Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.8
no.4
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pp.289-297
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1984
본 연구에서는 이상과 같은 점을 고려하고 흠함이 존재하기 쉬운 용접부 표면 에 인공적으로 1/4원형에 해당하는 표면피로크랙을 시험편 모서리에 넣고 이러한 시험 편에 굽힘응력을 가하여 다음과 같은 사항들을 고찰하였다. 피로크랙의 표면 및 측 면에서의 전파과정, 피로크랙의 모양비(b/a)의 변화, 피로크랙의 표면 및 측면의 전파 속도와 크랙길이와의 관계등을 알아보았다. 여기에서 크랙의 표면길이란 흠함이 시 험편 모서리에 존재할 때 그것을 기점으로 표면에 전파하는 크랙의 길이를 말하며, 크 랙의 측면길이란 그것을 기점으로 측면의 표면에 전파하는 크랙의 길이를 말한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.201-203
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1998
한국어의 의미 분석을 위해서 의미소가 부여된 말뭉치(Sense-Tagged Corpus)의 구축은 필수적이다. 의미 태깅은 어휘의 다의적 특성으로 인해, 형태소나 구문 태깅에서와 같은 규칙 기반의 처리가 어려웠다. 기존의 연구에서 어휘의 의미는 형태소와 구문적 제약 등의 표층상에서 파악되어 왔으며, 이는 의미 데이터 기반으로 이루어진 것이 아니었기에, 실용적인 결과를 얻기가 힘들었다. 본 연구는 한국어의 구문과 의미적 특성을 고려하고, 용언과 모어 성분간의 의존 관계 및 의미 정보를 나타내는 하위범주화사전과 어휘의 계층적 의미 관계를 나타낸 의미사전(시소러스)을 이용하여, 반자동적인 방법으로 의미소가 부여된 말뭉치의 구축을 위한 기준과 알고리즘을 논하고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.451-453
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2002
연어는 습관적으로 같이 자주 나타나는 단어열로 각 단어로 분리하기보다 통합해 처리하는 것이 효율적이기 때문에 기계 번역과 음성 인식등에서 유용만 정보로 사용된다. 이러한 연어를 추출하기 위해 본 논문에서는 2가지 경우를 고려했는데, 첫 번째로 인어를 말뭉치에 자주 나타나는 단어열이라고 했을 때 단어열들의 엔트로피가 일정값 이상이면 연어로 추출했다 두 번째로 통사적 제약이 있는 연어를 주술하기 위해 앞 또는 뒤에 올 단어를 제약하는 단어의 엔트로피를 구해 일정값 미만이면 그 단어를 포함한 단어열을 연어로 추출했다. 실험은 품사 부착된 HANTCE 말뭉치를 가지고 수행했고, 젓 번째 방법으로 실험했을 때 엔드로피가 2이상인 단어열을 가지고 분리된 연어도 유도해냈다.
초고속 인터넷서비스 시장(ADSL과 CTV)이 불과 2년 만에 성숙단계에 접어들어 가입자가 포화상태에 이르면서, Post ADSL을 대비한 구축전략이 통신사업자를 중심으로 어떻게 전이될 것인가 하는 것은 초미의 관심 대상이다. 본 고에서는, 대체모형을 고려한 Bass 모델을 이용해 Post ADSL 가입자에 대한 추정을 하여 본 결과 2002년부터 시작하여 2003년 말에 153만 명, 2004년 말에 444만 명에 이르러 2005년부터는 초고속인터넷 서비스 가입자를 앞지를 것으로 예상되었다.
Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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1986.11a
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pp.1-28
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1986
Tribology란 단어가 생긴것은 근 20년이 된다. 이 단어는 마찰을 의미하는 TRIBOS라는 그리스어를 어원으로 하며, 직역하면 "마찰의 과학"이 된다. 이것은 최신판의 사전에만 나오며, 거기에 Tribology란 상대운동을 행하므로써 상호작용을 하는 표면 및 그에 관련된 실제문제의 과학과 기술으로 정의되고 있다. 과거 Tribological problem 이 생기면 윤활유관계의 것이 많아 윤활유를 변경하므로써 해결하려는 의도가 하나의 전형적인 해결 방법이었다. 그러나 여기서 필자는 Tribology의 대상이 마찰면에 작용하는 제반문제 이므로 기계설계의 입장에서 마찰면에 대해 무엇을 생각 할 필요가 있는가를 말하고져 한다.를 말하고져 한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.133-138
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2021
최근 다양한 분야에서 자동 고객 응대 시스템을 도입하고 있으며 이에 따른 대화형 질의응답 시스템 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 새로운 도메인의 대화형 질의응답 시스템 구축에 필요한 말뭉치를 자동으로 생성하는 대화형 질의-응답 생성 시스템을 소개한다. 또한 이전 대화 내용을 고려하여 문서로부터 사용자의 다음 질문 대상이 될만한 응답 후보를 추출하는 맥락 관련 응답 추출 과제와 이에 대한 성능 평가 지표인 Sequential F1 점수를 함께 제안한다. 대화형 질의응답 말뭉치인 CoQA에 대해 응답 후보 추출 실험을 진행한 결과 기존의 응답 추출 모델보다 우리의 맥락 관련 응답 추출 모델이 Sequential F1 점수에서 31.1 높은 성능을 보였다. 또한 맥락 관련 응답 추출 모듈과 기존에 연구된 대화형 질의 생성 모듈을 결합하여 개발한 대화형 질의-응답 생성 시스템을 통해 374,260 쌍의 질의-응답으로 구성된 대화형 질의응답 말뭉치를 구축하였다.
