웹 문서는 일반 문서들과 달리 자유로운 형식으로 기술되어 있고, 원문에 태그나 코드 등 불필요한 내용들을 많이 포함하고 있어 언어 처리에 바로 사용하기에 적합하지 못하다. 본 논문은 인덱싱 대상 문서로 사용되는 웹 문서를 자동으로 수집하여, 문장 단위로 정렬된 문서로 제작, 관리하는 통합 전처리 시스템인 Web Tagger의 구조와 전처리 방법을 소개한다. Web Tagger는 문서 정제, 문장 분할, 띄어쓰기의 과정을 거쳐 웹 문서에서 표준화된 정보를 추출하고, 형태소 분석기를 포함한 응용 시스템의 목적에 맞게 XML 형식의 원문 코퍼스를 자동으로 생성하고 관리한다. '정규문법(Regexp)', '휴리스틱', '품사 인덱스 참조', 'C4.5를 사용한 학습 규칙' 등의 다양한 전처리 기법은 형태소 분석 정확도 향상과 시스템 안정성 보장에 기여한다.
최근들어 기업의 업무가 더욱 전문화되고 복잡해짐에 따라 워크플로우 시스템도 복잡해지고 다양해 지고 있다. 이러한 문제로 인하여 실제 필요로 하는 프로세스의 관리 및 도출이 요구된다. 본 논문에서는 영향력있는 프로세스를 도출하고 지원하기 위한 워크플로우 마이닝에 관하여 분석한 후 분석을 바탕으로 상관관계분석과 주성분분석을 통하여 워크플로우를 보다 효율적으로 관리할 수 있는 마이닝 규칙을 제시한다.
본 논문에서는 아라비안 숫자의 중의성을 효과적으로 제거하고 숫자 표현의 발음을 정확하게 문자화할 수 있는 임베디드 시스템용 경량화된 아라비안 숫자 읽기 시스템을 제안한다. 이를 위해 7 가지의 숫자 읽기 방식(Headings of Arabic Numerals RAN)을 분류하였고, 문자화 규칙을 설정하기 위해. (1) 문맥 자질, (2) 패턴 자질, (3) 휴리스틱 정보를 숫자 표현의 의미에 따라 분석하였다. 그리고 숫자의 문자화 시스템을 최적화하여 임베디드 시스템에 탑재하기 위해 (1) 형태소 분석 모듈의 분리, (2) 사전 압축, (3) 인명과 지명의 제거를 하였고, 이를 홍해 심각한 정확도 손실 없이 메모리 사용량과 처리 시간을 크게 줄일 수 있었다. 경량화된 mini-TAN 은 $96.9\~98.3\%$의 정확도를 보이며, 기존 상용 TTS 시스템에 비해서도 숫자 읽기의 처리에 있어 높은 정확도를 보인다.
한국어 텍스트 음성합성에서 문장 기호의 문자화에 나타나는 오류는 기호의 중의성에 기인한다. 선행연구에서 규칙에 기반하여 중의성을 해결하는 방안이 제안되었으나 여전히 기호는 다양한 문맥에서 높은 중의성을 가지고 문자화된다. 따라서 본 연구에서는 신문 텍스트에 나타나는 문장 기호 중 이음표의 문자화를 이음표를 포함한 어절의 패턴, 패턴의 좌우에 위치하는 어절 정보 및 휴리스틱스 자질을 학습하여 제시된 이음표의 문자화의 중의성을 해소하는 방안을 제안하였다. 이를 위해 국내 1개 일간지 2년 치 기사에서 이음표를 포함한 어절 49,000여 개를 임의 추출하여 분석하였고, 분석된 자질을 자동추출하여 결정 트리를 구성하였다. 실험 결과, 96.2%~97.7%의 정확도를 보였다.
