• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
• /
• pp.72-74
• /
• 1998

정보검색 시스템에서 시소러스는 정보항목에 대한 용어들간의 관계를 계층적 구조로 나타낸다. 따라서 정보검색 시스템에서 시소러스의 사용은 이용자의 질의에 있는 탐색어와 관련된 정보항목들을 검색할 수 있기 때문에 정보검색 시스템의 검색효율을 크게 증가시킬 수 있다. 그러나 기존의 시소러스 모델들은 용어들간의 관련 정도를 무시하거나 정량적인 수치값으로 부여하기 때문에 인간의 주관성과 부정확성을 다루는데 적합하지 않다. 용어들간 의미의 밀접한 정도(Degree of Closeness)는 모호하고 부정확한 판단에 근거하는 인간의 정성적인 측정 단위이다. 그러므로 관련정도를 정량적으로 표현하는 것은 정성적 개념을 정확한 숫자 값으로 변환하는 것이기 때문에 인간의 정성적 측정 단위를 정확하고 용이하게 정량적으로 측도하여 반영한다는 것은 어렵다. 따라서 본 논문에서는 용어들간의 관련도를 정성적으로 부여한 시소러스 모델을 제안한다. 이 시소러스 모델에서는 색인어간의 관련도를 정성적으로 표현하기 위해 퍼지 집합 이론에 근거한 언어적 설명자들을 정의한다. 언어적 설명자들은 존재론적 문제가 고려되고 다분히 인식론적인 표현에 근거한다.

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

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제20권43호
• /
• pp.37-46
• /
• 1997

제품의 정성적 품질평가에서, 제품의 최종품질을 구성하는 다수의 특성에 대한 만족도가 언어로써 표현되어 소비자의 구매행동이란 의사결정으로 표출되는데, 이러한 주관적 평가에는 평가의 애매함(fuzziness)이 수반되므로 품질의 평가구조를 합리적으로 파악하기 위해서는 애매함의 존재를 고려에 넣지 않으면 안된다. 다수의 품질특성이 계층적(hierarchical)인 구조로 연결되어 최상위 품질특성으로 구성되며, 특성간의 중요도(relative importances)가 계층별로 결정되는 경우, 이들 개개의 특성에 대한 만족도의 평가로부터 어떤 구조적인 관계를 통해 그 제품에 대한 종합평가가 이루어지나, 개개의 특성에 대한 평가가 애매한 이상 최종 결과인 종합적 만족도도 애매한 것으로 된다. 즉, 평가모델의 구조도 평가의 패턴도 퍼지화되므로 이러한 평가에서 퍼지이론의 응용에 따른 효과를 가장 크게 기대할 수 있는 퍼지추론모델을 이용하여 계층간, 품질특성간의 퍼지관계와 특성의 중요도 및 언어변수(linguistic variables)의 형태로 주어지는 입력정보로써 품질구조를 명확히 하고, 패턴인식(pattern recognition)의 개념을 이용하여 평가자의 제품에 대한 평가결과를 언어로써 표현한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.97-105
• /
• 2014

공교육 현장에서 일어나고 있는 각종 정량적 평가의 문제점을 고려하고, 학생들의 교과목 점수 외의 개별 특성을 반영하여 평가에 적용 할 수 있는 정성적 평가 기법을 제안하기 위해 지능형 퍼지논리 추론의 적응성과 가능성을 이용하는 방법론적 고찰을 연구하였다. 각 급 학교의 평가에서 정량적 점수에 추가하여 평어평가를 활용하여 개인의 정성적 특징을 반영하는 기법을 제안하고, 한편으로, 교육정책 관련 사안으로서의 실제적인 실혐 환경구축 및 구현의 어려움으로 인해 가상적인 환경에서의 실험결과를 제시하였다.

• 서비스연구
• /
• 제12권4호
• /
• pp.19-29
• /
• 2022

본 연구는 의료서비스제공자의 언어·비언어커뮤니케이션이 라포를 매개하여 고객만족에 미치는 영향을 파악하고, 지각된 서비스진정성을 조절 효과로 하여 라포에 미치는 영향 정도를 알아보기 위해 자가 보고식 설문 조사법을 이용한 서술적 조사 연구이다. 자료수집 기간은 2021년4월5일부터 4월30일까지 였다. 편의표본추출법을 사용하여 부산광역시 및 경상남도에 소재하고 있는 의료기관을 이용한 이용객을 대상으로 하여 자료를 수집하였으며 총 306부의 유효설문지를 통계분석 자료로 이용하였다. 수집된 자료는 코딩 과정을 거쳐 IBM SPSS statistics version 25.0 및 AMOS 20.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 본 연구결과에서 의료서비스제공자의 언어·비언어커뮤니케이션이 라포를 매개하여 고객만족에 영향을 주고, 각 변수 간 관계에서 지각된 서비스진정성이 조절효과로써 작용 작용한다는 것을 알 수 있었다. 의료서비스제공자와 병원이용객 간의 상호작용에서 의료서비스제공자의 언어·비언어적 요소가 중요하고 이러한 요소가 라포와 고객만족에 영향을 미친다는 점을 고려해 볼 때 의료서비스제공자는 병원이용객에게 서비스를 할 때 언어·비언어적 요소를 충분히 고려하여 진정성 있는 태도로 임해야 하며, 의료기관에서도 종사자와 병원이용객이 의사소통을 원활히 하여 상호만족 할 수 있도록 관련 직무교육을 통해 돕도록 해야 할 것으로 판단된다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국산업정보학회 1997년도 춘계학술대회 발표논문집
• /
• pp.195-207
• /
• 1997

