단어 의미 분별 문제는 문장에서 어떤 단어가 사전에 가지고 있는 여러 가지 의미 중 정확한 의미를 파악하는 문제이다. 우리는 이 문제를 다중 클래스 분류 문제로 간주하고 지지벡터기계를 이용하여 분류한다. 세종 의미 부착 말뭉치에서 추출한 의미 중의성 단어의 문맥 단어를 두 가지 벡터 공간에 표현한다. 첫 번째는 문맥 단어들로 이뤄진 벡터 공간이고 이진 가중치를 사용한다. 두 번째는 문맥 단어의 윈도우 크기에 따라 문맥 단어를 단어 임베딩 모델로 사상한 벡터 공간이다. 실험결과, 문맥 단어 벡터를 사용하였을 때 약 87.0%, 단어 임베딩을 사용하였을 때 약 86.0%의 정확도를 얻었다.
사용자가 방문한 웹 사이트와 연관된 광고를 웹 페이지에 실어주는 문맥광고 관련 연구가 광고 효율성 측면에서 최근 주목을 받고 있다. 이러한 문맥광고 관련 연구의 핵심은 웹 페이지와 웹 광고간의 연관성을 높여주는데 있는데, 연관성 향상 방안으로 최근 사용자 의도 분석을 통한 연관성 향상 기법이 많이 연구되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 사용자가 로그인을 해야 하거나, 로그 정보를 일정기간이상 수집해야만 사용자 의도 분석이 가능 하다는 문제점이 존재 한다. 본 논문에서는 로그인이나 많은 양의 로그정보 수집 없이 한 세션 내에서 방문한 웹 페이지 로그만을 이용하여 개인화된 문맥 광고를 제공하는 문맥광고 기법을 제안한다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 기존의 광고 기법에 비해 사용자가 판단하는 웹 페이지와 웹 광고의 연관성 (precison) 이 기존의 기법에 비해 높아짐을 증명한다.
현실적 수학교육은 탐구학습, 열린학습 등을 통해 수학적 사고력, 문제해결력을 신장하려는 최근의 수학교육의 방향에 걸맞는 새로운 교수${\cdot}$학습 방법의 하나로 주목받고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 고등학교 확률과 통계 영역에서 현실적 수학교육을 적용하기 위한 문맥을 개발하였다. 이 문맥들은 수학사, 자연 및 사회 현상, 실생활의 상황, 타 교과에서의 활용 상황 등 다양한 분야에서 고등학교 2${\sim}$2학년 수준에 알맞게 개발되었다.
본 논문에서는 능동적인 상호협력으로 목적에 맞는 서비스를 제공하는 컴퓨팅 환경에서 가장 중요한 역할을 하게 될 문맥(Context)을 중점적으로 설명한다. 문맥은 정보를 주고받는 기본 단위가 될 것이며 이를 위한 표준이 갖추어야 할 요구사항과 이것을 수용할 수 있는 기술적 토대(XML, XML Schema, RDF, Ontology Language)를 소개 한다.
객체지향 프로그래밍에서 다형성이란 객체가 하나 이상의 객체 타입을 가질 수 있다는 것을 말한다. 이처럼 객체가 하나 이상의 타입을 가지게 되면 다양한 문맥에서 객체를 사용할 수 있게 되어 재사용성을 달성 할 수 있게 된다. 그러나 이러한 객체의 다형성은 정적인 타입 검사를 어렵게 하여 실행시 타입 오류를 유발할 가능성을 높이는 원인으로 작용한다. 본 논문에서는 객체 타입을 기술하기 위한 문맥에서 당일 타입만을 기술했던 것이 제약에서 벗어나 여러 타입의 조합으로 다형적 타입을 기술할 수 있게 함으로써 문맥에 맞는 객체 타입을 기술할 수 있도록 하는 메커니즘을 제안한다. 그리고 이 메커니즘이 어떻게 사용될 수 있는가에 대한 예제들도 함께 소개한다.
