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Visual Sentences for Educational Math Games

  • Chang, Hee-Dong
    • 한국게임학회지
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    • 제8권1호
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    • pp.32-38
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    • 2011
  • 수학적 명제들을 사용하는 수학교육용 게임의 학습 도움말이나 안내말은 그래픽 우선 인지스타일을 가진 게임세대의 학습자를 위해 그래픽적인 형태로 표현하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 수학 명제들에 대한 객체 기반 비주얼적 표현방법을 제안하였다. 이 표현방법은 단어들과 함께 그래픽적 기호들과 수학적 기호들 사용하여 객체 기반적인 표현방법의 규칙을 갖고 있다. 그래서 수학적 의미를 정확하게 표현하거나 이해하기가 쉽다. 그리고 학습자가 내용을 빠르게 읽을 수 있다. 제안된 방법은 게임 세대 학습자들에게 교육용 게임을 통해 수학 학습의 스캐폴딩으로써 도움을 받기가 좋다.

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문서 주제에 따른 문장 생성을 위한 LSTM 기반 언어 학습 모델 (LSTM based Language Model for Topic-focused Sentence Generation)

  • 김다해;이지형
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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    • pp.17-20
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    • 2016
  • 딥러닝 기법이 발달함에 따라 텍스트에 내재된 의미 및 구문을 어떠한 벡터 공간 상에 표현하기 위한 언어 모델이 활발히 연구되어 왔다. 이를 통해 자연어 처리를 기반으로 하는 감성 분석 및 문서 분류, 기계 번역 등의 분야가 진보되었다. 그러나 대부분의 언어 모델들은 텍스트에 나타나는 단어들의 일반적인 패턴을 학습하는 것을 기반으로 하기 때문에, 문서 요약이나 스토리텔링, 의역된 문장 판별 등과 같이 보다 고도화된 자연어의 이해를 필요로 하는 연구들의 경우 주어진 텍스트의 주제 및 의미를 고려하기에 한계점이 있다. 이와 같은 한계점을 고려하기 위하여, 본 연구에서는 기존의 LSTM 모델을 변형하여 문서 주제와 해당 주제에서 단어가 가지는 문맥적인 의미를 단어 벡터 표현에 반영할 수 있는 새로운 언어 학습 모델을 제안하고, 본 제안 모델이 문서의 주제를 고려하여 문장을 자동으로 생성할 수 있음을 보이고자 한다.

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스크립트 기반의 로봇 제스처 자동생성 방법 및 집사로봇에의 적용 (Automatic Generation of Script-Based Robot Gesture and its Application to Steward Robot)

  • 김헌희;이형욱;김용휘;박광현;변증남
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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    • pp.688-693
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    • 2007
  • 본 논문은 인간과 로봇간의 효과적인 상호작용을 위한 로봇제스쳐의 자동생성 기법을 다룬다. 이는 텍스트 정보 만의 입력으로 의미 있는 단어에 대응되는 특정 제스쳐패턴이 자동적으로 생성되도록 하는 기법으로서 이를 위한 사전조사로 제스쳐가 출현하는 발화시점에서의 단어수집이 우선적으로 요구되었다. 본 논문은 이러한 분석을 위해 두 개 이상의 연속된 제스쳐 패턴을 효과적으로 표현할 수 있는 제스쳐 모델을 제안한다. 또한 제안된 모델이 적용되어 구축된 제스쳐DB와 스크립트 기법을 이용한 로봇제스쳐 자동생성 방법을 제안한다. 제스쳐 생성시스템은 규칙기반의 제스쳐 선택부와 스크립트 기반의 동작 계획부로 구성되고, 집사로봇의 안내기능에 대한 모의실험을 통해 그 효용성을 확인한다.

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문맥의존 철자오류 후보 생성을 위한 통계적 언어모형 개선 (Improved Statistical Language Model for Context-sensitive Spelling Error Candidates)

  • 이정훈;김민호;권혁철
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.371-381
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    • 2017
  • The performance of the statistical context-sensitive spelling error correction depends on the quality and quantity of the data for statistical language model. In general, the size and quality of data in a statistical language model are proportional. However, as the amount of data increases, the processing speed becomes slower and storage space also takes up a lot. We suggest the improved statistical language model to solve this problem. And we propose an effective spelling error candidate generation method based on a new statistical language model. The proposed statistical model and the correction method based on it improve the performance of the spelling error correction and processing speed.

