• 인지과학
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• 제22권1호
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• pp.57-78
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• 2011

패러프레이즈는 같은 의미를 다른 단어를 사용하여 표현한 것을 말한다. 패러프레이즈는 일상적인 언어생활에서도 흔히 관측되며 자연어처리 분야에서 다양하게 활용할 수 있다. 특히 최근에는 통계적 기계 번역 분야에서 데이터 부족 문제를 보완하여 번역 성능을 향상시키기 위해 패러프레이즈를 활용한 연구가 많다. 이중 언어 병렬 말뭉치를 이용하는 패러프레이즈 추출 과정에서는 일반적으로 다른 언어를 피봇으로 사용하기 때문에 단어 정렬 및 구 정렬 과정을 두 번 거친다. 따라서 단어 정렬의 오류가 패러프레이즈로 전파될 수 있다. 특히 한국어와 영어와 같이 언어의 구조적인 차이가 큰 경우에는 단어 정렬 오류가 더 심각하기 때문에 피봇 프레이즈부터 잘못 추출되는 경우가 많아진다. 이러한 문제를 보완하기 위해 본 논문에서는 패러프레이즈 추출 과정에서 피봇 프레이즈를 차별화하는 방안으로서 어휘, 품사 정보를 이용해 올바른 피봇 프레이즈에 더 높은 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 피봇 가중치 부여 방법을 기존의 패러프레이즈 추출 방법에 추가했을 때 패러프레이즈 추출 정확률과 재현율이 모두 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 제안하는 방법을 통해 추출한 패러프레이즈를 한영 기계 번역 시스템에서 활용하였을 때 번역률이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제21권3호
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• pp.330-338
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• 2002

대화체 연속음성은 자연스러운 발화로 낭독체 문장에 비해 잡음, 간투어와 같은 비문법적인 요소가 많고, 발음의 변이가 심하다. 이런 이유로 대화체 연속음성을 인식하기 위해서는 대화 현상을 분석하고 그 특징을 반영하여야 한다. 본 논문에서는 실제 대화음성에 빈번히 나타나는 대화 현상들을 분류하고 각 현상들을 모델링하여 대화체 연속음성 인식을 위한 기본 베이스라인을 구축하였다. 대화 현상을 묵음 구간과 잡음, 간투어, 반복/수정 발화의 디스풀루언시 (disfluencies), 표준전사와 다른 발음을 갖는 발음변이 현상으로 나누었다. 발음변이 현상은 다시 양성음의 음성음화, 음운축약/탈락현상, 패턴화된 발음변이, 발화오류로 세분화하였다. 대화체 음성인식을 위해서 빈번히 나타나는 묵음구간을 고려한 학습과 잡음, 간투어 처리를 위한 음향모델을 각각 추가하였다. 발음변이 현상에 대해서는 출현빈도수가 높은 것들만을 대상으로 발음사전에 다중 발음열을 추가하였다. 대화현상을 고려하지 않고 낭독체 스타일로 음성인식을 수행하였을 때 형태소 에러율 (MER: Morpheme Error Rate)은 31.65%였다. 이에 대한 형태소 에러율의 절대값 감소는 묵음 모델과 잡음 모델을 적용했을 때 2.08%, 간투어 모델을 적용했을 때 0.73%, 발음변이 현상을 반영했을때 0.92%였으며, 최종적으로 27.92%의 형태소 에러율을 얻었다. 본 연구는 대화체 연속음성 인식을 위한 기초 연구로 음향모델과 어휘모델, 언어모델 각각에 대한 베이스라인으로 삼고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.409-415
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• 1994

