영어학개론 (Introduction to English Linguistics)

영어학 개론 강의는 영어라는 언어에 대한 기본 지식을 학생들과 같이 찾아보고 논의해 본다. 논의의 범위에는 영어의 어제와 오늘을 비롯하여, 음운, 단어, 문장 구조들은 물론 영어에 사용에 대한 내용들이 포함된다.

 

The purpose of this course is to provide students with the basic knowledge of English language. The course will survey the whole range of English language from pronunciation to sentence structure.

 

 

영어음운론 (English Phonology)

이 강의에서는 영어 음운론의 기초와 심화 내용을 다룬다. 학생들은 영어의 소리 체계를 이해하고 음운 규칙과 변화를 분석하는 방법을 배우게 된다. 수업 내용에는 음성학, 음운 분석, 영어 자음과 모음, 음절, 강세와 억양, 제2언어 음운론의 구조적 요인 등이 포함된다.

 

This course covers both fundamental and advanced topics of English phonology. Students will learn to understand the English sound system and analyze phonological rules and changes. Key topics include phonetics, phonological analysis, English consonants and vowels, syllables, stress and intonation, and structural factors in second language phonology.

 

 

영어음성학 (English Phonetics)

본 과목에서는 음성학의 기초 개념과 분석 방법을 다룬다. 특히 음향 음성학과 조음 음성학의 기본 원리를 학습하고 다양한 음성학적 측면에서 영어 음소의 특성을 이해하여 영어 음성학에 대한 종합적인 이해를 높이는 것을 목표로 한다.

 

The key concepts and analytical methods of phonetics are covered in this course. Students will learn the fundamental principles of acoustic and articulatory phonetics. Through gaining knowledge of English phonemes from a variety of phonetic perspectives, they will be able to better comprehend English phonetics overall.

 

 

심리언어학 (Psycholinguistics)

본 과목에서는 인간이 어떻게 언어를 어떻게 발화(표현)하고 이해하는지 그 기저의 내재된 처리 과정을 살펴보게 된다. 이 수업에서는 심리언어학에서 사용되는 주요 접근방법들을 고찰함으로써, 언어학 이론들이 실험 디자인이나 방법론에 어떤 통찰력을 줄 수 있는지, 또 다양한 심리언어학 실험 결과들이 언어학 이론에 어떤 새로운 시각을 제공할 수 있는지에 대해 알아본다. 궁극적으로는 언어학이 연계학문인 심리학, 컴퓨터 공학, 뇌공학 등과 어떤 관련을 맺는지 융합적인 관점에서 이해하고자 한다.

 

This course is an introduction to the linguistic and psychological issues involved in the study of how children acquire a first language. Among the topics to be considered are Chomskyian discussion of the problem of language acquisition, the biological basis of language acquisition, infant speech perception, the relationship between language acquisition and the linguistic input to the child, research methods in language acquisition, the critical period hypothesis, and the acquisition of Sign Language.

 

 

영어문법론 (English grammar)

이 강좌는 언어학의 한 분야인 통사론에서 다루어지는 주요한 개념들과 관련 이론들을 논의한다. 통사론은 자연언어에서 특정한 의미를 전달하기 위해 어떻게 적절한 문장을 만드는지를 살펴보는 분야이다. 본 강좌에서는 영어문장 구조의 특징을 나타내는 다양한 통사 현상들과 제약들을 살펴보고, 인지과학으로써의 통사론적 논증법에 대해서 학습한다.

 

This course takes a linguistic approach to the rules of sentence grammar. Course objectives are to provide foundation that will help students describe structural patterns and explain how rules interact in the formation of sentences.

 

 

영어의미화용론 (English semantics and pragmatics)

본 과목은 영어 의미화용론 입문 과목으로서 영어를 매개로 한 의사소통에서의미와 정보가 어떻게 전달되는지 다루고, 의미의 형성과 표현에 대한 이해가 성공적인 의사소통을 위해 어떻게 적용 될 수 있는지에 관한 구체적인 의사소통 기법을 제시한다.

 

This course introduces basic concepts and phenomena in semantics and pragmatics and major theoretical approaches to the study of meaning in Linguistics and related fields (foremost Cognitive Science and Psychology). We will address questions like the following: What is linguistic meaning? What is the place of semantics within the study of language? How do linguistic objects, such as words and sentences, relate to entities out in the world? Is this relationship mediated by concepts? How does linguistic meaning relate to the human conceptual apparatus and to grammar?

