• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2114-2116
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• 2002

본 논문은 개선된 Complex 방법을 이용한 하이브리드 퍼지 PID 제어기의 최적 자동동조 알고리즘을 제안한다. 제어응답은 퍼지제어기의 환산계수 값에 의해 여러 종류, 여러 형태로 변화하기 때문에 해당하는 제어계의 평가 기준을 만족하도록 제어 파라미터 값을 정하는 것이 중요하다. PID 파라미터 조정법에는 많은 방법이 제안되어 왔었다. 대표적인 예로서 Ziegler-Nichols, Cohen-Coon, Chien-Hrones-Reswick(CHR) 등에 의해 제안된 방법들이 있다. 본 논문에서는 개선된 Complex 방법을 이용한 강력한 자동동조 알고리즘이 하이브리드 퍼지 PID 제어기의 성능을 자동적으로 개선하기 위해 사용된다. 이 알고리즘은 하이브리드 퍼지 PID 파라미터와 환산계수를 제어출력 변화율과 제한조건에 따라 자동으로 추정한다. 지연시간을 갖는 1계, 2계 공정에 적용하고. 공정출력 기준치는 단위 입력으로 한다. 제어 결과의 성능평가를 위해 ITAE(Integral of Time multiplied by the Absolute value of Error)가 사용되며, 또한 제어기의 오버슈트도 토의된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.272-279
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• 1999

격틀이란 동사에 대해 필요한 격들과 그 격에 알맞은 단어집합으로 이루어져 있는 것으로 명사와 동사의 의미적 호응을 표현한다. 격틀은 자연언어처리분야에서 주요한 정보로 사용할 수 있다. 의미구분이라든지 번역에서 한국어 생성, 정보검색에서 중요정보 추출 등 잘 구성한 질 높은 격틀은 여러 연구의 질을 높여줄 수 있다. 따라서, 질 좋은 격틀을 구성하기 위한 여러 노력들이 현재 이루어지고 있다. 본 논문에서는 기계 가독형 사전과 말모듬을 이용해서 자동으로 격틀을 구성한다. 자동구성 방법으로 먼저 기계가독형 사전을 이용해서 상위개념 정보를 가지는 분류정보를 구성한다. 말모듬과 사전의 예문들을 형태소 분석한 후에 각각의 예문들을 분류정보를 이용하여 최상위 개념으로 바꾼다. 그리고, 말모듬과 사전의 예문에서 나온 정보들을 통합하므로 해서 자동으로 격틀을 구성한다. 자동으로 격틀을 구성한 후에 수동으로 구성한 격틀과 비교해 본다. 비교하기 위한 평가방법에 대해서 논의한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.135-139
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• 2008

본 논문은 영한 기계번역에서 영어 수사가 포함된 영어 명사구를 한국어로 번역할 때, 영어 명사에 대응되는 한국어 명사의 적절한 분류사를 반자동으로 구축하는 방법에 대해 기술한다. 영한 번역의 측면에서, 분류사는 목표언어인 한국어에서만 나타나는 현상이다. 따라서 영어를 한국어로 번역할 때, 적절한 분류사를 생성하지 않으면 한국어 어법에 맞지 않는 부자연스러운 번역 결과를 생성한다. 본 논문에서는 한국어 태그드 코퍼스와 한국어 의미코드 체계에 따라 한국어 분류사를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에 따라 한국어 명사에 대해서 한국어 분류사가 구축되었으며, 이렇게 구축된 분류사는 영한 기계번역시스템의 번역 사전에 'KCOUNT'라는 자질을 할당하여 부가하였다. 제안하는 방법의 검증을 위해 수동평가와 자동평가를 수행하였으며, 그 결과, 영한 기계번역의 문장 생성에 있어서 자연스러움(fluency)의 측면에서 번역률 향상이 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.153-156
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• 2010

휴대폰으로 영문을 입력하기 위해서는 일반적으로 멀티탭 (multitap) 방식을 사용한다. 멀티탭 방식은 원하는 알파벳을 입력하기 위해 키를 반복적으로 눌러줘야 한다. 본 논문은 키를 누르는 횟수를 줄일 수 있는 효율적인 키패드를 구한다. 기존의 멀티탭 기반의 휴대폰 키패드 설계와 자동 띄어쓰기 관련 연구를 조사한다. 그리고 자동 띄어쓰기 사용을 가정한 상태에서의 휴대폰 키패드를 설계하고 이를 비교한다. 키가 눌러진 총 횟수가 작을수록 효율적인 키패드인 것으로 평가했다. 알파벳 순서를 유지한 키패드 디자인과 유지하지 않은 디자인으로 나누고 8 ~ 12개의 키를 가지는 키패드에 대한 디자인을 각각 구했다. 평가를 위한 데이터로 실제 사용되는 영문 SMS 데이터를 구해 사용했다. 실험 결과 자동 띄어쓰기를 하지 않은 키패드보다 자동 띄어쓰기를 한 키패드의 성능이 약간 개선됨을 볼 수 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.9
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• pp.381-388
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• 2014

In this paper, we deal with implementation issues of an unknown word classifier for middle-school level English writing test. We define the type of unknown words occurred in English text and discuss the detection process for unknown words. Also, we define the type of swear words occurred in students's English writings, and suggest how to handle this type of words. We implement an unknown word classifier with a swear detection module for developing an automatic English writing scoring system. By experiments with actual test data, we evaluate the accuracy of the unknown word classifier as well as the swear detection module.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2003.10a
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• pp.196-196
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• 2003