Hitel 과 같은 전자정보 시스템은 사용자가 원하는 정보를 체계적으로 얻을 수 있도록 하기 위하여 메뉴들을 적당히 계층적으로 구성하여 제공하고 있다. 그러나, 보통 이 메뉴들의 계층이 정확한 분류법에 기초하여 만들어지지 않았을 뿐 아니라 그 양도 엄청나게 방대하여, 이 메뉴 계층을 이용하여 사용자가 원하는 정보를 얻기가 쉽지 않다. 실험적으로 보통 Hitel을 자주 이용하는 사람들도 자신이 주로 이용하는 메뉴들의 구성만 이해하고 있을뿐, 사용하지 않는 부분의 메뉴들의 구성은 잘 알지 못하는 것이 일반적이었다. 따라서 Hitel을 자주 이용하는 사용자도 자신이 이용해 보지 않은 정보를 얻기 쉽지 않으며, 더더욱 초보자에게는 이 메뉴계층을 이용하여 원하는 정보를 얻기가 쉽지 않은 실정이다. 본 연구에서는 정보검색 기술을 이용하여 Hitel과 같은 전자정보 시스템에서 사용자가 쉽게 자신이 원하는 정보를 얻을 수 있는 보조 시스템을 개발하고자 한다. 본 시스템은 사용자가 메뉴계층을 이용하기 전에 간략한 자연어로 입력을 주면, 여기에 적합한 메뉴나 실제 정보를 검색해 낸다. 따라서 사용자는 이 메뉴정보를 이용하여 메뉴계층을 쉽게 따라갈 수 있을 뿐 아니라, 경우에 따라서는 원하는 실제 정보를 검색하기 때문에 메뉴계층을 탐색할 필요가 없다. 본 연구에서는 자연어 입력을 최장 일치 방법으로 의미있는 명사들을 추출하여 불리한 질의어로 만든 후, 명사들 사이의 관계가 표현된 시소러스를 이용하여 이 질의어를 확장시킨다. 다음에 이 질의어들을 메뉴들과 부분/정확부합을 통하여 관련된 메뉴들을 찾아낸 후, 이들의 계층과제를 고려하여 최종 메뉴들을 검색한다. 본 시스템은 현재 C언어로 만들어져 구동중이며, 정확한 실험은 아직 하지 않았지만 높은 검색율을 보이고 있다. industrialized, was improved by introducing pressure in cooling procedure for both carbon and iron thermistors.er>$CHCl_3$>Hexane층 순으로 높은 활성을 나타냈다. 5. 아질산염소거능은 끝순, 들깨잎, 콩나물이 우수하였고 그중 들깨잎이 저해율 72%로 가장 높았으며, 용매분획 중에는 BuOH과 water추출물의 활성이 가장 높았다. 6. ACE 저해 효과는 고구마 부위별로는 끝순이 괴근에 비하여 1.5배 높았고, 들깨잎, 콩나물, 시금치보다 $1.9{\sim}3.7$배 높았다. 용매분획별로는 EtOAc, BuOH, water 추출물이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 단백질(蛋白質) 함량(含量)도 증가(增加)하였다. 7. CHS-

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.144-152
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• 2019

학습양식은 정보를 습득하고 처리하며 해석하고 조직화하는 도구를 의미한다. VARK(Visual Auditory Read Kinesthetic, VARK) 학습양식은 사용하는 감각양식에 따라 시각, 청각, 읽기/쓰기, 운동감각으로 구분된다. 국내 의과대학에서는 학습자 중심의 학습이 강조되지만 학습자의 VARK 학습양식에 대한 연구는 거의 없다. 본 연구에서는 국내 의과대학 학생을 대상으로 VARK 학습양식을 조사하여 각 학습유형과 성별, 학업성취 수준이 어떤 관계를 가지고 있는지 파악하고자 하였다. 본 연구의 대상은 전북지역 C의과대학·의학전문대학원에 재학 중인 394명의 학생이다. 학습양식검사는 VARK 웹 사이트에서 제공하는 Fleming이 개발한 VARK 검사지© 7.0 한국어버전, 총 16문항이다. 학업성취도는 표준화점수(t점수)로 변환하여 사용하였으며 학습유형에 대한 빈도분석과 집단별 비교를 위한 교차분석 및 분산분석(t-test, ANOVA)을 실시하였다. 연구 결과 학습선호 양식은 단일형이 87명(22.1%), 다중형이 307명(77.9%)이다. 남학생과 여학생 모두 4개 연합형인 VARK를 가장 선호하였다. 성별에 따른 전체 학습양식의 유의미한 차이는 없었다. 의학과 1학년은 단일형이 가장 낮고(8.8%), VARK 유형이 가장 높은 반면(47.8%), 의학과 4학년은 단일형이 가장 높고(30.7%), VARK 4개 연합유형(19.8%)과 3개 연합유형(19.8%)이 가장 낮았다. 모든 학습유형에서 학업성취도 차이는 확인되지 않았다(F=1.09, p=0.37). 의과대학 학생의 학습양식의 선호 결과는 추후 학습자 중심의 다양한 교수전략을 적용하는 기초 자료로서 의미가 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.7-12
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• 1999

