본고에서는 1998년 말부터 시작된 3GPP의 표준인 WCDMA, HSPA 및 LTE로의 진화 로드맵을 알아보고, 특히 최근의 중점 이슈인 LTE에 대한 추진 배경, 일반적 요구사항 및 기술적 요구사항의 개요에 대해 알아본다. LTE는 2004년 말에 필요성이 제기되어 2005년부터 본격 추진되었고 2008년 말이면 무선접속 분야는 표준이 거의 완료될 전망이다. 과거 WCDMA 에서 HSPA로 진화 시 호환성을 고려해서 조심스럽게 접근했던 것과는 달리 LTE에서는 호환성의 제약을 받지 않는 완전히 새로운 표준을 지향하여, 단순하면서도 효율적이고 유연한 기술표준을 목표로 작업이 수행되어 왔다. 무선통신 분야의 주류 기술이 되고 있는 OFDM, MIMO기술을 바탕으로 LTE기술은 Vodafone, Verizon, NTT DoCoMo등 많은 대형사업자로부터 차세대 기술로 선택되고 있으며 2010년경부터 상용화가 예상되고 있다.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2000.06a
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pp.390-394
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2000
이 논문은 형태소 분석 말뭉치를 구축하면서 제기되었던 파생 명사 처리의 문제점을 논의하고 그 해결 방안을 모색한 것이다. 파생 명사의 분석에서 국어학적·전산 언어학적으로 유의미한 분석 범위를 정할 때 몇가지 고려해야 할 사항이 있다. 접두사는 어기가 불규칙하므로 규칙으로 자동처리가 어렵다. 형태소 분석의 대상은 생산성이 높고, 어기와 범주를 변화시키는 서술성 접두사로 그 범위를 정할 수 있을 것이다. 접미사의 분석은 생산성이 높고 규칙적인 굴절 접미사가 분석의 대상이 되며, 또한 서술성을 갖는 한자어계 접미사도 분석 대상이 된다. 파생 명사의 분석에 있어서 접사는 그 위상이 동요되므로 접두사는 고나형사와 구별이 어렵고, 접미사는 의존명사와 구별이어렵다. 그러므로, 대용량의 형태소 분석 말뭉치를 효율적으로 구축하기 위해서는 접사에 대한 다각적인 검토가 필요할 것이다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2004.10d
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pp.118-125
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2004
인간의 언어지식은 다양한 개념 관계를 가지며 서로 망(network)의 모습으로 연결되어 있다. 인간의 언어지식의 산물 중에서 가장 체계적이며 구조적으로 언어의 모습을 드러내고 있는 결과물이 사전이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 사전 뜻풀이 말에서 개념 어휘와 자동적인 지식획득을 통하여 의미 정보를 구조적으로 추출한다. 이러한 의미 정보가 추출되면서 동시에 자동적으로 개념 어휘의 의미 참조 모형이 구축된다. 이러한 것은 사전이 표제어 리스트와 표제어를 기술하는 뜻풀이말로 이루어진 구조의 특성상 가능하다. 먼저 172,000여 개의 사전 뜻풀이말을 대상으로 품사 태그와 의미 태그가 부여된 코퍼스에서 의미 정보를 추출하는데, 의미분별이 처리 된 결과물을 대상으로 하기 때문에 의미 중의성은 고려하지 않아도 된다. 추출된 의미 정보를 대상으로 정제 작업을 거쳐 정보이론의 상호 정보량(Ml)을 이용하여 개념 어휘와 의미 정보간에 연관도를 측정한 후, 개념 어휘간의 유사도(SMC)를 구하여 지식표현의 하나로 연관망을 구축한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2002.10e
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pp.9-15
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2002
이 연구는 형태 분석 정보가 부착된 말뭉치를 구축할 때 합성어를 처리하기 위한 방법론을 제시하고, 그 타당성을 검증해 보는 데 있다. 그동안 합성어 처리를 위해서 합성어 선정 기준을 이용하거나 목록을 이용하는 방법이 이용되었는데, 본고에서는 ${\ulcorner}$표준국어대사전${\lrcorner}$의 합성어 목록을 참조하는 것이 적절한 방법이 될 수 있음을 보이고자 한다. 또한 이 방법을 실제 말뭉치 구축에 활용할 경우, 원문의 띄어쓰기 정보가 합성어 처리에서 중요한 요인이 될 수 있다는 점을 지적하고, 이러한 처리가 가지는 한계와 의의에 대해서도 논의하고자 한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2002.10e
