초록 ▼

연구개발 목표 및 내용
최종 목표
기계학습과 규칙 기반 방식을 결합하여, 영어로 쓰여진 200 단어 내외의 논술형 텍스트(에세이)를 자동으로 평가하여 인간 평가자와 80% 이상의 일치도를 보이는 채점 점수를 제시하고, 단어, 문장, 단락 및 문서 단위의 피드백을 인간 평가자 대비 정확도 90%, 재현율 50% 이상으로 사용자에게 제공
전체 내용
최종목표 달성을 위해 본 연구에서는 데이터확보, 단어 및 문장 단위 피드백 시스템 개발, 규칙 기반 피드백 시스템 자동 확장 방안 개발, 단락 및 문서 단위의 의미 및

연구개발 목표 및 내용
최종 목표
기계학습과 규칙 기반 방식을 결합하여, 영어로 쓰여진 200 단어 내외의 논술형 텍스트(에세이)를 자동으로 평가하여 인간 평가자와 80% 이상의 일치도를 보이는 채점 점수를 제시하고, 단어, 문장, 단락 및 문서 단위의 피드백을 인간 평가자 대비 정확도 90%, 재현율 50% 이상으로 사용자에게 제공
전체 내용
최종목표 달성을 위해 본 연구에서는 데이터확보, 단어 및 문장 단위 피드백 시스템 개발, 규칙 기반 피드백 시스템 자동 확장 방안 개발, 단락 및 문서 단위의 의미 및 담화 표현 연구, 피드백 시스템 통합 및 자동 채점 시스템 구축을 통해 영어 에세이 자동 평가 및 피드백 시스템을 개발하고 이러한 연구 결과를 공유하여 지속적인 고도화 작업을 수행하고자 한다.

1단계
(해당 시 작성)
목표
기계학습과 규칙 기반 방식을 결합한 영어 에세이 자동 평가 및 피드백 시스템 개발
내용
- 채점 및 피드백을 위한 HTML5 기반 annotation 시스템 구축
- 2인 이상의 영어 에세이 평가 전문가를 활용한 채점 및 피드백 관련 annotation 데이터 1,00개 이상 확보
- 비문 정보 기반의 형태소 분석 및 구문 분석 시스템 구축을 통해 피드백 시스템 구축 및 평가
- 규칙 기반 피드백 시스템 자동 확장 방안 제시
- 문서 요약에 기반한 단락 및 문서 단위의 의미 및 담화 표현방법 연구
- 비문 데이터를 활용한 단락 및 문서 단위의 의미 및 담화 수준의 피드백 시스템 구축
- 피드백 시스템 결과를 딥러닝을 비롯한 다양한 기계학습 방법에 적용해 자동 채점 시스템 구축
- 자동 채점 시스템의 정확도 향상을 위한 후처리 방안 모색

연구개발성과
- 채점 및 피드백을 위핸 공개 데이터셋 구축(수집 25,000개, 구축 1,250개)
- 채점 및 피드백을 위한 HTML5 기반 annotation 시스템, 에세이 자동평가 시스템, 에세이 오류 자동 피드백 시스템 구축
- 국내 학술대회 개최(2019 International Symposium on Future Artificial Intelligence and Knowledge Engineering) 및 성과 발표
- 기술이전 시행(2020.11.11., 2천만원)

연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
- 본 과제를 통해 개발된 영어 채점 및 피드백 기술 이전 및 서비스 상업화 지원
- 국내외 학술대회/학술지 논문 투고
- 특허 출원을 통한 기술 상업화

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요 약 문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 8
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 23
• 1) 연구수행 결과 ... 23
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 27
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 28
• 1) 성과 관리 추진체계 ... 28
• 2) 예상되는 연구개발성과의 활용분야 ... 28
• 3) 활용방안 ... 29
• 4) 추가연구의 필요성 및 타 연구에 응용 ... 30
• 5) 기업화 추진방안 및 기술이전 ... 30
• 6. 참고문헌 ... 31
• 끝페이지 ... 32