• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제1권2호
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• pp.74-81
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• 2003

There are many researches on visual languages, but the most of them are difficult to support various collaborative interactions on a distributed multimedia environment. So, this paper suggests a collaborative visual language for interaction between multi-users. The visual language can describe a conceptual model for collaborative interactions between multi-users. Using the visual language, generated visual sentences consist of object icons and interaction operators. An object icon represents a user who is responsible for a collaborative activity, has dynamic attributes of a user, and supports flexible interaction between multi-users. An interaction operator represents an interactive relation between multi-users and supports various collaborative interactions. Merits of the visual language are as follows: supporting of both asynchronous interaction and synchronous interaction, supporting flexible interaction between multi-users according to participation or leave of users, supporting a user oriented modeling, etc. For example, an application to a workflow system for document approval is illustrated. So we could be found that the visual language shows a collaborative interaction.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.1055-1062
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• 2004

UML(Unified Modeling Language)은 소프트웨어 시스템의 명세화, 시각화, 생성, 그리고 문서화를 목적으로 하는 언어이다. 본 연구에서는 소프트웨어의 잡화, 대형화 추세에 자동화응용 프로그램 생성 시스템들 중의 하나인 Together를 Agent의 BDI에 응용시키고 이를 컴포넌트 시스템의 상호 운영성에 대하여 고찰 한다. 상호 운용성은 컴포넌트간의 데이터 교환에 의해 이루어지며 컴포넌트의 타입이 다르더라도 서로 협력할 수 있는 표준 명세서(FIPA:Foundation for Inteligent Physical Agent)를 기반으로 ACL 메시지, 그리고 프로토콜을 사용하며 이를 객체지향 모델링을 통한 메타모델기반 등을 이용하여 구현 시 오류를 최소화하는 방법과 정확성과 일관성에 관하여 연구한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.485-490
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• 2022

데이터 증강기법은 추가적인 데이터 구축 혹은 수집 행위 없이 원본 데이터셋의 양과 다양성을 증가시키는 방법이다. 데이터 증강기법은 규칙 기반부터 모델 기반 방법으로 발전하였으며, 최근에는 Masked Language Modeling (MLM)을 응용한 모델 기반 데이터 증강 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 MLM 기반 데이터 증강 방법은 임의 대체 방식을 사용하여 문장 내 의미 변화 가능성이 큰 주요 토큰을 고려하지 않았으며 증강에 따른 레이블 교정방법이 제시되지 않았다는 한계점이 존재한다. 이러한 문제를 완화하기 위하여, 본 논문은 레이블을 고려할 수 있는 Re-labeling module이 추가된 MLM 기반 한국어 데이터 증강 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론을 KLUE-STS 및 KLUE-NLI 평가셋을 활용하여 검증한 결과, 기존 MLM 방법론 대비 약 89% 적은 데이터 양으로도 baseline 성능을 1.22% 향상시킬 수 있었다. 또한 Gate Function 적용 여부 실험으로 제안 방법 Re-labeling module의 구조적 타당성을 검증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.426-432
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• 1999

통계적 언어 모델은 자연어 처리의 다양한 분야에서 시스템의 정확도를 높이고 수행 시간을 줄여줄 수 있는 중요한 지식원이므로 언어 모델의 성능은 자연어 처리 시스템, 특히 음성 인식 시스템의 성능에 직접적인 영향을 준다. 본 논문에서는 한국어를 위한 통계적 언어 모델을 구축하기 위한 다양한 언어 모델 실험을 제시하고 각 언어 모델들 간의 성능 비교를 통하여 통계적 언어 모델의 표준을 제시한다. 또한 형태소 및 어절 단위의 고 빈도 어휘만을 범용 언어 모델에 적용할 때의 적용률을 통하여 언어 모델 구축시 어휘 사전 크기 결정을 위한 기초적 자료를 제시한다. 본 연구는 음성 인식용 통계적 언어 모델의 성능을 판단하는 데 앞으로 큰 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.1110-1115
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• 1991

