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퍼지 논리를 이용한 질의어 확장과 문서 분류 (Query Extending and Document Classification Using Fuzzy Logic)

  • 은희주;이기영;김용성
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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    • pp.195-197
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    • 1999
  • 본 연구에서는 인터넷 상의 많은 문서들 중에서 사용자에게 보다 적합한 문서를 제공하기 위해 퍼지 관계성을 이용하여 검색 결과 집합의 문서에서 추출한 키워드간의 유사클래스를 생성한다. 또한, 기존의 키워드 직접 매칭에 의한 검색 방법의 단점이라 할 수 있는 의미적 관계를 가지는 문서에 대한 검색 방법도 제안한다. 생성된 유사 클래스는 사용자의 질의를 확장하여 사용자의 관심도를 보다 많이 반영하게 되고, 그 질의어가 포함된 단어나 구의 발생 빈도수가 높은 문서에 대해 의미적으로 서로 연결시켜 분류한다. 본 연구에서 제안한 알고리즘에 의해 문서를 사용자 관심 정도로 분류, 카테고리를 생성하여 검색 효율을 증대시키고 사용자의 요구에 적합한 결과를 제공하고자 한다.

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문맥 정보 조절을 통한 관계 추출 성능 개선 (Improving relation extraction performance using contextual information control)

  • 오진영;차정원
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.391-394
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    • 2022
  • 딥러닝을 통해 자연어처리 분야에서 대용량 정보를 기반으로 학습 할 수 있게 되었고 높은 성능을 얻을 수 있게 되었다. 본 논문에서는 학습에 포함되는 문맥 정보 중 분야 또는 데이터에 맞게 조절이 필요하다는 것을 주장하고, TACRED 데이터를 기반으로 문맥 정보 자질 선택에 따른 성능 변화를 확인하였다. 해당 데이터에서 엔터티와 연관된 문맥 정보를 사용함으로써 약 1.4%의 성능 보완을 이루었다.

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한국어 상대시간관계 추출을 위한 LSTM 기반 모델 설계 (Design of LSTM-based Model for Extracting Relative Temporal Relations for Korean Texts)

  • 임채균;정영섭;이영준;오교중;최호진
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.301-304
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    • 2017
  • 시간정보추출 연구는 자연어 문장으로부터 대화의 문맥과 상황을 파악하고 사용자의 의도에 적합한 서비스를 제공하는데 중요한 역할을 하지만, 한국어의 고유한 언어적 특성으로 인해 한국어 텍스트에서는 개체간의 시간관계를 정확하게 인식하기 어려운 경향이 있다. 특히, 시간표현이나 사건에 대한 상대적인 시간관계는 시간 문맥을 체계적으로 파악하기 위해 중요한 개념이다. 본 논문에서는 한국어 자연어 문장에서 상대적인 시간표현과 사건 간의 관계를 추출하기 위한 LSTM(long short-term memory) 기반의 상대시간관계 추출 모델을 제안한다. 시간정보추출 연구에는 TIMEX3, EVENT, TLINK 추출의 세 가지 과정이 포함되지만, 본 논문에서는 특정 문장에 대해서 이미 추출된 TIMEX3 및 EVENT 개체를 제공하고 상대시간관계 TLINK를 추출하는 것만을 목표로 한다. 또한, 사람이 직접 태깅한 한국어 시간정보 주석 말뭉치를 대상으로 LSTM 기반 제안모델들의 상대적 시간관계 추출 성능을 비교한다.

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한국어 상대시간관계 추출을 위한 LSTM 기반 모델 설계 (Design of LSTM-based Model for Extracting Relative Temporal Relations for Korean Texts)

  • 임채균;정영섭;이영준;오교중;최호진
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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    • pp.301-304
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    • 2017
  • 시간정보추출 연구는 자연어 문장으로부터 대화의 문맥과 상황을 파악하고 사용자의 의도에 적합한 서비스를 제공하는데 중요한 역할을 하지만, 한국어의 고유한 언어적 특성으로 인해 한국어 텍스트에서는 개체간의 시간관계를 정확하게 인식하기 어려운 경향이 있다. 특히, 시간표현이나 사건에 대한 상대적인 시간관계는 시간 문맥을 체계적으로 파악하기 위해 중요한 개념이다. 본 논문에서는 한국어 자연어 문장에서 상대적인 시간표현과 사건 간의 관계를 추출하기 위한 LSTM(long short-term memory) 기반의 상대시간관계 추출 모델을 제안한다. 시간정보추출 연구에는 TIMEX3, EVENT, TLINK 추출의 세 가지 과정이 포함되지만, 본 논문에서는 특정 문장에 대해서 이미 추출된 TIMEX3 및 EVENT 개체를 제공하고 상대시간관계 TLINK를 추출하는 것만을 목표로 한다. 또한, 사람이 직접 태깅한 한국어 시간정보 주석 말뭉치를 대상으로 LSTM 기반 제안모델들의 상대적 시간관계 추출 성능을 비교한다.

