이 논문은 한국 방송 음성 인식에 관한 연구이다. 여기서 우리는 대규모 어휘를 갖는 연속 음성 인식을 위한 방법을 제시한다. 주요 관점은 언어 모델과 탐색 방법이다. 사용된 음성 모델은 기본음소 Semi-continuous HMM이고 언어 모델은 N-gram 방법이다. 탐색 방법은 음성과 언어 정보를 최대한 활용하기 위해 3단계의 방법을 사용하였다. 첫째로, 단어의 끝 부분과 그에 관련된 정보를 만들기 위한 순방향 Viterbi Beam탐색을 하였으며, 둘째로 단어 의 시작 부분과 그에 관련된 정보를 만드는 역방향 Viterbi Beam탐색, 그리고 마지막으로 이들 두 결과와 확률적인 언어 모델을 결합하여 최종 인식결과를 얻기 위해 A/sup */ 탐색을 한다. 이 방법을 사용하여 12,000개의 단어에 대한 화자 독립으로 최고 96.0%의 단어 인식률과 99.2%의 음절 인식률을 얻었다.
서로 다른 XML 스키마로 작성된 XML 문서간의 변환을 위해서는 두 스키마 사이의 의미적 연관관계를 계산하는 스키마 매칭 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 XML 문서의 변환을 위한 효율적인 스키마 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 두 단계로 구성된다. 먼저 제안된 온톨로지와 어휘 유사도에 기반하여 단말노드 사이의 후보매칭을 계산한다. 또한 문맥 정보를 반영하는 제안된 경로 유사도 비교를 통해 후보매칭간계 중에서 최종 매칭 결과를 선택한다. 특히 제안된 방법은 기존 연구와 달리 사용자 피드백에 의해 점증적으로 갱신되는 온톨로지에 기반한다. 제안된 온톨로지는 IsA나 PartOf와 같은 다양한 관계를 표현할 수 있기 때문에 일대일 매칭은 물론이고 다대일 및 일대다 관계의 복합매칭을 계산할 수 있다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 다양한 도메인의 XML 스키마를 대상으로 실험한 결과, 평균 97%의 정확률과 83%의 재현율을 나타내어 기존 연구보다 우수하였다. 특히 제안된 온톨로지의 갱신을 통하여 약 9%의 성능 향상을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 글이해시의 참조관계 처리 과정에서 맥락이 어떤 영향을 미치며 다른 통사 정보와는 어떤 관계를 갖는지를 대명사 해결 패러다임을 중심으로 검토하였다.실험1에서는 무관단어 어휘판단 과제 및 선행참조어 강제선택 과제를 사용하여 글이해시 대용어 문장에서 제공되는 하위 수준의 국소적 맥락편중에 의한 촉진 효과를 입증했다.그러나 맥락 편중에 의한 촉진 효과는 통사적으로 명료한 조건에서는 보다는 애매 조건에서 더욱 강하여,맥락과 통사 간의 상호작용을 나타냈다.실험 2 에서는 대용어 문장 수준에서는 국소적 맥락 정보가 주어지지 않더라도 선행글로 부터 제공된 상위 수준의 전체주제와 관련된 총체적 맥락 정보가 참조관계 해결을 촉진시키는 것으로 밝혀졌다.실험 3 에서는 전체 덩이글 에서의 선행된 총체적 맥락과 후행하는 국소적 맥락간의 일관성 변인이 대명사 해결시에 촉진적 역할을 하는것으로 나타났다.즉 세개의 실험을 통해 글이해에 미치는 맥락 촉진 효과가 다양한 수준에서 일관되게 관찰되었다.
아웃소싱, 출판계 데이타의 반입, 카피카탈로깅의 활성화는 목록 작성 업무의 비중을 감소시키고 있으며, 다른 커뮤니티와의 상호 운용성 강조, 시스템간의 비즈니스적 통합 요구는 총체적으로 전통적 도서관 목록 작성 업무의 중요성과 의의를 변화시키고 있다. 한편, 새롭게 천명된 원칙과 규칙은 AACR과 MARC을 근간으로 하는 기존 목록 체계와 큰 차이를 예고하고 있어, 차세대 목록 교육의 방향에 대한 고민이 시급해 보인다. 본 연구에서는 미래의 목록 작성 업무에 대한 예측, 사서의 새로운 역할과 역량에 대한 제 논의를 종합하여 목록 사서 양성 과정과 현업 사서 재교육 과정에서 필요로 한 차세대 목록 교육의 방향을 제시하였다. 목록 사서 양성 과정에서는 다양한 자원의 기술과 발견을 위한 정보 조직의 기본 개념을 학습하며, 정보서비스의 미션을 파악하여 현장에 적용할 수 있도록 교육되어야 한다. 한편, 현업 사서 재교육 과정에서는 서지적 세계를 이해하는 새로운 방법과 변경된 어휘, 인코딩 방식을 학습하며, 도서관이 수용하게 된 다양한 자원에 적합한 메타데이타 스키마의 선택, 그리고 자원의 통합을 위한 능력을 제고시킬 수 있어야 할 것이다.
