본 논문에서는 사전자원에 기반한 한국어 워드넷(Open Korean WordNet: KWN)의 반자동 구축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 각 전문분야별로 분류된 영어-한국어 대역사전, 일본어-한국어 대역사전을 이용하여 영어 워드넷(Princeton WordNet 3.0)과 일본어 워드넷(Japanese WordNet 1.1)의 어휘를 번역하였다. 그리고 번역 결과의 애매성을 해소하기 위하여, (1)영어와 일본어에 대한 한국어 대역어의 중복 여부, (2)사전의 분야 정보와 워드넷의 계층구조를 고려하였다. 제안한 방법으로 117,659 개의 워드넷 synset 중 63,221 개(약 54 %)의 synset에 대한 자동번역을 수행하여 한국어 워드넷을 구축하였다. 그리고 워드넷 synset의 정의문은 한국어 사전의 정의문을 참조하여 한글화 할 수 있도록 하고, 이 과정을 지원하기 위한 정의문 추천 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에 기반하여 전문가들이 상호 협력하여 한국어 워드넷을 구축할 수 있는 시스템을 개발한다.
이 논문은 동영상에서 의미 있는 객체를 추적하기 위해, 첫 번째 프레임에서 사용자가 관심 대상인 객체를 정의하고, 그 다음 프레임부터 자동으로 그 객체를 추적하는 반자동 기법을 제안한다. 제안한 객체 추적 알고리즘은 객체 경계 투영, 불확실 영역 추출, 경계 재조정 단계 등 모두 세 단계로 구성되며, 첫 단계에서는 움직임 추정을 통해 이전 프레임에서 현재 프레임으로 객체를 투영하고, 두 번째 단계는 투영한 결과를 이용하여 윤곽선 부근에서 투영이 불확실한 영역을 MC 오류 및 색채 유사성 검사를 거쳐 추출하며, 마지막으로 투영이 불확실한 영역을 재조정함으로써 정확한 객체의 경계를 찾는다. 모의 실험을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 반자동 알고리즘에 비해 다양한 영상에 대해 만족할 만한 결과를 보임을 확인하였다.
본 논문은 정보검색, 정보추출, 번역, 자연어처리 등의 작업을 위한 통계적 방법론에서 필요한 학습 데이터 구축을 효율적으로 하기 위한 학습 데이터 반자동 구축 장치 및 그 방법에 대하여 기술한다. 본 논문에서는 학습 데이터 구축양을 줄이기 위해서 능동 학습을 이용한다. 또한 최근 각광 받고 있는 Conditional Random Fields(CRF)를 능동학습에 이용하기 위해서 CRF를 이용한 Confidence measure를 정의한다.
의미역 결정은 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 문제로, 기계학습에 의한 의미역을 부착하기 위해서는 의미역 부착 말뭉치를 필요로 한다. 본 논문에서 격틀 사전을 사용하여 각 서술어의 논항의 의미역을 제한하여 작업자가 빠르게 의미역 말뭉치를 구축할 수 있도록 하는 의미역 반자동 부착 도구(UTagger-SR)를 개발하였다.
논문에서 다룰 시스템은 영상 처리를 이용한 전처리과정에서 사용자에게 필요한 정보를 얻은 뒤 이 자료를 상호교류적으로 입력하는 반자동 지도입력시스템이다. 영상 처리는 주로 중요한 정보의 하나인 외곽선 추출에 주력하였고 이를 위해 적응성 평활화 필터와 연결보존외곽선추출를 사용하였다. 외곽선 정보는 편집기에서 벡터화 하며 편집의 효율을 높이기 위해 내부 자료구조는 확장된 사진트리 구조를 사용하였다. 이러한 작업들은 그 특성에 따라 개인용 컴퓨터와 워크스테이션에 각각 분담시켰고 네트웍을 통해 저장기기를 공유하여 작업의 일관성및 단순화를 추구하였다.
현대에 이르러 항공산업은 엄청난 발전을 이루었다. 그만큼 조종사들의 안전과 편의를 위한 많은 시스템이 생겨났다. 그러나 조종사를 위한 시스템만큼 객실 승무원을 위한 시스템은 큰 발전이 없는 것이 사실이다. 이는 승객을 위한 서비스를 하는 객실 승무원을 비행 중 일어나는 위험에 노출되게 한다. 본 논문은 객실 승무원이 스마트폰 앱을 이용하여 편리하게 객실 상황을 확인하고, 반자동 서빙 카트를 조작하여 승객의 주문에 대한 서비스를 제공하는 '비행기 객실 관리 시스템'을 제안한다. 이 시스템을 이용함으로써 객실 승무원은 객실 상황을 판단하여 즉각적인 대처를 할 수 있고, 승객과의 불필요한 말이 오가는 것을 방지하여 전염병 감염 예방에 도움이 될 것이다.
웹 3.0 시대의 도래와 IoT(Internet of Things) 기술을 발달에 따라 생산된 정보의 양 역시 기하급수적으로 늘고 있다. 본 논문에서는 이 중에서 사용자의 관심도가 높은 개체명(NE: Named Entity) 사전을 반자동으로 구축하는 도구를 개발하였다. 제안된 방법은 초기 학습 모델을 통해 인식된 결과로부터 오류 후보를 자동으로 생성하고 사용자로부터 최소한의 보정 작업을 수행하여 이를 재학습한다, 특히 공개지식자원인 위키피디아 내의 다양한 메타데이터의 특성을 활용하여 능동 학습에 필요한 학습 예제 작성을 위한 수작업을 최소화하고자 한다. 도구 활용 효과를 분석한 결과, 능동 학습을 통해 자동 인식 결과의 오류의 약 68.6%가 보정됨을 보였다.
TIME 용접법용 혼합 가스의 특성으로 인하여 기존의 GMAW 용접법과 비교하여 TIME 용접법 은 다음과 같은 장점이 있다. 1.용적 이행이 아크 플라즈마 기둥 내부에서만 일어난다. 2.용입이 깊고, 비드 단면현상도 뛰어나다. 3.용착량을 최대 450g/min까지 증가 시킬수 있다. 4.용접속도의 향상, pass수 감소, 결함발생이 적다. 5.저온 충격시험치를 향상시킨다. 6.비드외관이 미려하고, under cut 및 lack of fusion등의 결함발생 위험이 적다. 7.스패터 발생이 극히 적다. 8.자동 및 반자동 용접이 가능하다. 9.전체적인 용접비용이 대폭 절감된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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