• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.329-333
• /
• 2003

최근 전문가의 지식과 경험정보가 데이터베이스로 구축된 전문가 시스템의 지식 정보를 이용하여 안전하고 효율적인 선박운항이 가능한 지능형 선박 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인공지능기법을 이용하여 보다 인간 친화적인 시스템을 구현하고, 음성인식기술을 이용하여 원격으로 선박 조타기를 제어하여 조업자의 부담경감 및 인원절감의 효과를 가져올 수 있는 선박 조종시스템의 개발이 절실하다. 따라서, 본 논문에서는 PC를 기반으로 하여 일격으로 모형 선박의 조타기를 제어하는 시스템을 구축한다. 구체적인 연구방법으로는, 음성인식기술과 지능형 학습 기법을 바탕으로 음성지시기반학습 시스템을 구축하고, 퍼지 조타수 조작모델을 구현하여 PC 기반 원격 제어시스템을 구축한다. 또한, 구축된 원격 조타제어시스템을 축소된 선박모형(Miniature Ship) 시스템에 적용하여 그 효용성을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2023.10a
• /
• pp.591-595
• /
• 2023

최근 지시 학습을 통해 미세 조정한 자연어 처리 모델들이 큰 성능 향상을 보이고 있다. 하지만 한국어로 학습된 자연어 처리 모델에 대해 지시 학습을 진행할 수 있는 데이터 세트는 공개되어 있지 않아 관련 연구에 큰 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 T5 기반 한국어 자연어 처리 모델인 Long KE-T5로 영어 데이터 세트를 번역하여 한국어 지시 학습 데이터 세트를 구축한다. 또한 구축한 데이터 세트로 한국어로 사전 학습된 Long KE-T5 모델을 미세 조정한 후 성능을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.287-291
• /
• 2003

현대의 선박운항에 있어서 선내 노동의 경감과 운항의 안정성 및 경제성 확보를 위하여 선박 자동화 및 원격 조종화가 이루어지고 있다. 또한, 선박조종 및 작업제어를 위하여 컴퓨터를 이용한 통합제어 시스템에 관한 연구도 활발하게 진행되고 있다. 그러나 소형선박 빛 어선과 같은 환경에서의 지능형 시스템에 관한 연구는 많이 부족한 실정이다. 인공지능기법을 이용하여 보다 인간 친화적인 시스템을 구현하고, 음성인식기술을 이용하여 원격으로 선박 조타기를 제어하여 조업자의 부담경감 및 인원절감의 효과를 가져올 수 있는 선박 조종시스템의 개발이 절실하다. 본 논문에서는 PC를 기반으로 하여 원격으로 모형 선박의 조타기를 제어하는 시스템을 구축하였다. 구체적인 연구 방법으로는, 음성인식기술과 지능형 학습 기법을 바탕으로 음성지시기반학습 시스템을 구축하고, 퍼지 조타수 조작모델을 구현하여 PC 기반 원격 제어시스템을 구현하였다. 또한, 구축된 원격 조타제어시스템을 축소된 선박모형(Miniature Ship) 시스템에 적용하여 그 효용성을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.31 no.12
• /
• pp.1649-1659
• /
• 2004

Text Generation is a process of generating comprehensible texts in human languages from some underlying non-linguistic representation of information. Among several sub-processes for text generation to generate coherent texts, this paper concerns referring expression generation which produces different types of expressions to refer to previously-mentioned things in a discourse. Specifically, we focus on pronominalization by zero pronouns which frequently occur in Korean. To build a generation model of referring expressions for Korean, several features are identified based on grammatical information and cost-based centering model, which are applied to various machine learning techniques. We demonstrate that our proposed features are well defined to explain pronominalization, especially pronominalization by zero pronouns in Korean, through 95 texts from three genres - Descriptive texts, News, and Short Aesop's Fables. We also show that our model significantly outperforms previous ones with a 99.9% confidence level by a T-test.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.7 no.8
• /
• pp.1809-1815
• /
• 2003

This paper presents a human friendly system using fuzzy inference as a Part of study to embody intelligent ship. We also build intelligent ship's steering system to take advantage of speech recognition that is a part of the human friendly interface. It can bring an effect such as labor decrement in ship. In order to design the voice instruction based ship's steering gear control system, we build of the voice instruction based learning(VIBL) system based on speech recognition and intelligent learning method at first. Next, we design an quartermaster's operation model by fuzzy inference and construct PC based remote control system. Finally, we applied the unposed control system to the miniature ship and verified its effectiveness.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
• /
• 2003.05a
• /
• pp.111-116
• /
• 2003

