This research investigates a Modeling Spell Checker that, similarly to Word Spell Checker for word processing software, would conform as-built 3D models to standard construction rules. The work is focused on the study of pipe-spools. Specifically pipe diameters and coplanarity are checked and corrected by the Modeling Spell Checker, and elbows are deduced and modeled to complete models. Experiments have been conducted by scanning scenes of increasing levels of complexity regarding the number of pipes, the types of elbows and the number of planes constituting pipe-spools. For building models of pipes from sensed data, a modeling method, developed at the University of Texas at Austin, that is based on the acquisition of sparse point clouds and the human ability to recognize geometric shapes has been used Results show that primitive-based models obtained after scanning construction sites can be corrected and even improved automatically, and, since such models are expected to be used as feedback control models for equipment operators, the higher modeling accuracy achieved with the Modeling Spell Checker could potentially increase the level of safety in construction. Result also show that some improvements are still needed especially regarding the co-planarity of pipes. In addition, results show that the modeling accuracy significantly depends on the primitive modeling method, and improvement of that method would positively impact the modeling spell checker.
이 논문의 목적은 한국어 철자/문법 검사기를 교육적으로 활용한 웹 기반 국어 작문 학습 시스템의 구현이다. 웹 기반 학습시스템 \\`우리말 배움터\\`의 학습효과를 최대화하려면 한국어 철자/문법 검사기의 성능을 꾸준히 향상해야 한다 오늘날 자연어처리 시스템의 성능은 의미처리를 얼마나 정확하게 수행하는가에 달려있다 한국어 철자/문법 검사기에서 의미처리와 관련이 있는 부분은 철자 검사기에서 접사나 꼬리말과 파생하는 단어와 복합명사를 교정하는 처리기와 의미·문체 오류를 교정하는 문법 검사기이다. 본 시스템에서는 의미처리를 위하여 의존문법에 기반하여 부분문장분석과 연어관계정보를 이용한다. 여기에 더 세부적인 규칙을 추가하기 위해 단어를 개념적으로 분류하고 문장의 핵심요소인 동사를 하위범주화한 결과를 적용한다. 의미처리 기능을 강화한 철자/문법 검사기를 온라인으로 운영함으로써 웹에 기반한 한국어 학습시tm템과 통합된 환경에서 능동적이고 지능적인 학습 모형을 구현한다. 이 논문에서 다루는 의미처리의 대상은 주로 구문 단위이기 때문에 여러 개의 절이 모여 하나의 문장이 된 복문이나 중문은 다루지 못하고 있다. 또한 일률적인 체계 속에서 단어를 의미적으로 분류하는 데에도 많은 한계가 있다. 한편 이러한 자연어처리시스템을 웹 기반 학습시스템에 연결하여 효율적인 학습효과를 거두려면 학습내용 구성이나 인터페이스 설계 면에서도 고려해야 할 중요한 문제가 많다. 결론에서는 아직 완전하게 해결하지 못한 문제에 대해 고찰한다.
본 논문은 부산대 철자 검사/교정기의 기존 성능을 보완하고 기능을 추가하는데 중점을 두었다. 웹 문서, 신문 등을 통해서 사용자들이 자주 틀리는 오류 단어에 대해서 오류 유형을 분류했다. 이 결과를 철자 검사 및 교정 시스템에 적용하여 교정기법 개선을 통하여 띄어쓰기 교정 기능을 향상 시켰다. 이렇게 새로 구현한 시스템과 이전 시스템의 성능을 실험을 통해 비교 분석하였다. 본 연구를 진행하면서 발견한 문제점과 한계를 이후 더 발전 해야할 과제로 고찰하고 결론을 맺는다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권3호
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pp.288-291
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2004
This paper proposes an intelligent search modeling using avatar agent. This system consists of some modules such as agent interface, agent management, preprocessor, interface machine. Core-Symbol Database and Spell Checker are related to the preprocessor module and Interface Machine is connected with Best Aggregate Designer. Our avatar agent system does the indexing work that converts user's natural language type sentence to the proper words that is suitable for the specific branch information retrieval. Indexing is one of the preprocessing steps that make it possible to guarantee the specialty of user's input and increases the reliability of the result. It references a database that consists of synonym and specific branch dictionary. The resulting symbol after indexing is used for draft search by the internet search engine. The retrieval page position and link information are stored in the database. We experimented our system with the stock market keyword SAMSUNG_SDI, IBM, and SONY and compared the result with that of Altavista and Google search engine. It showed quite excellent results.
