어의 중의성 문제는 자연어 분석 과정에서 공통적으로 발생하는 문제로 한 가지의 단어 표현이 여러 의미로 해석될 수 있기 때문에 발생한다. 이를 해결하기 위한 어의 중의성 해소는 입력 문장 중 여러 개의 의미로 해석될 수 있는 단어가 현재 문맥에서 어떤 의미로 사용되었는지 분류하는 기술이다. 어의 중의성 해소는 입력 문장의 의미를 명확하게 해주어 정보검색의 성능을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 어의 중의성 해소를 수행하며 기존 모델의 단점을 극복하여 입력 문장에서 중의적 단어를 판별하는 작업과 그 단어의 의미를 분류하는 작업을 동시에 수행하는 모델을 제안한다.
자연어 추론은 두 문장 사이의 의미 관계를 분류하는 작업이다. 본 논문에서 제안하는 의미 추론 방법은 의존 구문 분석을 사용하여 동일한 구문 정보나 기능 정보를 가진 두 개의 (피지배소, 지배소) 어절 쌍에서 하나의 어절이 겹칠 때 두 피지배소를 하나의 청크로 만들어주고 청크 기준으로 만들어진 의존 구문 분석을 사용하여 자연어 추론 작업을 수행하는 방법을 의미한다. 이러한 의미 추론 방법을 통해 만들어진 청크와 구문 구조 정보를 Biaffine Attention을 사용하여 한 문장에 대한 청크 단위의 구문 구조 정보를 반영하고 구문 구조 정보가 반영된 두 문장을 Bilinear을 통해 관계를 예측하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 정확도 90.78%로 가장 높은 성능을 보였다.
서론: 작업기반중재는 신경계 질환의 클라이언트에게 적용할 수 있는 효과적인 중재 방법으로 다양한 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구는 문헌 고찰을 통해서 작업기반중재의 이론적 배경, 정의 및 범위를 알아보고 실제 작업치료중재에서 적용할 수 있는 신경학적 근거를 제시하고자 한다. 본론: 작업기반중재는 작업기반실행을 바탕으로 다양한 치료적 요소들이 자연스러운 환경 내에서 클라이언트가 적절한 수행을 하는 것이다. 즉, 클라이언트의 실제적 환경에서 의미 있는 작업을 수행하기 위해 중재를 적용하는 것으로, 이 때 의미 있는 작업이란 클라이언트가 동기를 가지고 작업을 선택한 것으로 규칙적이고 반복적이어서 작업의 수행이 습관성이 있다. 결론: 작업기반중재는 클라이언트의 동기와 습관 그리고 실제 환경에서의 적용이라는 세 가지 요소로, 각각의 요소는 다양한 신경학적 근거에 기반하고 있음을 확인할 수 있었다. 실제 신경계 재활에서 세요소가 포함된 작업기반중재의 활용이 필요할 것이다.
이글의 기본적인 목적은 2치를 포함한 다치 논리 체계들간의 관계를 검토하는 데 있다. 이를 위하여 여기서는 명제를 대상으로 한 형식 의미 해석체계들 간에 고러해야 할 의미론적 확장 개념을 분명히 하였다. 구체적으로 다음의 두 작업이 수행되었다 첫째로 2치와 다치 논리 또는 다치 논리들간에 적용될 만한 의미론적 확장 개념을 의미해석의 바탕을 이루는 진리치 함수와 진리연산에 맞게 정의하였다. 둘째로 정의의 적합성을 확장, 비확장 사례 증명을 통해 예증해 보였다.
이적작업은 자동화 컨테이너 터미널에서 하역작업의 생산성을 높이는 중요한 운영 전략 중의 하나이다. 이는 장치장 크레인의 이동시간과 재작업을 줄이기 위해 장치장 블록 내 컨테이너들의 재배치하는 작업을 의미한다. 이적작업은 주로 크레인의 유휴시간에 수행되며 장치장 크레인의 추가적인 하역 작업을 요구한다. 이적작업계획이 수립된 후 작업할당 문제가 다루어진다. 크레인 작업할당 문제는 작업가능시간에 대한 제약을 고려하여 이적작업의 효과를 최대화시키기 위해 장치장 크레인이 처리할 이적작업을 선정하고 이들의 작업순서를 정하는 것이다. 본 연구는 혼합정수계획법을 이용하여 장치장 크레인의 작업할당 문제를 모형화 하고 실효적인 이용을 위해 수치실험을 통해 여러 작업할당 규칙의 수행도를 비교분석하였다.
