• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.655-663
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• 2015

본 연구는 아동들의 창의력 증진과 인성 함양을 위하여 러시아에서 개발된 '교훈적 동화 만들기' 수업 모형을 탐색하고 우리나라에서의 적용 방안을 제시하고자 한다. 동화는 아동들이 자신의 창의력을 펼쳐 보이고 자신의 잠재적 능력을 확인해 볼 수 있는 첫 관문 중 하나이며, 자신을 인식하고 성취감을 통한 자신의 감정을 체험할 수 있는 좋은 장르이다. 이 수업을 통해 아동들은 문학 작품의 장르를 인식하고 구별할 수 있으며, 동화를 만들기 위한 알고리듬을 익히고, 이러한 알고리듬을 바탕으로 해서 교훈적인 동화를 만들어 본다. 작품을 만들기 위해 상상하고, 분석하고, 만들어가는 과정 속에서 아동들의 상상력과 창의력 및 언어적 표현력이 더욱 개발될 것이며, 동시에 일상생활에서 삶의 도덕적이고 윤리적인 요소들을 좀 더 면밀하게 살피고 활용하며, 내면화하는 작업을 익히게 될 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제22권4호통권58호
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• pp.173-195
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• 2005

본 연구는 언어적 난이도에 영향을 주는 요인들로 텍스트수준점수 측정공식을 구성하는 방법론이 초등학교 텍스트는 물론 중고등학교 텍스트까지 확장 ·적용될 수 있는지 확인하고 텍스트가 확장됨에 따라 나타나는 새로운 특성을 설명할 수 있는 요인들을 규명하고자 한다. 초중고 텍스트 통합공식, 중고등학교 텍스트 전용공식, 초등학교 텍스트 전용공식을 구성하여 각 공식들의 특징을 비교한 결과 텍스트의 범위를 넓게 잡아 통합 공식을 구성하는 것보다는 소규모 집단으로 분리한 후 전용공식을 구성하는 것이 해당 집단의 특성을 잘 반영하는 우수한 공식을 도출할 수 있는 것으로 확인되었다. 중고등학교 텍스트의 점수를 측정하려면 단락내문장수요인, 문장수 $\cdot$ 단락수요인을 사용하고 초등학교 텍스트의 점수를 측정하려면 이형어절수요인, 이형어절수$\cdot$새어절출현비율요인을 사용하는 것이 효율적이었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.489-494
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• 2015

본 연구의 목적은 프로농구 경기의 승부 결과를 회귀모형을 이용하여 분석하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 전통적인 회귀분석 방법과 문자적인 변수를 사용하는 퍼지회귀모형을 사용하였다. 승부의 결과를 두 팀 간의 점수차로 표현하여 분석한 일반회귀분석 방법에서는 두 팀의 점수차에 영향을 미치는 변수를 찾아 승부의 결과에 대한 회귀모형을 제시하였다. 그리고 두 팀의 승부 결과를 "대승, 승리, 신승, 석패, 패배 그리고 대패"와 같이 문자적으로 표현한 퍼지회귀모형에서는 각 팀의 경기력과 조직력을 퍼지수로 표현하여 각 팀의 경기력과 조직력이 승부의 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구는 한국프로농구연맹(KBL, Korea Basketball League)에서 제공하는 2013~2014시즌의 자료와 프로농구의 결과를 분석하는 칼럼들을 이용하여 분석하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.21-29
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• 2022

본 논문은 방언 연구, 보존, 의사소통의 중요성을 바탕으로 소외될 수 있는 방언 사용자들을 위한 한국어 방언 기계번역 연구를 진행하였다. 사용한 방언 데이터는 최상위 행정구역을 기반으로 배포된 AIHUB 방언 데이터를 사용하였다. 방언 데이터를 바탕으로 Transformer 기반의 copy mechanism을 적용하여 방언 기계번역기의 성능 향상을 도모하는 모델링 연구와 모델 배포의 효율성을 도모하는 Many-to-one 기반의 방언 기계 번역기를 제안한다. 본 논문은 one-to-one 모델과 many-to-one 모델의 성능을 비교 분석하고 이를 다양한 언어학적 시각으로 분석하였다. 실험 결과 BLEU점수를 기준으로 본 논문이 제안하는 방법론을 적용한 one-to-one 기계번역기의 성능 향상과 many-to-one 기계번역기의 유의미한 성능을 도출하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.165-184
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• 2023

최근 구글의 BERT, OpenAI의 GPT 등, 언어모델(Language Model)을 사용한 비정형 텍스트 데이터에 대한 딥러닝(Deep Learning) 분석이 다양한 응용에서 괄목할 성과를 나타내고 있다. 대부분의 언어모델은 사전학습 데이터로부터 범용적인 언어정보를 학습하고, 이후 미세 조정(Fine-Tuning) 과정을 통해 다운스트림 태스크(Downstream Task)에 맞추어 갱신되는 방식으로 사용되고 있다. 하지만 최근 이러한 언어모델을 사용하는 과정에서 프라이버시가 침해될 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 즉 데이터 소유자가 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 다량의 데이터를 모델 소유자에게 제공하는 과정에서 데이터의 프라이버시가 침해될 수 있으며, 반대로 모델 소유자가 모델 전체를 데이터 소유자에게 공개하면 모델의 구조 및 가중치가 공개되어 모델의 프라이버시가 침해될 수 있다는 것이다. 이러한 상황에서 프라이버시를 보호하며 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 최근 오프사이트 튜닝(Offsite Tuning)의 개념이 제안되었으나, 해당 연구는 제안 방법론을 텍스트 분류 모델에 적용하는 구체적인 방안을 제시하지 못했다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 한글 문서에 대한 다중 분류 미세 조정 수행 시, 모델과 데이터의 프라이버시를 보호하기 위해 분류기를 추가한 오프사이트 튜닝을 적용하는 구체적인 방법을 제시한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 AIHub에서 제공하는 ICT, 전기, 전자, 기계, 그리고 의학 총 5개의 대분야로 구성된 약 20만건의 한글 데이터에 대해 실험을 수행한 결과, 제안하는 플러그인 모델이 제로 샷 모델 및 오프사이트 모델에 비해 분류 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권2호
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• pp.138-149
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• 2016

