• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.25-28
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰과 같은 모바일 단말기 자체에서 동작하는 경량화된 영한 하이브리드 모바일 번역 엔진을 설계 및 구현하였다. 번역 엔진은 자연스러운 번역과 높은 번역 품질을 위해 번역 메모리(Translation Memory)와 규칙기반의 번역 엔진으로 이중화를 하였다. PC에 비해 하드웨어 제약이 심한 스마트폰 자체에서 구동이 원활하도록 주메모리의 사용을 줄이고 분석 시간 단축을 위하여 핵심 번역 엔진을 포함한 번역 지식 DB가 외장메모리에서 구동되도록 하였다. 실험결과 번역 품질은 BLEU와 NIST 평가치를 기준으로 서버 기반의 구글번역기 대비 70.0%로 사용자의 의미전달이 가능한 실용적인 수준으로 평가되었다.

• Journal of IKEEE
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• v.4 no.2 s.7
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• pp.173-180
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• 2000

In this paper, we interpreted and evaluated the relation between the sensation of equilibrium and biomedical signal automatically by applying the fuzzy theory. We induced the vertigo by using the caloric test, and presented the correlation between vertigo and biomedical signal by using the quantification method. We objectively analyzed the organic relation of the biomedical signal by fuzzy rule design using the table-lookup scheme and obtained good result in recognizing the level of the sensation of equilibrium.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2010.04a
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• pp.90-95
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• 2010

방화댐퍼는 방화구획을 관통하는 덕트에 설치되어 화염의 전파 및 연소확대를 방지하도록 하는 방화설비로서 '건축물의 피난 방화구조 등의 기준에 관한 규칙'에서 구조 및 시험기준에 대해서 규정하고 있으나, 정해진 성능기준이 없으며 방화설비에 있어 가장 중요한 내화성능에 대해서 언급이 없는 등 개정이 필요하다. 본 연구에서는 방화댐퍼의 'KS F2840(방화댐퍼의 내화시험방법)'시험에 대해서 소개하고, 방화댐퍼의 내화시험 사례를 통해 성능 평가방법으로서의 적용 타당성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.193-210
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• 2008

본 연구는 웹사이트에 대한 사용자와 제공자의 인식의 차이를 확인하고 분석한 후 이를 데이터마이닝을 이용해 웹사이트의 개선을 위한 전략의 도출을 제시하고자 한다. 이 연구에서는 웹사이트 사용자와 제공자간의 인식차이 분석을 위하여 기존 문헌 연구를 통해서 웹사이트 개선을 위한 웹사이트의 평가 요인과 항목을 중심으로 인터넷 서점 사이트를 연구대상으로 한 설문지를 재구성하였다. 그 다음 동일한 문항으로 사용자와 제공자에게 각각 설문 조사를 실시하여 데이터를 수집하였다. 수집된 사용자와 제공자 각각의 응답을 통계분석을 통해 비교하고 그 차이를 확인한 후 조하리 창(Johari Window)을 바탕으로 인식차이에 대한 분석을 하였다. 웹사이트의 개선을 위한 전략을 도출하기 위해서 사용자와 제공자간 인식차이가 상이하게 나타난 설문 항목에 대해 데이터마이닝을 이용하여 응답 데이터에서 규칙을 도출해내고 이를 기반으로 웹사이트 사용자와 제공자간 인식차이 분석을 통한 웹사이트 개선전략을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.04a
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• pp.116-120
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• 1999

현재 S회사의 생산공정은 전 과정에 걸쳐 통합된 정보처리 체계가 없고, 생산계획 및 통제 과정에서의 복잡한 계산 및 중요한 의사결정이 담당자의 경험적 지식에 의존하고 있다. 이러한 상황의 한계로, 현재의 생산공정계획 및 생산실행계획은 시간적 제약이 크고, 유연적인 수정이 어려울 뿐 아니라, 통계적 분석의 자료체계가 부실하다. 그러나, S회사는 보다 개선된 공정관리를 위해 새로운 생산계획전략의 필요성을 느끼고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 접근방법으로써 DEVS 형식론을 바탕으로 공정을 효과적으로 모델링 및 시뮬레이션화 하였다. 생산계획의 핵심부분인 전문담당자의 경험적 지식을 체계적 규칙으로 정리하여 모델에 반영하였고 이를 통해 습득된 시뮬레이션 결과를 분석하여 생산계획 전략의 신뢰할만한 평가기준을 마련하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2000.11a
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• pp.186-191
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• 2000

요에 함유된 여러 성분들의 영향에 의해 다양한 정적 특성을 나타내는 요분석용 스트립의 화학적인 변화 양상을 요분석 시스템을 사용하여 요분석용 스트립의 각 항목별 각 등급별을 정성적 및 반정량적 분석을 하기 위하여 퍼지 알고리듬을 제안하고, 퍼지 분류기를 구현한 후 구현된 분류기를 검증하기 위하여 시뮬레이션 하였다. 이를 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 표준시료를 사용하여 요분석용 스트립의 분광학적 분석에 의한 퍼지 입력 변수, 퍼지 멤버쉽함수 및 퍼지규칙을 생성하였다. 그리고 구현된 분류기를 사용하여 각 항목별과 각 등급별로 평가하였다. 평가 결과 요분석용 스트립의 항목별 음성과 양성의 판별에서는 우수한 결과가 나왔으나, 정량적 분석을 위한 각 항목별 등급의 분류에서는 측정값의 오차로 인해 최고 8%의 오차가 발생하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.160-162
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• 2004

