한자(漢子)로 기술된 용어를 한글로 자동변환하여 색인어로 사용하는 경우에 한글의 음운체계나 해당 시스템의 색인정책에 맞지 않는 일이 생기게 된다. 이런 문제가 생기는 원인은 해당 한자에 대응하는 정확한 한글을 입력하지 않고 변환하였을 경우, 해당 한자의 음이 없거나 한자와의 음운체계가 달라 생기는 경우 및 별도의 색인정책이 있는 경우 등을 생각할 수 있다. 본고에서는 KS C 5601 표준코드(이하 표준코드라 한다)를 기준으로 한자(漢子)의 다음자(多音子)를 조사하였다. 다음자(多音子)가 포함되어 있는 사전용어와 다음자(多音子)파일을 이용하여 매핑파일을 구축함과 동시에 매핑파일을 보완함으로써 한자(漢子)로 기술된 용어의 바른 한글음을 자동생성하여 색인어로 사용할 수 있는 방안에 대하여 논한다.
인터넷의 보급과 전자상거래 관련기술의 발달은 기존의 상거래 방식에 많은 변화를 가져왔으며 전자상거래 환경에서도 실세계의 거래방식을 구현하기 위한 시도가 잇따르고 있다. 협상은 기존 상거래에서 정찰제 거래를 제외한 대부분의 거래에서 수행되고 있는 거래방식으로써, 협상의 기능을 전자상거래 환경에서도 구현하고자 하는 연구가 시도되고 있다. 본 연구는 전자상거래 환경에서 자동협상시스템 구현을 위해 구매자와 판매자가 제시할 수 있는 다양한 다속성 협상대안들을 정의하고, 각 사용자의 특성에 따라 최적의 협상안을 생성 및 제시하는 방법을 모색하였다.
시맨틱 웹 서비스 기술의 성공을 보장하기 위해서는 품질 좋은 온톨로지의 사용이 필수적이다. 하지만 온톨로지 사용의 중요성에도 불구하고 현재 웹 서비스를 위한 온톨로지는 거의 존재하지 않으며 이들의 구축도 쉬운 일이 아니다. 이러한 문제는 오늘날 웹 서비스의 확산과 발전을 가로막는 큰 저해요인이 되고 있다. 본 논문에서는 웹 서비스를 개발할 때 자동 생성되는 WSDL 문서만 가지고 항목 간 숨어있는 시맨틱 정보를 찾아내어 온톨로지를 자동 구축하고, 이를 활용한 (반)자동화된 웹 서비스 발견 및 조합 시스템을 구현하는 것이다.
유비쿼터스 환경에서 사용자는 장소의 이동에 상관없이 지속적인 서비스를 제공받아야 한다. 이동 중에 서비스 지속성을 보장하려면 대체 서비스를 검색하는 기술뿐만 아니라, 새로운 대체 서비스의 사용을 위한 서비스 인터페이스 간 불일치를 해결할 수 있는 기술이 필요하다. 인터페이스 불일치 문제를 해결하는 대표적인 방법은 인터페이스 어댑터를 사용하는 것이다. 하지만, 어댑터 개발의 부담이 크다는 단점이 있어, 이를 보완하기 위한 방법으로 어댑터의 반자동 생성이나 어댑터 체인 기법에 대한 연구들이 있다. 본 논문에서는 적응 손실 측면에서 최적의 어댑터 체인을 생성하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 어댑터 제인 기법에서 고려하지 못했던 단일 인터페이스 내의 메소드 의존성을 고려하여 적응손실을 측정하는 방법과 이를 반영하여 어댑터 체인을 생성하는 어댑터 제인 생성 알고리즘으로 구성된다. 시뮬레이션을 통해 제안한 기법이 비교적 짧은 시간 내에 최적의 어댑터 체인을 생성할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 표본 기반 영상 인페인팅을 이용하여 틀린그림찾기 게임의 컨텐츠를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 틀린그림찾기 게임은 원본 영상에서 특정 물체를 제거하거나 색상을 변경, 혹은 다른 물체로 대치시켜서 새로운 영상을 만든 후 두 영상의 차이점을 찾아내는 게임이다. 표본 기반 영상 인페인팅 기술은 정지 영상에서 의미가 없거나 관심 밖의 피사체를 영상에서 제거하는 역할을 한다. 본 논문에서는 표본 기반 영상 인페인팅을 이용해 물체 제거 문제를 자동화시키는 방법을 제안한다. 실제 구현 및 실험을 통해 틀린그림찾기 영상을 생성한 결과 제안하는 방법이 틀린그림찾기 컨텐츠를 자동 생성하는데 효과적임을 확인하였다.
본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 특히 의존 문법 생성을 위해 확률 재추정 알고리즘을 의존문법생성에 맞도록 변형하여 학습하였으며 정확한 문법 생성 및 회귀데이터(Data Sparseness)문제 해결을 위해서 구성요소의 대표 지배소들 간의 의존관계 만을 학습했던 기존 연구와는 달리 구성요소 내부의 의존관계까지 학습하는 방법을 제안한다. KAIST 의 트리 부착 코퍼스 31,086 문장에서 추출한 25,000 문장의 Tagged Corpus 을 가지고 한국어 확률 의존 문법 학습을 시도 하였다. 그 결과 초기문법을 10.97% 에서 23.73% 까지 줄인 2,349 개의 정확한 문법을 얻을 수 있었다. 문법의 정확성을 실험 하기 위해 350 개의 실험문장을 Parsing 한 결과 69.61%의 파싱 정확도를 보였다. 이로서 구성요소 내부의 의존관계 학습으로 얻어진 의존문법이 더 정확했으며, 회귀데이터 문제 또한 극복할 수 있음을 알 수 있었다.
