• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.158.1-158.1
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• 2012

위성비행소프트웨어는 위성의 하드웨어와 임무 탑재체 및 서브시스템이 통합되어 궤도상에서 위성임무를 수행할 수 있도록 원격명령 및 측정데이터의 처리, 자세 및 궤도제어, 열제어, 전력제어 등의 기능을 수행한다. 위성비행소프트웨어의 개발과 같이 규모가 큰 소프트웨어는 여러 개발자가 참여해야 하고 각각의 개발자들이 작성 코드를 통합하여 빌드하고 문제 발생 시 대처하기 위하여 세부적인 설계 및 개발내용을 단계별로 문서화하는 작업이 수반되어야 한다. 기존의 위성비행소프트웨어 개발과정에서는 이러한 문서들 중 전체 위성비행소프트웨어의 단위 코드별 입출력, 수행기능 등의 상세 설계 내용을 기록하는 SDD(Software Design Description)는 개발자가 작성한 코드를 기반으로 수작업을 통하여 작성되었다. 이러한 작성방식은 작성자의 입력오류가 발생할 수도 있으며 소프트웨어 개발과 별도로 수작업이 요구되어 문서작성에 소요되는 시간적 손해가 발생하게 된다. 유럽에서는 이러한 문제점을 보완하기 위하여 C, C++, C#, JAVA, VHDL 등 다양한 언어를 사용하는 소프트웨어 개발에 적용 가능한 자동적 문서작성 도구인 Doxygen이 널리 활용되고 있다. Doxygen은 PDF, HTML, Latex, RTF 등 다양한 출력 포맷도 지원한다. 본 논문에서는 Doxygen을 활용하여 위성비행소프트웨어 개발문서의 작성 시 소요시간을 단축하고 소스코드로부터 해당 설계 내용을 추출하여 자동적으로 문서를 작성할 수 있는 방안에 대하여 소개한다.

• 자원환경지질
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• 제39권3호
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• pp.229-234
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• 2006

일반적으로 자료를 해석할 때 교차점오차 (cross-over error: XOE)에 의하여 종종 오류를 범할 수 있다. 그러나 이러한 교차점오차에 의한 오류는 두개의 교차점 (cross-over point: XOP) 사이의 자료를 비율적으로 보정하여 제거할 수 있다. 본 연구에서 빠른 기각테스트 (quick rejection test)와 걸침테스트 (straddle test)를 통하여 교차점을 계산하고 가중치선형내삽 알고리즘 (weighted linear interpolation algorithm)을 이용하여 교차점오차를 보정하는 프로그램을 C 프로그램밍 언어로 작성하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.511-514
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• 2009

최근 웹은 교육 분야에서 이전보다 더 많이 활용되고 있다. 기존 웹기반 프로그래밍 교육 시스템은 학습자가 언제 어디서나 프로그래밍 과제를 제출한 후 컴파일 오류와 실행오류를 확인할 수 있도록 도와준다. 그러나 기존 시스템에서는 정답과의 일치 여부, 표절검사, 제한시간 내의 제출 여부 등에 관한 세부적인 평가결과를 제공하지 않는다. 본 논문에서는 신속한 평가결과를 제공하는 웹기반 프로그래밍 교육시스템을 제안한다. 이 시스템에서 표절검사는 이전의 학습자가 업로드한 파일만을 대상으로 비교하여 검사하므로, 피드백을 바로 제공할 수 있다. 제안하는 웹기반 프로그래밍 교육 시스템은 실제 약 40명의 학생들을 대상으로 하는 C 프로그래밍 언어 수업에 적용하였다. 제안하는 시스템은 신속한 피드백을 통해 학생들의 참여도를 개선하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.7-12
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• 1999

정보 검색 시스템은 사용자 질의의 키워드들과 문서들의 유사성(similarity)을 기준으로 관련 문서들을 순서화하여 사용자에게 제공한다. 그렇지만 인터넷 검색에 사용되는 질의는 일반적으로 짧기 때문에 보다 유용한 질의를 만들고자 하는 노력이 지금까지 계속되고 있다. 그러나 키워드에 포함된 정보가 제한적이기 때문에 이에 대한 보완책으로 사용자의 적합성 피드백을 이용하는 방법을 널리 사용하고 있다. 본 논문에서는 일반적인 적합성 피드백의 가장 큰 단점인 빈번한 사용자 참여는 지양하고, 시스템에 기반한 적합성 피드백에서 배제한 사용자 참여를 유도하는 검색 문서의 분류 정보에 기반한 용어 클러스터 질의 확장 모델(Term Cluster Query Expansion Model)을 제안한다. 이 방법은 검색 시스템에 의해 검색된 상위 n개의 문서에 대하여 분류기를 이용하여 각각의 문서에 분류 정보를 부여하고, 문서에 부여된 분류 정보를 이용하여 분류 정보의 수(m)만큼으로 문서들을 그룹을 짓는다. 적합성 피드백 알고리즘을 이용하여 m개의 그룹으로부터 각각의 용어 클러스터(Term Cluster)를 생성한다. 이 클러스터가 사용자에게 문서 대신에 피드백의 자료로 제공된다. 실험 결과, 적합성 알고리즘 중 Rocchio방법을 이용할 때 초기 질의보다 나은 성능을 보였지만, 다른 연구에서 보여준 성능 향상은 나타내지 못했다. 그 이유는 분류기의 오류와 문서의 특성상 한 영역으로 규정짓기 어려운 문서가 존재하기 때문이다. 그러나 검색하고자 하는 사용자의 관심 분야나 찾고자 하는 성향이 다르더라도 시스템에 종속되지 않고 유연하게 대처하며 검색 성능(retrieval effectiveness)을 향상시킬 수 있다.사용되고 있어 적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권2호
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• pp.257-266
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• 2012