기존의 웹 문서 분류 시스템서는 많은 시간과 노력을 요구하며, 연관 단어가 아닌 단일 단어만으로 웹 문서들을 분류하여 단어의 중의성을 반영하지 못해 많은 오분류가 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 협력적 필터링을 위한 연관 단어 빈도를 사용한 웹 문서 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 웹 문서 내에서 단어들을 추출하고 빈도 가중치를 계산한다. 추출된 단어를 Apriori 알고리즘에 의해 연관 규칙을 생성하고 신뢰도에 단어 빈도 가중치를 반영한다. 수정된 신뢰도를 ARHP 알고리즘에 적용하여 연관 단어들 사이의 유사정도를 계산하고 유사 클래스를 구성한다 생성된 유사 클래스들을 기반으로 웹 문서를 $\alpha$-cut을 이용하여 분류한다 성능평가를 위해 기존의 문서 분류 방법들과 비교 평가를 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.226-228
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• 2004

베이지안 네트워크는 불확실한 상황을 모델링하기 위한 확률 기반의 모델이다. 베이지안 네트워크의 구조를 자동 학습하기 위한 연구가 많이 있었고, 최근에는 진화 알고리즘을 이용한 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 대부분은 마지막 세대의 가장 좋은 개체만을 이용하고 있다. 시스템이 요구하는 다양한 요구조건을 하나의 적합도 평가 수식으로 나타내기 어렵기 때문에, 마지막 세대의 가장 좋은 개체는 종종 편향되거나 변화하는 환경에 덜 적응적일 수 있다. 본 논문에서는 적합도 공유 방법으로 다양한 베이지안 네트워크를 생성하고, 이를 베이즈 규칙을 통해 결합하여 변화하는 환경에 적응적인 추론 모델을 구축할 수 있는 방법을 제안한다. 성능 평가를 위해 ALARM 네트워크에서 인공적으로 생성한 데이터를 이용한 구조 학습 및 추론 실험을 수행하였다. 다양한 조건에서 학습된 네트워크를 실험한 결과, 제안한 방법이 변화하는 환경에서 더욱 강건하고 적응적인 모델을 생성할 수 있음을 확인한 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.262-264
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• 2004

퍼지 클러스터링 방법은 일반적인 클러스터링 방법과는 달리 하나의 샘플이 다수의 집단에 속할 수 있으며 그 속하는 정도를 표현하여 보다 유연한 클러스터 분할의 분석을 가능하게 한다. 유전자 발현 데이터는 노이즈가 많고 공통된 기능을 가진 유전자들의 집단이 존재하기 때문에 퍼지 클러스터링을 사용하면 더욱 효율적으로 분석할 수 있다. 이러한 퍼지 클러스터링 방법에 있어서 중요한 것은 얼마나 분할이 정확하게 이루어졌으며 실제 데이터가 가지고 있는 분할과 결과가 얼마나 유사한가이다. 본 논문에서는 효과적인 유전자 클러스터의 평가를 위하여 베이지안 검증 방법을 제시하고, 결정트리로 생성된 규칙에 의하여 각 데이터의 특성에 따라 유연하게 검증하는 방법을 제안한다. 다양한 유전자 발현 데이터를 퍼지 c-means 알고리즘을 이용하여 클러스터링하고 제안하는 방법으로 검증한 결과, 그 유용성을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.153-159
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• 2022

본 논문에서는 인공지능이 생성하는 일상 대화의 품질 향상을 위해 상식 추론을 정의하고 설문을 통해 정량적, 정성적 분석을 진행하였다. 정량적 평가에서는 주어진 문장이 에게 학습시키기에 적합한가'라는 수용성 판단을 요청한 질문에서 40대 이상의 연령이 20, 30대와 유의미한 차이를 보였다. 정성적 평가에서는 '보편적 사실 여부'를 AI 발화 기준의 주요한 지표로 보았다. 이어서 '챗봇' 대화의 품질에 대한 설문을 실시했다. 이를 통해 일상 대화를 사용한 챗봇의 대화 품질을 높이기 위해서는 먼저, 질문의 요구에 적절한 정보와 공감을 제공해야 하고 두 번째로 공감의 정도가 챗봇의 특성에 맞는 응답이어야 하며 세 번째로 대화의 차례에 따라 담화의 규칙을 지키면서 대화가 진행되어야 한다는 결론을 얻을 수 있었다. 이 세 가지 요건이 통합적으로 적용된 담화 설계를 통해 완전히 인공지능스러운 대화가 가능할 것으로 여겨진다.