스터디플래닛
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이해를 이해하자 (13)
가운데 글자는 좌에서 우로 읽으면 B로 인식되지만 위에서 아래로 읽으면 13으로 인식된다. 이것이 지각에서 맥락 효과이다. 이처럼 우리는 기본적인 인식에서도 주변에 영향을 받아 인식한다. 단어나 문장 수준에서도 맥락이 중요한 역할을 한다는 것은 이미 앞에서 보여주었다. 일반적으로 제대로 쓰인 글이라면 글 내용 사이에 모순이 존재하지 않을 것이다. 그러니 만약 거시적인 구조에 의해 잘못된 이해가 발생한다면, 자신의 배경 지식이 관여된 결과일 것이다. 이때 배경 지식이 꼭 틀려서 그렇다는 건 아니다. 당연하게도 잘못된 지식으로 알고 있었는데, 아는 내용이라고 생각하고 본문을 주의 깊게 읽지 않는다면 물론 잘못된 이해가 발생한다. 하지만 대략 알고 있거나 오히려 너무 자세히 알고 있어서 (글만을 바탕으로 봤을..
2019.11.03 23:59 -
이해를 이해하자 (12)
글의 이해, 다시 말해 글의 표상을 만드는 일은거시적 측면과 미시적 측면으로 이루어진다. 거시적 측면은 글의 전체적인 방향성과 흐름을 보는 것이고 미시적 측면의 이해는 개별적인 문장 또는 단어의 의미와 그것들의 관계를 보는 것이다. 글을 잘 읽으려면 흐름을 파악하면서 세부적인 내용까지 움겨쥘 수 있어야 한다. 큰 흐름만 파악하면 세부적인 차이점에 주목하지 못하게 되어 글을 곡해할 위험이 있고 세부적인 내용은 읽어도 무슨 이야기인지를 모른다면 전하고자 하는 내용이 무엇인지 올바로 파악하기 어렵고 나중에 기억하기도 어렵게 된다. 먼저 거시구조에 대해서 이야기해보자. 거시구조라고 하면 낯선 개념으로 느껴질 수 있지만 사실 굉장히 익숙하고 자주 사용되는 개념이다. 거시구조를 대표하는 것이 제목과 요약이다. 이해..
2019.07.22 17:44 -
이해를 이해하자 (11)
저번까지 단어와 문장의 이해에 대해서 다루었다. 다음 차례는 문단 또는 글 수준에서 이해에 대한 것이다. 글을 읽으면 머리에 어떤 표상, 다시 말해 어떤 이미지가 들어올 것이다. 분명하고 선명하지는 않더라도 어떤 내용의 흐름이 그려질 것이다. 이것을 두 가지 측면에서 생각할 수 있다. 하나는 글의 내용 그대로를 반영하는 수준이고 다른 하나는 글의 내용에 나의 지식이 반영되어 재구성된 수준이다. 다음 짧은 글을 읽어보자. 필드 플레이어는 4-3-3 포메이션을 기본으로 한다. 포백은 박주호(울산), 오스마르(서울), 불투이스(울산), 이용(전북)으로 구성되었다. 중원은 세징야(대구), 김보경(울산), 믹스(울산)으로 구성되었다. 최전방은 박주영(서울), 이동국(전북), 타가트(수원)로 구성되었다. 글의 내용..
2019.07.16 17:57
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[짧은 글] Veriflow: Modeling distributions for neural network verification
Zaid, Faried Abu, Daniel Neider, and Mustafa Yalçıner. "Veriflow: Modeling distributions for neural network verification." Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vol. 40. No. 33. 2026. VeriFlow: Modeling Distributions for Neural Network Verification | Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence VeriFlow: Modeling Distributions for Neural Network Verifica..
2026.06.23 09:49 -
[짧은 글] Sigmoid Loss for Language Image Pre-Training
Zhai, X., Mustafa, B., Kolesnikov, A., & Beyer, L. (2023). Sigmoid loss for language image pre-training. In Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision (pp. 11975-11986). ICCV 2023 Open Access Repository ICCV 2023 Open Access RepositorySigmoid Loss for Language Image Pre-Training Xiaohua Zhai, Basil Mustafa, Alexander Kolesnikov, Lucas Beyer; Proceedings of the IEEE/C..
2026.06.11 20:57 -
[짧은 글] Co-Designing a Real-Time Classroom Orchestration Tool to Support Teacher–AI Complementarity
Holstein, K., McLaren, B. M., & Aleven, V. (2019). Co-designing a real-time classroom orchestration tool to support teacher-AI complementarity. Grantee Submission. ERIC - ED618924 - Co-Designing a Real-Time Classroom Orchestration Tool to Support Teacher-AI Complementarity, Grantee Submission, 2019 ERIC - ED618924 - Co-Designing a Real-Time Classroom Orchestration Tool to Support Teacher-AI Comp..
2026.05.29 15:34 -
[짧은 글] Exploring Student-ChatGPT Dialogue in EFL Writing Education
Han, Jieun, et al. "Exploring student-ChatGPT dialogue in EFL writing education." Thirty-seventh conference on neural information processing systems, neural information processing systems foundation. 2023. 19_paper.pdf 요약:외국어로서 영어(English as Foreign Language) 교육 환경에서 ChatGPT와 학생(대학생)의 상호작용을 연구한 초기 연구이다. ChatGPT에 묻는 학생의 의도와 답변에 대한 만족도까지 수집하여, RECIPE4U라는 데이터셋으로 가공하여 배포하였다. 의도와 만족도 예측이 어느정도 된다는 점에..
2026.05.27 15:06 -
[짧은 글] SMaRt: Improving GANs with Score Matching Regularity
Xia, M., Shen, Y., Yang, C., Yi, R., Wang, W., & Liu, Y. J. (2024, July). SMaRt: Improving GANs with Score Matching Regularity. In International Conference on Machine Learning (pp. 54133-54155). PMLR. [2311.18208] SMaRt: Improving GANs with Score Matching Regularity SMaRt: Improving GANs with Score Matching RegularityGenerative adversarial networks (GANs) usually struggle in learning from highly..
2026.05.15 13:10