최근에는 전문가의 지식과 경험정보가 데이터베이스로 구축된 전문가 시스템의 정보를 이용하여 처리된 결과를 판단하여 안전하고 효율적인 선박운항이 가능하도록 한 지능형 선박에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 지능형 선박을 구현하기 위한 연구의 일환으로써, 선박의 조타기를 제어하기 위한 지능형 조타 조작 모델을 구현한다. 지능형 시스템을 구현하기 위해서 자연언어를 사용하는 인간의 학습 방법에 기초한 언어지시기반학습(LIBL)기법을 적용하고. 퍼지이론을 이용하여 승선경력이 풍부한 조타수의 경험을 조사 및 분석하여 그 결과를 바탕으로 퍼지 추론에 의해 타각을 제어하기 위한 퍼지 조타 조작 모델을 구현하여 그 효용성을 살펴보았다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.12 no.6
• /
• pp.517-523
• /
• 2002

In this paper, we propose system that apply VIBL method to add speech recognition to LIBL method based on human s studying method to use natural language to steering system of ship, MERCS and winch appliances and use VIBL method to alternate process that linguistic instruction such as officer s steering instruction is achieved via ableman and control steering gear, MERCS and winch appliances. By specific method of study, ableman s suitable steering manufacturing model embodies intelligent steering gear controlling system that embody and language direction base studying method to present proper meaning element and evaluation rule to steering system of ship apply and respond more efficiently on voice instruction of commander using fuzzy inference rule. Also we embody system that recognize voice direction of commander and control MERCS and winch appliances. We embodied steering manufacturing model based on ableman s experience and presented rudder angle for intelligent steering system, compass bearing arrival time, evaluation rule to propose meaning element of stationary state and correct steerman manufacturing model rule using technique to recognize voice instruction of commander and change to text and fuzzy inference. Also we apply VIBL method to speech recognition ship control simulator and confirmed the effectiveness.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.12 no.5
• /
• pp.417-423
• /
• 2002

In this paper, we propose intelligent steering control system that apply LIBL(Linguistic Instruction Based Learning) method to steering system of ship and take the place of process that linguistic instruction such as officer s steering instruction is achieved via ableman. We embody ableman s suitable steering manufacturing model using fuzzy inference rule by specific method of study, and apply LIBL method to present suitable meaning element and evaluation rule to steering system of ship, embody intelligent steering gear control system that respond more efficiently on officer s linguistic instruction. We presented evaluation rule to constructed steering manufacturing model based on ableman s experience, and propose rudder angle for steering system, compass bearing arrival time, meaning element of stationary state, and correct ableman manufacturing model rule using fuzzy inference. Also, we apply LIBL method to ship control simulator and confirmed the effectiveness.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2002.12a
• /
• pp.93-97
• /
• 2002

In this paper, we propose intelligent steering control system that apply LIBL(Linguistic Instruction Based Learning) method to steering system of ship and take the place of process that linguistic instruction such as officer's steering instruction is achieved via ableman. We embody ableman's suitable steering manufacturing model using fuzzy inference rule by specific method of study, and apply LIBL method to present suitable meaning element and evaluation rule to steering system of ship, embody intelligent steering gear control system that respond more efficiently on officer's linguistic instruction. We presented evaluation rule to constructed steering manufacturing model based on ableman's experience, and propose rudder angle for steering system, compass bearing arrival time, meaning element of stationary state, and correct ableman manufacturing model rule using fuzzy inference. Also, we apply LIBL method to ship control simulator and confirmed the effectiveness.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2023.10a
• /
• pp.627-632
• /
• 2023

대규모 언어 모델은 높은 연산 능력과 방대한 양의 데이터를 기반으로 탁월한 성능을 보이며 자연어처리 분야의 주목을 받고있다. 이러한 모델들은 다양한 언어와 도메인의 텍스트를 처리하는 능력을 갖추게 되었지만, 전체 학습 데이터 중에서 한국어 데이터의 비중은 여전히 미미하다. 결과적으로 이는 대규모 언어 모델이 영어와 같은 주요 언어들에 비해 한국어에 대한 이해와 처리 능력이 상대적으로 부족함을 의미한다. 본 논문은 이러한 문제점을 중심으로, 대규모 언어 모델의 한국어 처리 능력을 향상시키는 방법을 제안한다. 특히, Cross-lingual transfer learning 기법을 활용하여 모델이 다양한 언어에 대한 지식을 한국어로 전이시켜 성능을 향상시키는 방안을 탐구하였다. 이를 통해 모델은 기존의 다양한 언어에 대한 손실을 최소화 하면서도 한국어에 대한 처리 능력을 상당히 향상시켰다. 실험 결과, 해당 기법을 적용한 모델은 기존 모델 대비 nsmc데이터에서 2배 이상의 성능 향상을 보이며, 특히 복잡한 한국어 구조와 문맥 이해에서 큰 발전을 보였다. 이러한 연구는 대규모 언어 모델을 활용한 한국어 적용 향상에 기여할 것으로 기대 된다.