Quality function deployment (QFD) is a widely adopted customer-oriented product development methodology by translating customer requirements (CRs) into technical attributes (TAs), and subsequently into parts characteristics, process plans, and manufacturing operations. A main activity in QFD planning process is the determination of the target levels of TAs of a product so as to achieve a high level of customer satisfaction using the data or information included in the houses of quality (HoQ). Gathering the information or data for a HoQ may involve various inputs in the form of linguistic data which are inherently vague, or human perception, judgement and evaluation for the information and data. This research focuses on how to deal with this kind of impreciseness in QFD optimization. In this paper, it is assumed as more realistic situation that the values of TAs are taken as discrete, which means each TA has a few alternatives, as well as the customer satisfaction level acquired by each alternative of TAs and related cost are determined based on subjective or imprecise information and/or data. To handle these imprecise information and/or data, an approach using some basic definitions of fuzzy sets and the signed distance method for ranking fuzzy numbers is proposed. An example of a washing machine under two-segment market is provided for illustrating the proposed approach, and in this example, the difference between the optimal solution from the fuzzy model and that from the crisp model is compared as well as the advantage of using the fuzzy model is drawn.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.37-43
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• 2016

최근 가족의 중요성이 강조되고 있다. 결혼으로 인한 새로운 부부의 탄생 이외에 처가와 시가 등 새로운 가족이 형성되어 새로운 가족과 갈등을 빚기도 하고 화목을 이루기도 한다. 이러한 연구들은 주로 사회학적인 측면에서만 연구되고 있고 자연과학적인 측면의 하나인 가족관계에 대한 수학적인 모델링이 없어 근본적인 가족 사이의 거동 현상을 밝혀내지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 사회에 대한 비선형 연구의 하나로 가족 구성원 간 특별히 시부모와 며느리의 관계나 처부모와 사위와의 관계를 로미오와 줄리엣의 사랑 모델을 변형하여 보다 확장된 가족 관계 모델을 제안하고 이 모델을 통하여 시계열과 위상공간을 통하여 비선형 거동의 대표적인 특성인 카오스 거동이 있음을 보인다..

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.71-80
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• 1999

수화 통신은 이종 언어간의 통신 수단으로 사용될 수 있다. 이 논문에서는 3차원 모델을 이용하여 한-일간 수화 통신 시스템을 구현하여 그 가능성을 실험하였다. 실시간 통신을 위하여 통신 시스템을 클라이언트/서버 구조로 하였으며, 지적 통신방식을 도입하였다. 각 클라이언트에 3차원 모델을 준비하여 놓고, 실제의 수화영상 대신에 애니메이션 생성을 위한 파라미터 만을 전송하였다. 클라이언트에서 입력된 문장은 서버로 전송되어 한국 또는 일본 수화 파라미터로 변환한 다음 다시 클라이언트로 전송되어 수화 애니메이션으로 재생된다. 또한 자연스러운 수화 애니메이션을 위하여 감정 표현과 가변 프레임 방식 및 3차 스플라인 보간식을 이용하였다. 실험을 위한 통신 시스템은 윈도우 플랫폼에서 Visual $C^{++}$ 와 Open Inventor 라이브러리를 이용하여 구현하였다. 실험 결과 제안 시스템이 언어의 장벽을 넘을 수 있는 비언어 통신수단으로 이용될 수 있는 가능성을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.77-86
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• 2019

본 논문은 머신 러닝 기술을 이용하여 과거의 수집된 문서를 분석하고 이를 바탕으로 문서를 분류하는 방법을 제안한다. 특정 도메인과 관련된 키워드를 기반으로 데이터를 수집하고, 특수문자와 같은 불용어를 제거한다. 그리고 한글 형태소 분석기를 사용하여 수집한 문서의 각 단어에 명사, 동사, 형용사와 같은 품사를 태깅한다. 문서를 벡터로 변환하는 Doc2Vec 모델을 이용해 문서를 임베딩한다. 임베딩 모델을 통하여 문서 간 유사도를 측정하고 머신 러닝 기술을 이용하여 문서 분류기를 학습한다. 학습한 분류 모델 간 성능을 비교하였다. 실험 결과, 서포트 벡터 머신의 성능이 가장 우수했으며 F1 점수는 0.83이 도출되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.58-66
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• 2019

대화 문장 내 고유명사와 같은 개체명에 대한 인식 연구는 효율적 대화 정보 예측을 위한 가장 기본적이며 중요한 연구 분야이다. 목적 지향 대화 시스템에서 가장 주요한 부분은 대화 내 객체가 어떤 속성을 가지고 있느냐 하는 것을 인지하는 것이다. 개체명 인식모델은 대화 문장에 대하여 전처리, 단어 임베딩, 예측 단계를 통해 개체명 인식을 진행한다. 본 연구는 효율적인 대화 정보 예측을 위해 전처리 단계에서 사용자 정의 사전을 이용하고 단어 임베딩 단계에서 최적의 파라미터를 발견하는 것을 목표로 한다. 그리고 설계한 개체명 인식 모델을 실험하기 위해 생활 화학제품 분야를 선택하고 관련 도메인 내 목적 지향 대화 시스템에서 적용 할 수 있는 개체명 인식 모델을 구축하였다.