퍼지모델링의 설계 방법을 교통경로선택의 모델동정을 위하여 제안한다. 제안된 퍼지모델은 최적화이론, 퍼지구현규칙을 사용하여 ""IF..., THEN...""의 효율적인 형태로 시스템구조와 파라미터 동정을 시행한다. 이 논문에서 간략추론, 선형추론, 병형된 선형추론의 3가지종류의 퍼지모델링 방법을 제시한다. 이 퍼지추론 방법은 인간의 교통행동의 정확한 추정과 정밀한 묘사를 위해 교통경로선택 모델을 개발하기 위해 이용된다. 퍼지규칙의 전반부 구조와 파라미터를 동정하기 위해 개선된 컴플렉스법을 사용하고, 최적후반부 파라미터를 동정하기 위해 최소자승법이 사용된다. 교통경로선택 데이타가 제안된 퍼지모델 성능을 평가하기 위해 사옹된다. 제안된 방법이 기존의 다른 연구들 - 즉 BL, PS, FL, NN, FNNs 모델 등 - 보다 더 높은 정확도를 가진 퍼지모델을 생성함을 보인다. 생성함을 보인다.
의미역 결정 작업은 서술어와 문장 내 행위자, 피행위자, 장소, 시간 등 서술어와 관련 있는 논항들을 추출하는 작업이다. 기존 의미역 결정 방법은 문장의 언어학적 특징 추출을 위한 파이프라인을 구축하는데, 파이프라인 내 각 추출 작업들의 오류가 의미역 결정 작업의 성능에 영향을 미치기 때문에 현재는 End-to-End 방법의 신경망 모델을 이용한 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 의미역 결정 작업을 위해 Biaffine Average Attention 구조를 이용한 신경망 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 기존 연구에서 제안된 특정 시점에 대한 레이블 예측을 위해 주변 시점 정보를 이용하는 LSTM 모델 대신 문장 내 서술어와 논항의 거리에 상관없이 문장 전체 정보에 집중할 수 있는 Biaffine Average Attention 구조로 이루어져 있다. 제안하는 모델의 성능 평가를 위해 F1 점수를 이용하여 기존 연구에서 제안한 BERT 기반의 모델들과 비교하였으며, 76.21%의 성능으로 비교 모델보다 높은 성능을 보였음을 확인하였다.
이 논의는 자연언어처리의 발전과정을 보이면서 그것이 정보 및 인지문제와 어떻게 밀접히 관련되는지를 알아본다.언어사용자인 인간을 저장된 지식-즉 문법과 사전 및 세상에 관한 백과 사전적 사실의 정보를 표상하는 구조-을 이용해 프로그램에 따라 주어진 언어구조를 처리하는 처리자로 보는 계산 모형에 입각해 SHRDLU 등의 자연언어이해 프로그램이 발전하게 되나,화행과 관련된 믿음,취지,목표,의도 및 맥락의존적인 화용론적 요인들의 처리가 아직은 풀어나가야 할 숙제 다.언어,정보 및 인지는 상호 밀접히 관현되면서 그 연구가 과학 발전에 기초가 됨을 보이고자 한다.
Human frequently communicate non-linguistic information with gesture. So, we must develop efficient and fast gesture recognition algorithms for more natural human-computer interaction. However, it is difficult to recognize gesture automatically because human's body is three dimensional object with very complex structure. In this paper, we suggest a method which is able to detect key frames and frame changes, and to classify image sequence into some gesture groups. Gesture is classifiable according to moving part of body. First, we detect some frames that motion areas are changed abruptly and save those frames as key frames, and then use the frames to classify sequences. We symbolize each image of classified sequence using Principal Component Analysis(PCA) and clustering algorithm since it is better to use fewer components for representation of gestures. Symbols are used as the input symbols for the Hidden Markov Model(HMM) and recognized as a gesture with probability calculation.