본 연구는 스낵모양의 규칙성에 따른 기준점설정 및 조정효과를 살펴보고자 하였다. 특히 본 연구는 2012 년 이전 연구와의 비교를 위하여 동일한 실험설계 하에서 규칙성 있는 자극물로 '촉촉한 초코칩'을 선정하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 1) 규칙적인 자극물에서도 기준점 설정 및 조정효과가 나타났다. 그러나 이전 실험의 결과는 제품 단위 수에 따른 수량예측치의 차이가 통계적으로 유의한 반면, 본 연구에서는 통계적 유의확률이 더 높게 나타나 제품이 규칙성이 수량의 예측용이성을 높여 휴리스틱으로 인한 편향된 판단이 상당히 감소하고 있음을 알 수 있었다. 2) 규칙적인 자극물에서도 언어적 정보의 추가제공으로 기준점 설정효과는 차이가 줄어들었으나 그 상호작용효과는 통계적으로 유의하지 않았다. 그러나 그 원인은 다르게 나타났다. 이는 규칙성에 따른 기준점설정의 효과, 첫번째 연구문제에 대한 검증결과를 강화시켜주는 것으로 해석해 볼 수 있다. 3) 규칙적인 자극물에서도 인지부하정도의 상호작용효과는 통계적으로 유의하였다. 그러나 이 결과도 이전실험의 결과와는 전혀 다른 의미(인지과부하에 의한 편향된 판단의 확대)를 제공한다. 본 연구는 이전의 한계점을 극복한다는 측면에서 그리고 지나친 인지과부하는 편향된 판단을 오히려 강화할 수 있다는 점에서 마케팅 전략적 시사점을 제공하고 있다.
동등분할 문제(EPP)는 학생이 특정 분야에 대한 경험 유무인 [0/1]이진수 형태를 갖는 경우와 [1,2,3,4,5]와 같은 정수형의 기량 수준을 갖고 있는 문제로 분류된다. 이진수형 EPP에 대해서는 다항시간으로 최적 해를 구하는 알고리즘이 알려져 있다. 반면에, 정수형 기량 수준을 갖는 EPP에 대해서는 다항시간으로 해를 구하는 알고리즘이 존재하지 않아 아직까지는 메타휴리스틱의 일종인 타부탐색법만이 알려져 있는 난제이다. 본 논문은 NP-난제인 정수형 기량 수준을 갖는 EPP에 대해 다항시간으로 해를 찾아가는 규칙을 가진 휴리스틱 탐욕방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 분야의 기량 수준별 빈도수 내림차순으로 그룹 수를 충족하는 하한치(LB)를 구하고, LB 이상인 기량수준을 가진 학생들을 각 그룹 상자에 우선하여 채우고, LB 이하 기량수준을 가진 학생들을 추가로 각 상자에 배분하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 실험 데이터에 적용한 결과 기존의 타부탐색법으로 구한 결과를 개선하는 효과도 얻었다.
휴리스틱 탐색에서 강화(Intensification)와 다양화(Diversification)의 조화는 중요한 연구 부분이다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 접근법의 하나인 개미 집단 시스템(Ant Colony System, ACS)에서 강화와 다양화의 조화를 통한 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다양화 전략으로 전역 최적 경로가 향상되지 않는 경우 반복 탐색 구간을 고려해 상태전이 규칙의 파라미터를 변경해 탐색하고, 이러한 다양화 전략을 통해 발견된 전역 최적 경로에서 이전 전역 최적 경로와 현재 전역 최적 경로의 중복 간선에 대해 페로몬을 강화시켜 탐색하는 혼합된 탐색 방법을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 제안된 방법이 기존 ACS-3-opt 알고리즘, ACS-Subpath 알고리즘, ACS-Iter 알고리즘, ACS-Global-Ovelap 알고리즘에 비해 최적 경로 탐색 및 평균 최적 경로 탐색의 성능이 우수함을 보여 준다.
