The purpose of this research is to develop a CAD-based program for data analysis of digital elevation model(DEM) on the aspect of landscape assessment. When handling DEM data as a visual simulation of topographic landscape, it is basic interest to analyze visible area and visualize visual sensitivity distributions. In reference with landscape assessment, more intuitive and interactive visualizing tools are needed, specially in area of visual approach. For adaptability to landscape assessment, algorithmic approaches to visibility analysis and concepts for visual sensitivity calculation in this study were based on processing techniques of entity data control functions used in AutoCAD drawing database. Also, for the purpose of quantitative analysis, grid-type 3DFACE entities were adopted as mesh unit of DEM structure. Developed programs are composed of main part named VSI written in AutoLISP and two of interface modules written in dialog control language(DCL0 for user-oriented interactive usage. Definitions of camera points(view points) and target points(or observed area) are available alternatively in combined methods of representing scenic landscape, scenery, and sequential landscape. In the case of scene landscape(single camera to fixed target point), only visibility analysis in available. And total visibility, frequency of cumulative visibility, and visual sensitivity analysis are available in other cases. Visual sensitivity was thought as view angle(3 dimensional observed visual area) and the strengths were classified in user defined level referring to statistical characteristics of distribution. Visibility analysis routine of the VSI was proved to be more effective in the accuracy and time comparing with similar modules of existing AutoCAD third utility.
현재의 웹정보들은 주로 HTML로 기술되어 있으며, 이러한 정보를 얻기 위해 사용자들은 마우스와 키보드와 같은 입력장치를 사용한다. 이와 같이 기존의 GUI 환경은 인간의 가장 자연스러운 정보획득 수단의 하나인 음성을 지원하지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 음성 인터페이스를 가진 여러 제품들이 개발되고 있다. 하지만 이들은 상호대화성이나 기존 웹환경을 수용한다는 측면에서 부족한 면을 가지고 있다. 본 논문에서는 현재 무르익어 가는 음성인식 기술과 XML의 파생언어인 VoiceXML을 이용하여, 기존의 인터페이스 환경을 XML 기반의 대화형 음성인터페이스 환경으로 대체하고자 한다. 이를 통해 기존의 인터페이스 환경을 수용한 VUI(Voice User Interface) 환경을 사용자에게 제공할 수 있다. 기존의 환경을 수용하기 위해 "XML Island" 기술을 이용하여 VoiceXML 문서를 HTML 문서에 포함시키며, 대표적인 정보획득화면인 메뉴, 게시판, 검색 엔진에 대한 대화형 음성 시나리오를 제안하고 있다.
본 논문에서는 자연언어 대화를 통한 데이타베이스 인터페이스 시스템을 설계 및 구현한다. 시스템은 크게 언어해석부, 문맥처리부, 대화처리부,및 데이타베이스 처리 로 구성된다. 언어해석에 있어 입력 발화문의 미정의어를 분류하여 처리하는 방법을 제시함으로써 데이타 베이스 인터페이스의 난점으로 지적되어 온 사전의 크기를 효과 적으로 줄일 수 있었다. 그리고 기존의 개별적인 임력 발화문에 의한 자연언어 검색 시스템과는 달리 본 시스템은 대화 처리부를 통하여 한 문장의 입력문이 아닌 연속된 대화를 통하여 데이타베이스 정보를 검색할 수 있는 인터페이스 환경을 제공한다. 라서 본 논문에서는 명제적 내용뿐 아니라 사용자의 의도가 포함된 화행을 정의하고 따문헌 검색을 위한 사용자 행위 모델을 설정하였다. 따라서 시스템은 이와 같은 지식들 을 이용하여 사용자의 계획을 인식하였으며 효율적으로 대화 이해 및관리를 수행할 수 있었다.그리고 본논문에서제안된 방법론의 검증을 위하여 문헌 데이타베이스 영역에서 시스템을 구현하였다.
