본 논문에서는 Grafcet을 이용하여 고속 철도의 외부 승강문 운영 데이터 처리 사양으로부터 승강문 운영 상세 사양을 구성하는데 목적을 둔다. 이에 따라 승강문 열림/닫힘, 승강문 열림 및 승강문 닫힘 관련 Grafcet을 구성한 후, 천이와 스텝의 관점에 따라 연관된 액션과 천이 조건 등을 분류하여 주어진 Grafcet의 특성 및 순차 제어 논리 분석을 실행한다.
이벤트 추출은 텍스트에서 구조화된 이벤트를 분석하는 것이다. 본 논문은 대화문에서 발생하는 다양한 종류의 이벤트를 다루기 위해 이벤트 스키마를 프레임넷으로 정한다. 대화문에서의 이벤트 논항은 이벤트가 발생하는 문장 뿐만 아니라 다른 문장 또는 대화에 참여하는 발화자에서 발생할 수 있다. 대화문 주석 데이터의 부재로 대화문에서의 프레임 파싱 연구는 진행되지 않았다. 본 논문이 제안하는 모델은 대화문에서의 이벤트 논항 구간이 주어졌을 때, 논항 구간의 역할을 식별하는 모델이다. 해당 모델은 이벤트를 유발한 어휘, 논항 구간, 논항 역할 간의 관계를 학습한다. 대화문 주석 데이터의 부족을 극복하기 위해 문어체 주석 데이터인 한국어 프레임넷을 활용하여 전이학습을 진행한다. 이를 통해 정확도 51.21%를 달성한다.
한국어에는 복합문에서 영 대용이 빈번하게 발생하여 해석을 어렵게 한다. 따라서 본 논문에서는 한국어 영 대용어 처리를 위해 복합문 분해 알고리즘과 복합문 영 대용어 복원 규칙을 제안하고, 해결방법을 제시한다. 본 논문은 신문 기사의 복합문 중에서 보조용언 내포문을 제외한 인용문, 접속문, 내포문을 처리 대상으로 한다. 복합문 분해를 위해서는 복합문 구성에 관여하는 어미들의 어미 분류표를 이용하고, 영 대용어 복원을 위해서는 생략될 때 적용된 통사규칙을 역으로 이용한다. 인용문은 주어 인칭제약에 따른 동일 명사구 탈락규칙을, 명사화 내포문은 동일 명사구 탈락규칙을, 관형화 내포문은 관계 명사구 탈락규칙을 그리고 접속문은 접속 삭감규칙을 역으로 이용하여 처리한다. 제안한 방법을 이용한 결과 전체 영 대용어 중 83.53%가 해결 가능하며 11.52%는 부분적으로 해결 가능하다.
경복궁 광화문은 고종 연간인 1866년 흥선대원군이 경복궁을 중건하면서 함께 설립되었다. 광화문 남쪽으로 너른 단인 월대를 설치하여 위계를 드러냈다. 광화문 월대는 좌우에 난간석을 설치하였고, 중앙에 어로를 두었으며, 남쪽으로는 계단과 경사면을 설치하였다. 월대 어로와 이어진 남쪽 경사면에는 좌우에 용두석을 설치하여 왕의 길이라는 점을 조형적으로 표현하였다. 광화문 월대 중앙에 있던 어로는 1915년 조선진흥공진회가 경복궁에서 개최됨에 따라 넓혀졌고, 1925년경 월대가 훼철되었다. 이후 광화문 이전에 따라 그 형상을 찾을 수 없었다. 경복궁 광화문처럼 월대를 설치하는 모습은 다른 궁에서도 쉽게 찾을 수 있다. 그러나 월대 좌우에 난간석을 설치한 모습은 광화문이 유일하다. 