통신망을 구성하는 각종 장비들을 관리하기 위한 에이전트 시스템은 보통 실제자원이 완성된 후에 개발을 시작하거나, 실제자원에 독립적인 망 관리 플랫폼을 이용하여 개발할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 방법을 따르지 않고 실제자원이 없는 단계에서도 미리 실제자원의 역할을 수행할 수 있는 실제자원 시뮬레이터를 설계한다. 실제자원 시뮬레이터는 특정 애프리뷰트의 값과 통고를 지정된 random 함수에 따라 자동으로 발생시키는 역할을 수행한다. 또한 본 논문에서는 실제자원 시뮬레이터의 동작을 수행하기 위해 기존 GDMO 문법에 시뮬레이션 문법을 추가한 E-GDMO 문법과, E-GDMO 컴파일러를 설계한다.
본 논문에서 우리는 문장의 문법성과 텍스트의 어휘 응집성 측정을 위주로 하는 영어 작문 자동평가시스템을 소개하려고 한다. 문법 검사를 위해서는 링크 파서를 사용하고 어휘 연쇄를 측정하기 위해서는 로제 시소러스를 사용한다. 자동 평가 시스템의 채점 신뢰도를 측정하기 위해서 자동 채점과 수동 채점의 결과를 통계적으로 비교한다. 카파 통계와 다국면 Rasch 모형에 따른 분석 결과 자동 채점은 수동 채점과 유사성이 크며 수동 채점과 비교해서 신뢰성에 특별한 문제가 없다는 결론을 내리게 된다. 본 연구의 가장 큰 의의는 다양한 종류의 기술과 도구를 바탕으로 신뢰할 만한 수준의 영작문 자동 평가 시스템을 개발했다는 것이다. 평가 대상이 문장 단위를 넘어 선 텍스트 단위이며, 단어나 문법 등의 형식적 측면만 검사하는 것이 아니라 내용적 측면도 평가한다.
최근 많은 분야에서 기계학습에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, 상당수의 연구들이 학습 모델의 성능을 개선하는 최신 방법론을 제시하고 있다. 본 연구에서는 방법론의 개발 못지않게 기계학습에 투입되는 훈련용 데이터의 '품질'을 개선하는 것 역시 중요하다는 점에 착안하여, 코퍼스 분석에서 자주 사용되는 '부분 문법' 처리 프로세스를 통해 훈련 데이터의 품질을 향상시키는 방법을 제시한다. 우리나라 100대 기업에 근무하는 재직자들이 채용플랫폼에 게시하는 방대한 양의 비정형 기업 리뷰 텍스트 데이터를 수집하고, 데이터 품질을 부분 문법 프로세스로 개선한 후, 부분 문법이 적용된 분류 모델이 적용되지 않은 모델보다 분류 성능이 우수함을 확인하였다. 분류 카테고리는 직원 몰입의 5가지 요인으로 상정하였는데, 국내 직장인들이 기업 리뷰가 각 유형별로 빈도에 차이가 있는지를 분석하였다. 추가로 리뷰 양상이 코로나 팬데믹 전후로 어떠한 변화가 있었는지도 분석하였다. 본 연구를 통해 국내 직장인들의 생생한 일터 경험들을 자동적으로 식별하고 분류하여, 이직을 포함한 주요한 조직문화 현상의 행태와 유발 원인 등을 유추해 볼 수 있는 근거를 제공한다.
본 연구에서는 SQL를 배우고자 하는 개발자들에게 SQL 문법을 학습할 수 있는 교육용 Tool을 개발한다. 개발자가 예제와 설명을 통하여 SQL 문법을 배우고 ER-Diagram을 보면서 논리적인 DB의 개념을 이용하여 쉽게 학습할 수 있다. 예제는 초급과 중급으로 나누어져 있어 사용자의 수준에 맞는 학습이 선택가능하다. TPC-H 데이터는 DSS 환경에서 사용되는 표준 데이터 모델로 Database Generater를 통해 생성하며 본 연구에서 사용자가 데이터량의 조정이 가능하도록 구성하였다.
XML 문서와 관련된 기존의 다이어그램 시스템은 대부분 특정한 목적으로 이용할 수 있도록 작성되어 있다. 또한 다이어그램 컴포넌트가 정의되어 있지 않기 때문에 자동적으로 DML 문서를 생성하기가 어렵다. 본 논문에서는 XML 문서가 실행될 수 있는 다이어그램 시스템을 설계하고 구현한다. 다이어그램 시스템은 위지웍(WYSIWYG) 개념을 이용하여 다이어그램 컴포넌트를 정의하며, 자동적으로 DML 문서를 생성할 수 있도록 설계되었다. 따라서 더욱 효율적으로 새로운 다이어그램을 개발할 수 있으며, DTD를 이용해 다이어그램에 대한 문법을 정의함으로써 XML DTD에 대한 의미적 일관성을 유지하였다. 또한 본 시스템은 다이어그램 문장에 대한 문법검사와 의미실행을 위하여 VPL(Visual programming Language) 개념을 이용하였다. 본 시스템을 활용하면, DML 문서를 쉽게 생성할 수 있고, XML DTD 기반의 문법검사와 의미실행을 할 수 있다.
XML 문서를 위한 컴파일러를 개발하기 위해서는 많은 노력을 필요로 하기 때문에 XML 컴파일러를 자동적으로 생성할 수 있는 방법에 대한 연구의 필요성이 증가하고 있다. XMLSchema가 표준으로 지정된 이후에 많이 사용되고 있지만, XMLSchema를 사용하는 XML 문서를 위한 XML 컴파일러 생성기에 관한 연구는 현재까지 거의 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 속성 문법을 사용해서 XMLSchema를 사용하는 XML 문서를 위한 XML 컴파일러를 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. XML 컴파일러 생성기는 XMLSchema의 데이타 타입 정보와 별도로 제공되는 의미 정보를 이용해서 의미 클래스와 XML 컴파일러를 생성한다. 생성된 XML 컴파일러는 XML 문서를 파싱해서 의미 클래스의 인스턴스로 구성된 트리로 변환하고, 트리를 순회하면서 XML 문서를 사용자의 의도에 맞게 처리한다.