Request expressions can be defined as expressions that demand or ask the other person to do certain movements. There are direct request expressions that ask the other person to do certain movements directly and indirect request expressions that ask the other person to do certain movements by describing the speaker's condition. The study analyzed gender and hierarchy of speakers and listeners who used 'tekure' and 'tekudasai' in dialog examples of the Meiji Period and the Taisho Period. In those periods, the modern Tokyo dialect was formed and established. "Toseishoseikatagi"in Meiji 10s,"Ukigumo""Natsukodachi""Tajotakon"in Meiji 20s,"Hakai""Botchan"in Meiji 30s,"Huton""Inakakyoshi" in Meiji 40s and "Aruonna"in the Taisho Period were analyzed for the study. 'kure' was used more by male speakers than female speakers. Examples by female speakers were shown on the novels after Meji 30s. In case of male speakers, they often used it to listeners with an equitable relationship at "Toseishoseikatagi"in Meiji 10s but they often used it to younger listeners at "Hakai"in Meiji 30s. 'okure' was used more by female speakers than male speakers. Listeners were varied from older ones to younger ones. In case of female speakers, 'okure' was used more often at "Aruonna"in the Taisho Period than the other novels. In case of male speakers, 'okure' was used only at "Ukigumo""Natsukodachi"and "Hakai". 'Okurenasai' was used outstandingly by female speakers on the form of 'okun_'. In case of 'kudasai', female speakers used it more than male speakers at "Toseishoseikatagi" and "Aruonna"but male speakers used it more than female speakers at "Tajotakon"and "Hakai". Listeners were varied from older ones to younger ones. 'o~kudasai' was not shown until Meiji 20s but shown after Meiji 30s among the analyzed novels. According to gender, it was used a little bit more often by female speakers than male speakers. According to hierarchy, listeners were usually older than speakers. 'o~nasatekudasai' was used more often by male speakers than female speakers. Listeners were also usually older than speakers.
본 논문의 목적은 하이데거의 해석학적 철학과 가다머 철학적 해석학 사이의 철학사상적 차이를 밝히는 것이다. 이들 두 사람의 해석학 사상의 차이는 1. 하이데거 철학의 출발점이 아리스토텔레스의 범주론 연구와 초월철학이었던 데 반해 가다머 철학의 출발점은 플라톤의 대화철학과 헤겔의 변증법이라는 사실에 있다. 2. 하이데거는 인문주의를 인간에 대한 근대적 이상의 변형이라 간주하는 반면, 가다머는 인문주의를 낭만주의의 인간 교육이상을 구체화하는 장소라고 이해한다. 3. 하이데거가 해석학적 순환을 논리적 순환구조와 실존적 순환구조로 이해한데 반해 가다머는 순환을 수사학적 전통으로부터 기인한 전통 해석학의 법칙으로서 전체와 부분사이의 순환으로 간주한다. 4. 하이데거가 플라톤 철학을 서양 실체 형이상학의 시작이며, 헤겔 철학을 주체 형이상학의 완성으로 간주하여 철학의 끝을 선언한데 반해, 가다머는 이해와 해석의 무한성을 주장한다. 5. 하이데거 존재론이 '죽음을 향해 있음'으로서 미래 지향적이고, 또한 종말론적이라면, 가다머 해석학은 언제나 그리고 이미 '텍스트를 향해 있음'으로서 과거 지향적이며, 무한 개방적이다.
정보보호 전문인력을 정의하고 양성하기 위해서는 무엇보다도 정보보호업무 전반을 체계화하여 표준화한 '직무체계'를 개발하고, 직무체계에 기반하여 인력을 어떻게 교육할 것인가를 정하는 교육과정 및 직무분석이 필요하다. 정보보호 분야의 직무를 정의하고 표준화함으로써 인력의 직무능력을 표준화하고 직무수행을 위해 필요한 지식 및 기술에 대한 정의가 가능해짐으로써 보다 실무 지향적인 전문인력의 양성이 가능할 것으로 기대된다. 직무체계(Skills Framework)란 산업현장의 직무에 근거하여 직무분류 및 직무수준을 설정하고 직무수준별 수행기준을 제시하는 것으로써, 현장 수요에 기초한 교육훈련과정의 개발, 자격 및 인력수급 체계 등을 위한 인프라 정비의 핵심 요소이다. 따라서, 본 논문에서는 정보보호산업의 발전을 이끌어갈 실수요에 기반한 체계적인 '정보보호 전문인력'의 중급을 위해서는 무엇보다도 표준화된 직무체계의 개발이 시급하다고 인식하고, 정보보호 분야의 직무체계를 개발하여 제시하고자 한다.
An educator may utilize various pedagogies such as hands-on practice, practicum, and project-based learning to enhance a student's competency. Among various pedagogies, project-based learning is one of the well-known pedagogies that may provide similar on-the-job experience. In general, an educator may divide the students into small groups and assign tasks to check students' cooperation skills and achievements during project-based learning. However, an educator may experience difficulties operating project-based learning due to the COVID-19 pandemic. Most of the team activities are done in non-face-to-face meetings, and as a consequence, the educator may not find an underachieving team easily and cannot intervene appropriately. This study introduces a rigorous analysis method to evaluate team activities to analyze individual students' participation and contributions. First, this study develops evaluation rubrics by conducting questionnaires to professors and students to find an appropriate weight value for the evaluation scale. Then, this research introduces an analysis environment to evaluate students automatically. The analysis environment collects dialog data from social network services and measures interactions among students in a team. After measuring interactions, the environment generates a report to visualize the team activities. We applied the proposed method and environment to the capstone design course to show the effectiveness of the method and environment. Based on the case study, the environment showed that the analysis method could easily indicate the teams' activities and check the level of participation.
