난이도의 관계를 밝혔다. L2 읽기 교육 현장에서 학습자의 수준에 적합한 텍스트 제공은 필수적이다. 이에 따라 교사는 읽기 수업에서 활용할 텍스트의 수준을 민감하게 인식하고 학습자들에게 적절한 수준으로 수정하여 제공해야 한다. 기존의 텍스트 수정 연구는 주로 텍스트 수정과 그에 따른 학습자의 이해도 확인 위주로 이루어졌으나, 실제 한국어 교사 및 예비 교사들의 텍스트 수정 양상에 대한 연구와 수정 결과에 따른 난이도 변화에 대한 연구는 구체적으로 이루어지지 못했다. 또한, 텍스트 수정 과정에서 단순화 및 상세화 방식에 대한 정확한 지침의 부재로 인해 연구자 개인별로 단순화나 상세화를 사용한 방식이 통일되지 못하고 개별적으로 이루어졌다. 이에 따라 본고는 한국어 교사들의 실제 텍스트의 수정 양상을 확인하고 예비 교사와의 차이를 살핀 후, 텍스트 수정과 난이도의 연관성을 밝히고자 한다. 우선, 1장에서는 본 연구의 필요성 및 목적을 밝히고 연구 대상 및 방법을 서술했다. 또한, 읽기 텍스트 수정과 관련된 국내·외 선행 연구들을 살폈다. 2장에서는 L2 읽기 교육 텍스트 수정 이론을 대표하는 ‘실제적 텍스트’와 ‘수정된 텍스트’의 개념을 정리하고, 대표적 수정 방식인 ‘텍스트 단순화’와 ‘텍스트 상세화’의 개념적 차이 및 세부 방식을 비교하였다. 다음으로 텍스트 수준을 일컫는 ‘난이도’에 대한 용어를 선행 연구를 바탕으로 정리하였으며, 난이도 구성 요인 및 난이도 측정법의 종류를 살폈다. 3장에서는 텍스트 수정 양상 분석을 위한 기준을 제시하고, 텍스트 난이도 측정을 위한 공식을 선정하였다. 이후 연구 자료로서 한국어 능력 시험(TOPIK Ⅱ B)의 읽기 영역 지문을 토대로, 예비 실험을 거쳐 본 실험을 시행하였다. 4장에서는 연구 결과를 서술했다. 현직·예비 교사 28명의 텍스트 수정 과정에서의 차이 확인으로, 단순화·상세화의 빈도와 유형의 수를 파악하고, 구체적인 세부 방식의 차이를 제시하였다. 나아가 문장별로 수정 양상의 차이도 살폈다. 이후, 수정 결과에 대한 차이 확인으로 수정된 텍스트의 어휘·문법·문장 길이 난이도를 각각 측정하고, 두 집단 간 구체적 차이를 확인하였다. 마지막으로 텍스트 수정과 난이도의 연관성을 파악하였다. 이를 통해, 수정 과정에 있어서 현직 교사는 예비 교사보다 단순화·상세화를 더 자주, 다양하게 사용하여 텍스트를 수정하며, 특히 ‘교체하기’와 ‘축약하기’에서 그 차이가 뚜렷했다는 것이 확인되었다. 문장별 수정의 경우, 현직 교사들은 텍스트 내 모든 문장을 대부분 수정하였으나 예비 교사들은 무수정 원본으로 유지하는 경우가 많았다. 수정 결과에 있어서, 현직 교사들은 예비 교사들보다 텍스트를 수정할 때 어휘 난이도와 문법 난이도를 크게 낮추었으나, 문장 길이 난이도에서는 두 집단 간 차이는 나타나지 않았다. 마지막으로 텍스트의 단순화와 상세화의 빈도가 많을수록 어휘와 문법 난이도는 낮아졌으나 문장길이 난이도는 해당되지 않았다. 이를 통해 예비 한국어 교사를 위한 텍스트 수정 교육의 필요성을 확인할 수 있었다. The purpose of this study is to find an appropriate method for text correction by comparing text correction between current teachers and pre-service teachers. By comparing and analyzing the read text revised by 28 Korean in-service teachers and pre-service teachers, we described the characteristics of the revised pattern and revealed the relationship between the text revision and difficulty. Providing text that is appropriate for the level of the learner in the field of L2 reading education is essential. Teachers should be sensitive to the level of text to be used in the reading class and provide the learner with the appropriate level of correction. The existing text correction research was mainly focused on checking the text correction and the understanding of the learners, but the difficulty of changing according to the results of the study and the modification of the text correction patterns of Korean teachers was not concretely made. In addition, due to the lack of accurate guidance on the simplification and elaboration method in the text editing process. The method of using simplification or elaboration for each researcher was not uniform and was made individually. Accordingly, this paper attempts to confirm the relationship between the text correction and the difficulty after confirming the pattern of Korean text teacher's actual text correction and examining the difference with the preliminary teacher. Chapter 1 identifies the necessity and purpose of this study and describes the study subjects and methods. In addition, we examined previous studies related to reading text correction. Chapter 2 summarizes the concepts of 'authentic text' and 'modified text' representing L2 reading education text revision theory and compares the conceptual differences and details of 'text simplification' and 'text elaboration' representing revision methods. Next, the term “readability”, which refers to the text level, is summarized based on previous studies, and the difficulty components and the types of difficulty measurement methods are examined. In chapter 3, the differences of the text correction patterns and the difficulty scores of the current and pre-service teachers were identified. According to the research problem to examine the relationship between the text correction method and the difficulty level, the analysis criteria of the text correction mode and the vocabulary, grammar, and sentence length difficulty formulas were presented. As a research data, the reading area materials of TOPIK Ⅱ B was selected and the experiment was conducted after a preliminary experiment. Chapter 4 describes the findings. In order to identify the differences in the text correction process of 28 in-service and pre-service teachers, the frequency and number of types of simplifications and details were identified, and the differences in specific detailed methods were identified. In addition, the differences in the types of each sentence were examined. In order to confirm the difference in the revised results, the vocabulary, grammar, and sentence length difficulty of the revised text were measured, and the difference between the two groups was checked. Finally, the relationship between text correction and difficulty was examined. Through this, in-service teachers revised the text by using a variety of simplifications and details more often than the pre-service teachers, and found that the difference was obvious in 'replacement' and 'condensation'. Also, in-service teachers significantly lowered vocabulary difficulty and grammatical difficulty when modifying text than pre-liminary teachers, but there was no significant difference in sentence length difficulty. Through this, the aspect of simplification and elaboration in the text revision was shown in detail, and the difference between current and preliminary Korean teachers was confirmed.