 

 

응용언어학 (Applied Linguistics)

본 강의에서는 응용영어학 분야에서 다루고 있는 여러 가지 주제와 쟁점을 이론 중심으로 소개하고 분석한다. 모국어와 외국어습득, 법언어학, 의료커뮤티케이션, 언어 평가 등 언어학의 기본적인 지식을 토대로 이를 응용하여 언어와 관련된 여러 가지 질문들에 대한 대답을 탐구하는 시간을 가지게 된다.

 

This course examines topics and issues in applied linguistics. Current theories and trends in various sub-field of applied English linguistics will be covered which includes theories to English acquisition, forensic linguistics, medical communication, Multilingualism and English language testing. Application of basic theoretical knowledge to practical and complex research question will be the focus of each lesson.

 

 

영어교육론 (English education)

본 과목에서는 외국어 습득에 관련된 주요 이론 및 주요 교수 방법 등을 이해하고 외국어 습득에 미치는 주요 변인들에 대해 논의한다. 이와 관련된 다양한 실험 연구를 심도 있게 분석함으로써 언어습득 과정과 원리, 제2언어 연구 방법론에 대한 지식과 이해 또한 높이는 것을 목표로 한다.

 

This course provides an overview of the theoretical background of second language acquisition (SLA) and major language teaching methodologies. We will also discuss key factors influencing second language acquisition and read research articles that examined the theoretical issues in SLA. By the end of this course, students are expected to have become familiar with processes and principles of language learning, and various second language research methodologies.

 

 

영어데이터과학 (English Data Science)

본 과목에서는 영어 데이터를 과학적으로 분석하는 방법을 다룬다. 데이터 수집, 정제, 분석, 시각화 기법을 배우며, 프로그래밍 언어 파이썬 혹은 R을 이용한 텍스트 마이닝과 자연어 처리 기술을 실습한다.

 

Scientific approaches to language data analysis are covered in this course. Students will learn how to collect, clean, analyze, and visualize data, as well as practice text mining and natural language processing with Python or R.

 

 

영어학과 언어공학 (English Linguistics and Language Engineering)

본 교과목은 인공지능 서비스 개발 및 빅데이터 분석에 활용되는 언어공학 기법을 소개한다. BNC, IMDB, COCA 등의 영어 코퍼스에 대한 언어학적 분석 방법론(어휘/형태, 구조, 의미 분석 등)을 학습하고, 파이썬 기반의 언어처리 툴킷을 직접 실습해보게 된다. 이를 통해 수강생은 언어 데이터 분석을 기반으로 인간의 언어 사용 행위와 사고 패턴을 읽고 예측하는 능력을 기르게 된다.

 

This course introduces major language engineering techniques used in artificial intelligence-based systems and big data analysis. Students will learn various linguistic analysis methods (lexical/morphological, syntactic, semantic analysis, etc.) for English corpora, such as BNC, IMDB, and COCA, and practice using language processing toolkits based on Python. Students will also learn to understand and predict patterns of human language use and thoughts based on analyzing language data.

 

 

컴퓨터영어학 (Computer & English Linguistics)

본 수업을 통해 학생들은 컴퓨터 기반 도구를 사용하여 영어 텍스트와 같은 언어 자료를 분석해보고 다양한 언어 정보를 추출하는 기법을 배우고 실습한다. 이를 바탕으로 주요 언어 현상을 분석하거나 언어학습 관련 주요 쟁점을 연구해 본다.

 

In this course, students will learn and practice techniques for analyzing language data, such as English texts, using computer-based tools. They will extract various linguistic information and use this data to investigate major linguistic phenomena or study key issues related to language learning.

 

 

코퍼스와 영어자료 (Corpus and English data)

코퍼스 구축 과정을 이해하고, 코퍼스로부터 추출한 자료를 탐색하고 분석하는 능력을 키운다. 이를 바탕으로 연구 주제에 맞는 코퍼스를 직접 구축해보거나 이미 구축된 코퍼스를 활용하여 언어연구를 수행해 본다.

 

This course focuses on understanding the processes of building a corpus, and developing the ability to explore and analyze data extracted from a corpus. Students will be asked to either create their own corpus suitable for their research topics or conduct linguistic research using an existing corpus.

 

 

빅데이터입문 (Introduction to Big Data)

본 강의에서 학생들은 빅데이터의 수집, 저장 및 처리 과정에 대해 학습한다. 또한, 기계학습, 통계분석 등 다양한 빅데이터 분석 방법론을 배운다.

 

This course focuses on the collection, storage, and analysis of big data generated by various systems. Students will learn about different big data analysis methodologies, including network science, machine learning, and statistical analysis.

