• 정보교육학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.107-116
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• 2007

전자펜을 이용한 문서교정 시스템에서 정확한 교정결과를 보장하기 위해서는 문서 교정자가 드로잉한 교정부호와 문서내용간의 영역 모호성(ambiguity)을 해결하여야 한다. 한편 교정의 대상이 되는 전자문서가 HTML/XML과 같은 경우 교정된 문서구조가 반드시 기 정의된 DTD를 위배하지 않아야 한다. 본 논문에서는 펜 기반의 교정시스템에서 교정부호(마킹)와 대상문서간의 모호성 문제를 최소화하기 위한 기법을 제안한다. 제안 인터페이스에서는 모호성 문제를 최소화하기 위하여 교정부호와 문서간의 컨텍스트(Context)를 반영하였으며 동시에 대상문서의 문서 구조를 유지하기 위한 방법을 제공한다. 그 결과 본 논문에서 제안한 교정 인터페이스는 기존 교정시스템에 비하여 보다 정확한 영역정보를 포함할 수 있으며, 교정부호 입력에 따른 구조문서 변경시에도 원본문서의 DTD에 따르는 문서구조를 유지할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.484-488
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• 1996

LR 파싱은 프로그래밍 언어를 위한 빠른 파싱 방법을 제공한다. 그러나 이 방법의 단점은 자연어와 같은 다양한 모호성을 가지는 문법에 적합하지 못하다. 모호성을 가지는 문법은 파싱 테이블 상에서 충돌을 야기하게 되는데 이를 해결하는 방법에 대한 연구가 많이 있어 왔다. 문장이 길어질 경우 구문 분석 도중 이러한 모호성이 파싱 효율에 큰 영향을 미치게 되는데, 본 논문에서는 Shift 우선 전략으로 LR 파싱의 효율적인 특징을 유지하면서 이러한 충돌을 해결할 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1990년도 제2회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.191-198
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• 1990

본 논문에서는 문서 자동 인식 시스템에서 다중 카테고리로 모호하게 인식되어 질 수 있는 조합 심볼을 하나의 메타 심볼로 간주하고, 이 심볼을 fuzzy set theory에 기초를 두어 분석을 하였다. 분석 과정에서는 메타 심볼이 갖는 프리미티브들의 기울기와 길이, 프리미티브들간의 연결 및 프리미티브의 위치등의 어트리뷰트들을 이용하였다. 모호성을 내재하고 있는 메타 심볼들을 ACS(Ambiguous Category Set)의 원소로 간주하였으며, ACS의 원소들은 모호성의 원인을 제공하는 부분패턴들을 공동으로 포함하고 있다. 부분패턴을 구성하고 있는 프리미티브를 분리하여 어트리뷰트 값을 측정하고, 정의한 MF(Membership 함수)의 파라메터로 사용하였다. MF에서 얻어진 MFV(Membership Function Value)는 모호한 메타 심볼이 어떤 카테고리로 분류될 수 있는지를 나타내도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.75-77
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• 2000

방대한 웹에서의 자신이 원하는 정보를 정확히 얻어내기란 매우 어렵다. 현존하는 대부분의 검색엔진들은 내용기반 방식을 이용하므로, 검색 질의어의 모호성에 적절한 대응을 하지 못하고 있다. 다시 말하면 일반 사용자들이 사용하는 질의어들은 다의어로 표현되는 것이 빈번히 나타나지만, 사용자가 나타내고 싶어하는 질의어의 정확한 의미에 대하여서는 검색엔진 자체로써는 해결할 수 없다. 특히, 빈번히 사용되지 않는 어휘의 의미를 가지고 검색엔진에 질의를 할 경우, 질의어의 형태만 같고 일반적으로 널리 사용되고 있는 어휘의 의미와 관련 있는 웹 페이지들만을 사용자에게 보여주게 된다. 이러한 점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사용자의 명시적 반응을 받아들이는 사용자 인터페이스와 워드넷(WordNet)을 이용하여 질의어의 모호성 해결하였다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.875-882
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• 2007

정부 포탈 사이트는 국민들의 참여와 이용을 장려하여 정부와 국민간의 활발한 커뮤니케이션 창구로 이용하려는 전자정부의 의지를 반영하고 있다. 본 연구에서는 어떠한 요인들이 정부 포탈사이트 사용의도에 영향을 미치는지를 검증하여 그 목적을 가지고 있다. 이를 위해서 정보기술 수용에 관련된 연구들 중 널리 알려진 Davis(1989)의 TAM 모형과 DcLone & McLean(l992)의 정보시스템 성과측정 모형을 사용하여 연구모형을 도출하였으며, 지각된 모호성과 정부지원을 조절변수로 사용하여 지각된 유용성에 미치는 영향을 검증하고자 하였다.