Simplifying a graph based on connectivity : degree correlation and clustering coefficient

정호진 Graduate School, Yonsei University 2018 국내석사

Describing a complex system such as social networks and biological networks as a graph helps understand its structure and relation easily. As the amount of data increases with the advances of technology, summarizing a large real-world graph has attracted interests accordingly. Simplification is one of summarization methods and decreases the size of a graph by maintaining crucial properties. In this thesis, we suggest the simplification algorithm, Sigcon, to make a graph in a succinct form preserving edges. We divide a large graph into small-sized communities. Preserving valuable data in a group instead of a graph itself is more beneficial. We then classify communities into four cases and simplify them in different approaches based on innate connecting characteristics. For the effect of analyzing edges from various aspects and maintaining their features in simplification, we evaluate results quantitatively and qualitatively. In the implementations, edge information is classified into two categories, the physical edge information (degree correlation) and the potential one (clustering coefficient). The degree correlation measures the influence of a node considering degree of their neighbors. The clustering coefficient computes potential connections among disconnected nodes. The evaluations show how effectively and well essential edges are conserved in a reduced form. Overall, our contributions are as follows. (a) Unique pattern: We observe that nodes with high-degree are connected indirectly via low-degree nodes when the Watts-Strogatz of a community is close to zero. Sigcon preserves this form in simplification. (b) Efficient algorithm: Our algorithm identifies influential nodes and edges for degree correlation and clustering coefficient. To our knowledge, both properties have not been considered at the same time in previous researches. 생물학이나 사회학에서 그래프는 복잡한 시스템을 간단하게 묘사하는데 효과적인 도구이다. 기술의 발전과 더불어 데이터양이 증가하면서 데이터를 표현하는 그래프의 크기 또한 커지게 되었다. 이와 더불어 그래프를 어떻게 요약할 것인지에 대한 연구가 활발히 진행되었다. `간략화'란 그래프 요약 기법 중에서도 초점을 맞추고자 하는 특징을 보존하며 그래프의 규모를 축소하는 방법이다. 이때, 유지하고자 하는 특징을 표현하는 데 필요하지 않은 객체와의 연결은 제거된다. 객체와 연결되어있는 객체를 `이웃' 그리고 얼마만큼 이웃과 연결되어있는지를 담고 있는 정보를 `정도'라고 할 때, 타깃이 되는 객체의 정도와 이웃의 정도 간 연관성을 살펴보는 것을 `실재하는 연결성'이라고 규정하였다. 또한 객체와 연결되지 않은 객체 간 연결될 가능성을 `잠재하는 연결성'이라고 일컫기로 한다. 실재 연결성과 잠재 연결성을 합쳐 `연결성'이라고 한다. 본 연구의 목표는 `연결성'을 유지하며 간략화를 진행하는 것이다. 실재 연결성과 잠재 연결성 모두를 고려해 그래프를 요약하기 위해서는 객체 간의 연결이 잘 보존되어야 한다. 이를 위해 큰 규모의 그래프보다 작은 규모의 그룹들로 나누어 필요한 정보와 필요하지 않은 정보를 선별하는 것이 더 효과적이다. 첫 번째 단계에서는 객체의 연결에 기반을 두어 클러스터링을 수행하며 그래프는 그룹들로 분해된다. 다음 단계에서는 나눠진 그룹들에 내포된 속성에 기반을 두어 세부적인 분류화를 진행한다. 즉, 세부적인 분류화를 진행하는 것은 그룹들을 4가지 종류로 나누어 그들의 특징에 맞게 요약을 하기 위해서이다. 그래프를 특정 그룹들로 분류하면, 각 특징에 맞추어 중요하지 않은 정보를 더 효과적으로 제거할 수 있다. 마지막으로 그래프가 `연결성'을 유지하며 잘 요약되어있는지를 평가하기 위해 양적인 평가와 질적인 평가를 수행하였다. 본 연구에서 진행된 알고리즘의 기여는 다음과 같다. (가) 독특한 패턴: 적은 수의 이웃과 연결된 객체는 많은 수의 이웃을 가진 객체를 간접적으로 연결한다. (나) 효과적인 알고리즘: 본 연구에서 고안된 알고리즘은 실재적 연결성과 잠재적 연결성을 모두 보존하기 위해 노력하였으며 양적이고 질적인 평가를 통해 그 목적을 달성하였음을 알 수 있다.