정보 검색 시스템은 사용자 질의의 키워드들과 문서들의 유사성(similarity)을 기준으로 관련 문서들을 순서화하여 사용자에게 제공한다. 그렇지만 인터넷 검색에 사용되는 질의는 일반적으로 짧기 때문에 보다 유용한 질의를 만들고자 하는 노력이 지금까지 계속되고 있다. 그러나 키워드에 포함된 정보가 제한적이기 때문에 이에 대한 보완책으로 사용자의 적합성 피드백을 이용하는 방법을 널리 사용하고 있다. 본 논문에서는 일반적인 적합성 피드백의 가장 큰 단점인 빈번한 사용자 참여는 지양하고, 시스템에 기반한 적합성 피드백에서 배제한 사용자 참여를 유도하는 검색 문서의 분류 정보에 기반한 용어 클러스터 질의 확장 모델(Term Cluster Query Expansion Model)을 제안한다. 이 방법은 검색 시스템에 의해 검색된 상위 n개의 문서에 대하여 분류기를 이용하여 각각의 문서에 분류 정보를 부여하고, 문서에 부여된 분류 정보를 이용하여 분류 정보의 수(m)만큼으로 문서들을 그룹을 짓는다. 적합성 피드백 알고리즘을 이용하여 m개의 그룹으로부터 각각의 용어 클러스터(Term Cluster)를 생성한다. 이 클러스터가 사용자에게 문서 대신에 피드백의 자료로 제공된다. 실험 결과, 적합성 알고리즘 중 Rocchio방법을 이용할 때 초기 질의보다 나은 성능을 보였지만, 다른 연구에서 보여준 성능 향상은 나타내지 못했다. 그 이유는 분류기의 오류와 문서의 특성상 한 영역으로 규정짓기 어려운 문서가 존재하기 때문이다. 그러나 검색하고자 하는 사용자의 관심 분야나 찾고자 하는 성향이 다르더라도 시스템에 종속되지 않고 유연하게 대처하며 검색 성능(retrieval effectiveness)을 향상시킬 수 있다.사용되고 있어 적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.28-35
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• 1999

정보공유를 목적으로 제안된 웹의 활성화와 함께 유용한 정보들이 웹상에 기하급수적으로 등장함에 따라 정보공간의 확장으로 인한 검색 신뢰도의 저하 문제에 직면하게 되었다. 본 연구에서는 대용량 웹 환경하에서 사용자의 정보발견을 돕기 위해 텍스트이외의 새로운 요소들을 사용하여 특정장르문서를 발견하는 개념을 도입하였다. 먼저 사용자가 발견하고자 하는 장르의 모습을 텍스트, URL정보, 링크 정보. 문서구조 정보 등의 장르 식별요소 값을 이용해 표현한 후, 후보 문서들의 장르관련도를 측정함으로써 특정장르 문서를 검색한다. 각 장르식별요소값은 나름대로의 방법에 의해 계산되는데 $0{\sim}1$사이의 값을 가지며, 종합적인 장르관련도는 각 장르식별요소값의 증거통합 방법에 의해 구한다. 본 논문에서는 각 장르식별요소들의 역할과 장르식별요소가 장르발견에 미치는 영향을 알아보며, 최종적으로 특정 장르 문서발견에 있어서의 검색 신뢰도 향상을 보이기 위해 실험모델을 설계/구현하였다. 본 실험은 웹 문서를 대상으로 하는데, 아직까지 URL, 링크 정보를 모두 갖춘 테스트컬렉션이 없기 때문에 실험을 위해 일반적인 웹 문서로 직접 구성한 컬렉션을 사용하였다. 발견하고자 하는 장르는 "컴퓨터 분야의 컨퍼런스 홈페이지"로 정하였으며 30개의 컴퓨터 분야를 선정하였다. 비교대상으로는 일반 웹 검색 엔진인 알타비스타와 메타검색 엔진인 메타크롤러를 선택하였고. 각 질의에 대해 상위 30개의 결과를 대상으로 정확도를 평가하였다. 결과로서 각 장르식별요소들은 모두 검색 신뢰도의 향상에 기여를 하며, 제안하는 방법은 알타비스타와 메타크롤러에 비해 각각 평균적으로 67.34%, 71.78%의 검색 신뢰도 향상을 보임을 입증하였다.적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함

