• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.17 no.4
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• pp.271-286
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• 2006

In this paper, we introduce automatic question generation technique using the language resources like User-Word Intelligent Network(U-WIN) and Korean dictionary including quite a for of information. And we present Korean word learning system with this technique. The item pool method which almost learning-system are using makes some problems. As a solution of the problems, we classified into 8 question type and implemented the Korean word learning system which is making the Korean question automatically by using the morphological and semantic information according to the automatic question generation pattern of each type.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.247-250
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• 2014

국내에서 거주하는 외국인들을 대상으로 한 여러 정책들이 만들어지고 있다, 그에 따른 한국어 교육의 수요는 증가하고 있지만 그에 적합한 한국어 교육시스템의 자동화 및 발전은 미약하다. 본 논문에서는 사전예문과 획득이 용이한 말뭉치를 가공하여 적절한 수준의 문제를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 자동문제생성에서는 말뭉치와 사전 예문에서 문제와 보기문항을 생성하고, 보기 리스트를 생성한다. 웹문서 검색빈도를 이용하여 생성된 보기리스트의 적합성을 분석하여 정제된 보기 리스트를 획득한다. 얻어진 보기들을 임의로 선택하여 출력함으로써 사용자들이 다양한 문제를 접할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.602-604
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• 2007

본 논문에서는 웹기반의 TOEIC 문법 문제 자동 생성 시스템을 제안한다. 본 시스템은 웹에서 문서를 가져온 후, 문서의 각 문장이 데이터베이스에 저장된 문제 패턴에 일치하는 지를 검사하여 문제를 생성한다. 본 시스템을 통해서 생성되는 문법 문제를 영어 전문가를 통해서 검중한 결과, 대부분의 문제가 TOEIC 실전 문제로 사용하기에 충분한 것이었다. 우리의 조사에 의하면, TOEIC 문법 문제의 자동 생성에 관한 기존 연구는 거의 발표되고 있지 않다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2006.06a
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• pp.9-14
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• 2006

본고는 한국어 교육방식의 하나라고 할 수 있는 한국어 어휘를 대상으로 한문제 출제 방식에서 문제 은행식 출제 방식이 갖고 있는 여러 가지 문제점을 해소할 수 있는 하나의 방법으로서 한국어 어휘 학습 시스템을 위한 자동문제 생성 기술을 제시한다. 먼저 기존 한국어 어휘 문제의 문항 분석 결과를 바탕으로 8가지 어휘력 평가 유형 및 각 유형별 자동 문제 생성 패턴을 구축하고, 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 국어사전을 기반으로 한 자동 한국어 어휘 문제 생성 기술을 제시한다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.20 no.2
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• pp.197-206
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• 2016

A fill-in-the-blank with choices are widely used in classrooms in order to check whether students' understand what is being taught. Although there have been proposed many algorithms for generating this type of questions, most of them focus on preparing sentences with blanks rather than generating multiple choices. In this paper, we propose a novel algorithm for generating multiple choices, given a sentence with a blank. Because the algorithm is based on a statistical language model, we can generate relatively unbiased result and adjust the level of difficulty with ease. The experimental results show that our approach automatically produces similar multiple-choices to those of the exam writers.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.25 no.1
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• pp.31-40
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• 2020

In this study, we developed an algorithm for automatic travel itinerary planning based on expert recommendation. The proposed algorithm generates an itinerary by patterning a number of travel routes based on the automatic itinerary generation method based on the routes recommended by travel experts. To evaluate the proposed algorithm, we generated 30 itinerary for Singapore, Bankok, and Da Nang using both algorithms and analyzed the mean difference of trip distances with t-test and interater reliability of those itineraries. The result shows that the itineraries based on the proposed algorithm is not different from that of VRP(Vehicle routing problem) algorithm and interater reliability is high enough to show that the proposed algorithm is effective enough for real-world usage.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.580-583
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• 2018

본 논문에서는 SeqGAN 모델을 사용하여 한국어 시를 자동 생성해 보았다. SeqGAN 모델은 문장 생성을 위해 재귀 신경망과 강화 학습 알고리즘의 하나인 정책 그라디언트(Policy Gradient)와 몬테카를로 검색(Monte Carlo Search, MC) 기법을 생성기에 적용하였다. 시 문장을 자동 생성하기 위한 학습 데이터로는 사랑을 주제로 작성된 시를 사용하였다. SeqGAN 모델을 사용하여 자동 생성된 시는 동일한 구절이 여러번 반복되는 문제를 보였지만 한국어 텍스트 생성에 있어 SeqGAN 모델이 적용 가능함을 확인하였다.

• Journal of the KSME
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• v.27 no.6
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• pp.496-503
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• 1987

지금까지 유한요소망의 자동생성 방법에 대하여 현재 보편적으로 쓰이고 있는 것을 중심으로 살펴보고자 한다. 특히 최근 유한요소해석을 포함한 설계의 완전자동화에 대한 연구 추세에 의해 형상 모델러의 기능이 중요하게 됨에 따라 유한요소망의 자동생성과 형상 모델러의 관계를 기술하였다. 유한요소망의 자동생성에 대한 현재 상황은, 3차원 고체의 경우 모든 가능한 상황에 대처할 수 있는 일반적인 자동생성방법을 위해서는 더 많은 진전이 이루어져야 할 것이다. 특히 이 경우, 2차원 문제와는 달리 해석전에 미리 사용자가 필요한 유한요소망의 밀도를 쉽게 예측할 수 없기 때문에 해석결과나 오류치 평가에 따라 유한요소망을 조절해가는 자체조절 기능이 더욱 중요하게 된다. 이 기능이 충분히 발달되면 자동생성의 문제점이나 그 원리의 복잡성등을 직접 해결할 필요성이 없어질 것이다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.3
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• pp.371-380
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• 2009

Recently, lots of research on automated test data generation has been actively done. However, techniques for automated test data generation presented so far have been proved ineffective for programs with flag variables. It can present problems when considering embedded systems such as engine controllers that make extensive use of flag variables to record state information concerning devices. This paper introduces a technique for generating test data effectively for programs with flag variables. The presented technique transforms the test data generation problem into a SAT(SATisfiability) problem and makes advantage of SAT solvers for automated test data generation(ATDG). For the ends, we transform a program under test into Alloy which is the first-order relational logic and then produce test data via Alloy analyzer.

• Computational Structural Engineering
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• v.4 no.1
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• pp.42-43
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• 1991

균열성암반의 모형화 기술은 계속적으로 보완발전되어 UDEC이 개발되었으며, 현재 UDEC의 최신판은 블록 내부를 다시 유한차분요소로 분할하여 블록의 소성거동(Mohr-Coulomb Model) 및 쪼개짐을 고려할 수 있고, 절리면에서의 유체흐름 및 유압의 발생, 그리고 열응력 해석 등 평면변형 문제의 정적해석과 지진 및 폭발하중을 고려한 동적해석이 가능하다. UDEC은 전처리 기능이 뛰어나 최소한의 입력데이타로써 전체 모형의 데이타를 자동생성시키며 절리면의 통계학적 자동생성 및 터널형상의 자동생성도 가능하다. UDEC은 실용적인 보강요소를 구비하여 Rock Bolt 뿐만 아니라 그라우트를 고려한 Cable Bolt를 모형화할 수 있으며 국부적인(Key Block)보강으로써 불연속체 전체의 안정을 검토할 수 있다.