• 제목/요약/키워드: 사전 지식

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고차 데이터 분류를 위한 순차적 베이지안 샘플링을 기반으로 한 하이퍼네트워크 모델의 진화적 학습 기법 (Evolutionary Learning of Hypernetwork Classifiers Based on Sequential Bayesian Sampling for High-dimensional Data)

  • 하정우;김수진;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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    • pp.336-338
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    • 2012
  • 본 연구에서는 고차 데이터 분류를 위해 순차적 베이지만 샘플링 기반의 진화연산 기법을 이용한 하이퍼네트워크 모델의 학습 알고리즘을 제시한다. 제시하는 방법에서는 모델의 조건부 확률의 사후(posterior) 분포를 최대화하도록 학습이 진행된다. 이를 위해 사전(prior) 분포를 문제와 관련된 사전지식(prior knowledge) 및 모델 복잡도(model complexity)로 정의하고, 측정된 모델의 분류성능을 우도(likelihood)로 사 용하며, 측정된 사전분포와 우도를 이용하여 모델의 적합도(fitness)를 정의한다. 이를 통해 하이퍼네트워크 모델은 고차원 데이터를 효율적으로 학습 가능할 뿐이 아니라 모델의 학습시간 및 분류성능이 개선될 수 있다. 또한 학습 시에 파라미터로 주어지던 하이퍼에지의 구성 및 모델의 크기가 학습과정 중에 적응적으로 결정될 수 있다. 제안하는 학습방법의 검증을 위해 본 논문에서는 약 25,000개의 유전자 발현정보 데이터셋에 대한 분류문제에 모델을 적용한다. 실험 결과를 통해 제시하는 방법이 기존 하이퍼네트워크 학습 방법 뿐 아니라 다른 모델들에 비해 우수한 분류 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다. 또한 다양한 실험을 통해 사전분포로 사용된 사전지식이 모델 학습에 끼치는 영향을 분석한다.

DDAG: 효율적인 한국어 형태소 해석 방법 (DDAG: An Efficient Method for Morphological Analysis of Korean)

  • 김덕붕;최기선
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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    • pp.341-353
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    • 1993
  • 기존의 한국어 형태소 해석 시스템들은 철자 변화형 어절에 대한 처리가 매우 효율적이지 못했다. 대개가 문제를 일으키는 형태소들의 변형들을 모두 사전에 등록하여 후처리 형태로 다루려 하거나, 각 형태/음운 규칙을 적용한 다음 거기에 대응하는 후보 단어들을 사전 검색을 통해 확인하는 방법들을 취하고 있다. 그러나 이러한 방법들은 과다한 사전 정보의 중복이나 계산의 중복으로 인하여 비효율적인 면을 많이 내포한다. 또한, 기존의 한국어 형태소 시스템들은 거의 모두가 형태소해석 엔진과 언어학적인 지식(특히, 철자 규칙과 형태소 배열 규칙)이 제대로 분리되지 않아 시스템 확장이 매우 어려웠다. 이 논문에서는, 철자 변화형 어절을 후처리에 의하지 않고, 사전 검색과 함께 하나의 오토마타에 의해 처리하면서, 형태소 해석시 발생하는 중복 계산을 최대한 배경하고, 또한 형태소 해석 엔진과 언어학적인 지식을 완전히 분리하여 시스템의 확장성을 한층 높인, 효율적인 한국어 형태소 해석 시스템 DDAG를 소개한다. 이 시스템의 주요 알고리즘의 계산적인 복잡도는 n이 입력 어절의 길이이고, m이 입력 어절을 이루고 있는 형태소의 최대 수라고 할 때 다음과 같이 분석된다: (1) 철자 변화의 처리와 사전 검색 부분의 계산적인 복잡도는 $O(n^2)$이고, (2) 형태소 배열 검사와 모든 가능한 결과를 출력해 내는 부분은 $O(2^m)$이다. 여기에서 m의 실질적인 값은 복잡한 한국어 용언의 경우 최대 8이다.