본 논문은 부산대 철자 검사/교정기의 기존 성능을 보완하고 기능을 추가하는데 중점을 두었다. 웹 문서, 신문 등을 통해서 사용자들이 자주 틀리는 오류 단어에 대해서 오류 유형을 분류했다. 이 결과를 철자 검사 및 교정 시스템에 적용하여 교정기법 개선을 통하여 띄어쓰기 교정 기능을 향상 시켰다. 이렇게 새로 구현한 시스템과 이전 시스템의 성능을 실험을 통해 비교 분석하였다. 본 연구를 진행하면서 발견한 문제점과 한계를 이후 더 발전 해야할 과제로 고찰하고 결론을 맺는다.
두 문자열 간의 유사도를 계산하는 문제는 정보 검색, 오타 교정, 스팸 필터링 등 다양한 분야에 응용될 수 있다. 동적 계획법 기반의 유사도 계산 방법을 통하여 한글 문자열의 유사도 계산을 위해서는 우선 음소간의 유사도에 대한 정의가 필요하다. 그러나 기존의 방법들은 수동적 설정에 의한 유사도 점수를 사용하고 있다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 PAM(Point Accepted Mutation) 행렬과 유사한 확률 모델을 이용하여 변형 단어 집합으로부터 음소 간의 유사도를 자동적으로 계산하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 주어진 변형 단어의 집합 내 유사한 단어 쌍을 찾아 문자열 정렬(Text Alignment)을 수행함으로써 음소 변형 규칙을 도출하고, 이로부터 각 음소 쌍의 상호 변형 빈도에 따른 유사도 점수를 계산한다. 실험 결과 특이도(Specificity) 77.2~80.4% 수준에서 불일치 여부에 따른 단순 점수 부여 방식에 비해서는 10.4~14.1%, 수동으로 음소 간 유사도를 직접 설정하는 방식에 비해서는 8.1~11.8%의 민감도(Sensitivity) 향상이 있음을 확인하였다.
언어 정보 처리 응용 분야는 정보검색, 형태소분석, 철자검색, 음성인식, 문자 인식 등 다양하다. 이러한 정보처리 과정은 전자 사전이 필수적이다. 본 논문에서는 국어대사전에 대한 기본적인 통계 정보들을 살펴보고, 전자사전 구축에 대하여 알아보았다. 대상 정보는 고어 및 불완전음절을 포함하는 단어를 제외한 표제어들에 대하여, 대사전의 표제어수, 전자사전의 엔트리수, 사용된 전체음절수, 서로 다른 음절수, 엔트리들의 평균 길이, 품사별 분포, 전자사전을 트라이로 구축할 때 사용되는 노드 수 등 이다. 전자사전의 전체 엔트리 수는 361,980개, 사용된 음절수는 1,289,659개로 엔트리들의 평균 길이는 3.56이었으며 서로 다른 음절수는 2,463개였다. 이러한 통계 정보들은 전자사전 구축 및 한국어 정보처리에 도움이 될 것이다.
일반 출판물과는 달리 문서 편집기를 사용하여 작성중에 있는 문서에는 사용자의 실수에 의한 오타 오류가 자주 발생한다. 이와 같은 온라인 문서에서 맞춤법 오류의 다수를 차지하는 사용자의 오타 오류는 대부분 자판을 입력할 때 주위 문자를 잘못 입력하는 경우이다. 통상적인 철자 검사기는 이러한 오류들을 형태소 분석기를 이용하여 검출하고 교정하게 된다. 즉, 입력된 어절에 대해 형태소 분석을 시도하고 분석되지 않은 어절을 철자 오류로 간주하게 된다. 그러나 오타 입력된 어절임에도 불구하고 형태소 분석에 성공한 경우에는 이와 같은 방법으로는 검출이 불가능하다. 본 논문에서는 기존 방법들이 검출하지 못했던 철자 오류들을 검출해 낼 수 있는 방법을 제시한다. 이 방법은 문서 작성자의 오타 입력은 반복하여 입력되지 않는 경향이 있으므로 저빈도로 발생한다는 특성에 기반하여 제안되었다. 저빈도의 어절의 자소 대치를 통해 문서의 특정 구간 내의 다른 단어와 비교하여 오타일 확률이 적은 단어인 자주 나오는 단어와 매칭이 된다면 일단 오류 후보로 가정하는 것이다. 여기에는 몇 가지 경험적인 제약이 추가되어야 한다. 이러한 단어간 비교에 의한 추정은 기존에 발견하지 못했던 구문오류뿐만 아니라 일부 의미오류까지 검출할 수 있으며, 교정 후보 선정시 가중치 적용에도 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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