최근 학교나 기업에서 통계분석 소프트웨어인 R의 이용자가 늘어나고 있는 추세이지만 SPSS나 SAS 등 상용소프트웨어에 비하여 학습이 어려운 측면이 있고 교육환경을 만들기 위해서도 번거로운 면이 있다. 이러한 이유로 R 초보사용자를 위한 교육, 혹은 실험실에서의 사용을 위해 통합관리가 용이한 웹기반의 R 환경구축이 필요하다. 웹기반 R 환경구축과관련된 선행연구들은 웹프로그래밍 언어, DBMS에 대한 지식을 필요로 하거나 제한된 통계분석 기능만을 이용할 수 있다. 본 연구에서는 웹프로그래밍 언어 이외의 별도의 지식이 없이도 가능한 웹기반 R 환경인 WebER를 개발하였다. WebER는 Linux apache 서버에서 PHP를 이용하여 R과 연동함으로써 웹에서 통계 분석이 가능하도록 하였을 뿐만 아니라, 기본적인 Rgui의 기능인 R 프로그램편집, 텍스트 및 그래픽 출력, 오류 출력 등을 구현함으로써 초보 R 사용자를 위한 교육환경에 적합하도록 하였다. 또한 다중사용자가 동시에 이용이 가능하도록 설계되었다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제15권1호
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• pp.141-159
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• 2011

본 연구에서 초등학교 6학년 학생들이 도형의 높이 개념을 이해하는 데 어떠한 특징을 보이는지 알아보기 위하여 초등학교 6학년 학생들이 평면도형(삼각형, 평행사변형, 사다리꼴), 입체도형(원뿔, 원기둥, 각기둥, 각뿔)의 높이 개념 이해에서 어떠한 특징을 보이는지를 알아보았다. 그 결과로 학생들은 평면도형의 높이 측정에서 밑변이 수형하지 않은 도형에서 어려움을 나타냈고, 일상의 높이 경험과 연관되는 오류를 보이고, 높이 개념을 언어적으로 표현하는 데에 어려움을 느끼고 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.12-17
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• 2019

FAQ(Frequently Asked Questions) 질의 응답 시스템은 자주 묻는 질문과 답변을 정의하고, 사용자 질의에 대해 정의된 답변 중 가장 알맞는 답변을 추론하여 제공하는 시스템이다. 정의된 대표 질문 및 대응하는 답변을 클래스(Class)라고 했을 때, FAQ 질의 응답 시스템은 분류(Classification) 문제라고 할 수 있다. 종래의 FAQ 분류는 동일 클래스 내 동의 문장(Paraphrase)에서 나타나는 공통적인 특징을 통해 분류 문제를 학습하였으나, 이는 비슷한 단어 구성을 가지면서 한 두 개의 단어에 의해 의미가 다른 문장의 차이를 구분하지 못하며, 특히 서로 다른 클래스에 속한 학습 데이터 간에 비슷한 의미를 가지는 문장이 존재할 때 클래스 분류에 오류가 발생하기 쉬운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하고자 서로 다른 클래스 내의 학습 데이터 문장들이 상이한 클래스임을 구분할 수 있도록 클래스 일치 여부(Class coincidence classification) 문제를 결합 학습(Jointly learning)하는 기법을 제안한다. 동일 클래스 내 학습 문장의 무작위 쌍(Pair)을 생성 및 학습하여 해당 쌍이 같은 클래스에 속한다는 것을 학습하게 하면서, 동시에 서로 다른 클래스 간 학습 문장의 무작위 쌍을 생성 및 학습하여 해당 쌍은 상이한 클래스임을 구분해 내는 능력을 함께 학습하도록 유도하였다. 실험을 위해서는 최근 발표되어 자연어 처리 분야에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 BERT 의 텍스트 분류 모델을 이용했으며, 제안한 기법을 적용한 모델과의 성능 비교를 위해 한국어 FAQ 데이터를 기반으로 실험을 진행했다. 실험 결과, 분류 문제만 단독으로 학습한 BERT 기본 모델보다 본 연구에서 제안한 클래스 일치 여부 결합 학습 모델이 유사한 문장들 간의 차이를 구분하며 유의미한 성능 향상을 보인다는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.63-70
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• 2006