This study proves that the quoted legal text functions as the index which represents the contents of the text because of the characteristics of legal information, the automatic indexing in the secondary legal full-text databases can be possible without the assitance of the experts. In case of the establishment, amendment or repealing of law, change of words of index can be possible through revising the legal text quoted in the secondary legal full-text databases. Even when we dont input the full-text about retrospective documents, automatic indexing is also possible, and the establihment and the practice of expert knowledge and integrated databases are possible in case of the retrospective documents. This study indicates that it is necessary to have characteristic information the information experts recognize - that is to say, experimental and inherent knowledge only human being can have - built-in into the system rather than to approach the information system by the linguistic, statistic or structuralistic way, and it can be more essential and intelligent information system.
This research proposes a new risk analysis method in order to guarantee successful performance of construction projects. The proposed risk analysis methods consists of four phases. First step, AHP model can help contractors decide whether or not they bid for a project by analysing risks involved in the project. Second step, the influence diagraming, decision tree and Monte Carlo simulation are used as tools to analyze and evaluate project risks quantitatively. Third step, Monte Carlo simulation is used to assess risk for groups of activities with probabilistic branching and calendars. Finally, Fuzzy theory suggests a risk management method for construction projects, which is using subjective knowledge of an expert and linguistic value, to analyze and quantify risk. The result of study is expected to improve the accuracy of risk analysis because three factors, such as probability, impact and exposure, for estimating membership function are introduced to quantify each risk factor. Consequently, it will help contractors identify risk elements in their projects and quantify the impact of risk on project time and cost.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.737-741
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1993
In this paper, we design the fuzzy logic controller(FLC) for a nonlinear multivariable steam generating unit. Based on the knowledges of operator, the self-organizing controller(SOC) - a kind of FLC - is developed and tested. Both FLC and SOC based on linguistic rules have the advantages of not needing of some exact mathematical model for plant to be controlled. Beside, the SOC modifies the existing control rules by monitoring the control performance. The computer simulations have been carried out for the 200MW steam generating unit to show the usefulness of the proposed method and the effects of disturbances and parameter variations are considered.
The purpose of this paper is to find out some major characteristics of intermediate-advanced Korean learners' English by corpus- linguistically analyzing their essays in comparison with native speakers'. We construct a corpus of CBT TOEFL essays by Korean learners, NNS1 (94076 words in 402 texts), and its sub-corpus, NNS2 (14291 words in 45 texts), and then a corpus of model essays written or meticulously edited by native speakers, NS (14833 words in 35 texts). We compare NNS1 and NNS2 with NS, and with some other corpora, in terms of high-frequency words, and show that Korean learners' writings have more features of informal writing than those of formal writing, which is in accord with the reports in Granger (1998) that EFL writings by European advanced learners are characterized by informality.
It is argued in this paper that, in determining semantic similarity, Korean words should be recategorized with a focus on the semantic relation to ontology in light of cross-linguistic morphological variations. It is proposed, in particular, that Korean semantic similarity should be measured on three tracks, human judgements track, relatedness track, and cross-part-of-speech relations track. As demonstrated in Yang et al. (2015), GloVe, the unsupervised learning machine on semantic similarity, is applicable to Korean with its performance being compared with human judgement results. Based on this compatability, it was further thought that the model's performance might most likely vary with different kinds of specific relations in different languages. An attempt was made to analyze them in terms of two major Korean-specific categories involved in their lexical and cross-POS-relations. It is concluded that languages must be analyzed by varying methods so that semantic components across languages may allow varying semantic distance in the vector space models.
In this paper, the author proposed FLVSC(Fuzzy Logic Variable Structure Controller), of which control rules are extracted from the concepts of VSC(Variable Structure Control). FLC(Fuzzy Logic Controller) based on linguistic rules has the advantages of not needing of some exact mathematical model for plant to be controlled. The proposed method has the characteristics which are viewed in conventional VSC, e.g. insensitivity to a class of disturbances, parameter variations and uncertainties in sliding mode. In addition, the method has the properties of FLC - noise rejection capability etc. The computer simulations have been carried out for a DC servo motor to show the usefulness of the proposed method and the effects of disturbances and parameter variations are considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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