• 인지과학
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• 제17권4호
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• pp.271-286
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• 2006

본 논문은 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 한국어사전과 사용자 어휘지능망(User-Word Intelligent Network: U-WIN)등의 언어자원을 이용한 자동 문제 생성 기술을 소개하고, 이 기술을 이용한 한국어 어휘학습시스템을 제시한다. 대부분의 학습시스템에서 사용하는 문제 은행식 출제 방식의 문제점을 해소하기 위하여, 자동 문제 생성을 위한 한국어 어휘 문제의 유형을 8가지로 분류하고, 각 문제 유형별 자동 문제 생성 패턴을 구축하였다. 이러한 자동 문제 생성 패턴에 따라 언어자원이 가지고 있는 한국어 어휘의 형태적 정보와 의미적 정보를 이용하여 어휘 문제를 자동으로 출제하는 한국어 어휘학습 시스템을 구현하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2006년도 춘계학술대회
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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.

• 정보교육학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.197-206
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• 2016

빈칸 채우기 문제는 학생들이 학습 내용을 제대로 이해했는지 확인하기 위해 널리 사용되어 왔다. 이런 유형의 문제를 컴퓨터 알고리즘에 의해 자동으로 생성하는 많은 방법들이 제안되어 왔지만, 대부분 어떤 부분을 빈칸으로 만들면 좋을지에 대해 집중했기 때문에 적절한 보기를 자동으로 생성하는 연구는 미흡했다. 본 논문에서는 빈칸이 주어졌다고 가정하고, 이에 어울리는 보기를 자동 생성하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 통계 언어 모델에 기반하여 보기를 생성하기 때문에, 사람이 생성하는 경우보다 출제자에 편향되지 않은 보기를 제공할 수 있다. 또, 확률값에 기반하여 난이도를 자동으로 조절하는 것이 가능하기 때문에, 직접 사람이 문제를 만드는 것에 비해 상당한 비용 절감 효과가 있다. TEPS 문법, 어휘 시험에 대해 적용하여 실험한 결과, 사람과 유사한 결과를 생성함을 확인하였다. 향후 스마트 교육 분야에서 높은 활용도를 보일 것으로 기대한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.31-40
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• 2020

자유 여행자들이 증가함에 따라 다양한 자동여정생성 서비스가 생겨났지만, 자동여정생성 방법에 대한 연구는 아직 활발히 진행되지 않고 있다. 본 연구에서는 이미 개발된 전문가 추천 경로를 바탕으로 여행지별 선호점수를 수집하고 거리와 선호에 따라 여정을 자동생성하는 알고리듬을 개발하였다. 제안된 여정생성 알고리듬을 성능을 검증하기 위해 싱가포르, 방콕 및 다낭의 세 여행지에 대해서 30개의 여정을 본 연구에서 제안한 자동여정생성 알고리듬과 차량경로문제 알고리듬을 사용하여 생성한 두 여정 데이터의 평균 이동거리를 t-검정과 평가자간 신뢰도를 통해 제안된 알고리듬의 효율성과 효과성을 비교하였다. 실험결과, 제안 알고리듬을 기반으로 한 여정이 차량경로문제(Vehicle routing problem: VRP) 알고리듬의 여정과 다르지 않아 제안된 알고리듬의 효율성을 입증하였고. 두 여행전문가의 정성적 평가를 통해, 제안된 알고리듬으로 생성된 여정이 실제 사용에 충분히 효과적임을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 기계저널
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• 제27권6호
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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.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.371-380
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• 2009

최근에 테스트 데이터를 자동으로 생성하는 방법에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 이러한 방법들은 플래그 변수가 프로그램에 존재하는 경우에는 효과적이지 못함이 밝혀졌다. 이는 엔진 제어기와 같은 내장형 시스템들이 전형적으로 디바이스 관련 상태 정보를 기록하기 위해 플래그 변수를 많이 이용한다는 점을 고려할 때 문제가 된다. 이 논문에서는 플래그 변수가 있는 프로그램에 대하여 효과적으로 테스트 데이터를 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 이 방법은 테스트 데이터 생성 문제를 SAT(SATisfiability) 문제로 변환하고 SAT 해결도구를 이용하여 자동으로 테스트 데이터를 생성한다. 이를 위해 프로그램을 1차 관계 논리 언어인 Alloy로 변환하고 Alloy 분석기를 통하여 테스트 데이터를 생성한다.

• 전산구조공학
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• 제4권1호
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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.