온톨로지의 인과관계는 특정 응용을 위한 추론에서 중요한 역할을 하므로, 인과관계는 응용에서 쓰이는 추론의 형태에 근거하여 정의되어야 한다. 본 논문에서는, 전자장비의 고장진단 질의응답을 위한 온톨로지에서의 인과관계를 정의하고 추출하는 모델을 제시한다. 질의응답의 패턴을 분석하여 인과범주를 정의하고, 질의응답에서 나타나는 개념들 사이의 관계들 중 인과범주에 속하는 경우를 인과관계로 정의한다. 인과관계 인스턴스는 응용분야의 정의문으로부터 어휘 패턴을 이용하여 추출되고 시소러스 정보를 이용하여 점진적으로 확장된다. 분야 전문가들의 평가 결과, 본 모델은 관계분류에 있어서 92.3%의 평균 정확률과 추출 단계의 인과관계 인식에 있어서 80.7%의 정확률을 보인다.
자바는 썬 마이크로시스템즈사의 제임스 고슬링(James Gosling)에 의해 고안된 언어로 운영체제 및 하드웨어 플랫폼에 독립적인 차세대 언어로 최근에 가장 널리 사용하는 범용 프로그래밍 언어 중 하나이다. 자바 프로그램은 컴파일러에 의해 각 플랫폼에 독립적인 중간 코드 형태의 바이트코드로 변환된 클래스 파일로 생성되면 JVM(Java Virtual Machine)에 의해 실행된다. 마이크로소프트사의 .NET 플랫폼과 C# 언어는 프로그래머들의 요구를 충족시키고 썬사의 JVM 환경과 자바 언어에 대응하기 위해서 개발된 플랫폼과 언어이다. C#과 같은 .NET 언어는 컴파일러에 의해 MSIL(MicroSoft Intermediate Language) 코드로 번역되며 번역된 MSIL 코드는 .NET 플랫폼 환경에서 런타임 엔진인 CLR(Common Language Runtime)에 의해 실행이 된다. 자바로 작성된 프로그램은 JVM 플랫폼에서는 실행이 되지만 .NET 플랫폼에서 실행이 되지 않고, 반대로 C#과 같은 .NET 언어로 작성된 프로그램은 .NET 플랫폼에서는 실행이 되지만 JVM 플랫폼에서 실행이 되지 않는다. 이런 이유로 본 논문에서는 자바소스를 컴파일하여 생성된 클래스 파일에서 Oolong 코드를 생성하고 생성된 Oolong 코드를 .NET의 MSIL 코드로 변환하여 자바로 구현된 프로그램이 .NET 환경에서 실행되도록 하는 Bytecode-to-MSIL 번역기 시스템을 구현하였다. 따라서, 자바 프로그래머는 JVM이나 .NET 플랫폼 환경에 관계없이 프로그램을 작성하여 실행시킬 수 있다. 번역기 시스템의 구현을 정형화하기 위해 Oolong 코드의 명령어들을 문법으로 작성하였으며, PGS를 통해 생성된 어휘 정보를 가지고 스캐너를 구성하였으며, 파싱테이블을 가지고 파서를 설계하였다. 파서의 출력으로 AST가 생성되면 번역기는 AST를 탐색하면서 의미적으로 동등한 MSIL 코드를 생성하도록 시스템을 컴파일러 기법을 이용하여 모듈별로 구성하였다.