문서에는 상대적인 시간표현이 포함되어있으며, 이를 다루기 위한 시간표현 체계를 구축하고 상대시간정보를 추출하는 모델을 개발하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 timex3 태그에서 상대적인 시간표현의 정규값을 담을 수 있도록 하기 위해 연, 월, 일, 주, 시, 분, 초 단위에 대하여 총 7가지의 새로운 속성을 새롭게 제시하였으며, 이전, 이후, 번째 등에 대한 정규값의 기술방법도 함께 제시하였다. 또한, 새롭게 추가된 속성들의 정규값을 추출하는 규칙 모음을 설계하였다. 추가된 속성들을 바탕으로 구축한 데이터셋은 일상대화, 뉴스, 역사와 관련된 총 1,041개의 문서를 포함하고 있으며, 본 연구에서 설계한 규칙 모음을 전체 데이터셋에 대하여 적용하여 전반적으로 70% 이상의 정확도를 보이는 것을 확인하였다. 특히, 데이터셋에 자주 등장한 상대시간표현인 year, day, week 속성에 대한 성능이 비교적 높은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과물인 추가적인 timex3 속성과 규칙기반 모델은 질의응답시스템, 챗봇 등의 서비스 개발에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
대화 시스템은 인공지능과 사람이 자연어로 의사 소통을 하는 시스템으로 크게 목적 지향 대화와 일상대화 시스템으로 연구되고 있다. 목적 지향 대화 시스템의 경우 날씨 확인, 호텔 및 항공권 예약, 일정 관리 등의 사용자가 생활에 필요한 도메인들로 이루어져 있으며 각 도메인 별로 목적에 따른 시나리오들이 존재한다. 이러한 대화는 사용자에게 명확한 발화을 제공할 수 있으나 자연스러움은 떨어진다. 일상 대화의 경우 다양한 도메인이 존재하며, 시나리오가 존재하지 않기 때문에 사용자에게 자연스러운 발화를 제공할 수 있다. 또한 일상 대화의 경우 검색 기반이나 생성 기반으로 시스템이 개발되고 있다. 검색 기반의 경우 발화 쌍에 대한 데이터베이스가 필요하지만, 생성 기반의 경우 이러한 데이터베이스가 없이 모델의 Language Modeling (LM)으로 부터 생성된 발화에 의존한다. 따라서 모델의 성능에 따라 발화의 품질이 달라진다. 최근에는 사전학습 모델이 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보이고 있으며, 일상 대화 도메인에서도 역시 높은 성능을 보이고 있다. 일상 대화에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 모델은 Auto Regressive 기반 생성모델이고, 한국어에서는 대표적으로 KoGPT2가 존재한다. 그러나, KoGPT2의 경우 문어체 데이터만 학습되어 있기 때문에 대화체에서는 낮은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 대화체에서 높은 성능을 보이는 한국어 기반 KoDialoGPT2를 개발하였고, 기존의 KoGPT2보다 높은 성능을 보였다.
본 논문은 의미역 주석(Semantic Role Labeling) 자원인 FrameNet을 준구어 말뭉치인 드라마 대본에 주석하는 과정과 주석 결과에 대해 서술한다. 본 논문에서는 프레임 - 프레임 논항 구조의 주석 범위를 한 문장에서 여러 발화로 이루어진 장면 (Scene) 단위의 대본으로 확장하여 문장 내에서 생략된 프레임 논항(Null-Instantiated Frame Elements)을 장면 단위 대본 내의 다른 발화에서 복원하였다. 본 논문은 프레임 자동 분석기를 통해 동일한 드라마의 한국어, 영어 대본에 FrameNet 주석을 한 드라마 대본을 선발된 주석자에 의해 대상 어휘 적합성 평가, 프레임 적합성 평가, 생략된 프레임 논항 복원을 실시하고, 자동 주석된 대본과 주석자 작업 후의 대본 결과를 비교한 결과와 예시를 제시한다. 주석자가 자동 주석된 대본 중 총 2,641개 주석 (한국어 1,200개, 영어 1,461개)에 대하여 대상 어휘 적합성 평가를 실시하여 한국어 190개 (15.83%), 영어 226개 (15.47%)의 부적합 대상 어휘를 삭제하였다. 프레임 적합성 평가에서는 대상 어휘에 자동 주석된 프레임의 적합성을 평가하여 한국어 622개 (61.68%), 영어 473개 (38.22%)의 어휘에 대하여 새로운 프레임을 부여하였다. 생략된 프레임 논항을 복원한 결과 작업된 평균 프레임 논항 개수가 한국어 0.780개에서 2.519개, 영어 1.290개에서 2.253개로 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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