• Title/Summary/Keyword: 생성문법

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Automatic Generation of Software Test Cases using CFG (CFG를 이용한 소프트웨어 테스트 케이스의 자동 생성)

  • Yoon, Sung-Hee
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.10 no.5
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    • pp.985-991
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    • 2009
  • A grammar-based test case generation (GBTG) algorithm takes a grammar G and generates a subset of the language L(G) accepted by G, and called test cases for software product testing. As most languages specified with CFG are recursive, usually L(G) is so large that it is not practical to execute all the of the generated cases. Therefore, this paper presents some "tags" : extra-grammatical annotations which are designed to restrict the generation. A number of control mechanisms have been developed to prune the number of test cases generated while still producing a test set that covers the majority of inputs to the system.

A Web-Based System for Automatic Generation of TOEIC Grammar Test (웹기반 TOEIC 문법 문제 자동 생성 시스템)

  • Chung, Hyungku;Kim, Sangchul;Chae, Heerak;Lee, Chan Jong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2007.11a
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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.

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Grammar Classes Generating Single State Parsing Automata (단일 상태 파싱 오토마톤을 생성하는 문법 클래스들)

  • Lee, Gyung-Ok
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.41 no.7
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    • pp.518-522
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    • 2014
  • A single state parsing automaton has the characteristics of the decision of actions which do not depend on the history of the parsing paths but on the current state. The single state parsing automaton hence has the advantage of the reduced parsing time and a small memory requirement compared to those of the conventional LR automaton. However, currently, the grammar classes generating single state parsing automata have not been known. This paper deals with the grammar classes generating single state parsing automata; in addition, this paper gives the generating method of single state parsing automata of the grammar classes.

Morpheme Conversion for korean Text-to-Sign Language Translation System (한국어-수화 번역시스템을 위한 형태소 변환)

  • Park, Su-Hyun;Kang, Seok-Hoon;Kwon, Hyuk-Chul
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.5 no.3
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    • pp.688-702
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    • 1998
  • In this paper, we propose sign language morpheme generation rule corresponding to morpheme analysis for each part of speech. Korean natural sign language has extremely limited vocabulary, and the number of grammatical components eing currently used are limited, too. In this paper, therefore, we define natural sign language grammar corresponding to Korean language grammar in order to translate natural Korean language sentences to the corresponding sign language. Each phrase should define sign language morpheme generation grammar which is different from Korean language analysis grammar. Then, this grammar is applied to morpheme analysis/combination rule and sentence structure analysis rule. It will make us generate most natural sign language by definition of this grammar.

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A Study on the Protocol Stack for the Media Gateway Control Protocol (Media Gateway Control Protocol을 위한 프로토콜 스택에 관한 연구)

  • 고광만
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.26 no.6A
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    • pp.957-964
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    • 2001
  • 현재 국내·외적으로 VoIP 관련 시장의 지속적인 성장으로 인해 VoIP 표준 프로토콜에 대한 국제 표준화 작업과 병행하여 프로토콜 스택과 같은 소프트웨어 개발이 절실한 상황이다. 본 논문에서는 IETF RFC2705에서 제시한 MGCP 문법을 기반으로 문법 지식적 변환 기법으로 Media Gateway가 전달하는 MGCP 요청 메시지를 구조체 형태로 변화하는 엔코더와 Media Gateway Controller로부터 전달되는 구조체 형태의 응답 메시지를 텍스트 형태로 변화하는 디코더를 구현하였다. 이를 위해 BNF 형식의 MGCP 문법을 기술하여 구문 분석 동작 후 구문 트리 및 MGCP 문법으로부터 생성 가능한 모든 정보를 저장할 수 있는 구조체 형태의 헤더 파일을 자동 생성하였다.

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Modelling Grammatical Pattern Acquisition using Video Scripts (비디오 스크립트를 이용한 문법적 패턴 습득 모델링)

  • Seok, Ho-Sik;Zhang, Byoung-Tak
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2010.10a
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    • pp.127-129
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    • 2010
  • 본 논문에서는 다양한 코퍼스를 통해 언어를 학습하는 과정을 모델링하여 무감독학습(Unsupervised learning)으로 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다. 제안 방법에서는 적은 수의 특성 조합으로 잠재적 패턴의 부분만을 표현한 후 표현된 규칙을 조합하여 유의미한 문법적 패턴을 탐색한다. 본 논문에서 제안한 방법은 베이지만 추론(Bayesian Inference)과 MCMC (Markov Chain Mote Carlo) 샘플링에 기반하여 특성 조합을 유의미한 문법적 패턴으로 정제하는 방법으로, 랜덤하이퍼그래프(Random Hypergraph) 모델을 이용하여 많은 수의 하이퍼에지를 생성한 후 생성된 하이퍼에지의 가중치를 조정하여 유의미한 문법적 패턴을 탈색하는 방법론이다. 우리는 본 논문에서 유아용 비디오의 스크립트를 이용하여 다양한 유아용 비디오 스크립트에서 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다.

