• International Journal of Contents
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• 제5권3호
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• pp.65-70
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• 2009

This paper describes ongoing work on the correction of adverb errors committed by Korean learners studying English as a foreign language (EFL), using an automated English writing assessment system. Adverb errors are commonly found in learners 'writings, but handling those errors rarely draws an attention in natural language processing due to complicated characteristics of adverb. To correctly detect the errors, adverbs are classified according to their grammatical functions, meanings and positions within a sentence. Adverb errors are collected from learners' sentences, and classified into five categories adopting a traditional error analysis. The error classification in conjunction with the adverb categorization is implemented into a set of mal-rules which automatically identifies the errors. When an error is detected, the system corrects the error and suggests error specific feedback. The feedback includes the types of errors, a corrected string of the error and a brief description of the error. This attempt suggests how to improve adverb error correction method as well as to provide richer diagnostic feedback to the learners.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.1289-1296
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• 1997

인공지능 시스템에서 지식 베이스 시스템을 구축하기 위해서는 적절한 퍼지 규칙을 선택하는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 패턴 식별을 위하여 퍼지 소속함수 데이터로부터 직접 퍼지 규칙을 추출하는 새로운 방법을 제안하였다. 퍼지 영역역변수를 가진 퍼지 격자에 의해 퍼지공간을 분활하여 각 일부분의 공간을 퍼지 규칙으로 정의했다. 이들 규칙은 소속함수로부터 추출된다. 그때 규칙에 대한 최적의 인력변수는 기준에 의해서 추출된 수를 사용하여 결정된다. 본 논문에서 제안한 방법은 ixbibuchi가 사용한 신경망과 비교하고, 이 방법의 유효성을 보이기 위해서 시물레이션결과를 보였다.

• 인지과학
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• 제6권3호
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• pp.25-40
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• 1995

본 논문에서는 유전과 강하 기법(GA-GDM)을 이용해 퍼지 규칙 생성 방법을 제안하고 이들 규칙을 식별 문제에 응용해 본다. 퍼지 규칙의 조건부에 있는 추론 규칙의 수와 소속함수는 유전 방법을 이용하고,결론부의 값은 강하 기법을 이용해 규칙을 생성한다.식별 문제는 최소의 규칙으로 최대의 식별을 목적으로 한다.제안한 방법의 목적은 최소의 퍼지 규칙 생성으로 정확히 학습 패턴을 식별하는데 있다.유전 알고리즘의 적합도는 제안한 방법의 목적으로 정의한다.마직막으로 제안한 방법의 유효성을 보이기 위해 시뮬레이션 결과를 보인다.

• 한국경영과학회지
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• 제23권1호
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• pp.67-95
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• 1998

This research addresses flow time prediction in the dynamic unbalanced job shop scheduling environment. The specific purpose of the research is to develop the job flow time prediction model in the dynamic unbalance djob shop. Such factors as job characteristics, job shop status, characteristics of the shop workload, shop dispatching rules, shop structure, etc, are considered in the prediction model. The regression prediction approach is analyzed within a dynamic, make-to-order job shop simulation model. Mean Absolute Lateness (MAL) and Mean Relative Error (MRE) are used to compare and evaluate alternative regression models devloped in this research.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.48-57
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• 2001

퍼지 논리의 추론과정에서 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 한편 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링 하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 그러나 신경망의 변형인 신경 논리망을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경 논리망을 기반으로 하는 추론네트워크를 확장하여 퍼지 추론 네트워크를 구성한다. 그리고 기존의 추론 네트워크에서 사용되는 전파규칙을 보완하여 적용한다. 퍼지 추론 네트워크상에서 퍼지규칙의 실행부에 해당하는 명제의 믿음 값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.1243-1256
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• 1997

객체 모델링을 통해 초기에 사용자의 요구를 보다 명확하게 정의할 수 있고 그 결과를 바탕으로 보다 완전한 프로그램을 얻을 수 있으나, 모델 자체만으로 사용자 요구 사항과의 부합 여부를 쉽게 판단할 수 없다. 본 연구에서는 사용자와 교류 수단으로의 객체 모델링과 검증이 가능한 형식 명세의 통합을 통해 이해하기 쉽고 구축하기도 쉬우며 검증할수 있는 모델을 얻을 수 있게 하였다. 구축한 객체 모델을 구현 이전에 시각적 실행 환경에서 미리 검증해 보므로써 개발 초기에 보다 정확한 모델을 얻을 수 있게 한다. 이를 위해 본 연구에서는 OOSA(Object-Oriented System Analysis) 방법론 으로 구축한 실행 지원 환경을 통해 객체 모델의 프로토파이핑 과정을 수행할 수 있게 지원한다.