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STEAM 프로그램의 문제해결활동이 중학생의 메타인지에 미치는 영향 (The Effects of Problem Solving Activities of STEAM Program on Middle School Students' Metacognition)

  • 강창익;강경희
    • 과학교육연구지
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    • 제40권1호
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    • pp.17-30
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    • 2016
  • 이 연구의 목적은 STEAM 프로그램의 문제해결활동이 중학생들의 메타인지에 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위한 것이다. 연구 대상은 63명의 중학생이다. 이 연구는 단일집단 사전사후 검사로 설계되었다. 중학생들의 메타인지에 관한 사전 사후 검사간 유의미한 차이가 있는지 알아보기 위해 단일집단 t-test를 실시하였다. 분석 결과 중학생들의 메타인지는 사전 사후 검사간 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 메타인지적 지식과 메타인지적 조절에 대한 t-test 결과에서도 사전 사후 검사간 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 메타인지적 지식의 하위 요소에 대한 분석에서도 사전 사후간 유의미한 차이를 보였다. 이 연구에서는 메타인지 하위 요소들간 관계를 알아보기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 메타인지 하위 요소들은 높은 설명력을 나타내었다. 이와 같은 결과는 STEAM 프로그램의 문제해결활동이 학습자의 메타인지 촉진에 긍정적 영향을 미칠 수 있음을 시사하고 있다.

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언어학적 분석을 통한 개념의 특성 정보 인식 (Identification of Characteristics of a Concept through Linguistic Analysis)

  • 백혜승;강영수;최기선
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.233-238
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    • 2001
  • 개념은 그 개념을 나타내기 위한 특성들이 결합된 지식의 단위이며 각 특성은 개념에 속한 개체들의 성질을 축약한 것으로 정의될 수 있다[4]. 이 논문은 백과사전 설명문 텍스트를 분석하여 개념을 구성하는데 필요한 정보를 몇 개의 대표적인 특성으로 분류하고, 이를 개념의 특성정보로 구축하였으며, 이를 관련 개념 문서에 적용하여 특성 정보를 인식하는 것을 보여준다. 본 연구는 백과사전이 세계 지식(world knowledge) 전반을 함축적으로 표현하고 있다는 가정에서 출발하였으며 적은 양의 데이터에 대한 수동 분석 결과를 통해 많은 양의 코퍼스를 분석한 것과 같은 의미있는 결과를 얻었다. 백과사전에 표현된 많은 개념 중 "질병"에 관하여 실험한 결과 평균 81%의 정확율로 질병의 특성 정보인 원인, 증상, 치료를 자동 인식함을 보여주었다. 개념의 요소 정보 인식은 정보의 이나 질의 응답과 같은 분야에 적용될 수 있다.

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한국어 백과사전에 등장하는 영대명사(Zero Pronoun)의 복원에 관한 전산학적 연구 (Computational Approach to Zero Pronoun Resolution in Korean Encyclopedia)

  • 신효식;강영수;최기선;송만석
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.239-243
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    • 2001
  • 이 논문은 한국어 백과사전에 등장하는 질병에 대한 요약문 생성의 일환으로 내용을 비교하고 중복성을 제거하기 위해 논리표현으로의 변환과정에서 중요한 영대명사의 복원을 다룬다. 백과사전의적인 기술 특성상 자주 등장하는 영대명사의 복원을 위해 통사 의미적 혹은 담화적 언어지식에 의존하기보다는 질병에 관한 개념지도를 토대로 복원할 수 있다는 지식기반 방식을 제안한다.