• 보건교육건강증진학회지
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• 제15권1호
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• pp.133-149
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• 1998

본 연구는 미국에 사는 한국인 이민자들의 암예방과 식품에 대한 지식과 신념에 관하여 알아보는데 그 목적이 있다. 본 연구의 도구로는 미국 국민 건강연구조사 (NHIS)의 설문지를 한국어로 번역하였고, 연구의 대상자는 미국의 시카고에 거주하는 263명의 한국인 이민자들이다. 본 연구의 주된 연구결과는 다음과 같았다. (1) 대부분의 대상자(83.3%)들은 한국음식을 먹고 있다고 답하였다. (2) 대상자들의 47.5%가 영어를 전혀 못 읽거나 거의 못 읽는다고 답하였다. (3) 식생활 변화를 하지 않는 이유에 대해 현재 먹고 있는 음식을 즐기기 때문에 식생활을 바꾸고 싶지 않다는 답이 가장 많았다. (4) 우리가 먹고 마시는 음식과 관계 있는 주요질병에 대해서 25.4%의 응답자만이 암이라고 답하였다 (미국 NHIS 에서는 48%). (5) 응답자의 48.3%만이 섬유소에 대해 들어보았다고 응답하였다. (6) 7.1%의 응답자만이 섬유소가 많은 음식으로 corn flakes와 bran flakes를 고를 수 있었다. 이 결과로 보아 한국인 이민자들이 미국음식에 대해 잘 모르는 것으로 보인다. (7) 약 62%의 응답자들이 암예방에 관한 무료 보건강좌에 참석하고 싶다고 응답하였다. 보건강좌 장소에 대해 "교회'라고 답한 응답자가 가장 많았다. (8) 질병예방에 관한 정보를 어디에서 얻느냐는 질문에 대하여 "신문"이라고 답한 응답자가 가장 많았다. 본 연구에서 얻은 결과를 볼 때 대부분의 응답자들이 미국 정부에서 하고 있는 암예방 교육의 혜택을 받고 있지 않는 것으로 나타났다. 한국인 이민자들의 문화적 배경에 맞는 암교육이 필요하며, 영어를 잘 못하는 이민자들을 위해 한국말로 번역된 보건교육자료를 사용하여야 한다.교육자료를 사용하여야 한다.표현을 위하여 확장된 기본 모델을 중심으로 각 레벨의 구성 요소들의 형식적 의미(formal semantics)와 레벨 내 혹은 레벨 구성요소들간의 관계성(relationship), 그리고 제약조건의 표현과 질의 추론 규칙들을 식별하여 FOPL(First Order Predicate Logic)로 표현한다. 또한, 본 논문은 FOPL로 표현된 predicate들과 규칙들을 구현하기 위하여 Prolog로 변환하기 위한 이론적 방법론을 제시하고 정보자원 관리를 위한 기본 함수들과 스키마 진화(schema evolution)를 위한 방법론을 제안한다. 최저 잔류탁도를 나타내는 최적 응집제 주입량에서의 Zeta potential은 원수탁도가 5NTU일 경우 Alum, PAC 및 PACS 모두 -20mV∼-15mV사이였으며, 원수 탁도가 10NTU인 경우에는 0∼0.5mV 범위에 있는 것으로 나타나 응집제 종류 및 주입량이 상이하더라도 응집효율이 가장 양호한 상태에서의 Zeta potential은 일정한 범위내에 있는 것으로 나타났다.각 각 11.1, 10.2, 12.2 그리고 13.0%의 발달율을 보여 유의적인 차이를 보이지 않았다. 4. 수정 후 114 시간 개별배양된 수정란으로부터 분리된 small과 large의 할구를 공핵체로 사용한 처리구에서 핵이식 수정란의 세포융합율에 있어서 각각 71.0, 71.4, 69.9 및 77.1% 의 융합율올 보여 유의적인 차이를 나타내지 않았으며, 핵이식 수정란의 배반포기배로의 발달율에 있어서도 각각 11.4%, 8.0%, 17.2% 그리고 12.9% 의 발달율을 보여 유의적인 차이를 보이지 않았다. 이상의 결과로 보아 핵이식 수정란을 효율적으로 생산하기 위하여 수핵난자의 세포질에 ionomycin 과 DMAP 의