현재 광화문 월대의 난간석과 경사로에 위치한 석수가 남아 있지 않지만, 사진을 토대로 비교한 결과 광화문 월대의 난간석은 19세기 조선 왕실에서 제작한 석물의 양상을 보이며, 용두석 역시 대한제국 시기에 조성한 상징물에서 유사한 모습을 찾을 수 있다. 한편 동구릉에는 능에 배치되지 않는 여러 석물이 남아 있는데, 홍예석, 문소전 구기비뿐 아니라 난간석의 부재인 난간석주, 동자석, 죽석이 전해진다. 조선왕릉봉분 주변에 설치하는 난간석은 민무늬로 된 석물이 없는 반면, 궁궐 주변에 설치된 금천교에서는 문양이 없는 난간석을 설치하는 경우가 다수 남아 있다. 동구릉에 있는 난간석과 용두석은 광화문 월대의 석물로 보이는데, 시대적 양식 분석과 근대 사진과의 비교를 통하여 광화문에 설치했던 석물이라는 점을 확인할 수 있다. 경복궁 광화문 월대의 석물은 1915년 공진회 때까지는 본래의 위치에 남아 있었지만 1920년대 조선총독부 청사가 들어서고 전차가 부설됨에 따라 훼철되었다. 조선총독부 청사 위치에 자리한 영제교도 이 시기에 훼철되었으며, 1930년대까지 경복궁 지역에 남아 있다가 동구릉 지역으로 함께 옮겨지게 되었다. 본 연구를 통해 현재 광화문 월대 복원을 추진하는 시점에서 복원의 단초가 되길 기대한다.
학술 문헌 원문에서 발견되는 인용문은 인용에 기초한 학술문헌 자동 요약, 리뷰 논문 자동 생성, 인용문 감성 분석, 인용문 기반 문헌 검색 등 다양한 학술 정보 서비스의 창출을 가능케 한다. 이러한 서비스가 가능하기 위해서는 원문 텍스트로부터 인용문의 자동 인식이 선행되어야 한다. 그러나 인용문의 인식은 인용 표지가 부착되지 않은 암묵 인용문의 존재로 인해 그 처리가 용이하지 않다. 영어의 경우 최근 이에 대한 연구가 집중되고 있으나 한국어 학술 문헌 내 인용문의 자동 인식 연구는 찾기 힘들다. 이 논문은 한국어 인용문을 자동 인식하는 규칙 기반의 방법을 제시하고 다양한 베이스라인 기법들과 인용문 인식 성능을 비교하였다. 제안된 방법은 테스트 셋 내 전체 암묵 인용문의 30%를 약 70%의 정확률로 인식할 수 있었다.
실내 환경에서 문은 주어진 주변 환경을 이해하기 위한 매우 중요한 정보로써, 복도와 방을 구분할 수 있는 기준이 된다. 문은 이동 로봇을 위한 자연 표식 등으로 널리 사용되고 있으나, 로봇에서 획득한 영상내의 특징을 이용한 기존의 문 인식 방법의 경우 연산량이 많기 때문에 실시간으로 구현하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 복도 환경에서 문을 인식하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 먼저 허프 변환(Hough transform)을 사용하여 문을 구성할 가능성이 큰 직선들을 추출하고 시각 퍼지(Visual fuzzy) 시스템에서 적용하여 문 후보 영역을 검출하게 된다. 이후 문 후보 영역에서 문 고리 후보 영역들을 뽑고 이를 이차적인 시각퍼지 시스템에 적용하여 최종적으로 문을 검증한다.
