본 연구팀에서는 기존의 기호주의 전문가 시스템의 경우 지식표현 체계가 의미구조를 반영하지 못함으로써 발생하는 경직성문제를 해결하기 위해 CSN(Connectionist Semantic Network) 모델을 제안하였다. 그러나 CSN모델은 상위개념간의 관계를 표현하기 위해 단순한 전향 신경망을 사용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현 및 추론에 어려움이 있었다. CSN 모델의 이런 문제점을 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현과 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에 효과적으로 의미구조를 반영할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 하이브리드 구조를 제안하고, 실험을 통하여 제안된 하이브리드 구조의 타당성을 보인다.
의미 체계는 한국어 기초어휘에 대한 개념지식을 구축하는데 기본이 될 뿐만 아니라, 문장 분석시의 구조적 모호성과 단어 의미 모호성을 해소하는 중요한 단서를 제공할수 있다. 이러한 의미 체계가 실용적으로 여러 응용 시스템에서 사용되기 위해서는 광범위하고 타당한 자료를 바탕으로 하여 객관적인 방법으로 설정되어야한다. 국어 사전의 뜻풀이말에서의 상위개념을 표제어의 상위어로 선정하는 bottom-up 방식으로 구축하였던 한국어 명사의미체계는 사전편찬시의 비일관적인 뜻풀이말의 기술에 따른 여러 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 사전 뜻풀이말에서 상위개념을 수식하는 어절과 용언의 의미호응관계에서 상위개념의 의미속성을 추출하고, 이들 의미 속성에 의한 명사의미체계를 구축하고 이를 바탕으로 명사의미 TAG를 설정할수 있다.
의미 TAG는 한국어 기초어휘에 대한 개념지식을 구축하는 데 기본이 될 뿐만 아니라, 문장 분석시의 구조적 모호성과 단어 의미 모호성을 해소하는 중요한 단서를 제공할 수 있다. 이러한 의미 TAG가 실용적으로 여러 응용 시스템에서 사용되기 위해서는 광범위하고 타당한 자료를 바탕으로 하여 객관적인 방법으로 설정 되어야 한다. 국어사전의 뜻풀이말에서의 상위개념을 표제어의 상위어로 선정하는 bottom-up 방식으로 구축하였던 한국어 명사의미체계는 근본적으로 사전편찬자의 비일관적인 뜻풀이말의 기술에 따른 여러 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 사전 뜻풀이말에서 상위개념을 수식하는 어절과 용언의 의미호응관계에서 상위개념의 의미속성을 추출하고, 이들 의미속성에 의한 명사 의미체계를 구축하여 이를 바탕으로 명사의미 TAG를 설정할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 계층적 구조를 가진 이산사건시스템의 관리 제어이론에 대해 알아본다. 특히 하위레벨(low level)과 상위레벨(high level) 로 구성된 계층적 구조의 이산사건시스템에서 레벨들 사이의 정보 전달을 바탕으로 상위레벨에서 설정된 사양을 만족시키기 위한 상위레벨 및 하위 레벨의 관리제어기 설계기법을 소개한다. 계층적 구조에서 관리 제어 목적은 계층적 일치성의 개념으로 정의되는데, 이것은 설계된 하위 레벨 관리제어기에 의해 제어된 하위 레벨 이산사건시스템의 동작에 대한 상위 레벨로의 정보사상이 주어진 상위레벨의 사양과 일치함을 의미한다. 본 논문에서는 상위레벨 상에서 임의의 사양이 주어질 때 계층적 일치성을 만족하게 하는 관리 제어기가 존재하기 위한 계층적 이산사건시스템의 동작특성과 레벨들 사이에서의 정보전달의 특성을 소개한다. 또한 설계된 관리제어기를 포함하는 전체 관리제어 시스템에서 계층적 일치성 및 비막힘성의 동시 만족에 대한 관리 제어 문제를 소개한다.
본 연구에서는 인간언어공학에서의 활용을 위해 세종전자사전의 의미부류와 KorLexNoun 1.5의 상위노드 간의 사상을 목표로 전문가의 수작업에 의한 세밀한 사상 방법론(fine-grained mapping method)을 제안한다. 또한 이질적인 두 이종 자원 간의 사상에 있어 각 의미체계의 이질성으로 인해 발생하는 여러 가지 문제점을 살펴보고, 그 해결방안을 제안한다. 본 연구는 세종의미부류체계가 밝히고자 했던 한국어의 의미구조와, Prinston WordNet을 참조로 하여 KorLexNoun에 여전히 영향을 미치고 있는 영어 의미구조를 비교함으로써 공통점과 차이점을 파악할 수 있고, 이를 바탕으로 언어 독립적인 개념체계를 구축하는 데 기여할 수 있다. 또한 향후 KorLex의 용언에 기술되어 있는 문형정보와 세종 전자사전의 용언의 격틀 정보를 통합 구축하여 구문분석에서 이용할 때, 세종 의미부류와 KorLexNoun의 상위노드를 통합 구축함으로써 논항의 일반화된 선택제약규칙의 기술에서 이용될 수 있다. 본 연구에서 제안된 사상방법론은 향후 이종 자원의 자동 사상 연구에서도 크게 기여할 것이다. 아울러 두 이종 자원의 사상을 통해 두 의미체계가 지닌 장점을 극대화하고, 동시에 단점을 상호 보완하여 보다 완전한 언어자원으로써 구문분석이나 의미분석에서 이용될 수 있다.