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 춘계정기학술대회
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• pp.233-239
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• 2001

최근 대부분의 회사들은 업무를 수행하는데 필요한 지식과 노하우를 공유하고 재사용하기 위하여 지적 자산 관리의 중요성을 인식하고 있다. 특히 고도로 지식 집약적인 업종이라 할 수 있는 IT컨설팅 회사에서는 지적 자산의 관리가 다른 어떤 회사에서보다 큰 중요성을 가지게 된다. 컨설팅 회사에 있어서 검증이 완료된 지적 자산의 공유 및 지능적이면서도 신속한 검색은 컨설팅 서비스의 품질과 고객 만족에 직결되는 중요한 요소이다. 따라서 대부분의 컨설팅 회사들은 자사의 지식 자산을 관리하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 본 논문의 목적은 IT 컨설팅 회사예서 관리되는 다양한 형태의 지적 자산들을 중앙 관리하여 설친 고객 사이트에 흩어져 프로젝트를 수행하는 컨설턴트들이 공유할 수 있도록 함으로써 컨설팅 서비스의 생산성과 품질들 높이고자 하는데 있다 이를 위하여 건설팅 회사에서 관리되는 모든 지적 자산의 재고를 조사하여 모델링하고 이를 쉽게 저장하고 검색할 수 있는 시스템 아키텍처를 제안한다. 제안된 아키텍처를 NT 기반에서 Index server를 이용하여 시스템으로 구현하였다 (KMSCR: A Knowledge Management System for managing Consulting Resources). KMSCR에서는 컨설턴트가 찾고자 하는 검색어를 입력하면 다양한 포맷의 (.doc, .ppt, xls, .rtf, .txt, .html 등과 같은) 결과물을 관련성이 높은 순서대로 출력해 줌으로써 컨설팅 리소스를 효과적으로 재사용할 수 있도록 도와 준다. 또한 검색 시에는 미리 등록된 키워드 뿐 아니라 본문 내의 텍스트 검색까지 가능하게 함으로써 컨설팅 리소스에 대한 보다 효과적이고 효율적인 검색을 가능하게 한다.간을 성능 평가 인자로 하여 수행하였다. 논문에서 제한된 방법을 적용한 개선된 RICH-DP을 모의 실험을 통하여 분석한 결과 기존의 제한된 RICH-DP는 실시간 서비스에 대한 처리율이 낮아지며 서비스 시간이 보장되지 못했다. 따라서 실시간 서비스에 대한 새로운 제안된 기법을 제안하고 성능 평가한 결과 기존의 RICH-DP보다 성능이 향상됨을 확인 할 수 있었다.(actual world)에서 가상 관성 세계(possible inertia would)로 변화시켜서, 완수동사의 종결점(ending point)을 현실세계에서 가상의 미래 세계로 움직이는 역할을 한다. 결과적으로, IMP는 완수동사의 닫힌 완료 관점을 현실세계에서는 열린 미완료 관점으로 변환시키되, 가상 관성 세계에서는 그대로 닫힌 관점으로 유지 시키는 효과를 가진다. 한국어와 영어의 관점 변환 구문의 차이는 각 언어의 지속부사구의 어휘 목록의 전제(presupposition)의 차이로 설명된다. 본 논문은 영어의 지속부사구는 논항의 하위간격This paper will describe the application based on this approach developed by the authors in the FLEX EXPRIT IV n$^{\circ}$EP29158 in the Work-package "Knowledge Extraction & Data mining"where the information captured from digital newspapers is extracted and reused in tourist information context.terpolation performance of CNN was relatively

