• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.8
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• pp.2072-2087
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• 1999

As software size ever increases and user's requirements become more and more sophisticated., the importance of software quality is more and more emphasized. However, we are not satisfied for the present techniques on detecting errors and checking consistency in the object-oriented design model. This paper proposes a systematic approach which produces implementable rules to detect errors and check consistency. At first, the meta-models for UML diagrams are constructed, generalized meta-rules are reduced from the meta-models, and then the meta-rules are applied to produce the implementable rules. This approach enables to pursue the completeness of the rules and the automation of rule application. An example of rule application shows the feasibility of the rule application.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.26 no.3
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• pp.323-355
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• 2015

This study examined grapheme-to-phoneme regularity effect among late Korean-English bilinguals by using whole word level task (lexical processing) and two meta-phonological tasks(sub-lexical processing): [1] English word naming task(whole word level), [2] rhyme judgement task(rhyme level), and [3] phoneme deletion task(phoneme level). Forty-three late Korean-English bilinguals participated in all three tasks. In these tasks, participants showed better performance in regular word conditions compared to irregular word conditions, demonstrating a clear English regularity effect. Post-hoc correlational analysis revealed strong correlation between word naming task and rhyme judgement task, which is different from the results reported with English monolinguals. The contradicting results might be due to the relevantly low English proficiency level among late Korean-English bilingual speakers. In conclusion, this study suggests that late Korean-English bilinguals make use of L2 grapheme-to-phoneme conversion (GPC) rule when reading L2 English words.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.517-520
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• 2004

본 논문에서는 글의 응집성을 포착하기 위하여 개연규칙을 활용한다. 개연규칙은 문장 구성성분들의 문장간 개연적 연결상황을 나타내고, 글의 인과 성향이나 담화작용을 반영한다. 글을 이해하기 위한 대표적인 속성에는 글에 긴밀성을 부여하는 응집성이 있다. 글의 응집성을 파악하기 위한 대표적인 언어학적 도구나 지식으로는 어휘사슬을 들 수 있다. 이에 본 논문에서는 주어진 예문의 어휘사슬을 개연규칙으로 찾아낸 개연사슬과 비교해 보았다. 그 결과, 중요도가 높은 어휘사슬과 대응하는 개연사슬을 발견할 수 있었다. 개연사슬은 종래의 어휘사슬의 기능을 포함할 뿐만 아니라, 줄거리 단위, 단서구 용법, 문장사이의 개연성 등을 감지하여 문장간의 의미적 연관성을 포착할 수 있다. 이는 개연규칙을 활용하여 글의 화제문을 효과적으로 선별할 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.261-264
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• 2007

퍼지 추론은 애매한 지식을 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 그러나 규칙의 연관속성은 규칙을 과다하게 생성하기 때문에 유용하고 중요한 규칙을 결정하는데 여러 가지 문제점이었다. 본 논문에서는 퍼지 규칙에서 규칙간의 상관성을 고려하여 불필요한 속성을 제거하고, 퍼지규칙의 상대농도를 이용하여 추론결과의 정확성을 유지하면서 규칙의 수를 최소화 하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위하여 기존의 규칙 감축 방법에 따른 출론 결과와 비교 검증하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.1
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• pp.83-91
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• 2013

As humans perform many tasks using computers, HCI(Human-Computer Interaction) has received much attention these days. One objective of HCI research is to propose how to design more consistent systems. In order to evaluate the consistency of HCI devices from the user's perspective, several models such as TAG(Task Action Grammar), GOMS(Goals-Operators-Methods-Selection Rule), and GTN(General Transition Network) have been developed. TAG specifies actions to perform tasks in terms of rule schema. It has been verified that the less the number of rule schema is, the better users perform the tasks due to assumably higher consistency. This paper hypothesizes that the consistency of systems depends not only on the number of rule schema but also on the distances between rule schema. That is, the closer the rule schema are, the easier it is to acquire the whole set of rule schema. An experiment supported this hypothesis. Therefore, distances between rule schema should be considered as well as the number of rule schema when designing systems.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.169-174
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• 1995

품사 태깅은 형태소 분석 이후 발생한 모호성을 제거하는 것으로, 통계적 방법과 규칙에 기 반한 방법이 널리 사용되고 있다. 하지만, 이들 방법론에는 각기 한계점을 지니고 있다. 통계적인 방법인 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)은 유연성(flexibility)을 지니지만, 교착어(agglutinative language)인 한국어에 있어서 제한된 윈도우로 인하여, 중의성 해결의 실마리가 되는 어휘나 품사별 제대로 참조하지 못하는 경우가 있다. 반면, 규칙에 기반한 방법은 차체가 품사에 영향을 받으므로 인하여, 새로운 태그집합(tagset)이나 언어에 대하여 유연성이나 정확성을 제공해 주지 못한다. 이러한 각기 서로 다른 방법론의 한계를 극복하기 위하여, 본 논문에서는 통계와 규칙을 통합한 한국어 태깅 모델을 제안한다. 즉 통계적 학습을 통한 통계 모델이후에 2차적으로 규칙을 자동학습 하게 하여, 통계모델이 다루지 못하는 범위의 규칙을 생성하게 된다. 이처럼 2단계의 통계와 규칙의 자동 학습단계를 거치게 됨으로써, 두개 모델의 단점을 보강한 높은 정확도를 가지는 한국어 태거를 개발할 수 있게 하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.17 no.1 s.73
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• pp.72-84
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• 2002

