저렴한 retro-반사지와 미소 전자 기계 시스템(micro electro-mechanical system, MEMS) 거울을 이용한 실내용 무선 광 통신용 위치 탐색 및 자동 링크 정렬 방법을 제안하고 실험하였다. 직접적인 가시선(line of sight, LOS) 확보를 위하여 retro-반사지에서 돌아온 빛으로부터 수신단 위치를 파악하고 MEMS 거울을 통한 빔 조종으로 통신 링크를 자동 정렬하였다. 자동 정렬된 광 링크를 통하여 7 m 전송 거리에서 2.5 Gb/s NRZ 신호를 전송하여 비트 에러율 10-12에서 수신 감도 -31.87 dBm의 성능을 가졌다.
문서 또는 문장 단위의 정렬이 통계적 기계 번역에 활발히 이용되고 있다. 문장 정렬은 통계 기반의 기계 번역에서 가장 중요한 작업으로 정렬의 정확도와 속도는 기계 번역 시스템의 성능을 좌우할 수 있다. 문장 정렬을 수행 할 때 대용량의 문서입력이 있을 경우 처리 속도가 상당히 늦어지는 문제를 지적하고 그 문제를 해결하는 두 가지 방법을 제안한다. 문서의 구조적 특성을 이용하여 문서의 경계정보를 추출하거나 또는 단어 출현 빈도의 따른 경계 추출방법을 이용하여 문제를 해결한다. 상기의 방법이 정렬 속도 저하 개선에 비교적 효과가 있고 그에 따른 성능 저하가 없음을 실험을 통하여 확인하였다.
바꿔쓰기(paraphrasing)는 동일한 내용을 다르게 표현하는 방식을 의미한다. 이러한 바꿔쓰기표현들(paraphrues)은 기계번역, 질의 응답 시스템, 문서 요약과 같은 다양한 분야에 매우 유용하게 사용될 수 있다. 그러나 이와 같은 바꿔쓰기표현의 유용성에도 불구하고 바꿔쓰기표현을 자동으로 추출할 수 있는 방법이 매우 어렵다. 우선 바꿔쓰기표현을 자동으로 추출할 수 있는 데이터를 구하는 것부터가 어려운 문제이다. 본 연구에서는 여러 버전의 한글 성경 코퍼스로부터 바꿔쓰기표현을 자동으로 추출해 보고자 한다. 성경은 각 문장이 절과 구로 나누어져 있어 문장과 문장을 정렬시키는 것이 매우 용이하다. 정렬된 여러 버전의 성경 코퍼스로부터 자율학습(unsupervised learning)을 통해서 자동으로 바꿔쓰기표현을 추출한다. 이와 같은 방법은 어휘수준의 바꿔쓰기표현 뿐만 아니라 구문수준의 바꿔쓰기표현도 추출할 수 있음을 보여준다.
무선광통신기술은 케이블의 신설 또는 재 설치가 어려운 구간이나 보안성이 요구되는 무선전송 구간에 많이 사용된다. 또한 기존의 무선주파수와 상호간섭이 적으며, 구현이 간편하여 실내의 짧은 광 전송구간과 빌딩간의 고속광전송에 그 이용이 점점 증가하고 있다$^{(1-5)}$ . LOS(Line of sight)방식의 광연결에서는 광원으로부터의 출력빔의 방향과 광검출기의 위치가 잘 정렬되어야 한다. 광원으로부터 광검출기 사이의 신호전송매체가 자유공간이므로 외부의 기계적 진동에 의하여 광원의 위치가 미소하게 변경되는 경우, 출력광의 진행방향이 광검출기의 위치에 일치하지 않아 수신부에서 검출되는 신호는 매우 약해질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 경우에 효과적으로 사용할 수 있는 자동정렬형 광검출구조를 개발하였다. 자동정렬형 광검출기의 구조도는 그림[1]과 같다. (중략)
기계번역 시스템 구축에 가장 필수적인 요소는 번역하고자 하는 언어간의 단어쌍을 담고 있는 대역어 사전이다. 대역어 사전은 기계번역뿐만 아니라 서로 다른 언어간의 정보를 교환하는 모든 응용프로그램의 필수적인 지식원(knowledge source)이다. 본 연구에서는 문서 단위로 정렬된 병렬 코퍼스와 기본적인 대역어 사전을 이용하여 영-한 대역어를 자동으로 추출하는 방법에 대해 소개한다. 이 방법은 수집된 병렬 코퍼스의 크기에 영향을 받지 않는 방법이다. 문서 단위로 정렬된 병렬 코퍼스로부터 문장 단위의 정렬을 수행하고 다시 단어 단위의 정렬을 수행한 후, 정렬이 채 되지 않은 부분에 대해 추정 정렬을 수행한다. 추정 정렬에는 문장에서의 위치, 다른 단어와의 관계, 두 언어간의 언어적 정보등 다양한 정보가 사용된다. 이렇게 추정 정렬된 단어쌍으로부터 영-한 대역어를 추출할 수 있다. 약 1,000개로 구성된 병렬 코퍼스로부터 추출한 영-한 대역어는 71.7%의 정확도를 얻을 수 있었다.