 

 

언어공학과 문화콘텐츠 (Language Engineering & Cultural Contents)

본 강의에서는 최근 급속히 발전하고 있는 인공지능 기술의 핵심이 되는 언어공학에 대해 소개하고, 언어공학을 활용한 의미 분석, 대화분석 등의 방법론을 다룬다. 이러한 방법론은 게임디자인,언어교육프로그램개발, 미디어분석 등의 분야에 다양하게 적용될 수 있다. 또한 간단한 코딩 학습을 통해 이러한 방법론을 실제 구현해 보는 경험도 하게 된다.

 

This course provides an introduction to language engineering and discusses methodologies such as semantic analysis and conversation analysis using language engineering. Students will practice these methodologies through coding exercises.

 

 

창의융합 프로젝트 (Creative Convergence Project)

본 과목은 팀프로젝트 중심으로 학생들이 협력하여 문제를 이해하고 해결할 수 있는 경험을 통해 창의성을 함양하는 것을 목적으로 한다. 보다 구체적으로 수강생들은1) 융합 접근을 경험하고, 2) 문제를 탐색하고 이해하며, 3) 해결책을 개발하고, 4) 문제해결을 위한 방법론을 배운다. 문제해결 방법론으로 트리즈(TRIZ)를 활용하며, 이와 병행해서 사용자의 관점에서 스마트폰 제품의 2~5년 후의 새로운 서비스를 발굴해본다.

 

This course provides students with the experience of understanding and solving problems collaboratively by developing research topics and conducting research through team projects. It aims to foster creativity through collaborative activities.

 

 

영어데이터분석을 위한 통계 (Statistics for English Data Analysis)

본 과목은 영어학 실험에서 자주 수행되는 통계 검정을 실제 통계 프로그램인 R과 파이썬을 활용하여 수행하는 방법을 소개한다. 본 강좌를 통해 학생들은 주요 통계 개념을 익히고, 언어 데이터분석을 위한 다양한 기본 통계검정을 직접 수행하고 해석하는 방법을 익힌다. 수업 전반부에는 다양한 통계 검정이 사용된 실험영어학 연구들을 심도 있게 분석하며, 수업 후반부에는 실제로 영어학 실험연구를 수행하고 수집한 데이터를 통계적으로 분석해 봄으로써 데이터 분석 수행 능력을 향상시킨다.

 

This course introduces the methods of conducting statistical tests commonly performed in experimental linguistic research using different kinds of statistical programs. Through this course, students will learn the key statistical concepts and the methods to conduct and interpret various basic statistical tests. Half of the class will be devoted to understanding the background and motivation behind employing different kinds of statistical tests for pursuing linguistic-related research questions. Another half of the semester will be devoted to designing, conducting linguistic experiment, and actually analyzing the linguistic data using relevant statistical analyses.

 

 

영어데이터처리를 위한 프로그래밍 (Programming for English Data Analysis)

본 교과목은 자연어처리의 개념과 응용을 바탕으로 실제 영어데이터처리에 사용되는 프로그래밍 기법을 소개하고 실습한다. COCA와 같은 영어 코퍼스에 대한 언어학적 분석 방법론(어휘/형태, 구조, 의미 분석 등)을 학습하고, 파이썬 기반의 언어처리 툴킷을 직접 실습해 보게 된다. 주로 다룰 방법론은 기계 번역, 키워드 추출, 토픽 모델링, 감성 분석, 기계 학습 등이다. 수강생들은 개인 혹은 팀 프로젝트를 통해 자연어처리 기술을 직접 이용해서 영어데이터를 직접 분석하게 된다.

 

This course introduces language programming techniques in Natural Language Processing (NLP). Students will learn various linguistic analysis methods (lexical/morphological, syntactic, semantic analysis, etc.) for English corpora, such as COCA, and practice using language processing toolkits based on Python and R. Some of the technologies that will be covered in this class include machine translation, keyword extraction, topic modeling, sentiment analysis, and machine learning. Students also will carry out individual or team projects using NLP technologies they have learned to analyze the language processing data.

 

 

자연어처리개론 (Introduction to Natural Language Processing)

본 과목은 생성형 AI의 기본이 되는 자연어 처리를 다룹니다. 이는 시스템이 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있게 합니다. 학생들은 텍스트 분류, 언어 모델, 구문 분석, 단어 임베딩, 기계 번역 등의 주제를 학습합니다.

 

This course covers natural language processing (NLP), an essential component of generative AI that enables the system to understand and generate human language. Students will study a variety of subjects, including word embeddings, machine translation, parsing, text classification, and language models.