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병렬 말뭉치를 이용한 도메인 특화 사전 자동 추출 연구 (A Study of Automatic Extraction of Domain Specified Dictionary)

  • 박은진;황금하;김영길
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.237-241
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    • 2009
  • 본 논문에서는 도메인별 병렬 말뭉치를 이용하여 해당 도메인에 특화된 한영 대역쌍을 Moses Toolkit을 이용하여 자동 추출하였다. 이렇게 추출된 대역쌍은 도메인 특화 자동 번역 시스템의 번역 사전으로 사용하기에는 많은 오류가 포함되어 있기 때문에, 본 논문에서는 이를 효율적으로 제거할 수 있는 식을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 식으로 오류를 제거한 결과, 임계값 0.5를 기준으로 추출된 한영 대역쌍이 1,098개였고, 이는 실험에 사용한 기업 분야 병렬 말뭉치 42,200문장 중에서 29,292문장(69.4%)에 영향을 주었다. 자동으로 추출한 도메인 특화 번역 지식을 기존 자동 번역 시스템의 번역 지식에 적용한 결과 BLEU가 0.0054 향상되었다.

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사전 과제를 활용한 프로그래밍 언어 교수 학습 모델 설계 (Design of Teaching-Learning Model for Programming Language Education using Advance Programming Assignment)

  • 김경아;안유정
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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    • pp.327-328
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    • 2016
  • 프로그래밍 교육은 프로그래밍에 필요한 지식 교육부분과 문제해결능력과 연관된 프로그래밍 전략을 교육하는 부분이 함께 필요하다. 프로그램 작성 기술을 교육하는 과정은 단순한 지식 습득과정이 아니므로 수업과정에서 학습자 스스로 문제해결능력을 배양할 수 있는 유도과정이 필요하다. 이러한 특성의 프로그래밍 수업의 대표적인 수업방식은 실습방식으로, 실제 수업에서 학습자들의 서로 다른 수준을 고려하면서 실습수업을 효과적으로 운영하기에는 수업시간에 대한 제약이 많이 발생한다. 본 연구에서는 프로그래밍 교육에서 사전 프로그래밍 과제를 활용하여 주어진 학점과 시간 안에서 실습 중심의 학습 효과를 높일 수 있는 교수 학습 모델을 제시한다. 이를 통해 프로그래밍 언어 교육 과정에서 발생하는 제한된 실습수업 시간으로 인해 학습자 스스로가 문제해결능력을 배양할 수 있도록 유도하는 수업을 실시하는데 발생하는 어려움을 해결하여, 학습자가 문제해결능력을 향상시키고 좋은 프로그램 작성 기준에 적합한 프로그램 개발 능력을 배양하는 결과를 얻을 수 있었다.

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호텔종사원의 친절행동과 이용고객의 사전지식이 고객만족과 충성도에 미치는 영향 (The Effect on Customer's Satisfaction and Loyalty of the Hotel Employee's Kindness Activity and Customer's Previous Knowledge)

  • 조선배;김석영
    • 한국산학경영학회:학술대회논문집
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    • 한국산학경영학회 2006년도 춘계학술발표대회 발표논문집
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    • pp.21-32
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    • 2006
  • 본 연구는 호텔종사원의 친절행동과 고객의 사전지식의 고객만족 및 충성도 간의 인과관계를 실증분석을 통하여 밝히는 것으로 분석결과를 보면 호텔종사원의 친절행동이 고객만족에 영향을 미치고 있는 것을 확인하였으며, 고객의 사전지식은 고객만족에 제한적으로 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 고객만족과 고객충성 도와 관련하여 타인추천과 재구매의도에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이 같은 결과는 호텔기업이 충성고객을 확보하기 위해서 종사원의 친절행동 측면에 대한 지속적인 관심과 교육훈련으로 고객과의 관계를 다지는 데에 집중해야할 필요성이 충분함이 실증분석을 통하여 확인된 점이다. 또한 호텔이 중성고객을 유치하기 위해서 고객접점에서 호텔종사원이 제공하는 양질의 서비스의 중요성을 인식하는 것이 필요함을 입증한 것이다.

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