최근 디지털 콘텐츠 중 E-Book과 웹 소설이 증가하고 있다. 삽화는 텍스트 콘텐츠에서 독자의 이해를 도울 수 있다. 따라서 텍스트 콘텐츠를 분석하여 자동으로 삽화를 생성하는 여러 접근방법이 등장했다. 먼저 규칙 기반 접근방법은 문장을 분석하는 규칙과 분석된 문장 구조를 삽화로 변환하는 규칙을 모두 활용하여 삽화를 생성한다. 그러나 정해진 규칙에서 벗어나면 삽화를 생성하지 못 할 수도 있다는 단점이 있다. 다음으로 통계 기반 접근방법은 통계를 기반으로 후보 중 가장 가능성이 높은 삽화를 생성한다. 그러나 통계 기반 접근방법은 사람이 추출한 정보에 강하게 의존한다는 단점이 있다. 본 연구는 사람이 아닌 시스템이 자동으로 정보를 추출하는 딥러닝을 활용한 삽화 생성 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 형태소 분석기, 개체명 인식기, 의존 구문 구조 분석기로 이루어져있다. 동화 "빨간모자"를 통해 평가하였고, 총 99문장 중 삽화 생성이 가능한 문장이 28문장, 삽화 생성이 불가능한 문장이 71문장이었다. 삽화 생성이 불가능한 문장의 경우 대사가 41문장, 불명확한 주어가 2문장, 그리고 표현이 불가능한 서술어가 28문장이었다. 제안하는 시스템이 올바른 삽화를 생성한 문장은 23문장, 부적절한 삽화를 생성한 문장은 2문장, 삽화를 생성하지 않은 문장은 74문장으로 나타났다.

【벼리】문장은 완결된 내용으로 표현하는 최소의 언어형식이다. 이 문장의 확대를 통해 학습자들은 자신의 생각을 논리적으로 기술하여 하나의 글을 완성해 간다. 문장의 확대는 복문과 관계가 있다. 본고에서는 문장 연결 과제를 통해 외국인 학습자들의 복문 습득 양 상들을 살펴보고자 하였다. 실험은 3주 동안 초․중․고급 단계 외국 인 학습자 45명을 대상으로 하였다. 그 결과 접속문의 경우 대조와 이유가 모든 급에서, 나열은 초급과 고급에서 70%이상의 정답률로 습득을 하였으며 그 외 접속문은 완전 하게 습득을 못하였다. 내포문의 경우 관형절이 모든 급에서 80%이상 의 높은 정답률로 습득을 하였고 명사절은 초급이 47%로 습득이 아 직 진행 중이었으며 중급과 고급은 정답률에 차이가 있지만 습득이 이루어졌다. 혼합문의 경우 세 문장, 네 문장 연결하기 모두 정답률이 70%이하로 습득이 이루어지지 않았다. 이상에서 단순한 두 문장 연결의 접속문과 내포문에서 습득이 이루어졌더라도 문장 길이가 길어져 통사적으로 좀 더 복잡한 복문구조가 되면 문장 연결의 정확도가 떨어진다는 것을 알 수 있었다.