• 스마트미디어저널
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• 제6권1호
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• pp.16-21
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• 2017

컴퓨터가 상용화되면서 일반인들은 문서를 작성하기 위해 컴퓨터를 이용하는 방법을 자주 사용하게 되었다. 컴퓨터를 이용하여 문서를 작성하는 방법은 작성 속도가 빠르고 손의 피로가 적지만 철자오류가 발생할 확률이 매우 높다. 보통 철자오류는 발견하기 쉽기 때문에 곧바로 수정이 가능하지만, 사용자의 지식 부족 혹은 눈에 잘 띄지 않는 철자오류도 존재하기 때문에 철자오류가 존재하지 않는 문서를 작성하기 어렵다. 온라인상에서는 문서 작성에 대한 규칙 및 예절이 미비하기 때문에 철자오류에 의한 문제가 적지만 중요문서에서 발생하는 철자오류는 신뢰도 하락과 같은 큰 문제를 일으킨다. 철자오류 교정은 전문가 또한 완벽하게 수행하기 힘들기 때문에 비전문가인 일반인들을 위한 교정방법연구가 필요하다. 본 논문에서는 한글 편집거리 알고리즘을 이용해 철자오류를 교정하는 연구를 진행한다. 이전 연구를 통해 검출한 철자오류를 수집한 말뭉치 사전에서 등장하는 단어 중 철자오류 단어와 가장 유사한 단어를 발견하여 주위 단어와의 동시등장빈도를 계산하는 것으로 철자오류 교정을 수행하게 된다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.27-40
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• 2023

스마트 기기의 보급률 증가와 더불어 코로나의 영향으로 스마트 기기를 통한 미디어 콘텐츠의 소비가 크게 늘어나고 있다. 이러한 추세와 더불어 OTT 플랫폼을 통한 미디어 콘텐츠의 시청과 콘텐츠의 양이 늘어나고 있어서 해당 플랫폼에서의 콘텐츠 추천이 중요해지고 있다. 콘텐츠 기반 추천 관련 기존 연구들은 콘텐츠의 특징을 가리키는 메타 데이터를 활용하는 경우가 대부분이었고 콘텐츠 자체의 내용적인 메타 데이터를 활용하는 경우는 부족한 상황이다. 이에 따라 본 논문은 콘텐츠의 내용적인 부분을 설명하는 제목과 시놉시스를 포함한 다양한 텍스트 데이터를 바탕으로 유사한 콘텐츠를 추천하고자 하였다. 텍스트 데이터를 학습하기 위한 모델은 한국어 언어모델 중에 성능이 우수한 KLUE-RoBERTa-large를 활용하였다. 학습 데이터는 콘텐츠 제목, 시놉시스, 복합 장르, 감독, 배우, 해시 태그 정보를 포함하는 2만여건의 콘텐츠 메타 데이터를 사용하였으며 정형 데이터로 구분되어 있는 여러 텍스트 피처를 입력하기 위해 해당 피처를 가리키는 스페셜 토큰으로 텍스트 피처들을 이어붙여서 언어모델에 입력하였다. 콘텐츠들 간에 3자 비교를 하는 방식과 테스트셋 레이블링에 다중 검수를 적용하여 모델의 유사도 분류 능력을 점검하는 테스트셋의 상대성과 객관성을 도모하였다. 콘텐츠 메타 텍스트 데이터에 대한 임베딩을 파인튜닝 학습하기 위해 장르 분류와 해시태그 분류 예측 태스크로 실험하였다. 결과적으로 해시태그 분류 모델이 유사도 테스트셋 기준으로 90%이상의 정확도를 보였고 기본 언어모델 대비 9% 이상 향상되었다. 해시태그 분류 학습을 통해 언어모델의 유사 콘텐츠 분류 능력이 향상됨을 알 수 있었고 콘텐츠 기반 필터링을 위한 언어모델의 활용 가치를 보여주었다.