The planning of part feeder and other manufacturing automation equipments is almost always underestimated. Planning ahead for those crucial pitfalls can permit steps to take to minimize heir impacts, especially if the problems can be discovered in the planning phase, not on the shop floor. Planning process is an engineering process, namely a series of trade-offs. The effective trade-offs in the shortest amount of time can be possible with the help of a computer-aided ngineering (CAE) technique. The main parts of CAE fur part feeder are database system of fabricated workpiece parts, part feeders, part feeder components. In this study, a planning process of part feeder is presented. Especially, a systematic analysis of workpiece parts and part feeders is performed for the design of databases of CAE system.
본 논문에서는 무선광열에서 잡음광의 영향을 소거하는 동시에, 신호광원의 미세한 정렬변동에 의하여 빔의 진행방향이 이동할 경우 발생하는 출력전압의 변동을 막기 위한 자동정렬형 차동검출기를 개발하여 소개한다. 이 구조에서는 신호빔과 수직한 포토다이오드 배열을 사용하여 빔의 중심위치를 감지하고, x축과 y축에 해당하는 모토를 구동한다. 포토다이오드배열은 자신의 위치가 항상 신호빔의 중심에 오도록 자동적으로 조절하는 동시에 차동검출방식으로 잡음광의 영향을 소거하는 기능을 가지므로 무선광연결에서 매우 유용하게 쓸수 있다.
문장 정렬은 두 개의 문서 간의 대응이 되는 문장을 찾는 작업이다. 이 방법은 통계적 기계 번역의 학습 문서인 병렬 말뭉치를 자동으로 구축하는데 필수적인 방법이다. 본 연구에서는 길이 정보에 추가적으로 유사도 정보를 반영하는 한영 문장 정렬 방법을 제안한다. 먼저 한국어로 된 문서를 기계번역 시스템에 적용하여 영어 문서로 변환한다. 그리고 번역된 영어로 된 문서 결과와 영어로 된 대상 문서 간의 정렬 작업을 수행한다. 정렬 완료된 결과와 원시 문서, 대상 문서로부터 최종적인 결과를 생성해낸다. 본 논문에서는 기계 번역을 이용하는 방법과 더불어 기존의 길이 기반 문장 정렬 프로그램에 문장 유사도 정보를 추가하여 단어 정렬의 성능 향상을 꾀하였다. 그 결과 "21세기 세종기획"의 최종 배포본 내에 포함된 한영 병렬 말뭉치에 대해 한영 문장 정렬 F-1 자질의 결과가 89.39%를 보였다. 이 수치는 기존의 길이 기반의 단어 정렬의 성능 평가 결과와 비교했을 때 약 8.5% 가량 성능이 향상되었다.
본 연구에서는 현재 대부분 작업자에 의해 수동으로 이루어지고 있는 단색화장치 내 광학 요소간 광학정렬을 높은 반복도와 고속으로 수행할 수 있는 자동화 방안에 대해 논의하고자 한다. 단색 분광기의 시준거울 자동정렬을 위해 CCD센서를 이용한 위상이미지 상관기법을 핵심기술로 사용하였다. 실험결과 약 10초 내에 시준거울을 정밀하게 자동정렬 할 수 있다.
본 논문에서는 양국어로 된 병렬 코퍼스로부터 복합어의 역어를 추출하기 위한 정렬 방법을 제시한다. 여기에서는 개념어에 대한 양국어 공기정보를 사용하여 기본 정렬을 하고, 인접한 개념어로 정렬의 단위를 확장했다. 또한 재추정 기법을 사용하여 대역 확률을 계산함으로써 보다 높은 정확률을 얻을 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 139,265개의 영어 어절로 이루어진 우루과이 라운드 영한 병렬 코퍼스에 대해서 실험한 결과 2,290개의 대역어쌍을 얻었고, 그 정확률은 74%였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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