본 논문은 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 한국어사전과 사용자 어휘지능망(User-Word Intelligent Network: U-WIN)등의 언어자원을 이용한 자동 문제 생성 기술을 소개하고, 이 기술을 이용한 한국어 어휘학습시스템을 제시한다. 대부분의 학습시스템에서 사용하는 문제 은행식 출제 방식의 문제점을 해소하기 위하여, 자동 문제 생성을 위한 한국어 어휘 문제의 유형을 8가지로 분류하고, 각 문제 유형별 자동 문제 생성 패턴을 구축하였다. 이러한 자동 문제 생성 패턴에 따라 언어자원이 가지고 있는 한국어 어휘의 형태적 정보와 의미적 정보를 이용하여 어휘 문제를 자동으로 출제하는 한국어 어휘학습 시스템을 구현하였다.
본고는 한국어 교육방식의 하나라고 할 수 있는 한국어 어휘를 대상으로 한문제 출제 방식에서 문제 은행식 출제 방식이 갖고 있는 여러 가지 문제점을 해소할 수 있는 하나의 방법으로서 한국어 어휘 학습 시스템을 위한 자동문제 생성 기술을 제시한다. 먼저 기존 한국어 어휘 문제의 문항 분석 결과를 바탕으로 8가지 어휘력 평가 유형 및 각 유형별 자동 문제 생성 패턴을 구축하고, 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 국어사전을 기반으로 한 자동 한국어 어휘 문제 생성 기술을 제시한다.
본 논문에서는 서술형 수학 문제의 자동 풀이 기술 개발을 위한 데이터 증강 기법인 MOO 를 제안한다. 서술형 수학 문제는 일상에서의 상황을 수학적으로 기술한 자연어 문제로, 인공지능 모델로 이 문제를 풀이하는 기술은 활용 가능성이 높아 국내외에서 다양하게 연구되고 있으나 데이터의 부족으로 인해 성능 향상에서의 한계가 늘 존재해 왔다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 시중의 수학 문제들을 수집하여 템플릿을 구축하고, 템플릿에 적합한 풀이계획을 생성할 수 있는 중간 언어인 MOOLang 을 통해 생성된 문제에 대응하는 Python 코드 형태의 풀이와 정답을 생성할 수 있는 데이터 증강 방법을 고안하였다. 이 기법을 통해 생성된 데이터로 기존의 최고 성능 모델인 KoEPT를 통해 학습을 시도해본 결과, 생성된 데이터셋을 통해 모델이 원활하게 데이터셋의 분포를 학습할 수 있다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 올바른 한국어 생활과 한국어 실력 향상을 위하여, 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 한국어사전, 사용자 어휘지능망(User-Word Intelligent Network : U-WIN)등의 언어자원을 이용한 자동문제생성기술을 소개하고, 이를 이용한 한국어 어휘학습시스템을 제시한다. 대부분의 학습시스템에서 사용하는 문제 은행식 출제 방식의 문제점을 해소할 수 있는 하나의 방법으로서, 기존의 한국어 어휘문제의 문항을 분석하여 8가지 문제 유형으로 재편성하고, 각 유형별 자동 문제 생성패턴에 따라 언어자원이 가지고 있는 한국어 어휘의 형태적 정보, 의미적 정보를 이용하여 한국어 어휘 문제를 자동 출제하는 한국어 어휘학습시스템을 구현하였다.
최근 주변에서 다양한 음악분수를 찾아볼 수 있다. 음악분수의 연출을 위해서는 음악과 동기화되는 물의 움직임을 정의하는 음악분수 시나리오가 요구된다. 하지만 일반적으로 이러한 시나리오는 전문가들에 의하여 생성되기 때문에, 비용적인 문제로 인하여 다양한 음악에 대한 시나리오가 생성되지 못하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 예제 기반 방식을 이용하여 자동으로 음악 분수의 시나리오를 생성하는 방법을 제안한다. 즉 기존에 전문가들에 의하여 생성되었던 음악분수의 시나리오를 분석하여 데이터베이스화 시킨 후, 이를 새롭게 합성하여 시나리오를 생성한다. 또한 음악분수 시나리오 생성에서 중요하게 요구되는 음악과 물 모양의 동기화를 위하여 본 논문에서는 임의의 음악이 들어왔을 때, 이 음악의 비트를 추출한 후 비트를 단위로 시나리오를 합성하게 된다. 사용자 실험결과 본 기술에 의하여 자동 생성된 시나리오는 전문가가 생성한 시나리오와 큰 차이가 나지 않음을 알 수 있었다. 본 기술을 이용하면 음악분수 시나리오를 생성할 때 요구되는 시간을 크게 줄일 수 있으며, 이로 인해 음악분수의 유지비용을 크게 절감할 수 있다.