본 고에서는 최근 제정된 일본의 접속료 규칙에 대한 근거 법률을 비롯하여 접속료 규칙의 주요 내용을 살펴보았다. 그리고 그 규칙에 대하여 통신 사업자들이 제시하고 있는 의견과 거기에 대한 총무성(과거 우정성)의 견해를 살펴보고, 우리에게 주는 시사점을 간략히 고찰하였다. 아직까지 관련 규정이 미비되어 있는 우리 나라의 입장에서 앞으로 접속료 규칙을 제정하고자 할 때 본 고는 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.2
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• pp.263-270
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• 2010

Data mining is the process of sorting through large amounts of data and picking out useful information. An important goal of data mining is to discover, define and determine the relationship between several variables. Association rule mining is an important research topic in data mining. An association rule technique finds the relation among each items in massive volume database. Association rule technique consists of two steps: finding frequent itemsets and then extracting interesting rules from the frequent itemsets. Some interestingness measures have been developed in association rule mining. Interestingness measures are useful in that it shows the causes for pruning uninteresting rules statistically or logically. This paper explores some problems for two interestingness measures, confidence and net confidence, and then propose a decision process for right association rule generation using these interestingness measures.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.05c
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• pp.133-138
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• 1996

원자로의 중기발생기 재료로 사용되어온 Alloy 600에서의 규칙 반응에 대한 활성화 에너지 측정, aging에 따른 미세조직의 변화에 근거하여 입계 응력 부식 균열 기구를 검토하였다. Alloy 600에서는 약 50$0^{\circ}C$ 이하의 온도에서 aging 처리중 단범위 규칙 상의 존재 및 규칙 반응의 존재가 입증된 바 있다. 규칙 반응의 본성이 열적활성화 과정에 의한 것이라는 점, 규칙 반응에 대한 활성화 에너지의 크기와 입계응력부식균열의 활성화 에너지와의 유사성, 규칙 반응에 의한 쌍정의 형성, 쌍정의 형성에 기인한 결정내의 추가적 응력의 발생 등에 근거하여 Alloy 600에서 나타나는 입계응력부식균열 현상이 규칙 상의 형성과 관련되어 있음을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.297-306
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• 2007

지능정보시스템 구축에 있어서 자동화가 어려운 단계중의 하나인 규칙 습득을 위해 활용되는 방법중의 하나가 제한된 언어집합 기법을 이용하는 것이다. 그러나 제한된 언어집합 기법을 이용해 규칙을 생성하기 위해서는 규칙을 구성하는 변수와 그 값들에 대한 정보가 사전에 정의되어 있어야 하는데, 유동성이 큰 웹 환경에서 예상 가능한 모든 변수와 그 값을 사전에 정의하는 것이 매우 어렵다. 이에 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 제한된 언어집합 기법과 온톨로지를 이용한 규칙 생성 방법론을 제시하였다. 이를 위해 지식의 습득 대상이 되는 특정 문장은 문법구조 분석기를 이용해 파싱을 수행하며, 파싱된 단어들을 이용해 규칙의 구성 요소인 변수와 그 값을 식별한다. 그러나 규칙을 내포한 자연어 문장의 불완전성으로 인해 변수가 명확하지 않거나 완전히 빠져 있는 경우가 흔히 발생하며, 이로 인해 온전한 형식의 규칙 생성이 어렵게 된다. 이 문제는 도메인 온톨로지의 생성을 통해 해결하였다. 이 온톨로지는 특정 도메인을 구성하고 있는 개념들간의 관계를 포함하고 있다는 점에서는 기존의 온톨로지와 유사하지만, 규칙을 완성하는 과정에서 사용된 개념들의 사용빈도를 기반으로 온톨로지의 구조를 변경하고, 결과적으로 더 정확한 규칙의 생성을 지원한다는 점에서 기존의 온톨로지와 차별화된다. 이상의 과정을 통해 식별된 규칙의 구성요소들은 제한된 언어집합 기법을 이용해 구체화된다. 본 연구에서 제안하는 방법론을 설명하기 위해 임의의 인터넷 쇼핑몰에서 수행되는 배송관련 웹 페이지를 선정하였다. 본 방법론은 XRML에서의 지식 습득 과정의 효율성 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.