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확장된 UML 클래스 다이어그램을 이용한 객체 관계형 데이터베이스 설계 기법 (A Methode for Object-Relational Database Design with Extended UML Class Diagram)

  • 김인철;김영웅
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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    • pp.91-94
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    • 2005
  • 공학적 기반의 응용 프로그램에서는 복합관계(complex relationship) 및 복합객체(complex object)의 개념이 요구되는데, 이러한 개념들은 비즈니스 응용에 적합한 관계형 데이터베이스로 다루기에는 저장과 검색 시 많은 문제점을 야기한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 객체 관계형 데이터베이스 시스템이 출현하게 되었다. 한편, 고전적인 데이터베이스 설계 기법은 개체 관계형 모델(Entity Relationship Model)과 같은 개념적 모델을 사용하며 데이터 중심의 구조적 관점(structural aspect)만을 고려하는 반면, UML(Unified Modeling Language)같은 객체지향형 설계 도구를 사용하여 데이터베이스를 설계할 경우 구조적 관점 및 행위적 관점(behavioral aspect)을 모두 포함한다. UML은 확장 가능한 언어로서, 특정 응용프로그램에 대한 새로운 스테레오타입(stereotype)의 사용이 가능하다. 데이터베이스 설계를 위한 확장된 UML의 스테레오타입이 제안되었지만, 대부분 관계형 데이터베이스에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 객체 관계형 데이터베이스 설계를 위한 확장된 UML 스테레오타입을 기술하며, 복합관계 및 복합객체를 지원하기 위해 Aggregation, Composition, Association의 개념을 재정의한 설계기법을 제안하고, 제안한 설계기법을 지원하는 설계 도구(ORDesigner)의 구현에 대해서 기술한다.

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시공간 슬라이딩윈도우기법을 이용한 데이터스트림의 인과관계 결합질의처리방법 (Causality join query processing for data stream by spatio-temporal sliding window)

  • 권오제;이기준
    • Spatial Information Research
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    • 제16권2호
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    • pp.219-236
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    • 2008
  • 센서로부터 획득되는 데이터 스트림은 스트림 데이터 간의 인과관계와 같은 다양한 유용한 정보를 포함한다. 센서 스트림에 대한 인과관계 조인질의는 스트림으로부터 인과관계의 (원인, 결과) 쌍을 찾아내는 것이다. 하지만 센서로부터 DSMS로 데이터가 전송될 때 발생하는 지연과 제한된 윈도우 크기로 인해 일부의 인과관계 결과 쌍이 손실될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 데이터 스트림에서 인과관계 조인질의를 처리할 때 고려해야할 시간적, 공간적 그리고 시공간적 관점에 대해 관찰하고 이러한 관찰들을 고려한 다양한 슬라이딩 윈도우 처리 방법들을 제안한다. 제안된 방법들의 성능은 다양한 실험들을 통해 평가되어지는데 실험 결과들은 본 논문에서 제안된 방법들이 기존의 FIFO 방법에 비해 인과관계 질의 처리 결과가 더 정확함을 보여준다.

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신경망을 이용한 자막 크기에 무관한 연결 객체 기반의 자막 추출 (Connected Component-based Regardless of Caption Size Caption Extraction with Neural Network)

  • 정제희;윤태복;김동문;이지형
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.172-175
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    • 2007
  • 영상에 나타나는 자막은 영상과 관계가 있는 정보를 포함한다. 이러한 자막의 정보를 이용하기 위해 영상으로부터 자막을 추출하는 연구는 근래에 들어 활발히 진행되고 있다. 기존의 연구는 일정한 높이의 자막이나 획의 두께를 가진 자막만을 추출하였다. 본 논문에서는 일정 크기 이상의 크기에 무관한 자막을 추출하는 방법을 제안한다. 먼저, 자막 추출을 위해서 영상에 포함된 픽셀들의 연결 객체를 생성하였다. 그리고 연결 객체 중에서 자막의 형태적인 특정의 패턴을 분석하고, 패턴을 이용하여 자막을 추출하였다. 실험에 사용된 영상은 다큐멘터리, 쇼 프로그램과 같은 대중 방송에서 획득하였으며, 실험 결과는 다양한 크기의 자막을 포함한 영상을 사용하여 실험하였고, 자막 추출의 결과는 찾아진 연결객체 중에 자막의 비율과 자막 중에 찾아진 자막의 비율로 분석하였다. 제안한 방법에 의해 다양한 크기의 자막을 추출할 수 있었다.

