'형태소 깎는 노인'은 국어사 자료를 처리하는 고성능 자동 형태분석기의 개발이 난항을 겪고 있는 상황에서 수동으로 형태분석 작업을 하는 연구자들을 지원하기 위하여 개발된 형태분석 보조기이다. 인간과 기계의 분업을 통해 인간의 피로를 최대한 줄이고, 단순 반복 형태에 대해서는 정답을 확실하게 제안할 수 있다는 것이 특징이다. 국어사 자료에는 한국어 정보처리를 위해 필요한 어휘 사전이 없으므로, 문법형태소 사전을 만들어 이를 단서로 조사/어미부와 어간부를 구분하도록 하였다. 이를 통해 구축된 소규모 형태분석 말뭉치들이 장기적으로는 자동 형태분석기의 성능 개선에 일조할 수 있을 것으로 기대한다.
정보통신 기술의 비약적인 발전과 인터넷 이용의 증가로 인하여 전자 상거래 (Electronic Commerce), 그 중에서도 인터넷 경매에 대한 일반인의 관심과 참여가 높아지고 있다. 전통적인 경매에서 시공간의 제약으로 인한 문제점들을 인터넷 경매에서는 누구나 쉽게 경매에 참여하여 경쟁할 수 있도록 개선시켰다. 인터넷 경매에서 구매자가 원하는 상품을 구입하기 위해서는 구입물품의 가격정보, 상품정보 등이 필요하며 이러한 정보를 수집하는데는 많은 시간과 반복된 작업이 필요하다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 구매상품에 대한 상품정보와 적정 낙찰가를 제공하여 구매자가 입찰액을 정하는데 있어서 참고자료로서 활용할 수 있으며 부적당한 가격에 상품을 구매하거나 경매가 유찰되는 것을 피할 수 있어서 보다 효율적인 경매를 할 수 있도록 도와준다. 본 논문은 기존의 단순한 가격 정책에서 벗어나 사례베이스를 활용하여 실시간 상품의 특성에 따라 다양하게 적정낙찰가를 제시하는 적정낙찰가 추천 시스템을 설계하였으며, 몇 가지 사례를 구현을 통해 적정낙찰가를 제시하는 과정을 보여준다.
최근 로봇의 형태는 인간의 명령을 이행하고 스스로 학습하며, 감정을 지닐 수 있는 인공지능을 내장한 로봇이다 이와 같은 특징을 지닌 로봇의 용도는 조립, 도장, 용접 둥 단순 반복 작업이나 위험한 산업현장에서 벗어나 좀더 다양한 분야로 그 범위가 확대되고 있다. 활용의 예는 '가족 도우미'의 역할을 수행하는 로봇으로써 가사, 방범, 오락 그리고 교육 등의 기능을 담당하는 형태로써 보다 다양화되고 향후 가정의 필수품으로 자리 잡을 전망이다. 이러한 로봇의 구현에 인공지능의 요소를 활용해야 하는 것은 당연하며 그 범위 또한 광범위하다. 로봇이 여러 가지의 기능을 수행하기 위해서는 환경 정보를 받아들이는 센서의 역할이 크며 이런 센서를 사용조건에 맞게 활용하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 로봇에 부착된 센서의 환경 정보값을 적절히 활용하여 로봇의 다양한 기능을 구현할 수 있는 가정용 지능형 서비스 로봇을 구현하고자 한다. 센서 정보는 지능 기법으로 널러 알려진 소프트 컴퓨팅 기법을 사용한다.
