Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.364-367
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2007
기존에 연구된 자가 적응 시스템은 하위 레벨에서 서로가 연관되어 있는 경우가 많기 때문에 분석, 변경, 재사용이 어렵다는 단점을 갖고 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안된 시스템이 외장형 자가 적응 시스템이다. 하지만 외장형 자가 적응 시스템은 probe, gauge 등 다수의 컴포넌트가 동시에 동작하기 때문에 시스템의 복잡도를 증가시키는 한계가 있다. 따라서 본 논문은 불필요한 컴포넌트의 사용으로 인한 리소스 낭비를 방지하기 위한 제어 모듈을 자동으로 생성하는 방법론은 제시하고, 이것을 적용한 소프트웨어 아키텍쳐를 제안한다. 이러한 제안 방법론을 통해 기존에 필요 여부와 관계없이 동시에 동작하던 컴포넌트의 실행을 효율적으로 관리해 시스템의 복잡도를 감소시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 평가를 위해 제안 방법론을 웹 서버에 적용하여, 일반적인 경우와 제어모듈이 생성되어 작동할 때의 성능을 비교하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2001.10d
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pp.310-316
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2001
이 논문은 '에서', '으로'와 같은 한국어의 부사격 조사들을 다국어 기계번역 시스템에서 다룰 때 올바른 역어 선택을 위한 3단계 변환 방식과 이를 위한 부사격 조사의 언어학적 모델링 방법을 제시한다. 3단계 변환 방식은 부사격 조사의 의미 모호성 해소, 의사 중간언어표상 (Quasi-Interlingua Representation)으로의 변환, 전치사 선택의 3단계로 구성되어 있다. 본 논문에서 중점적으로 다루게 될 세번째 단계, 즉 영어나 독일어에서 한국어의 부사격 조사에 대한 전치사 선택의 단계에서 올바른 대역어 선정 방법론의 핵심이 되는 부사격 조사에 대한 언어학적 모델링을 위해 Pustejovsky (1995)의 생성 어휘부 이론 (Generative Lexicon Theory)을 도입한다. 이 논문에서 제시한 방법론은 그 타당성의 수학적 검증을 위해 통합기반 기계번역 시스템인 CAT2에서 구현되었으나, 방법론 자체는 특정 시스템에 제한됨 없이 범용적으로 적용될 수 있을 것이다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2002.10e
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pp.124-128
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2002
질의응답시스템을 활용한 지능형 케릭터 시스템에서는 지능형 케릭터가 사용자(게이머)의 질의에 대해 응답할 때 해당 케릭터에 특정 지식이 주어지지 않은 경우에 대비하여 해당 지식을 질의의 주체인 사용자 혹은 다른 외부변수로부터 획득하는 방법론과 획득한 지식을 지능형 케릭터의 지식구조에 저장하는 방법론에 대한 연구가 병행되어 왔다. 본 논문에서는 지능형 케릭터가 사용자가 입력한 자연어 문장으로부터 특정 지식을 획득하고 획득한 지식을 정해진 방법에 따라 지능형 케릭터가 이해할 수 있는 지식구조로 구조화하는 방법론에 대해 구체적인 예를 통해 상세하게 설명한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2020.10a
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pp.292-297
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2020
자연어 추론 모델은 전제와 가설 사이의 의미 관계를 함의와 모순, 중립 세 가지로 판별한다. 영어에서는 RTE(recognizing textual entailment) 데이터셋과 다양한 NLI(Natural Language Inference) 데이터셋이 이러한 모델을 개발하고 평가하기 위한 벤치마크로 공개되어 있다. 본 연구는 국외의 텍스트 추론 데이터 주석 가이드라인 및 함의 데이터를 언어학적으로 분석한 결과와 함의 및 모순 관계에 대한 의미론적 연구의 토대 위에서 한국어 자연어 추론 벤치마크 데이터 구축 방법론을 탐구한다. 함의 및 모순 관계를 주석하기 위하여 각각의 의미 관계와 관련된 언어 현상을 정의하고 가설을 생성하는 방안에 대하여 제시하며 이를 바탕으로 실제 구축될 데이터의 형식과 주석 프로세스에 대해서도 논의한다.
본 논문은 레거시 시스템을 새로운 시스템 환경으로의 변환 및 통합을 위한 재공학 방법론을 제시하고자 하는 것이다. 기존의 역공학 및 재공학 방법들은 주로 프로그램 소스를 정적 분석하고 유지보수 하는데 중점을 두었으나, 본 방법론은 다양한 추상화 수준에서 역공학 정보를 복구하고, 컴포넌트화 단계를 통해 새로운 시스템으로 진화할 수 있는 절차 및 기법들을 제공한다. 레거시 시스템 컴포넌트화를 위한 방법론은 변환계획 단계, 역공학 단계, 컴포넌트화 단계, 인도 단계의 4 단계로 구성되어 있으며, 본 논문에서는 각 단계에 대한 활동 및 상세 절차에 대하여 기술한다.