TTS(Text-to-Speech) 시스템을 위해서는 한글 이외의 문자열을 한글로 변환해줄 필요가 있다. 이러한 문자열에는 숫자, 특수문자 등의 문자열이 포함되어 있다. 특히 숫자의 경우, 숫자가 사용되는 문맥에 따라 그 발음방법이 달라지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 규칙기반과 한정된 문맥 정보만을 활용할 수 있는 방법이 아닌, 딥러닝을 이용한 방법으로 문맥에 따라 발음방법이 달라지는 숫자 음역의 모호성을 해소하는 방법을 소개한다.
본 논문에서는 연속음성인식에 사용되는 언어모델이 학습 코퍼스에서 나타나지 않는 문맥에 대하여 신뢰할만한 확률을 생성할 수 있도록 하는 방안으로 다중 단어 카테고리 결정방법을 제안하였다. 제안된 다중 단어 카테고리 결정 방법은 기존의 카테고리 기반 언어모델에서의 미관측 문맥에 대한 모델링 능력을 유지하면서 동형이의어에 대한 확률의 과도한 일반화를 방지한다. 제안된 방법을 이용한 언어모델의 성능을 측정하기 위해 미관측 문맥이 $31\%$ 포함된 인식문장에 대한 N-Best rescoring을 수행한 결과 word accuracy는 1-Best문장에 대해서 $3.2\%$의 향상을 얻었고 기존의 카테고리기반 언어모델을 적용한 결과에 비하여 $0.8\%$의 향상을 얻을 수 있었다.
문맥광고는 인터넷 사용자들이 뉴스나 커뮤니티 사이트에서 콘텐츠를 조회할 때, 해당 콘텐츠와 일치하거나 관련성이 높은 제품 또는 서비스 정보를 제공하는 새로운 방식의 광고기법이다. 그러나 현재 제공되고 있는 서비스의 대부분은 콘텐츠와의 관계가 다소 떨어지거나, 수동적으로 광고주가 선택한 키워드 또는 카테고리 선택에 의해 서비스가 제공되고 있다. 따라서 문맥광고의 효율성을 높이기 위해서는 사용자가 조회한 콘텐츠내의 문맥정보를 분석하여 콘텐츠와의 관련성이 높은 서비스를 제공하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 사용자가 조회한 콘텐츠의 내용과 보다 관련 있는 서비스 제공을 위해 콘텐츠의 내용을 대표할 수 있는 중요 키워드를 선정하고, 콘텐츠 내에서 추출된 키워드간의 연관성을 분석하여 콘텐츠와 관련된 서비스를 제공하는 방법에 대해 제안한다.
유비쿼터스 컹퓨팅 환경에서는 사용자가 움직이고 주변환경이 변화하면서 문맥이 변화한다. 사용자가 원하는 서비스를 찾기 위해서는 이러한 변화가 있을 때마다 변화한 부분을 알고 새롭게 요청을 해야 한다. 이러한 사용자의 추가적인 작업을 최소한으로 하기 위해서는 서비스 찾기 시스템(Service Discovery System)에서 문맥을 인식하여 새로운 환경에서 기존에 사용자가 원했던 요청을 새로운 환경에서도 받아들일 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 서비스 제공자가 서비스를 알릴 때나 사용자가 처음 요청을 할 때 대체할 서비스에 대한 기술을 추가함으로써 문맥 바뀌거나 주위환경이 바뀌어 사용자가 본래 원하던 서비스가 존재하지 않더라도 대체할 서비스를 찾아주는 방법을 고안하고 이에 대한 고려사항과 방법을 설명한다. 실험결과에서 제안하는 방법이 기존의 방법보다 변화되는 환경에서 대체 서비스를 찾기 위한 지연 시간을 현저히 줄인다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 한국어 음소가 좌, 우 음소에 따라 발음 방식이 달라질 때 매 음소를 모델링 하는 방법에 관한 연구를 수행한다. 이를 위해 유니트 감소 알고리즘과 결정 트리(Decision Tree)를 사용하는 방법을 사용하여 비교 연구한다. 유니트 감소 알고리즘은 통계적 특성만을 이용한 알고리즘이며 결정 트리 모델링 방식은 한국어 음운정보와 통계적 정보를 이용하여 문맥종속 음소를 분류하는 방식이다. 특히 본 논문에서는 결정 트리를 사용하여 문맥종속 음소를 분류하는 것에 대하여 상세히 기술한다. 마지막으로 결정 트리를 사용하여 분류된 문맥종속 음소의 성능을 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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