본고에서는 불어 자동처리 연구의 기초이면서, 불어 초·중급 학습에 가장 큰 걸림돌로 여겨지는 불어 굴절 변화형의 분석 및 생성 교육 시스템 Inflection-edu를 소개한다. inflection-edu는 부산대학교 언어 정보 연구실에서 개발한 불어 형태소 분석-생성기를 기반으로 하였으며, 동사 8,249개, 명사 29,059개, 형용사 9,957개와 그 굴절 변화형을 모두 분석 및 생성할 수 있으며, 학습자를 위한 굴절 규칙 231개를 포함한다. 제 2 장에는 분석과 생성을 위한 모델화(modelling) 방법론을 제시하고, 제 3 장에서는 이 결과를 불어 교육 시스템에 연동하기 위한 인터페이스를 제시하고, 제 4 장에서는 Inflection-edu의 인터페이스를 소개한다. 제 5 장에서는 남은 문제와 향후 응용 방향을 알아본다. 형태소 분석기와 생성기능이 교육 시스템에 통합된 Inflection-edu는 70년대 개발된 프로그램과 같이 단순하고 반복적인 교수-학습 작업을 제공하는 것이 아니다. 학습자의 요구에 정확하고 빠르게 피드백을 줄 수 있으며, 좀 더 큰 단위의 분석 및 생성이 가능하도록 하여, 좀 더 지능적인 언어 교육 시스템을 구현하는 것을 그 개발 목표로 하고 있다.
원전 운전에는 그 수행에 필요한 많은 직무가 있고, 직무가 어떤 것인가에 의해 운전원에게 할당되는 직무와 기계 즉, 자동화된 설비에 할당되는 직무로 분류된다. 차세대 원전에 적용할 전자식 절차서에서는 단순, 반복적인 직무는 자동화 설비에, 인간의 판단과 같은 고도의 사고를 요구하는 직무는 운전원에게 할당하여, 인지해야 하는 정보의 수가 많고, 해당 운전상황을 정확하게 판단해야 하는 비정상 및 비상 운전시 운전원의 작업부담 (Work-load) 를 줄이고자 하는 방향으로 개발이 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존 원전에서 적용하고 있는 절차서의 수행과정을 절차서 수행에 필요한 직무가 어떤 것들이며, 운전원의 어떤 행위에 의해 수행되는지의 관점에서 이들을 정성적으로 분석, 전자식 절차서 시스템에 적용할 절차서 수행 모델을 개발하고, 아울러 전자식 절차서 인간-기계 연계 화면에서 제공하고자 하는 주요 운전변수들의 표시형태를 확인, 구현해 보았다.
편의점 물류는 물류센터에서 가맹점이나 직영점포에 상품을 공급하는 배송이 주된 업무이다. 점포의 발주에 대응하여 수주, 출고, 정산 보충발주 등의 기본업무를 계속해서 반복하는 단순한 일면의 기능과, 다품종소량 다빈도 배송요구에 따른 처리비용 증가나 결품의 발생, 신선도 저하, 점포내 재고증가 등의 문제에 대응해야 하는 복합적이고 고도의 관리를 요하는 복잡한 기능의 양면성을 동시에 지니고 있다. 따라서 물류시설 확보, 노하우 축적, 인력양성 등의 물류관리는 사업의 손익과 직결되고, 고객서비스의 폭을 결정하기 때문에 편의점에 있어 물류관리는 대단히 중요하다. 그러나 편의점의 양적인 팽창에 비해 물류거점의 부족 협소한 물류센터와 전산화되지 않은 작업환경 등 편의점의 물류활동은 아직 미약한 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 물류기능의 효율성이 무엇보다도 중요시되고 있는 편의점을 토대로 물류활동의 사례와 실태를 살펴보고 유통환경변화에 따른 편의정의 물류활동의 효율화 및 경쟁력 강화방안으로 공동화 방안을 제시하였다.
'형태소 깎는 노인'은 국어사 자료를 처리하는 고성능 자동 형태분석기의 개발이 난항을 겪고 있는 상황에서 수동으로 형태분석 작업을 하는 연구자들을 지원하기 위하여 개발된 형태분석 보조기이다. 인간과 기계의 분업을 통해 인간의 피로를 최대한 줄이고, 단순 반복 형태에 대해서는 정답을 확실하게 제안할 수 있다는 것이 특징이다. 국어사 자료에는 한국어 정보처리를 위해 필요한 어휘 사전이 없으므로, 문법형태소 사전을 만들어 이를 단서로 조사/어미부와 어간부를 구분하도록 하였다. 이를 통해 구축된 소규모 형태분석 말뭉치들이 장기적으로는 자동 형태분석기의 성능 개선에 일조할 수 있을 것으로 기대한다.
