본 연구에서는 HMM(Hidden Markov Model) 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 음소열의 표본 집합(훈련패턴 집합)을 입력으로 하는 음성의 자동 분할 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 자연스럽게 발음되어진 연결음 음성으로부터 표준 음소모델을 생성한다. 본 시스템의 구성은 초기화 과정, HMM학습과정 그리고 Levelbuilding을 이용한 분리 및 CLustering 과정으로 구성되어 있다. 초기화 과정에서는 제어 정보를 이용하여 훈련패턴 집합으로부터 초기 음소 집합 군을 생성한다. Levelbuilding을 이용한 분리 및 Clustering 단계에서는 음소 모델과 제어 정보를 이용하여 훈련패턴들을 음소 단위로 분리하고, 분리된 후보 음소들을 Clustering하여 음소집합 군을 생성한다. 음소모델의 구성에 변화가 없을 때까지 이 작업을 반복 수행하여 최적의 음소모델을 생성한다. 본 연구에서는 3개 이하의 숫자단어로 구성된 연결되어 음성 패턴을 대상으로 실험하였다. 연결단어에 대한 음소의 표준모델 생성과정에서 가장 중요한 처리인 훈련패턴의 자동분할 과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.
본 논문에서는 웹기반의 TOEIC 문법 문제 자동 생성 시스템을 제안한다. 본 시스템은 웹에서 문서를 가져온 후, 문서의 각 문장이 데이터베이스에 저장된 문제 패턴에 일치하는 지를 검사하여 문제를 생성한다. 본 시스템을 통해서 생성되는 문법 문제를 영어 전문가를 통해서 검중한 결과, 대부분의 문제가 TOEIC 실전 문제로 사용하기에 충분한 것이었다. 우리의 조사에 의하면, TOEIC 문법 문제의 자동 생성에 관한 기존 연구는 거의 발표되고 있지 않다.
본 논문은 SMDL을 이용하여 임베디드 프로세서 코어를 자동 생성해 주는 임베디드 코어 자동 생성 시스템의 구조와 동작에 대해 설명하고 있다. 이러한 SMDL 기술을 통해 제안된 시스템에서는 파이프라인 구조의 데이터패스와 컨트롤 유닛으로 구성된 메모리 모듈을 가진 프로세서 코어를 생성하게 된다. 생성된 코어는 메모리 억세스를 정상적으로 수행할 수 있도록 멀티 싸이클 인스트럭션을 지원하고, 파이프라인 프로세서 상에서 생길 수 있는 파이프라인 해저드를 처리할 수 있다. 실험 결과를 통해서 생성된 코어의 정확성을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 보의 주철근을 대상으로 건물정보모델링(BIM, Building Information Modeling)통합 설계 시스템 상에서 배근 설계 및 철근 형상화 알고리즘을 구축하여 자동배근 시스템(ARPM, Automatic Reinforcement Placing Module)을 개발하는데 목적이 있다. 구조분야에서의 BIM 프로세스는 정보호환체계를 구축하는 과정에 있으며, 철골 구조 프로세스의 경우 표준 호환 포맷을 이용하여 원활한 정보 호환 체계를 유지하고 있다. 하지만, 철근 콘크리트의 BIM 통합 설계 시스템은 철근 배근정보의 생성과 호환이 원활하지 않아 표준 정보 호환 체계가 구축되지 않은 실정이다. 기존 2차원 기반 프로세스에서는 철근 배근 설계에 있어 표준화된 기준에 따른 배근이 아닌 관행이나 일률적인 배근 지침에 따라 배근 상세를 정하고 있고, 2차원 배근 설계 결과만 제시하고 있어 상호 호환 가능한 철근 배근 정보데이터가 생성되지 않는다. 철근 콘크리트 구조에서의 철근 배근 정보를 생성하고 BIM 통합 구조 설계시스템에서의 정보 호환성을 확보하기 위해, 보의 주철근을 대상으로 구조 해석 데이터베이스와 통합 설계 플랫폼 간의 호환 시스템을 생성하고, 콘크리트학회 콘크리트 구조설계기준에 따른 배근 설계 및 철근 형상화 알고리즘을 구축하여 자동배근시스템(ARPM)을 개발하는데 목적이 있다.
최근 다양한 분야에서 자동 고객 응대 시스템을 도입하고 있으며 이에 따른 대화형 질의응답 시스템 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 새로운 도메인의 대화형 질의응답 시스템 구축에 필요한 말뭉치를 자동으로 생성하는 대화형 질의-응답 생성 시스템을 소개한다. 또한 이전 대화 내용을 고려하여 문서로부터 사용자의 다음 질문 대상이 될만한 응답 후보를 추출하는 맥락 관련 응답 추출 과제와 이에 대한 성능 평가 지표인 Sequential F1 점수를 함께 제안한다. 대화형 질의응답 말뭉치인 CoQA에 대해 응답 후보 추출 실험을 진행한 결과 기존의 응답 추출 모델보다 우리의 맥락 관련 응답 추출 모델이 Sequential F1 점수에서 31.1 높은 성능을 보였다. 또한 맥락 관련 응답 추출 모듈과 기존에 연구된 대화형 질의 생성 모듈을 결합하여 개발한 대화형 질의-응답 생성 시스템을 통해 374,260 쌍의 질의-응답으로 구성된 대화형 질의응답 말뭉치를 구축하였다.