Kyo-Joong Oh;Ho-Jin Choi;Ilgu Kim;Seungwoo Han;Kunsoo Kim
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.563-567
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2023
본 연구는 한국 통계청이 수행하는 가계동향조사와 생활시간조사에서 자료처리 과정 및 방법을 혁신하려는 시도로, 기존의 통계 생산 방법론의 한계를 극복하고, 대규모 데이터의 효과적인 관리와 분석을 가능하게 하는 인공지능 기반의 통계 생산을 목표로 한다. 본 연구는 데이터 과학과 통계학의 교차점에서 진행되며, 인공지능 기술, 특히 자연어 처리와 딥러닝을 활용하여 비정형 텍스트 분류 방법의 성능을 검증하며, 인공지능 기반 통계분류 방법론의 확장성과 추가적인 조사 확대 적용의 가능성을 탐구한다. 이 연구의 결과는 통계 데이터의 품질 향상과 신뢰성 증가에 기여하며, 국민의 생활 패턴과 행동에 대한 더 깊고 정확한 이해를 제공한다.
The software development process (SDP) plays an important basic role in software engineering education. Every software is developed in accordance with a specific SDP which contains all phases of software development. SDP education helps students to understand the overall techniques and the process of software engineering. This paper introduces a software development methodology (i.e., process) - 'OOPT (Object Oriented Process with Traceability),' which was proposed for use in university software engineering classes. The OOPT is based on object-oriented software development, and it defines concrete requirements as well as outputs of each process/phases. It also contains the unit/system testing and a traceability analysis. We have used the OOPT in software engineering classes at Konkuk university for eight years. This paper conveys our experience as well as future extension and improvement plans.
Because a product in the car industry has a short life cycle in recent years, the process planning and the manufacturing lines have to be changed frequently. Most of time, repositioning an existing facility and modifying used control information are faster than making completely new process planning. However, control information and control code such as PLC code are difficult to understand. Hence, industries prefer writing a new control code instead of using the existing complex one. It shows the lack of information reusability in the existing process planning. As a result, to reduce this redundancy and lack of reusability, we propose a SOS-Net modeling method. SOS-Net is a standard methodology used to describe control information. It is based on the Device Structure which consists of sensor information derived from device hardware information. Thus, SOS-Net can describe a real control state for automated manufacturing systems. The SOS-Net model is easy to understand and can be converted into PLC Code easily. It also enables to modify control information, thus increases the reusability of the new process planning. Proposed model in this paper plays an intermediary role between the process planning and PLC code generation. It can reduce the process planning and implementation time as well as cost.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2020.10a
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pp.529-534
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2020
인공신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation, NMT)이란 딥러닝(Deep learning)을 이용하여 출발 언어의 문장을 도착 언어 문장으로 번역해주는 시스템을 일컫는다. NMT는 종단간 학습(end-to-end learning)을 이용하여 기존 기계번역 방법론의 성능을 앞지르며 기계번역의 주요 방법론으로 자리잡게 됐다. 이러한 발전에도 불구하고 여전히 개체(entity), 또는 전문 용어(terminological expressions)의 번역은 미해결 과제로 남아있다. 개체나 전문 용어는 대부분 명사로 구성되는데 문장 내 명사는 주체, 객체 등의 역할을 하는 중요한 요소이므로 이들의 정확한 번역이 문장 전체의 번역 성능 향상으로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 지식그래프(Knowledge Graph)를 이용하여 심볼릭 지식을 NMT와 결합한 뉴럴심볼릭 방법론을 제안한다. 또한 지식그래프를 활용하여 NMT의 성능을 높인 선행 연구 방법론을 한영 기계번역에 이용할 수 있도록 구조를 설계한다.
Kyo-Joong Oh;Ho-Jin Choi;Hyeongak Ahn;Ilgu Kim;Wonseok Cha
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.101-104
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2023
본 연구는 현대 사회에서 빅데이터의 중요성이 강조되는 가운데, 온라인 시장의 확장과 소비자들의 다양한 소비 행태 변화를 반영한 가격지표 개발을 목표로 한다. 통계청의 기존 통계조사 방법론에 대한 한계를 극복하고, 온라인 쇼핑몰 데이터에서 필요한 정보를 추출하고 가공하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 인공지능 기술을 적용해보고자 한다. 초기 연구 결과로 공개 Polyglot을 활용하여 비정형 자료 처리와 품목분류에 응용해 보았으며, 제한된 학습 데이터를 사용하여도 높은 정확도의 처리 결과를 얻을 수 있었으며, 현재는 적용 품목을 확장하여 더욱 다양한 품목에 방법론을 적용하는 연구를 진행 중이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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