소품종 대량 생산 체제에서 다품종 소량생산 체제로의 변경으로 인해 개별 기업들은 시장 점유율을 지키기 위해서 생산율 극대화, 재공재고의 최소화, 적정 사이클 타임 운영 등 다양한 생산전략을 개발, 이를 적절하게 운영하기 위한 노력을 경주하고 있다. 특히, 복잡한 제조라인의 경우 작업흐름이 특이하고 공정단계가 많으며 매우 복잡한 공정 순서로 인해, 기존의 수리모형이나 대기이론 모형과 같은 분석적 방법을 적용하여 생산전략을 수립하는 데 많은 한계점을 내포하고 있다. 이를 위해 본 논문은 재투입과 병목공정이 혼재된 제조라인을 대상으로 병목공정 앞에서의 자재 투입 통제 문제와 작업장의 생산변경시점 결정 및 배치기계의 배치크기 및 가공순서를 결정하는 휴리스틱 방법을 제안한다. 제안된 방법의 효과를 검증하기 위해 제조환경을 테스트할 수 있는 시뮬레이션 모델을 개발하였으며, 앞서 언급한 세 가지 의사결정 문제에 대해 현재 기업에서 일반적으로 많이 사용되고 있는 기존 방식과 본 연구에서 제안하는 방법들을 비교하는 실험을 하였으며, 실험을 위한 시나리오는 세 가지 의사결정 문제의 휴리스틱 방법을 단일로 적용하는 경우와 휴리스틱 방법을 동시에 적용하는 경우로 나누어 실험하였고, 실험 결과 세 가지 의사결정 규칙을 함께 적용하는 것이 생산율 향상, 사이클 타임 감소, 평균 재공재고 수준 감소에 효과가 있음을 보여주었다.
SMS나 메신저의 사용이 증가함에 따자 의도적으로 음절을 해체한 새로운 형태의 문장들이 젊은이들 사이에서 습관적으로 사용되고 있다. 이러한 상황에서 자연어 인터페이스 시스템을 개발하기 위해서는 해체된 한글 음절을 결합하여 올바른 문장을 만들어 주는 기술이 먼저 개발되어야 한다. 본 논문에서는 해체된 음절을 2단계 규칙을 이용하여 결합해주는 방법을 제안한다. 1단계에서는 수동으로 자성한 휴리스틱을 이용하여 단순하게 초성, 중성, 종성으로만 해체된 음절을 결합한다. 그리고 2단계에서는 매핑 테이블과 변환기반 학습을 이용하여 복자음까지 해체된 음절을 결합한다. 실험 결과, 제안한 방법은 단순 해체 음절의 결합과 복자음 해체 음절의 결합에서 각각 100%와 99.98%라는 매우 높은 정확률을 보였다.
본 논문에서는 지능형 선박의 실시간 장애물회피를 위한 충돌회피시스템을 논한다. 다른 무인자율항체들의 충돌회피시스템과는 달리 지능형 선박의 충돌회피시스템은 목적지까지의 합리적이고 안전한 경로를 통한 충돌회피뿐만 아니라 해양을 항해하는 모든 선박이 준수해야하는 국제해상충돌예방규칙(COLRECs, International Regulations for Preventing Collisions at Sea)을 반영해야한다. 목적지까지의 합리적이고 안전한 경로를 통한 충돌회피라는 일반적인 충돌회피시스템의 목표를 달성하기 위해 BK-곱에 기반한 휴리스틱 탐색기법을 채용하며, 또 다른 목표인 COLREGs의 준수를 위해 충돌회피를 위한 규칙을 적용하는 지식기반시스템을 채용한다. 제안된 충돌회피시스템의 성능검증을 위해 COLREGs에 명시된 여러 가지 조우상황을 설정한 시나리오를 이용하여 최적성과 안정성 관점에서 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 $A^{\ast}$ 탐색기법과 비교한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 충돌회피시스템이 지능형 선박의 실용적이고 효율적인 실시간 충돌회피시스템으로 적합함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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