• 대한교통학회지
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• 제32권3호
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• pp.248-255
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• 2014

승강장 안전문은 긍정적 평가에도 불구하고 수도권 도시철도에만 100% 설치되어 있으며, 일반철도(Intercity Railroad) 승강장의 경우 승강장 안전문 설치가 전무한 상황이다. 이는 대부분의 도시철도에는 동일 형태의 열차(차량)가 정차하는 것과는 다르게 일반철도에는 KTX, 새마을, 무궁화, 누리로 등 다양한 형태의 열차가 정차하고, 자동운전시스템(ATO)이 없이 운영되기 때문에 기존 승강장 안전문 설치에 한계가 있기 때문이다. 현재 연구개발 중인 상하개폐식 승강장 안전문(RPSD)는 열차의 길이 및 출입문 위치, 출입문 개수와 상관없이 모든 열차가 혼용하여 사용할 수 있는 안전시스템으로 일반철도 승강장에 매우 유용하다. 본 논문에서는 잠금장치가 없는 RPSD의 기계적 메커니즘을 고려하여 수동개폐 알고리즘을 개발하고 그 기능 구현에 대해 실험적 방법으로 평가하였다. 그 결과 RPSD의 수동개폐 알고리즘은 전원이 공급되고 있는 조건에서는 매우 효율적인 방법이라는 점을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.228-233
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• 2023

인간의 수동 평가 시 시간과 비용의 소모, 주석자 간의 의견 불일치, 평가 결과의 품질 등 불가피한 한계가 발생한다. 본 논문에서는 맥락을 고려하고 긴 문장 입출력이 가능한 ChatGPT를 활용한 한국어 요약문 평가가 인간 평가를 대체하거나 보조하는 것이 가능한가에 대해 살펴보았다. 이를 위해 ChatGPT가 생성한 요약문에 정량적 평가와 정성적 평가를 진행하였으며 정량적 지표로 BERTScore, 정성적 지표로는 일관성, 관련성, 문법성, 유창성을 사용하였다. 평가 결과 ChatGPT4의 경우 인간 수동 평가를 보조할 수 있는 가능성이 있음을 확인하였다. ChatGPT가 영어 기반으로 학습된 모델임을 고려하여 오류 발견 성능을 검증하고자 한국어 오류 요약문으로 추가 평가를 진행하였다. 그 결과 ChatGPT3.5와 ChatGPT4의 오류 요약 평가 성능은 불안정하여 인간을 보조하기에는 아직 어려움이 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.65-68
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• 2008

본 논문은 영한 과학기술 논문 자동번역 시스템을 대상으로 이루어진 수동 평가와 자동 평가 사이의 상관 관계를 밝힘으로써 수동 평가와 자동 평가 중에 한쪽의 방법에 의해서 평가가 이루어지더라도 다른 쪽의 수치를 파악할 수 있도록 하는데 목표가 있다. 본 논문에서 수행한 수동 평가는 5 인의 전문 번역가가 5 회에 걸쳐 평가한 결과이며, 자동 평가는 영어 원문 1,000 문장에 대한 8 인이 번역한 8,000 문장의 정답문(References)과 자동번역 결과를 어절 단위와 형태소 단위로 N-gram 비교를 통해 평가된 결과이다. 본 논문에서 도출된 식은 사용하는 평가 집합과 대상 번역 시스템 별로 자동 평가와 수동 평가 간의 상관 계수를 만들어내고 수동 번역률을 구하는 식을 동일하게 적용한다면 시스템의 자동 평가 결과로부터 성능을 직관적으로 해석하는데 상당히 도움이 될 것이다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1992년도 추계학술대회논문집; 반도아카데미, 20 Nov. 1992
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• pp.14-18
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• 1992