Tne mathematical modeling and analysis results of a dataflow logic solving processor(DFLSP) for programmable logic controller(PLC) are proposed in this paper. The logic program language is formalized using a dataflow graph model. From this dataflow graph, the instruction precedence relationship, and deadlock problems, which are major properties of a logic program, are described.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권5호
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• pp.1396-1412
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• 2023

Conversation modeling is an important and challenging task in the field of natural language processing because it is a key component promoting the development of automated humanmachine conversation. Most recent research concerning conversation modeling focuses only on the current utterance (considered as the current question) to generate a response, and thus fails to capture the conversation's logic from its beginning. Some studies concatenate the current question with previous conversation sentences and use it as input for response generation. Another approach is to use an encoder to store all previous utterances. Each time a new question is encountered, the encoder is updated and used to generate the response. Our approach in this paper differs from previous studies in that we explicitly separate the encoding of the question from the encoding of its context. This results in different encoding models for the question and the context, capturing the specificity of each. In this way, we have access to the entire context when generating the response. To this end, we propose a deep neural network-based model, called the Context Model, to encode previous utterances' information and combine it with the current question. This approach satisfies the need for context information while keeping the different roles of the current question and its context separate while generating a response. We investigate two approaches for representing the context: Long short-term memory and Convolutional neural network. Experiments show that our Context Model outperforms a baseline model on both ConvAI2 Dataset and a collected dataset of conversational English.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제59호
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• pp.53-68
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• 2006

We report the evaluation results of the Korean speech recognition platform called ECHOS. The platform has an object-oriented and reusable architecture so that researchers can easily evaluate their own algorithms. The platform has all intrinsic modules to build a large vocabulary speech recognizer: Noise reduction, end-point detection, feature extraction, hidden Markov model (HMM)-based acoustic modeling, cross-word modeling, n-gram language modeling, n-best search, word graph generation, and Korean-specific language processing. The platform supports both lexical search trees and finite-state networks. It performs word-dependent n-best search with bigram in the forward search stage, and rescores the lattice with trigram in the backward stage. In an 8000-word continuous speech recognition task, the platform with a lexical tree increases 40% of word errors but decreases 50% of recognition time compared to the HTK platform with flat lexicon. ECHOS reduces 40% of recognition errors through incorporation of cross-word modeling. With the number of Gaussian mixtures increasing to 16, it yields word accuracy comparable to the previous lexical tree-based platform, Julius.

• 정보처리학회지
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• 제5권5호
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• pp.64-73
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• 1998

• 한국동물학회:학술대회논문집
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• 한국동물학회 2003년도 한국생물과학협회 학술발표대회
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• pp.39-39
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• 2003

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• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.133-140
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• 2005

게임 개발 환경을 개선하기 위해 고려해야할 중요한 사항 중 하나가 게임을 구현하기 위한 언어이다. 현재 게임을 개발하기 위해 설계되어있는 전용 언어는 부족한 상황이다. 따라서 게임개발은 범용의 프로그래밍 언어를 이용하여 직접적으로 엔진을 모델링하여 구현하고 있다. 따라서 개발자는 쉽게 게임을 개발하기 어려우며 엔진레벨에서 프로그래밍을 해야한다. 엔진을 잘 이해하지 못한 환경에서 게임을 개발하는 것은 상당히 어려운 일이다. 개발자와 기획자는 쉽게 게임을 개발하기 위해 기획자 측면에서 사용할 수 있는 추상화된 상위언어를 사용하고자 한다. 그리고 기획자와 개발자 사이의 의사교환을 위한 도구도 없는 상황이다. 그러므로 본 연구에서는 추상화된 엔진레벨에서 모델링이 가능한 스크립트 언어를 정의하였다. 그리고 추상화된 고수준의 언어를 이용하여 게임을 개발할 수 있는 통합환경을 구축하였다. 스크립트 언어는 라른 속도로 게임을 개발할 수 있도록 하였다. 따라서 개발자는 엔진레벨이 아닌 기획자와 게임을 개발할 수 있다. 또한 기획자와 개발자는 통합환경을 이용하여 스켈레톤 게임을 만들 수 있기 때문에 의사교환 도구로 이용할 수 있다.