플로쉬문은 우리나라에서 가장 일반적으로 사용되는 문으로서 가정용으로부터 영업용 문까지 그 용도가 다양하다. 플러쉬문의 제작방법은 거의 변화가 없이 남양재 골조 위에 합판덮개를 덮어서 본체를 구성하는 형태가 계속 사용되고 있다. 그러나 목재 시장과 판재 시장의 수요와 공급 상황이 변하기 때문에 이에 맞추어서 플러쉬문의 제작에 사용되는 재료의 선택도 달라져야 할 것이다. 이 연구에서는 플러쉬문의 제작에 HDF를 덮개 및 골조재료로 사용하고자 하였으며 일반적인 제작방법에 의하여 생산된 스킨문과 그 성능을 비교하였다. 시험용 문들을 여름과 겨울의 계절에 따라서 변하는 실내의 온도 및 습도환경에 3-4개월 동안 노출시키고 문의 변형과 온도 및 상대습도를 1주일 단위로 측정하였다. 이 연구의 결과로부터 HDF가 플러쉬문의 덮개 및 골조용 재료로 사용될 수 있음을 알 수 있었으며 이 연구에서 개발된 골조의 구성방법에 의하여 생산된 플러쉬문이 일반적인 스킨문보다 매우 우수한 성능을 나타내었다. 문의 변형은 온도 및 상대습도가 증가할수록 증가하는 경향을 나타내었으며 플러쉬문이 전반적으로 스킨문보다 적은 변형을 나타냄으로써 환경변화에 대응하여 스킨문보다 안정적이고 좋은 성능을 나타냄을 알 수 있었다.
긴축문은 형식 상 복문이지만 문장의 일부를 생략하여 단일문처럼 표현하기 때문에 의미상 논리적인 관계를 가지고 있는 비구문적인 복문으로서, 중국어 대화체 비정형 데이터의 대표적인 유형이다. 이는 비구문적인 문장에 취약한 대화체 자동번역 성능 향상의 걸림돌이 되고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 패턴기반의 긴축문 추정과 긴축문 복원이라는 두 단계 처리 방법을 제안하며, 긴축문 처리의 필요성과 유효성을 자동번역 성능 향상 여부 실험을 통해 검증하였다. 실험 결과, 긴축문 추정은 95.5% 정확률을 보였으며, 전체 번역문의 번역성능은 2.21% 향상되는 결과를 보였다.
본 논문은 동아, 조선, 중앙, 한겨레 신문의 2000~2011년 신문 사설과 보도문에서서 나타나는 접속부사의 사용에 대한 분석이다. 구체적으로, 텍스트 구조를 드러내는 표지의 기능을 하는 접속부사에 대해 논의하고자 한다. 12년 동안 출현한 고빈도 접속부사 '그러나, 하지만, 그런데, 그리고, 따라서, 그래서, 그렇지만, 그러면, 그러므로, 하물며'를 대상으로 보도문에서의 빈도 변화와 신문 사설에서의 빈도 변화를 대응 분석과 군집 분석을 통해 객관적, 통계적, 통시적으로 분석하였다. 연구 결과, 나열의 구조에서 보도문은 '그리고'를 선호하고 신문 사설은 '하물며'를 선호하여 사용하며, 대조의 표지로서 보도문은 '하지만'을 신문 사설은 '그러나, 그렇지만'을 선호하여 사용하였다. 화제 전환을 나타낼 때 보도문은 '그러면'을 사용하는 반면 신문 사설은 '그런데'를 사용하고, 문제에 대한 결과를 제시할 때 '보도문'은 '그러므로, 그래서'를 신문 사설은 '따라서'를 더 많이 사용하는 경향이 나타났다.
본 논문에서는 중요도를 반영한 긴 회의록 요약 모델을 제안한다. 제안한 모델은 먼저 회의록을 일정 크기로 구분한 후 구분된 텍스트에 대해 중간 요약문을 생성하고 각 요약문의 중요도를 계산한다. 다음으로 생성된 중간 요약문과 중요도를 함께 사용하여 최종 요약문을 생성한다. 제안 방법은 최종 요약문을 생성할 때 중간 요약문을 다르게 반영하므로 중요한 중간 요약문에서는 핵심 내용을 중점적으로 생성하도록 한다. 실험에서 제안한 요약 모델은 BART기반 요약 모델과, 중요도를 고려하지 않는 요약 모델(SUMMN)보다 핵심 내용을 포함한 요약문을 생성하였고, 평가 데이터에 대해 ROUGE-1 기준 1.37, 0.29 향상된 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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