Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.267-270
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2005
최근에 사용자 행태 분석 개념이 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 하지만 SE(Software Engineering)와 HCI(Human-Computer Interaction) 두 분야의 틈으로 HCI 관점의 시스템 모델링을 위한 적절한 모델링 언어나 도구가 부족하다. 그리고 원시 데이터를 분석하여 사용자 행위를 모델링하는 것은 실제로 어려운 작업이다. 이 논문에서는 목적(Goal)지향의 사용자 행위 분석을 통해 객체를 식별하고, 추출한 공통/비공통 행위를 기반으로 시스템을 모델링 하고자 UBA(User Behavior Analysis)방법론을 제안한다. 그리고 유비쿼터스 환경의 홈 네트워크 인터페이스 모델을 적용 사례로 언급하였다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.5
no.6
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pp.602-612
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2010
In this paper, we propose an object-oriented modeling technique using UML(Unified Modeling Language) for accessibility of user and efficiency of facilities under Web-based integrated manufacturing management system application. For this, we first collect user requirements and related technology of integrated manufacturing system, and then design proposed system considering business flow and various essential design part(class, component, package, use case, and etc) to reduce system risk as well as communicate peacefully between developers in system redevelopments. Additionally, we develop database of manufacturing master code, check management, repair management and error management for proposed systems. Finally, we design and implement our three main modules; manufacturing check module, manufacturing repair module, manufacturing error module under Web-based environments with JSP language.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2003.10d
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pp.18-21
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2003
한국어 웹 문서에는 일반적으로 제목이 명시가 되어 있음으로 텍스트를 요약하는 방식의 제목추출과는 달리 여러 테이블 형태로 이루어진 웹 문서의 특성을 고려하여 제목에 해당하는 테이블 객체를 찾아내야 한다. 웹 문서를 테이블 객체의 리스트로 보고, 이들을 휴리스틱 규칙에 의해서 본문 후보와 이를 기준으로 하는 제목 후보 객체들로 구분하는 단계와 제목 후보들 간의 확률적 분포 값과 본문과의 언어적 유사도를 이용하여 제목 객체를 결정하는 단계를 통하여 제목을 인식한다. 인식의 정확성에 기여하는 것은 제목과 본문 객체를 구분하는 규칙 그리고 제목의 확률분포 및 언어적 유사 정도 등이며 이들 각 정보가 정확성에 기여하는 정도를 실험하였다. 무작위로 추출된 500개의 다양한 양식의 웹 문서를 대상으로 실험한 결과 제목인식 정확성은 95.1%였다.
Multilingual machine translation means the machine translation that is for more than two languages. Common transfer means the transfer in which we can reuse the transfer rules among similar languages according to linguistic typology. Therefore, the multilingual machine translation based on common transfer is the multilingual machine translation that can share the transfer rules among languages with similar linguistic typology. This paper describes the linguistic modeling for multilingual machine translation based on common transfer under development. This linguistic modeling consists of the linguistic devices such as 1) multilingual common Part-of-Speech set, 2) multilingual common transfer format, 3) multilingual common transfer chunking, and 4) multilingual common transfer rules based on linguistic typology. Validity of this linguistic modeling for multilingual machine translation is shown in the simulation. The multilingual machine translation system based on common transfer including Korean, English, Chinese, Spanish, and French will be developed till 2018.