(An) analysis of literary texts in Korean high school English textbooks through text modification tool

김봄비 Graduate School of Education, Korea University 2016 국내석사

The present study attempts to synthesize the pre-existing theories of input modification and establish a fixed rubric for analyzation of modified literary texts. Using this rubric, four literary texts adapted in Korean English textbooks were analyzed to measure how much they followed the rubric and to determine the impact of input modification on the adapted texts. The theoretical focus in this study is on Krashen's comprehensible input and Parker and Chaudron and Yano, Long, and Ross's input modification theories. Krashen suggested the very idea that input should be comprehensible enough for "acquisition" to take place. Parker and Chaudron and Yano et al. clarified the distinction between simplification and elaboration and suggested some specific types of modification. The central questions investigated in this study are what types of input modification happen the most and what the consequences are in terms of their impact on the adapted text. Four research questions were addressed ⑴ which "type" of modification between simplification and elaboration happens more when adapting literary texts, ⑵ which "level" of modification among lexical, syntactic, and content happens the most when adapting literary texts, ⑶ how the modification process affects the adapted text, and ⑷ how the modification process affects the readers' comprehension. To answer these questions, four literary texts were analyzed: After Twenty Years by O. Henry, My Watch by Mark Twain, The King and His Hawk retold by James Baldwin and The Image of the Lost Soul by Hector. H. Munro. Unlike the previous studies, the findings indicate that both simplification and elaboration occurred, not either of them dominantly. To summarize, content reduction was found to occur the most (50%), followed by syntactic (26%) and lexical (24%) simplification. In terms of elaborative modification, on the other hand, lexical elaboration was most frequent (48%), followed by content (40%) and syntactic (12%) elaboration. Additional findings indicated the side effects of input modification were (in the order of their frequency in this study) less contextual clues, a decrease in the flavor of the original text, disruption of the flowing of sentences, meaning contraction & change, homogenization, vagueness in meaning, less diversity in sentences, disagreement among the sentence constituents, and change of the sentence focus. As a result, this study finds that modified literary texts may discourage or distort the reader's comprehension. It can be concluded that attention should be paid when modifying literary input so that it maximizes comprehensibility yet minimizes distortion. The present study examines only short stories since they are more suitable for a micro-level analysis. The research to analyze longer literary texts is expected to be attempted in further studies.

Development of a simultaneous production process for polyhydroxyalkanoates and bacterioruberin from Haloarcula sp. MBLA0163

이동석 인천대학교 대학원 2026 국내석사