The objective of this study was to evaluate the quality of emulsion-type sausage where part of the pork was substituted with horse meat during manufacturing. Three treatments of sausages were manufactured by replacing pork with 0, 50 and 100% horse meat. After manufacturing, sausages were vacuum-packaged and stored 4℃ for 1 day. An increase in horse meat resulted in higher moisture, protein content, and pH values, and lower fat content of sausage(P<0.05). However, no significant effects were observed on texture characteristics and sensory attributes of sausage. The horse meat sausage had higher K, Fe, Zn, Cu, saturated fatty acid contents than 0% horse meat level. Based on the results, it can be concluded that horse meat can be used as a meat replacer in the manufacture of emulsion-type sausages up to a level of 100%.
Park, Chanjun;Seo, Jaehyung;Lee, Seolhwa;Moon, Heonseok;Eo, Sugyeong;Jang, Yoonna;Lim, Heuiseok
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.178-185
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2021
Sequence to sequence(S2S) 기반 음성인식 후처리기를 훈련하기 위한 학습 데이터 구축을 위해 (음성인식 결과(speech recognition sentence), 전사자(phonetic transcriptor)가 수정한 문장(Human post edit sentence))의 병렬 말뭉치가 필요하며 이를 위해 많은 노동력(human-labor)이 소요된다. BackTranScription (BTS)이란 기존 S2S기반 음성인식 후처리기의 한계점을 완화하기 위해 제안된 데이터 구축 방법론이며 Text-To-Speech(TTS)와 Speech-To-Text(STT) 기술을 결합하여 pseudo 병렬 말뭉치를 생성하는 기술을 의미한다. 해당 방법론은 전사자의 역할을 없애고 방대한 양의 학습 데이터를 자동으로 생성할 수 있기에 데이터 구축에 있어서 시간과 비용을 단축 할 수 있다. 본 논문은 BTS를 바탕으로 제주어 도메인에 특화된 음성인식 후처리기의 성능을 향상시키기 위하여 모델 수정(model modification)을 통해 성능을 향상시키는 모델 중심 접근(model-centric) 방법론과 모델 수정 없이 데이터의 양과 질을 고려하여 성능을 향상시키는 데이터 중심 접근(data-centric) 방법론에 대한 비교 분석을 진행하였다. 실험결과 모델 교정없이 데이터 중심 접근 방법론을 적용하는 것이 성능 향상에 더 도움이 됨을 알 수 있었으며 모델 중심 접근 방법론의 부정적 측면 (negative result)에 대해서 분석을 진행하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2003.10d
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pp.81-85
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2003
이 논문의 목적은 코퍼스 크기에 따른 타입과 토큰간의 관계를 엄밀한 통계적 방법으로 그 특징을 밝히고자 하는 것이다. 지금까지 코퍼스를 구축하는 데 있어서, 자료의 다양성을 고려한 자료 균형성을 문제와 더불어 코퍼스 구축 규모의 문제는 매우 중요한 고려사항이었다. 이런 문제는 일찍이 영어 코퍼스를 중심으로 많은 연구가 진행된 바가 있지만 한국어를 대상으로 한 엄밀한 연구는 많이 이루어지지 않았다. 이 연구에서는 현재까지 구축한 현대 한국어 말뭉치 1억여 어절을 대상으로 말뭉치 크기 증가에 따른 타입과 토큰간의 통계적 관계를 3가지 모형에 대해 비교하였으며 최종적으로 ARIMA모형을 이용하여 그 함수적 관계를 밝혀보았다. 연구 결과에 따르면 한국어 자료는 약 1천만 어절의 토큰을 기준으로 타입의 변화가 다소 둔화되는 결과를 보인다. 연구에 의해 도출된 함수식을 이용하면 소규모의 자료를 이용하더라도, 대규모 자료에서의 타입수를 계산해 낼 수 있으므로, 더욱 다양하고 정확한 통계처리의 근거를 제시할 수 있게 된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.776-778
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2003
이동체 데이터베이스에서 대용량 궤적 정보를 효율적으로 검색학기 위해서는 색인이 필요하다. 특히 궤적을 선택하는 과정과 선택된 궤적의 일부분을 추출하는 과정으로 이루어진 복합 질의를 효율적으로 처리하기 위해서는 궤적 보존을 지원하는 TB-tree와 같은 색인 구조가 적합하다. 그러나, TB-tree는 공간적인 인접성을 고려하지 않아 비단말 노드의 겹침과 사장 영역이 매우 커 영역 질의의 비용이 증가하는 문제가 있다. 이 논문에서는 복합 질의 및 영역 질의를 효율적으로 처리하기 위하여, TB-tree에서 사장 영역을 감소시킬 수 있는 최대 영역 감소 정책을 제시한다. 최대 영역 감소 정책을 공간 활용도를 최대로 유지하면서 사장 영역을 점진적으로 감소시키는 삽일 및 분할 정책으로서 TB-tree의 비단말 노드의 겹침을 줄여 영역 질의의 비용을 감소시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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