기존의 모의 실험언어를 이용해서 연속 체계를 모의 실험하는 것을 사용자가 언어에서 요구하는 형태로 모델을 형성해야 하는 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 사용자에게 최대한 편의성을 제공하는 연속체계 모의 실험언어인 PCSL (Postech Continuous -system Simulation Language)를 개발하였다. PCSL은 주어진 대상을 모델링한 미분방정식과 그것을 푸는데 필요한 여러 가지 제약 사항으로 이루어진 간단한 프로그램을 입력으로 받아 자동으로 모의 실험을 수행함으로서 사용자의 노력이 최소화하게 된다. PCSL 처리 시스템의 구성은 주어진 모델을 C 프로그램으로 변형하는 변환기, 모의 실험 알고리즘을 구현한 C 프로그램을 생성하는 생성기, 모의 실험을 수행하는 실행기, 사용자 인터페이스 등으로 되어있다. 구현 예로는 먼저 선형 상미분방정식의 예로 mass-damper-spring system, 비선형 상미분방정식의 예로 van der Pol 방정식, 연립 상미분방정식의 예로는 mixing tank problem 등을 보였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.272-274
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2022
최근에는 사람과 기계가 자유롭게 대화를 주고받을 수 있는 자유 주제 대화 시스템(Open-domain Dialogue System)이 다양한 서비스에 활용되고 있다. 자유 주제 대화 시스템이 더욱 다양한 답변을 제공할 수 있도록 사전학습 기반의 생성 언어모델이 활용되고 있지만, 답변 제공의 안정성이 떨어져 검색을 활용한 방법 또한 함께 활용되고 있다. 검색 기반 방법은 사용자의 대화가 들어오면 사전에 구축된 데이터베이스에서 유사한 대화를 검색하고 준비되어있는 답변을 제공하는 기술이다. 하지만 멀티턴으로 이루어진 대화는 일반적인 문서의 문장과 다르게 각 문장에 대한 발화의 주체가 변경되기 때문에 연속된 발화 문장이 문맥적으로 밀접하게 연결되지 않는 경우가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 대화의 특징을 고려하여 멀티턴 대화를 효율적으로 임베딩 할 수 있는 DBERT(DialogueBERT) 모델을 제안한다. 기존 공개된 사전학습 언어모델 기반의 문장 임베딩 모델과 비교 평가 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 입증한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04a
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pp.39-42
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2002
XML을 가장 효율적으로 활용할 수 있는 B2B 시스템 구축 시 가장 중요한 부분은 모델링을 어떻게 하느냐 일 것이다. 기존의 관계형 데이터베이스에 저장된 정보를 XML 문서로 변환하는 것뿐만 아니라 신규로 정의하여 사용하는 정보에 대하여서도 확장성 있고 만족할 만한 성능을 보장하도록 구조화시킬 것인지가 관건이다. XML 문서는 그 자체로 하나의 객체이며 객체지향 모델링의 표준인 UML을 사용하여 문서정보 뿐만 아니라 시스템 전체를 모델링하는 것이 가장 바람직한 접근 방법이다. 따라서 본 논문은 계층구조를 갖는 XML 데이터를 관계형 데이터베이스로 저장이 가능하도록 하는 모델링 방법론을 제안하였다. 이를 위하여 우선적으로 객체지향 설계언어인 UML를 이용해서 클래스 다이어그램을 도출한 후, 클래스 다이어그램에 의해서 XML DTD 설계를 위한 XML 모델링을 소개하고 이들의 모델링으로 교환되는 XML 데이터를 효율적으로 저장하기 위하여 관계형 데이터베이스 스키마 설계를 위한 데이터 모델링 방법을 제안하였다. 아울러 변환 방법에 의해 관계형 데이터베이스 스키마 스크립트를 구현했다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.57-59
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1999
본 논문에서는 최대 엔트로피 원리에 기반한 문서 분류기의 학습을 제안한다. 최대 엔트로피 기법은 자연언어 처리에서 언어 모델링(Language Modeling), 품사 태깅 (Part-of-Speech Tagging) 등에 널리 사용되는 방법중의 하나이다. 최대 엔트로피 모델의 효율성을 위해서는 자질 선정이 중요한데, 본 논문에서는 자질 집합의 선택을 위한 기준으로 chi-square test, log-likelihood ratio, information gain, mutual information 등의 방법을 이용하여 실험하고, 전체 후보 자질에 대한 실험 결과와 비교해 보았다. 데이터 집합으로는 Reuters-21578을 사용하였으며, 각 클래스에 대한 이진 분류 실험을 수행하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04a
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pp.115-117
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2002
본 논문에서는 Mobile IPv6에 사이클이 있음을 Alloy로 명세(specification)하고 Alloy 분석기로 검증(verification)한 것을 해석해 보겠다. Acyclicity를 만족하지 못함으로 해서 모바일호스트는 이동을 하지 못하고 계속 사이클을 돌게 된다. Alloy는 Rational의 UML과 같은 객체모델링 언어인데, 일차논리와 집합에 기반을 둔 Z에서부터 파생되었다. Alloy는 작은 모델들을 위한 명세 언어로, Alloy 모델은 그래픽과 텍스트를 모두 지원한다. Alloy로 명세 된 것을 쉽게 분석 할 수 있는 검증도구로 Alloy 분석기가 있는데, 이러만 도구를 이용함으로써 손쉽고 빠르게 검증을 할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.130-132
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2002
NATM(Network Abstract Timed Machine)은 통신 네트워크와 같이 다양한 형태의 시스템을 기술하는데 사용되고 크고 복잡한 네트워크에 대해서 요구사항을 만족하도록 설계된 모델링 언어이다. NATM은 기존의 네트워크 설계 언어에서 기술하기 어려운 다양한 형태의 네트워크 표현과 네트워크를 고정 네트워크 환경과 무선 네트워크 환경으로 나누어 유/무선 네트워크 환경을 명세 할 수 있다. 본 논문에서는 NATM의 다양한 네트워크 환경에서의 여러 Component들을 기술하고 이 Component 속성들을 예제를 통해서 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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