본 연구에서는 표제면과 판권지의 서지요소의 레이아웃 특성과 구문적 특성을 이용하여 서지요소의 종류를 패턴인식 지식베이스와 전거화일들을 이용하여 자동 인지하고 인지된 서지요소를 한국문헌자동화목록형식(KORMARC)과 한국문헌자동화목록법(KORMARC) 기술규칙에 기초하여 KORMARC 형태로 출력해 주는 편목전문가시스템을 구축하였다. 이 시스템의 성능을 평가하기 위해서 패턴인식 지식베이스의 생성을 위해 분석한 155종의 실험문헌집단과 86종의 검증문헌집단을 이용하여 적중률을 조사해 보니 실험문헌집단의 경우는 94%, 검증문헌집단의 경우는 93%의 적중률을 나타냈다.
This paper presents the automatic construction of fuzzy rule-based systems for diagnosing the faults of complex systems. Generally, fuzzy systems work well when we can use expert's experience to articulate fuzzy IF-THEN rules and memberships for fuzzy sets. When we cannot do this, we should generate the fuzzy rules and membership functions for fuzzy sets directly from experimental data. In this paper, we propose a new method on how to extract fuzzy sets and fuzzy rules. We also introduce an efficient fine-tunning algorithm of the parameters of membership functions.
베이지안 네트워크는 불확실한 상황을 모델링하기 위한 확률 기반의 모델이다. 베이지안 네트워크의 구조를 자동 학습하기 위한 연구가 많이 있었고, 최근에는 진화 알고리즘을 이용한 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 대부분은 마지막 세대의 가장 좋은 개체만을 이용하고 있다. 시스템이 요구하는 다양한 요구조건을 하나의 적합도 평가 수식으로 나타내기 어렵기 때문에, 마지막 세대의 가장 좋은 개체는 종종 편향되거나 변화하는 환경에 덜 적응적일 수 있다. 본 논문에서는 적합도 공유 방법으로 다양한 베이지안 네트워크를 생성하고, 이를 베이즈 규칙을 통해 결합하여 변화하는 환경에 적응적인 추론 모델을 구축할 수 있는 방법을 제안한다. 성능 평가를 위해 ALARM 네트워크에서 인공적으로 생성한 데이터를 이용한 구조 학습 및 추론 실험을 수행하였다. 다양한 조건에서 학습된 네트워크를 실험한 결과, 제안한 방법이 변화하는 환경에서 더욱 강건하고 적응적인 모델을 생성할 수 있음을 확인한 수 있었다.
정형화되어 있는 데이터를 트리플 형식의 RDF 데이터로 변환하기 위하여 매핑 온톨로지를 제안하며, 이 온톨로지를 이용하여 실제 데이터를 RDF로 변환하는 변환기를 구현하였다. 본 논문에서는 트리플 변환을 위해 수행하는 매핑 작업을 개념화하고, 일반적인 매핑 타입을 정형화하고 제약사항을 설정하여 온톨로지 스키마로 제공한다. 트리플 생성을 위해 사용자가 매핑 내용을 인스턴스로 생성하면, 이를 이용하여 정형화된 데이터를 RDF로 자동 변환하는 변환기를 구현한다. 제안하는 매핑 온톨로지를 이용한 매핑규칙 작업은 온톨로지 편집툴을 활용하여 작업의 편의성을 제공하며 변환 작업의 안내 역할을 할 것이다.
Inference rules of the knowledge base, generated by experts or optimization, may be often inconsistent and incomplete. This paper suggests a systematic and automatic method which extracts inference rules not from experts' subject but from data. First, input/output linguistic variables are partitioned into several properties by the fuzzy equalization algorithm and each combination of their properties comes to premise of inference rule. Then, the conclusion which is the mast suitable for the premise is selected by evaluating consistent measure. This method, automatically from data, derives inference rules from experience. It is shown through application that extracts new inference rules between hull dimensions and hull performance.
전문용어는 특정 분야의 문서들에서 그 분야 특징을 반영하는 용어를 지칭하는 말로 최근 이러한 전문용어를 자동으로 인식하는 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 전문용어 인식의 방법 중 규칙 기반 방법의 한 종류인 사전 기반 방법을 이용하여 전문용어를 인식한다. 사전 기반 방법의 보통 다음과 같은 문제점이 있다. 첫째 같은 의미를 가지지만 형태가 다른 전문용어의 인식이 어려우며, 둘째 정확한 경계를 인식하기 위해서는 모든 단어에 대해 사전에 존재하는 가장 긴 단어의 크기만큼 매칭을 시도해야하며, 셋째 인식된 경계가 겹칠 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사전 매칭시 정규표현을 이용하여 첫 번째 문제를 해결하며, 트라이를 이용하여 사전을 구축하고, 매칭시 스택을 이용한 병렬구조를 사용하여 두 번째 문제를 해결하였으며, 구간트리라는 자료구조를 이용하여 세 번째 문제를 해결하였다.