진동을 제어하는 방법의 하나로 널리 응용되고 있는 진동감쇠 제어기술은 급속한 산업화에 부수되는 불필요한 진동이나 소음을 효과적으로 줄이기 위 하여 광범위하게 연구되어 오고 있다. 특히 수동감쇠제어는 기존의 구조물에 단지 표면처리등의 간단한 작업을 통해 큰 감쇠효과를 얻을 수 있을 뿐 아 니라 수명도 반영구적이고 사용장소의 구애를 거의 받지 않는다는 장점 때 문에 그 수요가 증가하고 있는 실정이다[1]. 그러나 대표적인 수동감쇠재료 인 점탄성재료는 우수한 감쇠성질을 가지고 있음에도 불구하고, 재료 자체가 주위환경에 따라 감쇠특성 및 물성치가 민감하게 변화하기 때문에 이 재료 로 감쇠처리된 구조물에는 유한요소법과 같은 구조해석기법을 응용하는 것 이 쉽지않다는 단점이 있다[2]. 따라서 본 연구에서는 이러한 제약을 극복하 기 위하여, 모우드해석법을 통해 유도된 점탄성재료의 주파수와 온도에 대한 특성치를 보여주는 Reduced Frequency Nomogram(RFN)을 전산화과정을 거쳐 그래프화 하여 미지의 온도와 주파수에서 특성치를 구할 수 있도록 하 였다. 이 자료를 근거로 점탄성 재료를 포함한 실제 구조물의 이론적인 해석 을 가능하게 함으로써 이 재료의 광범위한 활용을 도모하였다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2002년도 하계학술발표회
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• pp.50-51
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• 2002

측면 연마된 광섬유 표면 위에 새로운 물질층을 형성시킨 후 광섬유 모드의 소산장(evanescent field) 결합을 유도하여 다양한 능동 및 수동 광섬유로 응용이 가능하다. 광섬유를 연마하기 위하여 쿼츠에 형성된 홈에 광섬유를 에폭시로 고정시키고 쿼츠와 함께 광섬유 클래딩을 연마하는 방법이 잘 알려져 있다. 이러한 방법은 측면 연마된 광섬유를 연마하는데 다소 긴 시간이 필요하다. 본 논문은 광섬의 클래딩을 연마휠로 제거하는 기법을 소개하고 연마된 광섬유의 클래딩 위에 금속이나 유전체층을 결합하여 기능성 광섬유 소자를 제작할 수 있음을 보인다. (중략)

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2002년도 학술대회지
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• pp.435-438
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• 2002

In this study, a new passive aerodynamic control method is proposed. Control plate which is oscillated by TMD-like mechanism makes flutter stabilizing airflow. Effectiveness of proposed model is verified by experimental and analytical study. In addition, various parameters of the proposed system are investigated. Applicability to long span bridge is also examined. According to the research results, proposed model is very effective in suppressing flutter, and it also shows remarkable robustness.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.1-6
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• 1997

본 논문에서는 인지적 텍스트 이해 모형을 제시하고 이에 기반한 자동 요약 시스템을 구현하였다. 문서는 정보의 단순한 집합체가 아닌 정형화된 언어 표현 양식으로서 단어의 의미적 정보와 함께 표현 양식, 문장의 구조와 문서의 구성을 통해 정보를 전달한다. 요약 목적의 텍스트 이해 및 분석 과정을 위해 경제 분야 기사 1000건에 대한 수동 요약문을 분석, 이해 모델을 정립하였고. 경제 분야 기사 1000건에 대한 테스트 결과를 토대로 문장간의 관계, 문서의 구조에서 요약 정보 추출에 사용되는 정보를 분석하였다. 본 텍스트 이해 모형은 단어 빈도수에 의존하는 통계적 모델과 비교해 볼 때, 단어 간의 관련성을 찾아내고, 문서구조정보에 기반한 주제문 추출 및 문장간의 관계를 효과적으로 사용함으로서 정보를 생성한다. 그리고 텍스트 이해 과정에서 사용되는 요약 지식과 구조 분석정보의 상관관계를 체계적으로 연결함으로서 자동정보 추출에서 야기되는 내용적 만족도 문제를 보완한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.488-497
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• 2004