1970대 이후 CASE 도구들은 꾸준히 발전되어 오고 활용은 보편화되고 있다. 많은 CASE 도구들은 보다 확대된 기능을 제공하기 위하여 통합되고 연계되고 있다. 한편 E-R 모델은 모델링 도구로서 널리 사용되고 있으며 대부분의 CASE 도구들이 E-R 모델을 지원하고 있다. 본 연구에서는E-R 모델에 내재한 여러 가지 특성과 응용시스템의 기본 요소들 사이에 관계를 설정하고 이를 이용하여 응용시스템을 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 E-R 모델로부터 일정한 규칙에 의해 업무 프로그램, 프로그램간의 링크, 지속적 데이터 등으로 구성된 정형적 응용시스템이 생성된다. 정형적 시스템은 이용자를 위한 인터페이스 설계를 거쳐 최종적인 응용시스템으로 생성된다. 본 연구에서는 제안된 자동생성과정의 실현가능성을 가상의 시스템을 대상으로 검증해 본다. 본 연구에서 제안된 응용시스템의 자동생성 방안은 CASE 도구들의 모델링 기능과 코드 생성 기능을 연계하고 통합할 수 있는 하나의 대안을 제시할 것으로 기대된다. 동시에 종래에 데이터모델링 도구로서 주로 인식되어 온 E-R 모델에 관한 연구를 응용시스템 전체에 대한 모델링의 관점으로 확대할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 복합 칼라정보와 얼굴의 기하학적 정보를 이용한 인터넷 기반 얼굴관상해석 및 자동 얼굴 컨텐츠 생성시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 YCbCr과 YIQ 칼라모델의 Cr과 I 성분의 논리곱 연산처리로 얼굴영역을 검출하였다. 검출한 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보로부터 얼굴 특징자를 추출 하였으며 각 특징자들을 세부 분류하여 얼굴 관상을 해석하도록 하였다. 또한 제안한 시스템은 추출과 분류된 특징자로부터 개인의 얼굴에 가장 적합한 얼굴 아바타 컨텐츠를 자동 생성할 수 있게 하였다. 실험결과 제안한 방법은 기존의 얼굴인식 방법에 비해 실시간 얼굴검출과 인식은 물론 정량적인 얼굴관상해석과 자동 얼굴 아바타 생성이 가능하였다.
본 논문은 최소한의 형태소 정보를 이용한 자동 발음열 생성 시스템을 제안한다 일반적으로 발음열 생성 시스템은 입력된 문장에 대하여 형태소 단위로 분석한 다음, 각 형태소와 형태소의 결함 관계를 고려한 음운 규칙을 적용함으로써 상응하는 발음열을 생성한다. 지금까지의 연구는 이러한 발음열 생성시의 형태소 분석에 관하여 그 범위에 관한 연구 없이, 가능한 최대한의 분석을 상정하고 있다. 본 논문은 한국어 음운현상을 체계적인 텍스트 분석을 통하여 모든 형태론적 음운론적인 환경에서 가능한 모든 음운현상을 분류하여 발음열 생성시에 실제로 필요한 형태소 분석의 범위를 규명하는 것을 그 목적으로 한다. 음운 현상을 분석하기 위해 사용한 텍스트 자료로는 어휘가 중복되지 않으면서도 많은 종류의 어휘가 수록된 5만 여 어휘의 연세한국어사전과 2200 여 개의 어미와 조사를 수록한 어미조사사전을 이용하였다. 이와 같이 텍스트를 분석한 결과, 음운현상은 규칙적인 음운 현상과 불규칙적인 음운현상으로 나뉘는데, 이 가운데 형태소 정보가 필요한 형태음운규칙으로는 두 가지가 있으며, 이러한 형태음운규칙을 위한 형태소 분석의 범위로는 세세한 분류를 필요로 하지 않는 최소한의 정보로 가능함을 보인다. 이러한 체계적인 분석을 기반으로 제안하는 자동 발음열 생성 시스템은 형태음운규칙과 예외규칙, 그리고 일반음운 규칙으로 구성된다. 본 시스템에 대한 성능 실험은 PBS 1637 어절과 ETRI 텍스트 DB 19만 여 어절을 이용하여 99.9%의 성능결과를 얻었다.
본 논문에서 우리는 감정 에이전트를 이용한 자동 이야기 생성 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서 감정 에이전트는 배우로서, 이야기 생성 시스템은 이러한 배우 및 감독 등을 이용하여 목표 지향적으로 이야기를 만들어 낸다. 자동 이야기 생성 시스템에서, 목표는 몇 가지의 상세한 계획으로 나뉘고 목표를 이루기 위한 계획을 수행함으로 이야기를 만들어 낸다. 이러한 이야기 생성 시스템은 감정 에이전트를 사용하기 때문에, 마치 감정을 소유한 인간이 연기를 하는 것처럼 효율적으로 이야기를 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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