• 한국수학사학회지
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• 제25권1호
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• pp.1-13
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• 2012

수학은 엄밀성을 강조하는 학문이다. 그러나 사회가 복잡해지고 정보가 많아지면서 수학이 엄밀하지 않은 정보를 다루어야 하는 요구가 발생하게 되었다. 최근 이러한 불확실성을 갖는 정보를 엄밀성을 갖춘 정보로 변환하는 수단으로서 개연론에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 임의성 (randomness) 을 다루는 확률론 (probability theory)과 비교하여 모호성 (vagueness) 을 다루는 개연론 (possibility theory) 을 개괄한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.140-147
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• 2006

한국어 문장은 하나 이상의 용언으로 인해 구문 분석 과정에서 다양한 구문 모호성이 발생한다. 이들 중 대부분은 내포문의 수식 범위로부터 발생되는 구 부착의 문제 때문이다. 이런 구운 모호성은 내포문의 범위를 정해서 하나의 구문 범주의 기능을 가지도록 하면 해결할 수가 있다. 본 논문에서는 내포문의 범위를 정하기 위해서 문형과 한국어의 구문 특성을 이용한다. 먼저, 내포문에 있는 용언의 문형 정보가 가질 수 있는 필수격을 최대로 부착하여 내포문의 범위를 정해서 단문으로 분할한다. 그리고 한국어의 구문 특성을 이용해서 분할된 내포문의 기능을 하나의 구문 범주인 체언구나 부사구로 변환한다. 이렇게 함으로써 복합문의 구성 형태가 단문 구조로 변환되기 때문에 내포문의 범위에 의한 구 부착의 문제가 쉽게 해결된다. 이것을 본 논문에서는 내포문의 단문 분할이라고 한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 432 문장을 실험한 결과 문형과 단문 분할을 이용하지 않은 방범보다 구문모호성이 87.73% 감소되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.208-213
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• 2007

상황인식 시스템의 추론 기능은 점점 더 중요해져가고 있다. 정확하고 오류 가능성이 적은 상황 추론 기능은 상황인식 시스템에서 중요한 역할을 한다. 온톨로지는 규정된 규칙을 이용한 추론엔진을 지원한다. 이러한 추론엔진을 이용함으로써 상황 추론에 있어 추론의 모호성을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 온톨로지 기반 상황 인식 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 상황 인식 시스템은 상황 해석에서 발생 할 수 있는 모호성을 줄일 수 있다. 온톨로지 기반 상황 인식 시스템의 효용성을 확인하기 위해 가정을 대상으로 한 구현과 실험을 실시하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권10호
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• pp.1-7
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• 2010

본 논문에서는 정합필터 기반의 IEEE 802.15.4a chirp spread spectrum (CSS)을 위한 새로운 주파수 오프셋 추정 알고리즘을 제안한다. 기존의 주파수 오프셋 추정 알고리즘은 연속되는 동일한 심볼 간의 차등 위상을 계산함으로서 주파수 오프셋을 추정하였다. 하지만 CSS는 긴 십볼 구간과 가드 구간을 포함하고 있어 기존의 방법으로 주파수 오프셋을 추정하였을 경우 위상 모호성이 발생한다. 특히 정합필터 기반 수신기 구조에서 위상 모호성을 해결하지 않는다면 주파수 오프셋에 의한 정현파 간섭 현상으로 정합필터의 성능이 감소하게 된다. 따라서 본 논문에서는 위상 모호성을 해결하기 위해 정수부와 소수부 주파수 오프셋 추정을 분할화 하여 주파수 오프셋을 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 sub-chirp 간 정합필터 결과의 차등 위상을 계산 한 결과와 기존의 심볼 간 차등 위상 정보를 이용하여 정수부 주파수 오프셋을 추정하여 위상 모호성을 제거 한 후, 심볼 간 차등위상 정보를 통하여 소수부 주파수 오프셋을 추정한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 알고리즘은 정수부 주파수 오프셋 추정을 통해 위상 모호성 문제를 해결할 수 있음을 확인하였고 위상 모호성 이 발생하지 않는 경우에서도 기존의 알고리즘과 거의 통일한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.522-524
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• 2003

품사 결정 문제는 자연언어처리의 가장 기본적인 문제들 중 하나이며, 기계학습의 관점에서 보면 분류 문제(classification problem)로 쉽게 표현된다. 본 논문에서는 품사 결정의 모호성을 해소하기 위해서 최대 엔트로피 부스팅 모델(maximum entropy boosting model)을 이 문제에 적응하였다. 그리고, 품사 결정에서 중요한 요소 중의 하나인 미지어 처리를 위해서 특별히 설계된 일차 자질을 고려하였다. 최대 엔트로피 부스팅 모델의 장점은 쉬운 모델링인데, 실제로 품사 결정을 위한 일차 자질만 작성하는 노려만 들이고도 96.78%의 정확도를 보여 지금까지 알려진 최고의 성능과 거의 비슷한 결과를 보였다.