본 논문에서는 추출 요약 방식과 질의어 기반의 요약 방식을 혼합한 문서 요약 방법에 관해서 기술한다. 학습문서를 이용해 주제어구 추출을 위한 학습 모델을 만든다. 학습 알고리즘은 Naive Bayesian, 결정트리, Supported Vector Machine을 이용한다. 구축된 모델을 이용하여 입력 문서로부터 주제어구 리스트를 자동으로 추출한다. 추출된 주제어구들을 질의어로 하여 이들의 국부적 유사도에 의한 기여도를 계산함으로써 요약문을 추출한다. 본 논문에서는 주제어구가 원문 요약에 미치는 영향과, 몇 개의 주제어구 추출이 문서 요약에 적당한지를 실험하였다. 추출된 요약문과 수동으로 추출한 요약문을 비교하여 결과를 평가하였으며, 객관적인 성능 평가를 위하여 MS-Word에 포함된 문서 요약 기능과 실험 결과를 비교하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.411-416
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• 2009

웹 온톨로지 언어의 개발에 따라 웹 온톨롤지를 저장하기 위한 다양한 저장소들이 개발되었으며 이러한 웹 저장소는 관계형 데이터베이스 모델을 기반으로 하고 있다. 또한 웹 온톨로지 데이터를 검색하기 위한 질의 언어로서 W3C에서 SPARQL을 제안하였다. 웹 온톨로지 저장소로서 관계형 데이터베이스가 활발히 개발되고 SPARQL의 이용이 증가함에 따라 SPARQL을 SQL로 변환 하는 알고리즘의 필요성이 대두되었다. 지금까지 제안된 변환 알고리즘들은 SPARQL-to-SQL 변환 알고리즘이 저장소 구조에 종속적이라는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 관계형 뷰를 기반으로 저장소에 독립적인 변환 알고리즘을 활용할 수 있는 모델이 제안되었다. 그러나 제안된 모델에서 변환 알고리즘을 독립적으로 활용하기 위해서는 사전에 사용자가 SQL 문을 작성하여 수동적으로 뷰를 생성해 주어야 한다. 이 경우 수동적인 SQL 작성으로 인한 불편함과 사용자의 실수로 인한 SQL문의 오류가 생길 수 있다는 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다양한 웹 온톨로지 저장소 모델 OWL 관련 시스템 개발에 가장 많이 사용되고 있는 Jena 저장소를 이용하여 독립적 저장소 활용을 위한 뷰 생성 독인 Jena-to-TRIPLES 변환 도구를 제안한다.

• 한국독어학회지:독어학
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• 제7집
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• pp.105-125
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• 2003

Personal- und Reflexivpronomen stehen in einer komplementaren Beziehung zueinander. Die vorliegende Arbeit zeigt, welches von beiden Pronomen verschiedenen AcI-Konstruktionen jeweils richtig ist Vor allem stelle ich hier die These auf, dass Grammatik in erster Linie ein Regelwerk ist und dass dernzufolge $S\"{a}tze$ mit gleicher Struktur immer einheitlich und konsistent mit denselben Regeln $erkl\"{a}rt$ werden sollten: (1) a. Der Gefangen $l\"{a}sst$ den Polizisten auf ${\ast}sich_i/ihn_i$ achten. b. $Hans_i{\;}l\"{a}sst$ Maria zu $sich_i/{\ast}ihm_i$ kommen. (2) a. $Peter_i$ sieht Hans von ${\ast}sich_i/ihm_i$ betrogen. b. $Hans_i{\;}f\"{u}hlt$ die Freundin von $sich_i/{\ast}ihm_i$ weggezogen. Bei diesen Beispielen liegt der Verteilungsunterschied der Pronomina nicht an Grammatikregeln sondern am individuellen Sprachgebrauch. Ferner wird hier darauf hingewiesen, dass die AcI-Verben mit Ausnahme des Verbs lassen a1s 3-wertige Verben so wie die $S\"{a}tze$ in Beispiel (3) zu behandein sind D.h., die Struktur $f\"{u}r$ AcI-Konstruktionen sieht so aus wie (4b), nicht wie (4a). Betrachten wir dies noch einmal an einem Beispiel: (3) a. Ich sehe mich $m\"{u}de$ b. Ich $f\"{u}hle$ mich viel besser.