제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.1076-1079
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1993
A fuzzy digital controller is combined an autopilot system for compensating the cross coupling effect of the induced roll due to the dynamic characteristic of three fin torpedo. However the utilization of fuzzy chip has many interfacing problems with typical microprocessors of the guidance and control unit. Since a fuzzy digital controller on a microprocessor uses a finite word length A/D converters arul D/A converters, ADC and DAC may generate nonlinear effects such as deadband and limit cycle phenomena. In this paper, the robustness of fuzzy digital controller is tested with ADC a finite word length.
한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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pp.1039-1045
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1994
The speech recognition systems using VQ have usually the problem decreasing recognition rate, MSVQ assigning the dissimilar vectors to a segment. In this paper, applying One-stage DMS/DP algorithm to the recognition experiments, we can solve these problems to what degree. Recognition experiment is peformed for Korean DDD area names with DMS model of 20 sections and word unit template. We carried out the experiment in speaker dependent and speaker independent, and get a recognition rates of 97.7% and 81.7% respectively.
본 논문에서는 한국어 문서의 분류 정밀도 향상을 위해 애매어와 해소어 정보를 이용한 확장된 벡터 공간 모델을 제안하였다. 벡터 공간 모델에 사용된 벡터는 같은 정도의 가중치를 갖는 축이 하나 더 존재하지만, 기존의 방법은 그 축에 아무런 처리가 이루어지지 않았기 때문에 벡터끼리의 비교를 할 때 문제가 발생한다. 같은 가중치를 갖는 축이 되는 단어를 애매어라 정의하고, 단어와 분야 사이의 상호정보량을 계산하여 애매어를 결정하였다. 애매어에 의해 애매성을 해소하는 단어를 해소어라 정의하고, 애매어와 동일한 문서에서 출현하는 단어 중에서 상호정보량을 계산하여 해소어의 세기를 결정하였다. 본 논문에서는 애매어와 해소어를 이용하여 벡터의 차원을 확장하여 문서 분류의 정밀도를 향상시키는 방법을 제안하였다.
단어의 연관성을 이용하여 문서의 특징을 추출하는 기존의 방법은 주기적으로 프로파일을 갱신해야하는 문제점, 명사구를 처리해야 하는 문제점, 명사구를 처리해야 하는 문제점, 색인어에 대한 화률을 계산해야 하는 문제점 등을 포함한다. 본 논문에서는 연관 단어 마이닝을 사용하여 문서의 특징을 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 Apriori 알고리즘을 사용하여 문서의 특징을 단일 단어가 아닌 연관 단어 백터로 표현한다. Apriori 알고리즘을 사용하여 문서의 특징을 단일 단어가 아닌 연관 단어 벡터로 표현한다. Apriori 알고리즘을 사용하여 문서로부터 추출된 연관 단어는 이를 구성하는 수와 신뢰도와 지지도에 따라 차이를 보인다. 따라서 본 논문에서는 문서 분류의 성능을 향상 시키기 위허ㅐ 연관 단어를 구성하는 단어의 수와 지지도를 결정하는 효율적인 방법을 제안한다. 연관 단어 마이닝을 이용한 특징 추출 방법은 프로파일을 사용하지 않으므로 프로파일 갱신의 필요성이 없으며, 색인어에 대한 확률을 계산하지 않고도, Apriori 알고리즘의 신뢰도와 지지도에 따라 자동으로 명사구를 생성하므로 단어의 연관성을 이용하여 문서의 특징을 추출하는 기존 방법에 대한 문제점을 해결한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 Naive Bayes 분류자를 이용한 문서 분류에 적용하여 정보이득, 역문헌빈도의 방법과 비교하며, 또한 색인어의 연관성과 확률 모델을 기반으로 단어의 연관성을 이용하여 문서 분류를 하는 기존의 방법과 각각 비교한다.
Recent research has documented that there is a close relationship between problem posing and problem solving in arithmetic. However, most studies investigated the relationship between problem posing and problem solving only by means of standard problem situations. In order to overcome that shortcoming, a pilot study with Chinese fourth-graders was done to investigate this relationship using a non-standard, realistic problem situation. The results revealed a significant positive relationship between students' problem posing and solving abilities. Based on that pilot study, a more extensive and systematic ascertaining study was carried out to confirm the observed relationship between problem posing and problem solving among Chinese elementary school children. Results confirmed that there was indeed a close relationship between both skills.
일본어와 한국어는 문법적으로 많은 유사점을 가지고 있다. 이러한 유사점을 잘 이용한다면 일한 기계번역 시스템에서 구문해석이나 의미해석의 상당한 부분을 생략할 수 있다. 몇 년 전부터 우리는 유사성을 이용하여 번역율을 높이는 방법으로 번역테이블을 이용한 일한기계번역 시스템을 연구해왔다. 그러나 이 시스템은 활용어미의 번역, 다의성 단어의 처리 등 및 가지 문제점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 번역데이블을 이용하는 시스템을 개선하여 이웃하는 단어들과의 관계 정보를 이용한 일한 기계번역 시스템을 제안한다. 현재 시스템의 문제점들을 해결하기 위하여 우선 조사, 조동사의 접속정보를 최대한 이용한다. 또한, 번역 테이블을 엔트리테이블과 접속정보 테이블로 나누어 설계하여 번역의 효율을 높인다. 즉, 하나의 역어만 가지는 단어인 경우, 우리는 일한 직접 대응 방법을 이용하여 바로 번역하고 2개 이상의 역어로 번역되어야 할 경우만 접속 정보 값을 평가하여 가장 가능성이 높은 번역어를 선택하도록 한다.