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pp.155-162
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2002
본고는 21세기 세종계획의 일환으로 현재 구축 중인 구문 분석 말뭉치의 분석 방안에 대한 연구이다 논의하고자 하는 내용은 첫째, 구문 분석에서의 기본 원칙과 표지의 종류 및 세부 원칙에 대한 것이다. 둘째, 이러한 구문 분석 방안을 마련하는 데 있어 심각하게 고려된 몇 가지 유형의 문제들에 관한 논의이다. 특히 이 문제들은 자연언어처리에서뿐만 아니라 이론적인 국어학의 연구에서도 매우 중요하다. 화자의 직관에 의해서라기보다는 실제 말뭉치 구축 작업을 통해서 그 실체가 확연하게 드러나는 문제들이라는 점에서 이들은 우리의 관심을 끌기에 충분하다. 본고에서는 이러한 문제들이 실제 구문 분석에서 어떻게 발생하고 어떻게 해결될 수 있는지를 보일 것이다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2000.10d
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pp.390-394
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2000
이 논문은 형태소 분석 말뭉치를 구축하면서 제기되었던 파생 명사 처리의 문제점을 논의하고 그 해결 방안을 모색한 것이다. 파생 명사의 분석에서 국어학적 전산 언어학적으로 유의미한 분석 범위를 정할 때 몇가지 고려해야 할 사항이 있다. 접두사는 어기가 불규칙하므로 규칙으로 자동처리가 어렵다. 형태소 분석의 대상은 생산성이 높고, 어기와 범주를 변화시키는 서술성 접두사로 그 범위를 정할 수 있을 것이다. 접미사의 분석은 생산성이 높고 규칙적인 굴절 접미사가 분석의 대상이 되며, 또한 서술성을 갖는 한자어계 접미사도 분석 대상이 된다. 파생 명사의 분석에 있어서 접사는 그 위상이 동요되므로 접두사는 관형사와 구별이 어렵고 접미사는 의존명사와 구별이 어렵다. 그러므로, 대용량의 형태소 분석 말뭉치를 효율적으로 구축하기 위해서는 접사에 대한 다각적인 검토가 필요할 것이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.439-441
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2005
용어의 전문성은 전문용어의 판넬 기준을 정하고 그 계층구조를 밝히는데 유용하다. 본 논문에서는 말뭉치로부터 추출한 한국어 용어의 전문성을 측정하는 효과적인 방법을 제안한다. 말뭉치에서 관형형 전성어미('ㄴ/은/는')가 부여된 전문용어와 함께 출현하는 수식어구는 일반명사의 수식어구보다 제한적인 형태로 나타난다. 이런 점에 착안하여 본 논문에서는 수식어구를 포함하는 문맥정보에 대해 엔트로피를 측정하여 용어의 전문성을 측정하였다. 이를 위해 한국어 수식어구를 분석하고 기존 전문성 측정 방법에서 간과되어진 수식어구 출현빈도를 고려하여 엔트로피를 상대적 비율로 계산함으로써 한국어에 적합한 전문성 측정을 하였다. 400만 어절의 신문 말뭉치에서 추출한 전문용어와 ETRI 시소러스를 이용하여 실험을 해 본 결과 본 논문에서 제안하는 한국어 용어 전문성 측정방법이 효과적임을 알 수 있었다.
Game characters provide a path to connect and interact between game designers and players through the personality. We need to study the personality design of game characters considering the interaction. The character's personality is formed through 'design elements' and 'personality factors' according to the intention of the game designers. It is formed to the ultimate character's personality by interacting with the player's personality factor. 14 design elements and 40 personality factors were extracted. This study suggests a 'game character personality model' considering the interaction.
