Earticle

초록

영어

In this study, we confirmed the possibility of generating textbooks for learning and teaching the Japanese Language Proficiency Test using artificial intelligence, based on GPT-2, which is a natural language processing flat form of an artificial neural network. In addition, we went one step further and developed a system that can perform difficulty analysis of the Japanese Language Proficiency Test for the generated text. Through such research, although there is still a limit to the automatic generation of Japanese text using artificial intelligence, it is possible to generate high-level Japanese text through machine learning (fine tuning) and control of its conditions. We were able to confirm the possibility of developing a “language model”. In addition to simply generating such texts, we were able to develop a system that can analyze the difficulty of vocabulary, grammar, and kanji in JLPT for texts. It was confirmed that the possibility of application to the educational field is immeasurable.

한국어

본 연구에서는 인공신경망 자연어 처리 플랫폼 GPT-2를 기반으로 일본어능력시험기출문제 데이터셋을 통해 파인튜닝을 수행하여, 인공지능을 통한 일본어능력시험 학습 및 교수를 위한 텍스트 생성의 가능성을 타진하고, 한발 더 나아가 생성된 텍스트에 대한 일본어능력시험 기준 난이도 분석을 수행할 수 있는 시스템의 개발을 수행했다. 이를 통해 인공지능을 통한 일본어 텍스트의 자동 생성에는 아직 한계가 있기는 하나, 머신러닝(파인튜닝)의 데이터셋의 양, 종류 그리고 학습 횟수 등 다양한 조건을 통제하여 적절한 실험을 수행한다면, 일본어 텍스트 자동 생성에 최적화된 파인튜닝의 초기 설정값을 찾아낼 수 있을 것이며, 이는 앞으로 인공지능이 더욱 정밀하게 사용자가 원하는 일본어 텍스트를 생성할 수 있게 하는 하나의 방안이 될 것이라는 점을 확인할 수 있었다. 또한 본고에서는 이와 같은 텍스트를 단순히 생성하는 것에서 그치지 않고 텍스트에 대한 어휘, 문법, 한자 차원의 JLPT 난이도 분석까지 실시할 수 있는 시스템을 개발할 수 있었는데, 앞으로 인공지능의 일본어학 및 일본어 교육 분야에 대한 응용 가능성이 크다는 점과 후속 연구의 필요성을 확인할 수 있었다.

일본어

本研究では人工神経網の自然語処理フラットフォームであるGPT-2を基盤として，人工知能を利用して日本語能力試験の学習と教育のためのテキストの生成の可能性を確認し，そこからもう一歩進んで生成されたテキストに対する日本語能力試験の難易 度分析を遂行できるシステムの開発を遂行した。 このような研究を通じで，人工知能を利用した日本語のテキストの自動生成にはまだ限界があるものの，マシンラーニング(ファインチューニング)及びその条件の統制を通じてレベルの高い日本語のテキストを生成できる言語モデルの開発の可能性を確認できた。また，このようなテキストを単純に生成することに留まらず，テキストに 対する語彙･文法･漢字のJLPTにおける難易度の分析まで実施できるシステムを開発できた点で，人工知能の日本語学及び日本語の教育分野に対する応用の可能性は計り知 れないという点を確認できた。

목차

<要旨>
Ⅰ. 머릿말
Ⅱ. 선행연구 및 문제 제기
Ⅲ. 이론적 배경
Ⅳ. 개발 환경 및 빅데이터 DB
Ⅴ. 일본어 텍스트 생성 및 JLPT 난이도 분석 인공지능 시스템
Ⅵ. 맺음말
参考文献
<要旨>

키워드

저자

• 김유영 [ Yu Young, Kim | 동덕여자대학교 일본어과 부교수, 일본어학 전공 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  일본학연구 [The Journal of Japanese Studies]

• 간기

  연3회

• pISSN

  1598-737X

• eISSN

  2465-8448

• 수록기간

  1997~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 730 DDC 492