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Generating Dynamic Answer Sentences for Conversational Agent Using Genetic Programming (유전자 프로그래밍을 이용한 대화형 에이전트의 동적 답변 생성)

  • 김경민;임성수;조성배
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.478-480
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    • 2004
  • 최근 정보 제공에 도움을 주는 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 대화형 에이전트는 사용자의 요구에 미리 준비된 정적인 답변을 제공하므로 친밀감을 주는 다양한 대화를 유지하지 못한다. 본 논문에서는 BNF(Backus Naur Form)를 이용하여 한국어 문법 구조를 정의하고. 이를 기반으로 가능한 파스트리를 하나의 염색체로 표현한 후, 유전자 프로그래밍을 적용하여 다양한 문법 구조를 생성하는 방법을 제시한다 생성된 문법 구조에 답변 스크립트의 핵심 키워드들을 매칭 시킴으로써 여러 답변 문장을 구성한다. 실제 의류 정보를 소개하는 간단한 웹 사이트에 적응하여 그 가능성을 확인할 수 있었다.

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A grammar definition and the GLR parsing for Korean sub-language (한국어 부분언어에 대한 문법 정의 및 GLR 파싱)

  • Kim, Ji Hyun;Jung, Byung Chae;Lee, Jae Sung
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2013.10a
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    • pp.142-145
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    • 2013
  • 최근 한국어를 배우는 외국인의 증가로 '외국어로서의 한국어 학습(KFL)'에 대한 관심이 늘고 있다. 본 논문에서는 외국인을 위한 한국어 교재에서 사용된 회화 문장으로부터 문장 패턴을 분석하고 이를 기반으로 한국어 부분 언어 문법을 정의한다. 대개 부분 언어 문법은 간단하고 배우기 쉬우므로 외국어로서의 한국어 학습자들이 쉽게 한국어로 의사소통을 할 수 있을 것이다. 특히, 본 논문에서는 이 부분 문법이 컴퓨터로 해석될 수 있도록 문법을 정의하였고, 이를 자동 어휘분석기 생성기(flex)와 자동 파서 생성기(bison)을 이용해 기본적인 검증을 하였다.

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Hypernetwork-based Natural Language Sentence Generation by Word Relation Pattern Learning (단어 간 관계 패턴 학습을 통한 하이퍼네트워크 기반 자연 언어 문장 생성)

  • Seok, Ho-Sik;Bootkrajang, Jakramate;Zhang, Byoung-Tak
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.37 no.3
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    • pp.205-213
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    • 2010
  • We introduce a natural language sentence generation (NLG) method based on learning of word-association patterns. Existing NLG methods assume the inherent grammar rules or use template based method. Contrary to the existing NLG methods, the presented method learns the words-association patterns using only the co-occurrence of words without additional information such as tagging. We employ the hypernetwork method to analyze and represent the words-association patterns. As training going on, the model complexity is increased. After completing each training phase, natural language sentences are generated using the learned hyperedges. The number of grammatically plausible sentences increases after each training phase. We confirm that the proposed method has a potential for learning grammatical properties of training corpuses by comparing the diversity of grammatical rules of training corpuses and the generated sentences.

Template Constrained Sequence to Sequence based Conversational Utterance Error Correction Method (문장틀 기반 Sequence to Sequence 구어체 문장 문법 교정기)

  • Jeesu Jung;Seyoun Won;Hyein Seo;Sangkeun Jung;Du-Seong Chang
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2022.10a
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    • pp.553-558
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    • 2022
  • 최근, 구어체 데이터에 대한 자연어처리 응용 기술이 늘어나고 있다. 구어체 문장은 소통 방식 등의 형태로 인해 정제되지 않은 형태로써, 필연적으로 띄어쓰기, 문장 왜곡 등의 다양한 문법적 오류를 포함한다. 자동 문법 교정기는 이러한 구어체 데이터의 전처리 및 일차적 정제 도구로써 활용된다. 사전학습된 트랜스포머 기반 문장 생성 연구가 활발해지며, 이를 활용한 자동 문법 교정기 역시 연구되고 있다. 트랜스포머 기반 문장 교정 시, 교정의 필요 유무를 잘못 판단하여, 오류가 생기게 된다. 이러한 오류는 대체로 문맥에 혼동을 주는 단어의 등장으로 인해 발생한다. 본 논문은 트랜스포머 기반 문법 교정기의 오류를 보강하기 위한 방식으로써, 필요하지 않은 형태소인 고유명사를 마스킹한 입력 및 출력 문장틀 형태를 제안하며, 이러한 문장틀에 대해 고유명사를 복원한 경우 성능이 증강됨을 보인다.

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