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제품계열공학 핵심자산의 범용 아키텍처 구성요소 (Key Elements of Generic Architecture in PLE Core Assets)

  • 라현정;장수호;김수동
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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    • pp.319-321
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    • 2004
  • 제품 계열 공학(Product Line Engineering, PLE)는 패밀리 멤버들의 공통성과 가변성을 분석하여 만든 핵심 자산을 특화시켜 어플리케이션을 개발함으로써 재사용성과 이용가능성을 증대시키는 접근 방법이다. 핵심 자산은 제품 계열에 속하는 패밀리 멤버들이 어플리케이션을 만드는데 기초가 되는 모든 자산을 포함하며, 아키텍처, 컴포넌트 둥이 포함될 수 있다. 범용 아키텍처는 패밀리 멤버들이 공통적으로 사용할 수 있는 아키텍처로, 제품 계열에 속하는 제품들의 구조를 정의하고 컴포넌트의 인터페이스 명세를 제공하여 컴포넌트만큼 중요한 재사용 단위이다. 본 논문에서는 대표적인 PLE 방법론에서 정의한 제품 계열 아키텍처와 일반 소프트웨어 아키텍처를 비교하여 범용 아키텍처에 포함되는 요소들을 선정하고, 메타 모델을 이용하여 범용 아키텍처 구성요소와 구성요소간 관계를 명확히 정의함으로써, 개념적인 아키텍처를 보다 실용적으로 설계하는데 도움이 되게 하고자 한다.

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자속 궤환을 포함하는 자기부상 시스템의 Open-Loop 특성에 대한 연구 (A Study on the Open Loop Characteristics of a Magnetic Suspension System Including Magnetic Flux Feedback)

  • 이준호;윤용기;김용규
    • 한국철도학회논문집
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    • 제9권4호
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    • pp.455-460
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    • 2006
  • 본 논문에서는 자속 궤환을 포함하는 자기부상 시스템의 open-loop 특성에 대해서 다룬다. 훌륭한 외란 억제 특성을 포함하고 파라메타 변동에 대해서 둔감한 제어기를 설계하기 위해서 자속 궤환을 이용하는 것이 효과적일 수 있다. 적절한 센서에 의해서 측정 가능한 자속은 전류와 공극의 시간 변화에 대해서 선형적인 관계를 가지고 있으며, 자속의 궤한은 자기 부상시스템이 본질적으로 갖고 있는 전기적 엑츄에이터와 기계적 플랜트 사이의 간섭에 의해서 발생하는 비선형성을 감소시키는 역할을 한다. 모의시험 결과를 통해서 자속의 궤환이 자기부상 시스템의 부하변동에 대해서 Open-loop 성능 향상에 효과적임을 보인다.

퍼지관계곱을 이용한 전자메일의 정크도 추출 (Extracting the Degree of Junk from E-mail using Fuzzy Relational Products)

  • 박정선;김창민;김용기
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.224-227
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    • 2001
  • 전자메일은 20세기 후반 인터넷의 발전으로 현재의 정보전달 수단 중 대표적인 개인간 인터넷 통신 수단으로 자리잡게 되었다. 그러나 전자메일 사용자들은 전자메일 주소가 노출되므로 해서 많은 정크메일(junk mail) 즉, 자신이 원하지 않는 전자메일을 수신하게 되었다. 이로 인해 일반 전자메일과 정크메일을 분류하기 위한 수단이 필요하게 되었는데, 현재까지는 사용자가 입력한 송신자의 전자메일 주소 또는 도메인 주소를 등록하여 차단하거나 제목에 특정 단어를 포함한 메일을 완전히 삭제하여 버리는 수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 의미적 접근 기반 정크메일 분류 기법의 기초 모델을 제안한다. 퍼지관계곱을 이용한 전자메일의 정크도 추출은 퍼지관계곱 연산을 이용하여 미리 정의한 정크용어들과 사용자의 수신함에 있는 전자메일 내의 용어들간 의미적 포함관계를 분석하고 그를 통해 전자메일의 정크도(degree of junk)를 추출하는 연구를 제안한다. 제안된 기법을 통해 추출한 정크도는 동일한 전자메일들에 대해 사용자가 느끼는 정크도와 비교하여 효용성을 증명하였다.

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