현재 국내.외적으로 VoIP 관련 시장의 지속적인 성장으로 인해 VoIP 표준 프로토콜에 대한 국제 표준화 작업과 병행하여 프로토콜 스텍과 같은 소프트웨어 개발이 절실한 상황이다. 본 논문에서는 IETF RFC2327에서 제시한 SDP 문법을 기반으로 문법 지식적 변환 기법으로 SDP 요청 메시지를 구조체 형태로 변환하는 앤코더와 구조체 형태를 갖는 SDP 응답 메시지를 텍스트 형태로 변환하는 디코더를 구현하였다. 이를 위해 IETF RFC2327에 제시한 Augmented BNF 형식의 SDP 문법을 BNF 형식으로 기술하여 어휘 분석기 및 구문 분석기를 자동 생성한 후 구문 트리를 구성하였다. 또한 SDP 문법으로부터 생성 가능한 모든 규칙에 대한 정보를 저장할 수 있는 구조체 형태의 헤더 파일을 자동 생성하였다.
본 논문에서는 연속분포 HMM을 이용한 대용량 한국어 연속음성인식 시스템에 관하여 기술한다. 인식 시스템의 성능을 개선하기 위하여 음성 모델링 단위의 선정, 단어간 모델링, 탐색 알고리듬, 문법에 관하여 연구하였다. 기본 인식단위로 트라이존을 사용하며 학습성을 개선하고 기능어에서의 에러 발생을 줄이기 위하여 일반화된 트라이폰과 function word-de-pendent phone을 사용한다. 단어 사이에는 묵음 모델과 null transition을 사용하여 선택적으로 묵음을 추가하였다. 언어모델로는 단어 클래스에 근거한 word pair 문법과 bigram 모델이 이용된다. 또한 지식 정보들을 효율적으로 활용할 수 있도록 N개의 후보 문장들을 탐색할 수 있는 알고리듬을 구현하였다. 후처리기에서는 word triple문법을 사용하여 N개의 최적 문장을 재정렬하여 최종적인 인식 문장을 결정하며, 마지막으로 후치사와 관련된 사소한 에러들을 수정한다. 3천단어의 연속음성 데이타베이스에 대한 인식실험에서, 후처리로 word triple 문법을 사용하여 $93.1\%$의 단어 인식률과 $73.8\%$의 문장 인식률을 얻었다.
본 논문에서는 가장 널리 사용되고 있는 객체지향 언어인 C++를 지한 컴푸일러 및 대화식 프로그래밍 환경을 제안하고 개발하였다. C++ 언어를 위한 컴파일러를 개발하기 위해 컴파러를 Front-End 와 Back-End로 나누고 가상기계인 EM을 사용하여 연결하는 모델을 사용하였다. Front-End 개발시에는 C++ 문법을 문법석 도구, 어휘 및 구문분석기 생성도구를 이용하여 구문분석 방법과 문맥에 연동된 문법 처리기술과 AST클래스 라이브러리를 개발하였다. Back-End에서는 목적기계 표현기술과 토리코드 최적화 방법, 트리 패턴 매칭에 의한 재목적 코드 생성 기법을 제안하고 이를 이용한 재목적이 용이한 SPARC 기계 Back-End를 개발하였다. C++를 위한 대화식 프로그래밍 환경은 언어의 다양한 특성을 효과적으로 표현하기 위해 AST을 이용하고, 점진적 분석 기술과 시각 기호 를 제안하였다. 대화식 환경의 일반화에 의한 자동생성 방법과 프로그램의 정형화된 표현 방법을 위한 Unparsing 체계를 제안하였다. 개발된C++ 컴팰러와 대화식 프로그램 환경은 통합된 C++ 프로그래밍 환경을 구성하게 된다. 본 연구를 통해 얻어진 기술 들은 새로운 고급언어 및 기계에 대한 컴파일러의 개발은 물론 병렷 및 분산 환경을 위한 컴파일러 개발에 활옹될 수 있을 것이다.
본 논문은 의존 문법에 기반만 한국어의 구문 분석 시스템을 제안한다. 일반적으로 올바른 구둔 구조를 얻기 위해서 많은 가능한 구문 구조를 생성하고 이 중에서 가장 좋은 것을 선택하는 방법을 사용한다. 이를 위하여 가능한 모든 구문 분석 구조를 생성하는 기법을 제안하였다. 이것은 모든 가능한 구문 구조에 관한 정보를 응축한 자료 구조를 구축한 다음 여기에서 구문 트리를 하나씩 추출하도록 하였다. 이 과정에서 의존 문법이 만족하여야 하는 모든 기본적인 제약 조건을 만족하는 트리 만이 효과적으로 추출되는 기법을 제안하였다. 그 결과 생성되는 트리의 수를 줄이게 되어 효율적인 구문 분석을 달성할 수 있게 되었다. 추출된 많은 트리 중에서 하나를 선택하는 작업에서 상호 정보가 이용되었다. 본 논문에서는 이러한 상호 정보를 구문 분석 중의성 해소에 효과적으로 사용하는 기법을 제시하였다. 제안된 기법의 타당성을 입증하기 위하여 구문 분석 시스템을 개발하고 여러 문장에 대한 분석을 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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