본 연구는 전자저널의 효율적인 검색과 이용을 위한 방안을 모색하기 위해 문헌조사와 96명을 대상으로 한 설문조사 및 두 개의 전자자원관리시스템(Verde와 Millennium)에 대한 사례조사를 수행하고, 이를 바탕으로 하여 전자저널 검색 모형을 설계한 후 평가하였다. 이 모형의 핵심은 택소노미 기반의 전자자원관리시스템에 폭소노미 태그 기능을 결합하여 시스템 중심의 서비스와 이용자 중심의 서비스를 상호 보완하였다는 점이다. 또한 이용자가 직접 부여하는 태그 이외에 시스템내의 로그파일을 이용하여 자동으로 태그를 생성하여 전자저널 검색의 접근점을 확장시키고, 태그의 비통제 어휘 문제를 극복하기 위해서 관리자가 시스템을 통해서 태그를 통제할 수 있는 기능도 포함시켰다.
본 연구에서는 기존 워드넷에 등록되지 않은 IT 전문 용어와 같은 신규 용어들을 웹 검색을 사용하여 워드넷에 추가 시켜 확장시키는 설계를 하였다. 워드넷은 단어 간의 관계를 표현하는 어휘 사전이지만 일반적인 단어들로 구성되어 있고 새로이 등장하는 전문 용어는 포함하지 않는 경우가 많아 이러한 용어들을 새로이 워드넷에 등록함으로써 워드넷을 확장해야 한다. 이 작업은 웹 검색 결과를 분석하여 이 용어와 관련 깊은 용어들을 찾아서 워드넷에 없는 용어들을 워드넷에 추가시킴으로써 이루어 진다. 웹 검색 결과 문서를 형태소 분석기를 사용하여 가중치가 높은 순으로 관련 단어들을 찾고 이들 중 워드넷에 등록되어 있는 단어를 찾아 해당 단어의 하의어로 신규 단어의 위치를 배치시킨다.
현대 과학 기술의 발달로 인해, 사람들은 필요한 정보들을 웹에 보관하고 관리한다. 특히, 이미지 데이터는 복잡한 데이터를 한눈에 알아보기 쉽게 표현할 수 있기 때문에 가장 많이 사용하고 있다. 또한 스캔(scan) 기술의 발달, 핸드폰 카메라와 디지털 카메라가 보편화 되면서 누구나 손쉽게 이미지를 제작하여 웹상에 게시할 수 있게 되었다. 하지만 이렇게 많은 이미지 데이터의 생성 및 제공에 반해, 웹상에 있는 이미지를 검색하는 시스템에는 극히 원시적인 방법(text-based)을 이용하고 있는 것이 추세이다. 이에 본 논문에서 우리는 ‘공간 관계 표현 기반 RBF 메타데이터를 이용한 의미적 이미지 검색’을 제안한다. 이는 이미지에 표현되어 있는 개체들 사이의 공간적인 관계의 표현을 위하여 새로운 공간관계 어휘들을 정의하고, RDF 메타데이터에 이를 의미적으로 표현함으로써, 이미지 검색에서 더욱 정확한 응답을 제공하고, 궁극적으로 의미적 이미지 검색 시스템(Semantical Image Retrieval System)을 구축하고자 한다.
본 연구는 MUSE 감성 코퍼스를 활용하여 문장의 극성과 키워드의 극성이 얼마만큼 일치하고 일치하지 않은지를 분석함으로써 특히 문장의 극성과 키워드의 극성이 불일치하는 유형에 대한 연구의 필요성을 역설하고자 한다. 본 연구를 위하여 DICORA에서 구축한 MUSE 감성주석코퍼스 가운데 IT 리뷰글 도메인으로부터 긍정 1,257문장, 부정 1,935문장을, 맛집 리뷰글 도메인으로부터는 긍정 2,418문장, 부정 432문장을 추출하였다. UNITEX를 이용하여 LGG를 구축한 후 이를 위의 코퍼스에 적용하여 나타난 양상을 살펴 본 결과, 긍 부정 문장에서 반대 극성의 키워드가 실현된 경우는 두 도메인에서 약 4~16%의 비율로 나타났으며, 단일 키워드가 아닌 구나 문장 차원으로 극성이 표현된 경우는 두 도메인에서 약 25~40%의 비교적 높은 비율로 나타났음을 확인하였다. 이를 통해 키워드의 극성에 의존하기 보다는 문장과 키워드의 극성이 일치하지 않는 경우들, 가령 문장 전체의 극성을 전환시키는 극성전환장치(PSD)가 실현된 유형이나 문장 내 극성 어휘가 존재하지 않지만 구 또는 문장 차원의 극성이 표현되는 유형들에 대한 유의미한 연구가 수행되어야 비로소 신뢰할만한 오피니언 자동 분류 시스템의 구현이 가능하다는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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