 

 

음성학과 언어공학 (English Phonetics and Language Technology)

본 과목은 음성학, 신호 처리, 음성 인식, 음성 합성, 신경망 등 다양한 주제를 통해 인간의 언어 능력과 이를 모방하는 기술을 공부합니다. 실습을 통해 실제 데이터를 처리하고 분석하는 능력을 기릅니다.

 

This course focuses on human linguistic competence and the technologies that simulate it. A variety of subjects, including neural networks, phonetics, signal processing, speech recognition, and speech synthesis, will be covered and practiced by the students.

 

 

인공지능과 영어교육 (AI and Language Education)

본 과목을 통해서 학생들은 인공지능을 활용한 영어교육 방법론에 대해서 배우고 활용 가능한 인공지능 툴들을 쓰기, 말하기, 듣기, 읽기, 평가 등의 영역에서 비판적으로 사용할 수 있게 된다. 학생들은 인공지능을 이용한 다양한 언어교육 도구들(AI-powered language learning tools)을 배우고 수업 계획서 및 수업 자료 등을 제작해 보는 활동 등을 수행하게 된다. 다양한 토론 및 프로젝트 활동을 통해서 다룬 이론 및 활동들을 통해서 미래 영어 교육의 방향성과 인공지능의 여러 가지 기능에 대해서 고찰해볼 수 있는 기회를 가진다.

 

This course helps students to use and apply AI and technology to the teaching of English as a second/foreign language. Students learn how to use AI-powered language learning tools to make lesson plans and materials as well as design their own tools using NLP and ML techniques. The class is project-based and allows students to contemplate about future uses of AI and ethical issues related to its application in education.

 

 

심리언어학과 언어공학(Psycholinguistics and Language Technology)

본 과목은 심리언어학을 기반으로 한 언어처리모델에 대해 소개하고 실습하는 기회를 갖음으로써 심리언어학에서 사용하는 전산언어학 기법의 기초를 학습하고 언어처리 데이터를 분석하게 된다. 이 수업에서는 (i) 심리언어학에서 제기되는 연구주제들을 어떻게 전산언어학적으로 고찰할 수 있는지, 또 (ii) 심리언어학실험 결과가 이론 및 전산언어학 이론에 어떠한 새로운 관점을 제공할 수 있는지에 대해 살펴본다. 학생들은 심리언어학 분야의 흥미를 갖는 특정한 영역에서 이론을 검증하는데 적합한 실험 설계 및 방법론을 탐구하며, 파일럿 언어처리 실험을 직접 설계하고 분석하는 프로젝트 방식의 학습 기회를 갖는다. 또한 이 수업을 통해 학술회의에 참가할 수 있는 역량을 키우고 언어학 실험실 연구에 독립적으로 참여할 수 있는 기초를 다지게 된다.

 

This course provides an introduction to computational methods in psycholinguistics. The focus of this class will be on understanding of how (i) research questions in psycholinguistics can be operationalized experimentally using computational methodologies and (ii) experimental results can provide insights into the theory of language as well as computational linguistics. Students will explore experimental design and methodologies well-suited for investigating research questions in their particular language processing areas of interest. The course has a strong lab component, and students will independently design, implement, and analyze a pilot experiment using computational linguistics methodologies. This class allows students to prepare for future conference participation and potential independent lab work.

 

 

AI활용 작문교수법 (AI and Writing Pedagogy)

이 수업에서는 최근 대두되기 시작한 인공지능 테크닉을 작문교수법에 어떻게 활용할 수 있는가에 대해 탐구할 것이다. 이를 위해 ChatGPT, Gemini, Hyper CLOVA X등의 생성형 인공지능과 거대언어모델 및 Grammarly 등 이미 상용화된 어플리케이션을 이용해 문법, 언어 스타일 등을 수정하는 데 응용해보고 각자에게 유용한 방법을 찾아내 보도록 할 것이다. 이 수업의 궁극적 목표는 인공지능에게 전적으로 의존해서 하는 작문이 아닌, 인공지능을 작문파트너로 간주하여 발전해갈 수 있는 작문교수법 개발에 있으며, 학생들은 자신들의 학생에게 인공지능을 활용하여 비판적으로 생각하고 쓸 수 있는 능력을 갖출 수 있도록 하는데 주안을 둘 것이다.

 

This course introduces students to useful AI tools and techniques applicable to writing pedagogy. Students will learn how to use Generative AI and multiple LLMs such as ChatGPT, Gemini, Hyper CLOVA X, etc. as well as common applications such as Grammarly to revise and correct their language and style. The ultimate goal of this course is to develop a concrete sense of writing pedagogy by using AI as a companion rather than relying on it completely and to help their students think and write critically by interacting with various AI tools.