본 연구는 이용자 편의를 목적으로 기존의 DDC 분류를 대체하거나 보완하는 주제어 기반 분류를 적용하고 있는 미국 공공도서관의 사례를 분석하여 그 효과와 문제점을 논의하고, 이러한 시도에 대한 향후 국내에서의 논의에 필요한 시사점을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위하여 주제어 기반 분류를 사용하는 대표적인 미국 공공도서관 사례 11개를 선정하여 새로운 분류법을 적용하게 된 배경과 과정을 구체적으로 분석하고, 현재 사용되고 있는 주제어기반 분류의 유형을 구분하여 그 실례를 시행 시기, 시행 이유, 장서 규모, 적용 범위, 적용 과정 등으로 나누어 분석하였다. 이러한 분석의 결과, 주제어 기반 분류는 도서관 이용과 운영면에서 긍정적인 효과를 보이고 있었으나 동시에 여러 가지 한계를 가지고 있다는 결론을 얻게 되었다. 이러한 분석을 바탕으로 향후 국내에서의 논의에 필요한 시사점을 도서관계의 수용성, 국내 여건에 대한 고려, 적절한 유형 선택, 사서의 전문직에 미치는 영향, 주제명표 개발의 필요성, 그리고 이용자 지원의 필요성 등으로 나누어 제안하였다.
본 연구는 서울시에 위치한 초등학교 3학년 아동 53명을 대상으로 도식기반 전략 프로그램으로 수학 문장제를 교수함에 있어 중재재료 투입방법(병렬, 순차)에 따른 수행결과를 처치집단, 문제유형(결합, 변화, 비교), 회기별(사전검사, 사후검사 3회)로 알아보고자 하였다. 사전, 사후검사 문항은 곱하기와 나누기 연산을 필요로 하는 결합, 변화, 비교 문제로 각 3문제씩 9문제로 구성되었으며 각 회기가 끝난 다음날 바로 사후검사로 수행 정도를 측정하였다. 본 연구결과에 따르면 문장제 유형별 수행이 교수재료 투입시기에 큰 영향을 받지 않았으나 문제구조가 유사한 결합형 문제와 변화형 문제인 경우 나중에 교수한 변화문제의 도식이 결합문제의 도식 생성에 혼란을 주어 결합문제의 수행이 떨어지는 결과가 나타났다.
이 논문은 이원일차연립방정식과 관련하여 초등수학과 중등수학의 연결성 문제를 분석한 것이다. 초등학교 수학 교과서와 중학교 수학 교과서에서 이원일차연립방정식 문장제가 다루어지는 방식을 연결성 측면에서 분석하고, 연결성을 강화하는 접근법을 제안하였다. 교과서 분석 결과 이원일차연립방정식 문장제에 대한 초등학교 수학 교과서와 중학교 수학 교과서의 접근법이 서로 연결되어 있지 않았다. 이에 이 논문에서는 이원일차연립방정식 문장제 해결에 그림그리기 전략을 도입하여 초등수학과 중등수학의 연결성을 강화하는 방안을 한 초등 6학년 아동의 사례를 통해 제시하였다.
이 논문에서는 자연어로 구성된 수학 문장제 문제 자동 풀이하기 위한 Transformer 기반의 생성 모델인 KoEPT를 제안한다. 수학 문장제 문제는 일상 상황을 수학적 형식으로 표현한 자연어 문제이다. 문장제 문제 풀이 기술은 함축된 논리를 인공지능이 파악해야 한다는 요구사항을 지녀 최근 인공지능의 언어 이해 능력을 증진하기 위해 국내외에서 다양하게 연구되고 있다. 한국어의 경우 문제를 유형으로 분류하여 풀이하는 기법들이 주로 시도되었으나, 이러한 기법은 다양한 수식을 포괄하여 분류 난도가 높은 데이터셋에 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문은 이에 대해 '식' 토큰과 포인터 네트워크를 사용하는 KoEPT 모델을 사용했다. 이 모델의 성능을 측정하기 위해 현존하는 한국어 수학 문장제 문제 데이터셋인 IL, CC, ALG514의 분류 난도를 측정한 후 5겹 교차 검증 기법을 사용하여 KoEPT의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 한국어 데이터셋들에 대하여, KoEPT는 CC에서는 기존 최고 성능과 대등한 99.1%, IL과 ALG514에서 각각 89.3%, 80.5%로 새로운 최고 성능을 얻었다. 뿐만 아니라 평가 결과 KoEPT는 분류 난도가 높은 데이터셋에 대해 상대적으로 개선된 성능을 보였다. KoEPT가 분류 난도의 영향을 덜 받으며 좋은 성능을 얻게 된 이유를 '식' 토큰과 포인터 네트워크 때문이라는 것을 ablation study를 통해서 밝혔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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