1970대 이후 CASE 도구들은 꾸준히 발전되어 오고 활용은 보편화되고 있다. 많은 CASE 도구들은 보다 확대된 기능을 제공하기 위하여 통합되고 연계되고 있다. 한편 E-R 모델은 모델링 도구로서 널리 사용되고 있으며 대부분의 CASE 도구들이 E-R 모델을 지원하고 있다. 본 연구에서는E-R 모델에 내재한 여러 가지 특성과 응용시스템의 기본 요소들 사이에 관계를 설정하고 이를 이용하여 응용시스템을 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 E-R 모델로부터 일정한 규칙에 의해 업무 프로그램, 프로그램간의 링크, 지속적 데이터 등으로 구성된 정형적 응용시스템이 생성된다. 정형적 시스템은 이용자를 위한 인터페이스 설계를 거쳐 최종적인 응용시스템으로 생성된다. 본 연구에서는 제안된 자동생성과정의 실현가능성을 가상의 시스템을 대상으로 검증해 본다. 본 연구에서 제안된 응용시스템의 자동생성 방안은 CASE 도구들의 모델링 기능과 코드 생성 기능을 연계하고 통합할 수 있는 하나의 대안을 제시할 것으로 기대된다. 동시에 종래에 데이터모델링 도구로서 주로 인식되어 온 E-R 모델에 관한 연구를 응용시스템 전체에 대한 모델링의 관점으로 확대할 수 있을 것으로 기대된다.
현재의 한국어 형태소 태그 부착 말뭉치에는 형태소 결합 경계의 철자변화 정보가 명시적으로 표시되어 있지 않다. 이로 인해 태그 부착 말뭉치로부터 형태소 분석에 필요한 사전을 자동으로 구축하거나 형태소 결합 경계의 철자변화 현상에 대한 체계적 예제 수집 등과 같은 한국어 형태론 연구에 필요한 자료 획득이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문은 사전과 음운 규칙을 이용하지 않고, 태그 부착 말뭉치의 어절 문자열과 형태소 문자열만을 비교하여 어절을 구성하는 형태소의 철자변화 현상을 인식하는 간단한 방법을 제안한다. 이 방법은 규칙을 사용하지 않기 때문에 두 형태소 결합으로 나타나는 모든 철자변화 현상을 유연하게 인식할 수 있고, 알고리즘 구현만으로 문제를 해결할 수 있기 때문에 비용이 싸다는 특징이 있다. 한 태그 부착 말뭉치에 대한 실험에서 본 방법은 실험 말뭉치 어절에 나타나는 철자 변화를 100% 인식하는 것으로 나타났다.
최근 국가지리정보체계 구축계획의 일환으로 1 : 5,000 국가기본도의 수치지도제작사업이 활발히 추진되고 있다. 국가기본도의 수치지도자료는 향후 추진될 공통주제도, 지하매설물종합도 및 공공 GIS 활용분야 등의 기본이 되는 자료로 구축된 자료의 품질 확보가 중요한 관건이 되고 있다. 본 연구에서는 수치지도작성 작업규칙에 의거한 품질확보 과정을 정립하고 자료량에 따른 검수시간과 경제성을 고려하여 데이터베이스의 자동 품질확보 프로그램을 개발함으로써 국가기본도 수치지도제작 데이터베이스의 품질을 향상시켜 공공 데이터베이스의 신뢰도 및 활용성을 높이는데 목적이 있다. 본 연구의 수행 결과, 국가기본도 수치지도제작 데이터베이스의 품질확보 과정을 정립하였으며 , 본 연구를 통해 개발된 자동 품질확보 프로그램이 공공 데이터베이스의 신뢰도 및 활용성을 향상시킴을 알 수 있었다.
연속음성인식을 수행하기 위해서는 발음사전과 언어모델이 필요하다. 이 둘 사이에는 디코딩 단위가 일치하여야 하므로 발음사전 구축시 디코딩 단위로 표제어 단위를 선정하며 표제어 사이의 음운변화 현상을 반영한 발음사전을 구축하여야 한다. 한국어에 부합하는 음운변화현상을 분석하여 학습용 자동 발음열을 생성하고, 이를 통하여 발음사전을 구축한다. 전처리 단계로 기호, 단위, 숫자 등 전처리 과정 및 형태소 분석 과정을 수행하며, 디코딩 단위인 의사 형태소 단위를 생성하기 위해 규칙을 이용한 태깅 과정을 거친다. 이를 통해 나온 결과를 발음열 생성기 입력으로 하며, 결과는 학습용 발음열 또는 발음사전 구성을 위한 형태로 출력한다. 표제어간 음운변화 현상이 반영된 상태의 표제어 단위이므로 실제 음운변화가 반영되지 않은 상태의 표제어와는 그 형태가 상이하다. 이는 연속 발음시 생기는 현상으로 실제 인식에는 이 음운변화 현상이 반영된 사전이 필요하게 된다. 생성된 발음사전의 효용성을 확인하기 위해 다음과 같은 실험을 통해 성능을 평가하였다. 음향학습을 위하여 PBS(Phonetically Balanced Sentence) 낭독체 17200문장을 녹음하고 그 전사파일을 사용하여 학습을 수행하였고, 발음사전의 평가를 위하여 이 중 각각 3100문장을 사용하여 다음과 같은 실험을 수행하였다. 형태소 태그정보를 이용하여 표제어간 음운변화 현상을 반영한 최적의 발음사전과 다중 발음사전, 언어학적 기준에 의한 수작업으로 생성한 표준 발음사전, 그리고 표제어간의 음운변화 현상을 고려하지 않고 독립된 단어로 생성한 발음사전과의 비교 실험을 수행하였다. 실험결과 표제어간 음운변화 현상을 반영하지 않은 경우 단어 인식률이 43.21%인 반면 표제어간 음운변화 현상을 반영한 1-Best 사전의 경우 48.99%, Multi 사전의 경우 50.19%로 인식률이 5~6%정도 향상되었음을 볼 수 있었고, 수작업에 의한 표준발음사전의 단어 인식률 45.90% 보다도 약 3~4% 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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