지금까지 유한요소망의 자동생성 방법에 대하여 현재 보편적으로 쓰이고 있는 것을 중심으로 살펴보고자 한다. 특히 최근 유한요소해석을 포함한 설계의 완전자동화에 대한 연구 추세에 의해 형상 모델러의 기능이 중요하게 됨에 따라 유한요소망의 자동생성과 형상 모델러의 관계를 기술하였다. 유한요소망의 자동생성에 대한 현재 상황은, 3차원 고체의 경우 모든 가능한 상황에 대처할 수 있는 일반적인 자동생성방법을 위해서는 더 많은 진전이 이루어져야 할 것이다. 특히 이 경우, 2차원 문제와는 달리 해석전에 미리 사용자가 필요한 유한요소망의 밀도를 쉽게 예측할 수 없기 때문에 해석결과나 오류치 평가에 따라 유한요소망을 조절해가는 자체조절 기능이 더욱 중요하게 된다. 이 기능이 충분히 발달되면 자동생성의 문제점이나 그 원리의 복잡성등을 직접 해결할 필요성이 없어질 것이다.
한자로 기술된 용어를 한글로 자동변환하게 되면 생성된 한글이 한글의 음운구조에 맞지 않는 일이 생기게 된다. 이런 문제가 생기는 원인은 해당 한자에 대응하는 정확한 한글을 입력하여 변환하지 않았을 때와 해당 한자의 음이 없거나 한자와의 음운구조가 달라 생기는 때로 대별할 수 있다. 본고에서는 이를 해결하기 위하여 KS C 5601 표준코드(이하 표준코드라 한다)를 기준으로 한자의 다음자를 조사하고 이 다음자가 포함되어 있는 용어를 이용하여 매핑파일을 구축함으로써 바른 한글음을 자동생성할 수 있는 방안을 논한다.
균열성암반의 모형화 기술은 계속적으로 보완발전되어 UDEC이 개발되었으며, 현재 UDEC의 최신판은 블록 내부를 다시 유한차분요소로 분할하여 블록의 소성거동(Mohr-Coulomb Model) 및 쪼개짐을 고려할 수 있고, 절리면에서의 유체흐름 및 유압의 발생, 그리고 열응력 해석 등 평면변형 문제의 정적해석과 지진 및 폭발하중을 고려한 동적해석이 가능하다. UDEC은 전처리 기능이 뛰어나 최소한의 입력데이타로써 전체 모형의 데이타를 자동생성시키며 절리면의 통계학적 자동생성 및 터널형상의 자동생성도 가능하다. UDEC은 실용적인 보강요소를 구비하여 Rock Bolt 뿐만 아니라 그라우트를 고려한 Cable Bolt를 모형화할 수 있으며 국부적인(Key Block)보강으로써 불연속체 전체의 안정을 검토할 수 있다.
컴퓨팅 환경에서 GUI의 사용이 일반화되면서 다이어그램을 이용한 시스템이 많아지고 있는데 비해, 다이어그램을 이용하는 시스템을 개발하기 위해서는 많은 노력과 시간을 필요로 한다. 이것을 다이어그램의 각 그래픽 컴포넌트를 프로그램으로 개발하여야 하는 문제 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 그래픽 편집기를 이용해서 다이어그램 컴포넌트를 기술하고, 이것을 XML 문서로 변환해서, 최종적으로 프로그래밍 코드를 자동적으로 생성하는 DML 시스템을 소개한다. 이 시스템은 다이어그램 컴포넌트를 그래픽 편집기를 이용하여 기술하기 때문에 쉽게 새로운 컴포넌트를 생성할 수 있으며, 생성된 컴포넌트는 XML 문서로 표현되고, 코드 생성기를 통해 프로그래밍 코들 변환되기 문에 프로그래밍 언어에 무관한 장점을 가지고 있다.가지고 있다.
정보통신기술을 활용한 학습시스템은 꾸준히 강조되어 왔지만 한국어 학습시스템의 자동화 수준은 높지 않다. 실용성 있는 학습시스템의 구축에는 대량의 기반지식이 필요하지만 이러한 지식을 구축하기 쉽지 않기 때문이다. 본 논문에서는 한국어학습시스템의 요소로 어학문제풀이, 표준발음 도우미, 글쓰기 도우미를 제안하고, 획득이 용이한 말뭉치와 웹문서, 사전을 활용하여 구축된 학습지원시스템을 소개한다. 어학문제풀이를 위한 자동문제생성에서는 말뭉치와 사전을 이용하여 문제와 보기문항을 생성하고, 웹문서 검색빈도를 활용하여 보기적합성을 검증한다. 표준발음 변환을 위해서 발음표기법을 분석하였으며, 글쓰기 지원을 위해 말뭉치에서 추출한 기분석데이터를 이용한 실시간 어휘추천과 문장추천을 구현하였다. 실험에서는 제안하는 방법으로 생성된 임의의 400문제에 대한 판정 결과 89.9%의 문제 적합률과 64.9%의 보기 적합률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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