정보통신의 발전은 경제 구조에 많은 변화를 가져왔으며, 향후에도 많은 변화를 예고하고 있다. 가장 대표적인 것은 경제 흐름의 근간이라 할 수 있는 유통의 변화일 것이다. 이것은 통신망 위에 구축되는 가상의 공간에서 이루어지는 유통을 지칭하는 것으로, 빠른 속도로 발전하고 있다. 그러나 무수히 많은 상품들을 각 싸이트별 상품 데이터베이스를 구성하는 것은 매우 불합리한 단순 반복 작업이라 하겠다. 이런 문제를 해결하기 위해 시멘틱 웹의 RDF(Resource Description Framework)언어를 이용하여 웹 온톨로지를 구성하여 공급자와 판매자간 상품 데이터를 공유하게 된다면, 전자상거래에 효율성을 가져올 것이라 생각된다. 따라서 본 논문에서는 RDF의 소개와 RDF 웹 온톨로지 편집기를 제작하고, 구성된 RDF를 참조하여 간단한 쇼핑몰을 구성하여 온톨로지를 통한 데이터의 효율적 상호운영성 (Interoperability)을 증명하여, 현재 제안되고 있는 상품 카탈로그 분야의 발전에 기여하고자 한다.
래퍼(wrapper)는 미리 입력된 추출 규칙을 바탕으로 특정 정보 소스에서 원하는 정보를 추출, 가공하는 모듈이다. HTML-XML 래퍼(HTML Wrapper for XML)는 HTML로 이루어진 웹 정보에서 특정 정보를 XML 문서 형태로 추출한다. 사람이 추출 규칙을 직접 작성하는 일은 단순 반복적이고 지루한 일이므로, 최소의 노력으로 쉽고 빠르게 이를 생성할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 기존의 스크립팅 방식에 GUI를 통한 학습 추론 방법을 통합하여 추출 규칙 생성 작업을 최소화 하는 방법을 제시한다.
Ziv-Lempel 코딩 방식은 문자열이 반복해서 나올 때 뒤에 나오는 문자열을 앞에 나온 문자열에 대한 포인터로 대칭시킴으로써 압축을 한다. 따라서 이 방식을 위해서는 앞서 나온 문자열을 유지하는 사전과 문자열 매칭이 필수적이다. 그래서 이 두 가지에 효율적인 자료구조인 접미사 트리를 Ziv-Lempel 코딩 방식에 적용시키려고, 그 이후에 Fiala, Greene와 Larsson은 각각 McCreight와 Ukkonen의 접미사 트리 생성 알고리즘을 LZ77 코딩에 이용하였다. 접미사 트리를 이용한 Zv-Lempel 코딩에는 만들어진 사전, 즉 접미사 트리와 앞으로 압축될 문자열과의 가장 긴 매치는 찾는 과정이 있다. 이는 단순히 접미사 트리의 루트부터 차례로 검색해 나가도 되지만 이렇게 했을 때 걸리는 시간은 노드에서 자식을 찾는데 걸리는 분기 결정 시간에 의해 좌우된다. 즉 분기에 성형 시간 이상이 걸리면 가장 긴 매치를 찾는데도 역시 선형 시간 이상이 걸린다. 게다가 이 방법은 자기 중복(self-overlapping)의 이점을 살릴 수가 없다. Rodeh, Pratt와 Even은 McCreight의 생성 알고리즘을 이용할 때 가장 긴 매치를 바로 찾을 수 있다는 것을 발견했다. 그러나 Ukkonend의 알고리즘에 대해서는 아직 이러한 방법이 알려지지 않았다. 본 논문에서는 Ukkonen의 알고리즘에 몇가지 작업을 추가하여 전체적으로 선형시간안에 가장 긴 매치를 찾는 방법을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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