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.279-283
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• 2012

유역 유출 연속모의 모형은 수자원 계획과 효율적인 물 관리 정책 수립에 중요한 도구가 된다. 유역 유출 연속모의 모형에는 다수의 매개변수가 있으며, 이러한 매개변수는 모형 보정을 통해 추정된다. 연구에서 사용한 모형은 SWMM이며 집합체 혼합 진화 알고리즘으로 자동 보정하였다. 자동 보정에 사용되는 최적화 알고리즘은 목적함수에 따라 상이한 결과를 도출하기도 한다. 이에 따라 본 연구에서는 유역 유출 모형의 자동보정에 적합한 목적함수를 선정하기 위하여 4개의 목적함수를 구성하였고, 밀양댐 유역에 적용하였다. 그리고 목적함수에 따른 자동 보정의 결과를 평가하기 위해 5가지의 평가지표를 활용하였다. 보정의 결과, 모든 목적함수에서 공통적으로 첨두유량의 오차는 다소 크게 발생하였다. 그리고 잔차 절대값의 합이 최소가 되도록 구성한 목적함수가 다른 목적함수에 비해 상대적으로 양호한 결과를 도출하였지만, 목적함수에 따른 큰 차이는 없었다. 또한, 유역 유출 연속모의에서는 유역의 물수지가 중요한 요소이므로 향후, 보다 정확도 높은 유역 유출 연속모의 모형의 자동 보정을 위해서는 첨두유량과 물수지와 관련된 오차를 제어할 수 있는 추가적인 기법이 요구된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.506-506
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• 2015

수문자료는 국가적으로 중요한 자료로서 이에 대한 품질관리가 반드시 필요하다. 이에 우리나라 국토교통부에서는 국가 수문자료 품질관리시스템을 구축하여 실시간으로 수집되는 수문자료의 품질을 관리하고 있다. 국가 수문자료 품질관리시스템에서 사용되는 수문자료 자동점검기준은 실시간으로 수집되는 수문자료의 상태를 구분하기 위한 점검방법에서 설정한 기준 값을 말하며, 특히 수문자료의 오류 추출을 자동화하는데 핵심적인 역할을 하는 값이다. 해당 값은 점검 방법에 따라 다른 형태를 갖고 있으며, 관측소의 관측특성과 밀접한 연관이 있어 실무에서는 기존 관측자료의 통계적인 특성을 이용해 초기값을 추정하고 이후 관측자료들에 대한 실제 품질 판정을 기준으로 실제 상황을 고려하여 주기적으로 관리자가 수작업에 의해 시행착오법으로 보정하는 방법을 사용하고 있다. 이에 본 논문에서는 국가 수문자료 품질관리시스템에서 활용하고 있는 수문자료 자동점검기준을 대상으로 기존에 수작업으로 진행되던 자동점검기준의 보정을 자동화할 수 있는 평가지표와 평가 알고리즘을 개발하였으며, 이를 실제 자료에 적용하였다. 개발된 알고리즘은 그림1과 같은 추정 이상치 집합과 실제 이상치 집합의 상관관계를 이용하여 두 집합의 교집합인 A를 증가시키는 구조이다. 이를 이용해 자동점검기준의 적중률을 향상시킬 수 있었으며, 향후 실무에 적용될 경우 수문자료 자동점검기준을 신속하고 적절하게 보정함으로써 수문자료 품질관리업무의 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.41 no.3
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• pp.203-220
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• 2021

We explored the performance improvement method of automated scoring for scientific argumentation. We analyzed the pattern of argumentation using automated scoring models. For this purpose, we assessed the level of argumentation for student's scientific discourses in classrooms. The dataset consists of four units of argumentation features and argumentation levels for episodes. We utilized argumentation clusters and n-gram to enhance automated scoring accuracy. We used the three supervised learning algorithms resulting in 33 automatic scoring models. As a result of automated scoring, we got a good scoring accuracy of 77.59% on average and up to 85.37%. In this process, we found that argumentation cluster patterns could enhance automated scoring performance accuracy. Then, we analyzed argumentation patterns using the model of decision tree and random forest. Our results were consistent with the previous research in which justification in coordination with claim and evidence determines scientific argumentation quality. Our research method suggests a novel approach for analyzing the quality of scientific argumentation in classrooms.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.11
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• pp.1096-1100
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• 2010

In this paper, we propose an automatic segmentation of the meniscus based on active shape model using interpolated shape information in MR images. First, the statistical shape model of meniscus is constructed to reflect the shape variation in the training set. Second, the generation technique of interpolated shape information by using the weight according to shape similarity is proposed to robustly segment the meniscus with large variation. Finally, the automatic meniscus segmentation is performed through the active shape model fitting. For the evaluation of our method, we performed the visual inspection, accuracy measure and processing time. For accuracy evaluation, the average distance difference between automatic segmentation and semi-automatic segmentation are calculated and visualized by color-coded mapping. Experimental results show that the average distance difference was $0.54{\pm}0.16mm$ in medial meniscus and $0.73{\pm}0.39mm$ in lateral meniscus. The total processing time was 4.87 seconds on average.