Annual Conference on Human and Language Technology
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1996.10a
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pp.403-407
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1996
자연언어는 사람이 쉽게 이해할 수 있지만 이론 컴퓨터가 이해하는데는 많은 문제점들이 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위해 의미처리가 수행되어야하며 효율적인 의미처리를 위해서는 정확한 의미사전의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 개념그래프를 이용한 의미사전의 개발과정에서 고려되어야할 몇가지 문제점들을 살펴본다.
As artificial intelligence is actively studied, it is being applied to various fields such as image, video and natural language processing. The natural language processing, in particular, is being studied to enable computers to understand the languages spoken and spoken by people and is considered one of the most important areas in artificial intelligence technology. In natural language processing, it is a complex, but important to make computers learn to understand a person's common sense and generate results based on the person's common sense. Knowledge graphs, which are linked using the relationship of words, have the advantage of being able to learn common sense easily from computers. However, the existing knowledge graphs are organized only by focusing on specific languages and fields and have limitations that cannot respond to neologisms. In this paper, we propose an intelligent chatbotsystem that collects and analyzed data in real time to build an automatically scalable knowledge graph and utilizes it as the base data. In particular, the fine-tuned BERT-based for relation extraction is to be applied to auto-growing graph to improve performance. And, we have developed a chatbot that can learn human common sense using auto-growing knowledge graph, it verifies the availability and performance of the knowledge graph.
The Journal of Korean Institute for Practical Engineering Education
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v.2
no.2
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pp.49-54
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2010
The functions and their graphs are very important parts in mathematical educations. But there seems be a lot of students studying the functions and their graphs without grasping the meaning of them and without interest with them. We present a learning method of how to match functions and their graphs with outlines of various shapes. That is, outlines of the shapes are assumed to be the graphs of the functions and the graphs will be plotted on the screen of a computer with help of the computer algebra system.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.563-566
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2020
지식 그래프 기반의 질문 응답 문제는 자연어 질문에 대한 이해뿐만 아니라, 기반이 되는 지식 그래프상에서 올바른 답변을 찾기 위한 효과적인 추론 능력을 요구한다. 본 논문에서는 다중 홉 추론을 요구하는 복잡한 자연어 질문에 대해 연관 지식 그래프 위에서 답변 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 지식 그래프상의 추론 과정에서 추른 경로를 명확히 하기 위한 노드의 양방향 특정 전파와 이웃 노드들 간의 맥락 정보까지 각 노드의 특정값에 반영할 수 있는, 표현력이 풍부한 쌍 선형 그래프 신경망 (BGNN)을 이용한다. 본 논문에서는 오픈 도메인의 지식 베이스 Freebase와 자연어 질문 응답 데이터 집합 WebQuestionsSP를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 우수성을 확인하였다.
The purpose of this study is to investigate the science gifted students' level of interpreting the oceanic graph and of understanding the oceanic physical concept through analyzing the Temperature-Salinity (T-S) diagram and inferring the SOFAR (SOund Fixing And Ranging) channel. A total of 106 gifted students in the 3rd year of a science gifted high school, using T-S diagrams published in one of the journals of Oceanology, developed descriptive questions asking the depth of the SOFAR channel to conduct the quantitative and qualitative analysis of graph interpretation ability. As a result, there was a big difference in the level of graphs interpretation and concepts understanding for each science gifted students such as interpreting, modeling, and converting, and exposed their alternative concepts about water temperature, salinity, and density. The results of this study will be used to understand the levels of science gifted students' graph interpretation in oceanology, and to provide the basic data for improving the teaching and learning methods of oceanology and also provide basic data for teaching material development related to graph analysis.