산업생산 공정의 많은 과정이 종래에는 주로 기술자와 운전자와 조업지식과 경험에 의존하고 있다. 그러나 전산화를 통해서 이러한 기술을 체계적으로 축적할 수 있게 되었지만, 공정상의 모니터링 시스템은 잦은 공정의 변경으로 재구성에는 상당한 노력이 들어간다.물론, 객체 지향언어를 이용하면 좀더 노력을 줄이고 용이하게 할 수는 있다. 그러나, 재 컴파일과 재구성에 시간이 필요이상으로 들어간다. 본 논문은 객체지향기술의 한 형태인 OLE 활용기술 중 OCX를 이용하여 구성요소의 변경측면의 유지 보수에서 상당한 효과서을 확보하였다. 이로 인한 생산 산업에 경쟁력을 확보하도록 산업생산공정의 모니터링 시스템 개발과 구축을 목표로 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.345-350
• /
• 1998

온라인 필기 한글 인식 연구 중 HMM 네트워크를 기반으로 한 방법이 흘려 쓴 한글 인식에 있어서 우수한 성능을 보여주고 있다. 하지만, 또박또박 쓴 정서체 한글 인식에 대해서는 때때로 예측하지 못한 결과를 출력하기도 한다. 필기자가 정성 들여 필기했을 경우 보다 일관성 있는 인식 결과를 출력할 수 있는 것이 중요하다. 또한 계산 능력이 떨어질 수밖에 없는 휴대용 컴퓨터에서의 활용을 위해 인식 속도의 향상도 필요하다. 따라서 본 논문에서는 정서체 인식률 및 인식 속도 개선을 위해 16-방향 체인코드 대신 구조적 정보를 포함하는 새로운 코딩 방식을 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
• /
• pp.568-570
• /
• 2002

컴퓨터 기술의 급속한 발전에 따라 정보의 프리젠테이션 방법도 다양하게 변화해 가고 있다. 기존의 텍스트와 이미지를 이용한 프리젠테이션에서부터 멀티미디어 프리젠테이션에 이르기까지 사람들에게 좀더 효과적으로 정보론 프리젠테이션 할 수 있는 방법들이 개발되어 왔다. 그러나 컴퓨터를 이용한 프리젠테이션은 발표자의 사고와 감정 통 인간적인 요소를 표현하고 전달하는 데에는 많은 제약을 가지고 있다. 최근에는 좀더 인간 친화적인 프리젠테이션을 위하여 발표자의 감정과 제스처 등을 캐릭터 에이전트론 통하여 전달할 수 있도록 해주는 멀티 모달 정보 프리젠테이션에 대한 연구가 활성화되고 있다. 본 논문에서는 멀티모달 정보 프리젠테이션을 위해 개발된 언어인 EMPML(Extended Multimodal Presentation Markup Language)를 통해서 정보 제공자가 멀티모달 정보를 좀더 쉽게 저작할 수 있고, 저작된 멀티모달 정보를 확인할 수 있도록 해주는 GUI 기반의 저작도구론 설계, 구현하고자 한다.

• 한국학교수학회논문집
• /
• 제18권1호
• /
• pp.61-82
• /
• 2015

다문화권 학생인 중국인 국제학생 자오밍의 대학 수학수업에서 학습의 방해요소가 무엇인지 그리고 그 방해요소를 극복하도록 어떻게 도울 수 있는지를 정성적 연구방법을 바탕으로 조사하였다. 예비교사를 위해 2014년 2학기에 개설된 교수 학습을 위한 강좌에서 학습조력자에 의해 자오밍의 활동이 관찰되었고 학습과정의 자료들이 수집되었다. 방해요소로는 한국어 문장이해력 부족, 한국어수학어휘력 부족, 수학개념이해력 부족, 공학도구충실도의 부족으로 나타났고, 이를 극복하기 위해서 이중언어 효과, 자기주도적 시각화표상활동, 반복활동, 조별활동을 통해 학습의 성취가 이루어졌다. 이러한 자오밍의 학습의 성취는 학습조력자의 역할에 의해 가능했다고 볼 수 있는데 일반적으로 대학에서 영어가 기본적으로 제공되고 있지만 자국어로 학습할 수 있는 이중언어강화 환경구성이 매우 중요함을 알 수 있었다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
• /
• pp.159-159
• /
• 2017

스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.