최근 고문서 전산화 작업에 대한 관심이 증가함에 따라 대규모의 고문서 전산화 작업이 진행 되어지고 있다. 그러나 현재의 표준화 되어있는 코드체계만을 가지고는 고문서를 표현 할 수 없으며 문서의 구조에 포함된 의미적 특징을 손상시키지 않고 데이터베이스를 구축하기가 매우 어렵다. 또한 이러한 작업은 수개월에서 수년에 걸쳐 여러 차례의 교정 작업이 수행된다. 그러므로 효과적인 고문서 전산화를 위해서는 문서 편찬, 교정, 서비스가 동시에 수행되는 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기존 코드체계를 확장하여 고문서 전산화에 필요한 확장한자 처리가 가능한 유니코드 기반 입력기를 소개하고, 고문서의 의미적 특징을 손상시키지 않기 위해서 문서 구조정보의 표현이 가능한 XML을 이용한 실시간 문서 편찬 관리시스템을 소개한다.
본 논문에서는 개념망 구축을 위해 사전 뜻풀이말에서 추출 가능한 의미속성의 분포 정보를 기반으로 어휘 연관도를 측정하고자 한다. 먼저 112,000여 개의 사전 뜻풀이말을 대상으로 품사 태그와 의미 태그가 부여된 코퍼스에서 의미속성을 추출한다. 추출 가능한 의미속성은 체언류, 부사류, 용언류 등이 있는데 본 논문에서는 일차적으로 명사류와 수식 관계에 있는 용언류 중 관형형 전성어미('ㄴ/은/는')가 부착된 것을 대상으로 한다. 추출된 공기쌍 45,000여 개를 대상으로 정제 작업을 거쳐 정보이론의 상호 정보량(MI)을 이용하여 명사류와 용언류의 연관도를 측정한다. 한편, 자료의 희귀성을 완화하기 위해 수식 관계의 명사류와 용언류는 기초어휘를 중심으로 유사어 집합으로 묶어서 작업을 하였다. 이러한 의미속성의 분포 정보를 통해 측정된 어휘 연관도는 의미속성의 공유 정도를 계산하여 개념들간에 계층구조를 구축하는 데 이용할 수 있다.
본 연구에서는 KIEC 라이브러리와 UBL 라이브러리 간에 의미를 기반으로 한 상호운용의 결과물과 연계가 되도록 하며 이를 확장하여 EDIFACT문서를 대상으로 XML-EDI 간의 상호운용이 가능하게 한다. 이를 위해서 KEDIFACT 표준전자문서에 대해 구성항목을 분석하고, 사용되고 있는 문서를 중심으로 의미를 기반으로 한 항목정의를 하였다. 관련된 국내 외 표준을 준용하여, 구축한 KEDIFACT 의미사전을 기반으로 기존에 구축되어있는 XML(KIEC, UBL) 의미사전과 의미기반의 비교 분석 작업을 통하여 EDI-XML 라이브러리 간 매핑이 가능하도록 브릿지를 구축하여 상호운용 기반을 마련하였다.
고전 논리나 선형 논리에 기반한 논리 프로그래밍에서는 순차적 작업이나 순차적 순환 작업을 표현하는 구문이 결여되어 있다. 최근 순차적 작업을 표현하는 구문 - $G_1{\cap}G_2$ 이 제시되었는데 이는 Japaridze의 game 모델에 기반을 두고 있다. 본 논문에서는 ${\cap}_x^LG$의 형태를 갖고 있는 순차적 순환 작업을 제안하고 있다. 여기서 $x$는 변수이고, $L$은 리스트이고, $G$는 목표작업을 의미한다. 기호 ${\cap}_x^L$는 순차적 유한 정량자라고 불린다. 위 구문을 다음과 같은 작업을 의미한다: $x$에 $L$의 원소들의 값을 차례로 대입하여 순차적으로 반복 수행하시오.
자동화된 조립 생산분야에서 복잡하거나 정교한 작업을 수행하기 위해 Workcell 안에서 여러개의 디바이스들을 제어할 수 있는 지능적인 제어기를 개발할 필요성이 증대되고 있다. 새롭게 만들어지는 생산 장비의 각 디바이스에서 센서들과 엑츄에이터들을 동시성(Parallelism)과 실시간성(Real timeness)을 고려하여 어떻게 작업 지시를 프로그래밍하는가 하는 문제를 해결하여야 한다. 이를 위해 지금까지 대부분의 장비에서 사용하는 작업 교시 방법들은 특정한 동작을 나타내는 의미 명령어로 구성된 작업을 기술하거나, 사용자 인터페이스를 통해 장비업체가 일방적으로 정한 작업 지시를 입력하는 형태로서 개발되었다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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