Kim Ri-Ra;Yang Sang-Uk;Kim Yeong-Il;Jeon Cha-Su;Choi Yeong;Kim Rae-Hyeon;Park Se-Hyeong
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.05a
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pp.1334-1341
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2006
정보가시화는 정보를 기하학적으로 표현하는 연구 분야로 정량적 정보를 테이블, 도표 등의 형태로 표현하는 정량 정보 가시화와 그래프나 네트워크와 같은 구조적 자료를 기하학적으로 표현하는 graph visualization이 있다. 본 연구에서는 그래프 기반의 정보 가시화를 이용한 회의 정보 가시화 프로그램을 소개하고자 한다. 이는 연구개발이나, 프로젝트 관리, 브레인스토밍 등의 회의에 있어서 태스크, 자원, 일정, 문서 등으로 구성되는 회의정보를 대상으로 한다. 최초 정보 생성, 정보 수정, 정보 가시화 기능을 갖고 있으며 그래프 자동 배치 모듈, 가시화 모듈, 사용자 인터페이스 모듈 등으로 구성되어 있다. 그래프 자동 배치는 오픈 소스로 제공되는 GraphViz를 사용하였고, 가시화는 OpenGL을 이용하였다. 회의 정보들 사이의 복잡한 관계를 그래프 구조로 표현하여 업무와 자원의 분배, 관련된 문서 검색을 쉽게 하여 회의 정보를 직관적이고, 빠르고 쉽게 조작하고, 이해하는데 유용하다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.670-673
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2022
설명가능한 인공지능은 딥러닝과 같은 복잡한 모델에서 어떠한 원리로 해당 결과를 도출해냈는지에 대한 설명을 함으로써 구축된 모델을 이해할 수 있도록 설명하는 기술이다. 최근 여러 분야에서 그래프 형태의 데이터들이 생성되고 있으며, 이들에 대한 분류를 위해 다양한 그래프 신경망들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 그래프 신경망인 그래프 합성곱 신경망(graph convolutional network, GCN)에 대한 설명 기법을 제안한다. 제안 기법은 주어진 그래프의 각 노드를 GCN을 사용하여 분류했을 때, 각 노드의 어떤 특징들이 분류에 가장 큰 영향을 미쳤는지를 수치로 알려준다. 제안 기법은 최종 분류 결과에 영향을 미친 요소들을 gradient를 통해 단계적으로 추적함으로써 각 노드의 어떤 특징들이 분류에 중요한 역할을 했는지 파악한다. 가상 데이터를 통한 실험을 통해 제안 방법은 분류에 가장 큰 영향을 주는 노드들의 특징들을 실제로 정확히 찾아냄을 확인하였다.
전파방정식과 그 증명을 이해한 후, 이것의 응용법을 알기 전에 전기공학도는 송전선에 따른 전압, 전류의 변동현상에 친숙해야 하는데, 이를 위해서는 그래프법이 있으면 매우 좋다. 왜냐하면 그래프법에의해 송전선의 동작을 통일적, 시각적으로 통찰할 수 있기 때문이다. 이러한 방법의 하나가 1943년에 출판된 고 F.Esclangon교수의 한 논문에 제시되었다. 불행하게도 이 논문은 주목을 받지 못했는데, 여기에는 두가지 이유가 있을 수 있다. 첫째, 이 논문이 2차대전중에 발행되어서 여러 사람의 손에 들어가지 않았고, 둘째 저자가 자기의 방법의 중요한 이점을 분명히 나타내지 못했다. 본 고는 그래프법을 알려줌으로서 송전선에 대한 흥미를 일깨워주고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10b
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pp.1389-1392
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2000
본 논문은 프로시저 내에서 데이터 토큰들간의 정보흐름을 모델링 하기 위해서 정보 흐름 그래프(IFG : Information Flow Graph)라고 하는 프로그램 표현 도구를 개발하였다. IFG는 기존 제어 흐름 그래프와는 달리 프로그램 내에서 관심 있는 변수 값의 변화 과정을 쉽게 탐색할 수 있고, 정보 흐름의 미세 변화를 잘 표현할 수 있으므로, 프로그램에 대한 이해를 증진시킬 수 있다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.8
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pp.2430-2441
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2000
A visual concurrent programming environment, called ESTGVP is designed and implemented, which is easy to understand, highly portable, and can represent parallel behaviors. For our purpose, a conventional state transition graph is extended so as to enable both of synchronous and asynchronous parallel operations. We call it extended state transition graph (ESTG). ESTGVP uses the ESTG and texts for programming, and makes it easy programming sequential and parallel behaviors. Also, it is easy to understand the control structure of a program because ESTGVP is a visual programming environment based on the graph. ESTGVP is written in Tel language and thus it is highly portable on various operating systems. It consists of three major components; edition, transformation and execution. If necessary, ESTG can be transformed into C or Tel language, and its execution is based on Tel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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