한 벌의 한글 글자체를 만드는데 일반적으로 많은 제작 비용과 시간이 소요된다. 따라서 폰트 제작의 어려움을 덜기 위해, 사용자가 대표 글자들을 입력하면 그 글자들의 디자인 특성을 딥러닝 기술을 이용하여 학습한 모델이 나머지 글자들을 자동 생성해주는 시스템 구축한다면 폰트 제작이 훨씬 용이해질 뿐만 아니라 저작권 문제로부터 자유로워질 것이다. 이와 관련된 선행연구를 실행하고 분석해 본 결과 데이터 전처리 과정에서 글자가 잘리거나 크기가 맞지 않아 제대로 된 데이터셋이 구축되지 않는 문제가 있음을 발견하였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 템플릿에서 자동적으로 글자영역을 추출하고 이미지를 보정하는 전처리 과정과 함께 기존 모델에서 새로운 필터를 추가하여 학습 성능을 높이는 방법을 제안한다. 이를 통해 기존 연구에서 측정된 손실값을 낮춘 결과를 확인했으며 결과적으로 실제 글자체와 더욱 유사한 사용자 맞춤형 글자체를 제공할 수 있을 것이다.
3차원 솔리드모델링이 일반화되면서 이를 이용한 여러 응용이 가능해졌으며, 가장 대표적인 응용분야인 CAM과의 통합을 위한 다양한 연구가 진행되어왔다. 그 결과 설계된 부품의 CAD모델로부터 실제가공에 필요한 특징형상을 자동으로 인식하는 기술들이 개발되었다. 하지만 이러한 방법으로 인식된 특징형상들을 이용하여 절삭가공순서 등을 자동으로 생성하기 위해서는 고려하여야 할 가공순서의 조합의 수가 너무 많아 이를 구현하기에는 현실적으로 문제가 발생한다. 이에 본 연구에서는 절삭가공에 관련된 규칙을 수집하고 이를 이용하여 특징형상 간 가공우선순위를 적용함으로써 고려하여할 조합의 수를 대폭 감소시키고, 이들 조합으로부터 효율성을 최대화 하는 가공순서를 결정하는 방법을 제안하였다. 또한 항공기 부품에 대한 테스트를 통하여 20개의 특징형상으로부터 가공시간이 적은 가공순서를 자동으로 생성할 수 있었다.
노인인구의 증가로 이에 대한 건강문제와 성인병의 증대 및 바쁜 일상생활로 인하여 본인의 건강상태를 수시로 스스로 확인할 수 있는 방안으로 무선데이터를 이용한 원격진료 시스템에 대한 요구가 크게 일어나고 있다. 이를 위해서 양방향 데이터 전송이 가능한 기기 (예를 들어 무선호출기나 휴대폰을 개량한 기기)를 이용해 실시간으로 혈당치나 혈압 측정치 등 종합적인 건강정보를 전송하고 이를 자동진단프로그램으로 위험여부를 판별해 경고하는 동시에 자신의 주치의에게 통보되는 시스템을 구현하고자 한다. 본 논문에서는 혈당치와 혈압 측정치의 데이터에 대하여 자동진단프로그램을 이용하여 관리도를 자동 생성하고 이를 전 문의사의 지식에 의한 진단프로그램과 연계하여 관리 한계선을 벗어나면 위험을 알리게 되고, 전문가시스템을 도입한 1대 1 대화형으로 자체진단을 하게 하는 인터넷 기반 진단프로그램을 개발하여 고객의 건강상태를 진단하게 한다. 본 연구는 기존의 이동통신기술을 혈압측정기와 결합시켜 의료기관과 연결시키는 데이터 전송기술을 응용하고, 의사가 실제 환자 앞에서 행하는 진료 과정을 원격으로 실시하는 원격진료 시스템의 프로토타입 개발을 목표로 하고 있다.
이상적 저자-망은 그 노드가 저자를 표현하도록 정의된다. 그러나 실제 자동 생성되는 대부분 저자망의 노드는 저자명을 저자 식별자로 사상시키는 어려움으로 인해 단순히 저자명으로 표현된다. 실 세계 저자를 표현하기 위해 이처럼 저자명을 사용하여 저자망을 구성하는 것은 서로 다른 동명 저자들이 하나의 저자명 노드로 병합됨으로 인해 저자망의 특성을 왜곡하는 문제가 발생한다. 이 연구는 공저 관계에 의존하여 저자명이 갖는 중의성을 해소하고 저자 노드로 구성된 저자망을 자동 생성하는 알고리즘을 제시한다. 공저자 자질의 특성상 이 알고리즘은 과소군집오류를 희생하면서 과다군집오류를 최소화하는 군집 결과를 만든다. 실험에서는 한글 동명 저자명이 출현한 실제 서지레코드 집합을 대상으로 알고리즘의 적용 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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