말뭉치(corpus)는 많은 언어 정보를 포함하고 있으며, 언어처리 및 계산언어학 분야에서 다양한 용도로 사용되고 있다. 그러나 말뭉치에 언어 정보를 부착하는 데는 많은 시간과 인력이 소요된다. 이 문제를 완화시키기 위해서 말뭉치 구축 도구가 반드시 요구된다. 본 논문에서는 한국어 의존구조 부착을 위한 말뭉치 구축 도구의 설계 및 구현에 관해서 기술한다. 가장 이상적인 방법은 주석자가 전혀 개입하지 않고, 말뭉치를 구축하는 것이나 이것은 사실상 불가능하다. 따라서 대부분의 말뭉치 구축 도구는 반자동으로 구성되어 있으며, 본 논문에서 제안된 도구도 반자동이다. 제안된 도구는 언어 분석기의 분석 결과에 내포된 오류를 효과적으로 수정할 수 있고, 또한 가능한 한 반복적인 작업을 피할 수 있으며 쉽게 사용할 수 있도록 인터페이스를 설계하였다. 제안된 시스템을 이용해서 20어절 이상의 1만 문장에 의존구조를 부착해 보았다. 잘 훈련된 8명의 주석자들이 매일 4시간씩 2개월 동안 구축하였으며, 그 결과는 정확하고 일관성 있는 말뭉치를 구축할 수 있었으며, 작업 시간과 인력도 크게 줄일 수 있었다.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권3호
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• pp.75-82
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• 2023

자동 음성 인식(automatic speech recognition, ASR)은 딥러닝 기반 접근 방식으로 혁신되었으며, 그중에서도 자기 지도 학습 방법이 특히 효과적일 수 있음이 입증되고 있다. 본 연구에서는 다국어 ASR 시스템인 OpenAI의 Whisper 모델의 한국어 성능을 향상시키는 것을 목표하여 다국어 음성인식 시스템에서의 비주류 언어의 성능 문제를 개선하고자 한다. Whisper는 대용량 웹 음성 데이터 코퍼스(약 68만 시간)에서 사전 학습되었으며 주요 언어에 대한 강력한 인식 성능을 입증했다. 그러나 훈련 중 주요 언어가 아닌 한국어와 같은 언어를 인식하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 우리는 약 1,000시간의 한국어 음성으로 구성된 추가 데이터 세트로 Whisper 모델을 파인튜닝하여 이 문제를 해결한다. 또한 동일한 데이터 세트를 사용하여 전체 훈련된 Transformer 모델을 베이스 라인으로 선정하여 성능을 비교한다. 실험 결과를 통해 Whisper 모델을 파인튜닝하면 문자 오류율(character error rate, CER) 측면에서 한국어 음성 인식 기능이 크게 향상되었음을 확인할 수 있다. 특히 모델 크기가 증가함에 따라 성능이 향상되는 경향을 포착하였다. 그러나 Whisper 모델의 영어 성능은 파인튜닝 후 성능이 저하됨을 확인하여 강력한 다국어 모델을 개발하기 위한 추가 연구의 필요성을 확인할 수 있었다. 추가적으로 우리의 연구는 한국어 음성인식 애플리케이션에 파인튜닝된 Whisper 모델을 활용할 수 있는 가능성을 확인할 수 있다. 향후 연구는 실시간 추론을 위한 다국어 인식과 최적화에 초점을 맞춰 실용적 연구를 이어갈 수 있겠다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제14권2호
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• pp.241-262
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• 2010

초등학생의 분수 덧셈 뺄셈 계산 과정의 분석을 통해서 다양한 인지적 장애 현상의 유형을 확인할 수 있었다. 이러한 분수 계산에서 나타나는 인지적 장애 현상의 원인을 인식론적, 심리적 요인으로 구분하여 분석하였다. 인식론적 요인으로는 과잉 일반화, 직관의 영향, 언어적 표현의 영향, 부분에만 주목하는 경향을, 심리적 요인으로는 도구적 이해, 오류적 개념 이미지, 자연수 계산에 대한 집착, 문제 조건 변형을 통한 개인적 이해 등을 확인할 수 있었다. 앞의 분석 결과를 바탕으로 학생들이 분수 계산에서 겪는 인지적 장애 극복을 위한 방안과 관련하여 다음의 결론을 얻었다. 첫째, 학생들 스스로 분수 덧셈과 뺄셈에 대한 잘못된 인식을 깨닫고 올바른 이해를 도울 수 있는 지도 방안의 고려가 필요하다. 둘째, 알고리즘과 형식화에 치중하기보다 다양한 활동을 통해 원리를 이해하도록 지도하는 활동이 무엇보다 중요하다. 인지적 장애는 선행 지식과의 관련성 외에 인식론적, 심리적 요인들의 복합적인 작용에 기인하므로 선행지식을 재지도하는 방식을 넘어 다양한 인지적 장애 원인을 고려한 수업 연구가 이루어져야 할 것으로 생각한다.