제철소에서의 원료 운송 작업은, 선박에 선적된 원료를 하역하여 야드에 적치한 후, 제반 원료 소요공장까지의 벨트 컨베이어를 통한 원료 수송 작업을 의미한다. 본 연구에서는 원료 운송과 관련한 선박 접안, 원료 하역 및 벨트 컨베이어 수송 일정 계획을 효과적으로 수립하기 위하여 이단계 계획적 구조를 이용한 일정계획 휴리스틱을 개발하고 이를 구현하기 위한 전문가 시스템을 개발하였다. 이단계 계층적 구조는 상위 단계의 Scheduler 와 하위 단계의 복수개의 Dispatcher 로 구성되어 있다. 하위 단계의 Dispatcher는 주어진 제약조건하에서 단위 문제를 해결하고 이를 상위 단계의 Scheduler에게 보고하게 된다. 상위 단계의 Scheduler 는 전체적인 문제 해결의 우선 순위 결정 및 Dispatcher 간의 상층을 해결하는 역할을 맡게 된다. 이러한 계층적 구조를 이용한 분산처리를 통해 문제의 복잡성을 줄이고, 시스템 설계의 모듈화 및 유연성있는 시스템 구축이 가능하게 되었다. 본 시스템은 실시간 전문가 시스템 도구인 G2를 이용하여 SUN Workstation에서 개발되었다.
아키텍쳐 기술 언어(ADL : Architecture Description Language)는 상위 추상화 수준에서의 소프트웨어 시스템의 구조와 행위를 기술하는데 필요한 아키텍쳐 모델 요소들에 대한 직접적인 표현 수단을 제공한다. ADL온 특히 명세 수준의 논리적인 아키텍처를 모델링, 분석하는데 유용하다. 그렇지만 ADL로 기술된 상위 수준의 아키텍쳐 명세가 하위 수준의 구현 시스템으로 어떻게 상세화 되는지 알기가 쉽지 않다. 즉, 상위 수준의 아키텍쳐 명세와 하위 수준의 아키텍쳐 구현 사이에 의미적 차이가 존재한다. 본 논문은 이러한 의미적 차이를 효율적으로 줄일 수 있는 방법을 찾기 위한 일차적인 연구 결과로서, C2 스타일 기반의 ADL로 기술된 아키텍쳐 모델을 Java 구현 코드로 자동 변환하는 방법을 제안한다.
기계가독형사전(Machine Readable Dictionary)에서 단어의 정의문에 나타나는 항목 단어의 상위개념을 추출하는 대부분의 연구들은 전문가에 의해 작성된 어휘패턴을 사용하였다. 이 방법은 사람이 직접 패턴을 수집하므로 시간과 비용이 많이 소모될 뿐만 아니라, 자연언어에는 같은 의미를 가진 다앙한 표현들이 존재하므로 넓은 커버리지를 갖는 어휘패턴들을 수집하는 것이 매우 어렵다는 단점이 있다. 이런 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 구문적 특징만을 이용한 상위어 판별 규칙을 기계학습함으로써 기존에 사용되었던 어휘패턴의 지나친 어휘 의존성으로 인한 낮은 커버리지 및 패턴 수집의 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 기계학습된 규칙들을 상위어 자동추출과정에적용한 결과 정확도 92.37% 성능을 보였다. 이는 기존 연구들보다 향상된 성능으로 기계학습에 의해 수집된 판별규칙이 상위어 판별에 있어서 어휘패턴의 문제를 해결할 수 있다는 것을 입증하였다.
본 연구는 우리나라 대학의 창업교육센터(Entrepreneurship Education Center)에 대한 조사를 수행하여 선행 조사DB와 비교 분석하였다. 창업교육센터 실태조사를 바탕으로 대학별 정량적 정성적 지표를 측정하여 상위그룹과 하위그룹의 구분하고 두 집단의 차이점과 성공운영 요인을 분석하였다. 창업교육센터의 일반 현황과 특성, 교직원(교수자수, 교원창업자수), 교과목(과목, 수강인 원수), 학내외 프로그램(창업동아리, 창업경진대회, 창업캠프), 재정운영(예산, 전담인력) 등의 계량 지표는 대학정보공시(대학 알리미)와 중앙일보 대학평가 DB를 기초하여 조사하였다. 그리고 운영상의 문제점, 센터의 성과측정 항목 등 정성지표는 창업교육센터장을 대상으로 설문 조사하였다. 또한, 국내 창업교육센터의 표본특성을 살펴본 후 상위그룹과 하위그룹의 차이를 규명하여 상위그룹이 보유하고 있는 인적 물적 역량과 프로그램의 분석하여 창업교육센터의 활성화 방안을 제시하였다. 본 연구는 교육부의 "산학협력 선도대학(LINC) 육성사업 (2012년~2106년)"에서 창업교육을 총괄 지원하기 위해 2012년 대학에 설치된 전담조직인 61개 창업교육센터의 성과를 분석하고 대학평가에서 상위 순위에 있는 대학 그룹들의 차이점을 도출하는데 의미가 있다. 또한 2017년에 새롭게 지정된 LINC+ 사업 ('17년~) 창업교육 분야의 정책적 시사점을 제시한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 문헌연구와 창업교육센터 운영에 대한 구조적 설문지를 개발하여 실태를 분석하였다. 이 결과는 창업교육센터의 효율적 운영을 위해 대학교직원 연구자 공무원 학생 및 창업교육센터를 포함한 창업지원 기관의 이해 관계자에게 향후의 발전을 위한 자료로써 의미가 있을 것이다.
글의 이해의 핵심과정이란 글에 대한 응집성있는 의미표상의 형성과정이라고 간주하고, 참조적 응집성 처리, 상위주제적 인과성 응집성 처리, 상위주제적 대비적 응집성 처리, 글 전체 구조적 응집성 처리의 특성들을 우리말 덩이글을 사용한 실험 결과들을 근거로 논하고 이와 관련하여 한국어 이해의 일반특성에 대한 논의를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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