용접구조물을 그의 사용목적에 적합하게 제작하려면 그의 구조설계와 사용재료의 적절한 선택과 사용성능을 충분히 확보하게 끔 제작과정과 품질보증을 할 수 있는 것이 필요하다. 즉 용접성 (Weldability)을 만족하게 하는 것이다. 구조물의 제작에 있어서 배려하여야 할 것은 구조의 사 용성능의 확보와 안전성인 것이다. 사용성능이란 구조의 강도, 기능 그리고 미관이나 끝내기의 외관적 성능등이다. 우리들의 생활공간에 존재하는 구조물이 한번 파손이나 파괴의 사고가 발 생하면 치명적인 것이 된다. 용접설계 생산과 제작의 기술적인 준비로써 용접구조물을 대상으로 용접가공에 중점을 두어 사용되는 말이다. 용접설계는 구조물과 제품의 용접제작과정을 완전히 지시하고 용접이음에 요구되는 사용성능이 확보 되게 끔 부재배치와 치수등이 선정되고 제작과 검사등의 실제 작업성을 충분하게 고려한 제작계획을 세우는 것을 말한다. 이와 같이 된 용접 설계를 바탕으로 용접기술자가 최적한 용접재료의 용접조건등을 결정한다. 즉 설계와 용접시공은 서로 밀접한 관계를 갖고 있어야 한다. 특히 용접설계의 비교적 초기단계에 속하는 것은 제품 기본계획과 강도해석 그리고 구조설계의 과정에 반드시 용접기술자의 관여가 필요한 것이다. 그리고 설계의 최적화를 위하여는 많은 정보 특히 경험적인 정보와 구조 해석적인 정보가 잘 처리되어야 한다. 오늘날의 CAD의 도입이란 전산기의 처리기술과 graphic기술을 묘미 있게 이 용한 것이라 할 수 있다. 용접구조물의 용접성을 논술하려면 다음과 같이 구분하는 것이 바람 직하다. 1. 용접구조물의 허용강도 2. 동접구조용의 강의 선택 3. 용접시공조건 4. 용접설계 이중 용접 제작과정을 표 1에 나타내었다. 구조물의 용접설계 요구조건으로써, 1)손상, 2)탄성 파손, 3)항복응력, 4)기계적인 불안정성, 5)파괴와 붕괴등을 고려하여야 하며 구조용 강의 선택은 1. 강도(strength) 2.연성(ductility) 3.인성(toughness)을 고려하여 구조물의 설계에 충분히 만 족해야 한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.221-224
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2019
딥러닝을 이용한 Neural Machine Translation(NMT)의 등장으로 기계번역 분야에서 기존의 규칙 기반,통계기반 방식을 압도하는 좋은 성능을 보이고 있다. 본 논문은 기계번역 모델도 중요하지만 무엇보다 중요한 것은 고품질의 학습데이터를 구성하는 일과 전처리라고 판단하여 이에 관련된 다양한 실험을 진행하였다. 인공신경망 기계번역 시스템의 학습데이터 즉 병렬 코퍼스를 구축할 때 양질의 데이터를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 그러나 양질의 데이터를 구하는 일은 저작권 확보의 문제, 병렬 말뭉치 구축의 어려움, 노이즈 등을 이유로 쉽지 않은 상황이다. 본 논문은 고품질의 학습데이터를 구축하기 위하여 병렬 코퍼스 필터링 기법을 제시한다. 병렬 코퍼스 필터링이란 정제와 다르게 학습 데이터에 부합하지 않다고 판단되며 소스, 타겟 쌍을 함께 삭제 시켜 버린다. 또한 기계번역에서 무엇보다 중요한 단계는 바로 Subword Tokenization 단계이다. 본 논문은 다양한 실험을 통하여 한-영 기계번역에서 가장 높은 성능을 보이는 Subword Tokenization 방법론을 제시한다. 오픈 된 한-영 병렬 말뭉치로 실험을 진행한 결과 병렬 코퍼스 필터링을 진행한 데이터로 만든 모델이 더 좋은 BLEU 점수를 보였으며 본 논문에서 제안하는 형태소 분석 단위 분리를 진행 후 Unigram이 반영된 SentencePiece 모델로 Subword Tokenization를 진행 하였을 시 가장 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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