공간정보 공유체계를 위한 모듈기반 WebGIS 플랫폼 연구 (Module-based WebGIS platform for spatial information sharing system)

  • 신정석;최영락
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제25권11호
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    • pp.1557-1563
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    • 2022
  • Currently Spatial Data is collected and processed in various methods, and its usability is very high. However, the existing Spatial Data analysis Software usually requires professional knowledge in the collection, refinement, and application of spatial Date, making it difficult to access and apply it. Therefore, this study established a new WebGIS platform with improved accessibility and usability to solve these problems. This platform supports various services such as master map sharing, spatial data generation, automatic coordinate system conversion, WMS issuance, grid generation, and grid analysis. These services increase operational convenience, such as simplifying repetitive tasks and automatically expressing text files. While it is believed that non-experts can easily and conveniently because of them to simplify and express the results. In addition, it is judged to have high accuracy and reliability compared to the analysis results using the existing Open Source-based GIS software.

A Study on the Explanation Scheme using Problem Solving Primitives

  • Lee, Gye Sung
    • International Journal of Advanced Culture Technology
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    • 제7권3호
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    • pp.158-165
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    • 2019
  • Knowledge based system includes tools for constructing, testing, validating and refining the system along with user interfaces. An important issue in the design of a complete knowledge based system is the ability to produce explanations. Explanations are not just a series of rules involved in reasoning track. More detailed and explicit form of explanations is required not only for reliable reasoning but also for maintainability of the knowledge based system. This requires the explanation mechanisms to extend from knowledge oriented analysis to task oriented explanations. The explicit modeling of problem solving structures is suggested for explanation generation as well as for efficient and effective reasoning. Unlike other explanation scheme such as feedback explanation, the detailed, smaller and explicit representation of problem solving constructs can provide the system with capability of quality explanation. As a key step to development for explanation scheme, the problem solving methods are broken down into a finer grained problem solving primitives. The system records all the steps with problem solving primitives and knowledge involved in the reasoning. These are used to validate the conclusion of the consultation through explanations. The system provides user interfaces and uses specific templates for generating explanation text.

GPT-3를 활용한 시나리오 생성 보조 시스템 (Scenario Generation Assistance System Using GPT-3)

  • 조동하;전이슬;문미경
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.503-504
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    • 2022
  • 최근 자연어 처리 분야에서 언어 모델을 활용하여 문장 생성에 관한 연구가 이루어지고 있다. 기존 언어 모델을 활용하여 생성된 시나리오는 텍스트를 학습하여 활용하는 것 외에는 작가의 의도를 반영하는 것에 한계가 존재했고 문맥에 일관성 없는 모습을 보여주었다. 시나리오를 작성하는 것은 작가가 흐름을 주도하며 작업해야 하는 내용이다. 본 논문에서는 GPT-3 기반 언어 모델을 기반으로 다양한 시나리오 문장을 생성하여 작가가 선택하거나 원하는 문장을 직접 입력하는 등 작가의 의도에 부합하는 시나리오를 생성하는 보조 시스템을 제안한다. 본 연구를 통해 시나리오 생성을 포함한 문장 생성 분야의 보조 도구로 활용하여 작가의 의도를 반영하는 결과물을 생성하는 것을 목표로 한다.

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딥러닝을 이용한 배달 음식점 리뷰 자동 생성 (Automatic Review Generation for Delivery Restaurant using Deep Learning Models)

  • 김나경;조혜진;이혜진;정유철
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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    • pp.231-232
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    • 2021
  • 본 논문에서는 딥러닝 모델 중 Keras 기반 LSTM 모델과 KoGPT-2 모델을 이용하여 학습한 결과를 바탕으로 카테고리 별 키워드 기반의 배달 음식점 리뷰를 생성하는 방법을 제안한다. 데이터는 주로 맛, 양, 배달, 가격으로 구성되어 있으며 이를 카테고리 별로 구분하였다. 또한 새롭게 생성된 텍스트는 의미와 문맥을 판단하여 기존 리뷰 데이터와 비슷하게 구현하였다. 모델마다 성능을 비교하기 위해 정량적, 정성적 평가를 진행하였다.

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문서 요약 시스템을 위한 수사 구조 트리 생성 (Rhetorical Structure Tree Generation for Text Summarization System)

  • 정준호;김미진;이현주;박미성;이상조
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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    • pp.175-177
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    • 1999
  • 본 논문에서는 수사 정보와 문장간 유사도를 이용하여 문서의 수사 구조 트리를 생성하는 방법을 제안하였다. 말뭉치에서 찾아낸 수사 정보를 종류별로 분류하고, 이를 사용해서 문서 내의 수사 정보를 추출해서 가능한 모든 구조를 생성한다. 다음으로 문장간의 유사도를 사용해서 가중치가 가장 높은 하나의 구조를 선택한다. 생성된 수사 구조를 사용하여 문서를 요약할 수 있는데, 수사 정보는 언어적 특성을 이용하는 것이므로 모데인에 독립적인 요약 시스템을 만들 수 있다.

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