일반적으로 운율 정보를 음성인식에 이용한 연구들에 있어서는 대부분 운율의 음향적 정보를 이용하는데 반하여, 본 연구에서는 운율어나 음절수와 같은 운율의 구조적 정보가 인식률 향상에 기여함을 보인다. 본 논문은 두 가지 운율 정보, 즉 운율어와 음절수를 이용하여 발음모델링을 할 경우에 음성인식기의 성능을 평가하는 것을 목표로 하는 것으로, 먼저, 운율어를 이용하여 위치 정보데이터의 가능한 모든 발음을 생성하고, 다시 음절 수를 기준으로 발음변이 수를 조절하는 방법을 제시한 다음, 제안한 방법에 의하여 생성한 발음사전을 이용하여 음성인식의 성능을 평가하였다. 실험결과 운율어를 이용하여 발음 사전을 제작한 모든 경우에 베이스라인과 비교하여 성능이 향상됨을 보였는데, 베이스라인의 WER 4.63% 에서 최대 8.4%의 WER 가 감소하였다. 위치 정보 데이터의 음절수에 따라서 발음 변이의 수를 조절한 결과도 전체적으로는 3 음절로 그 수를 제한한 경우, 6 음절이상 단어에서는 4음절로 제한한 경우에 가장 좋은 인식 성능을 얻을 수 있어서, 음절수에 따른 발음변이 수의 조절이 효과적임을 알 수 있었다.
자연어로 작성된 고객의 요구사항은 개발과정에서 모델링 언어로 재작성 된다. 그러나 개발에 참여하는 다양한 계층의 사람들은 모델링 언어로 작성된 요구사항을 이해하지 못하는 경우가 많이 발생한다. 본 논문에서는 REED(REquirement EDitor)로 작성된 요구사항 모델을 자연어로 번역하여 개발에 참여하는 모든 계층의 사람들이 요구사항 모델을 이해할 수 있도록 도와주는 방안을 제시한다. 제시한 방법은 3단계로 구성되어 있다. 1단계 IORT(Input-Output Relation Tree) 생성, 2단계 RTT(Requirement Translation Tree) 생성, 3단계 자연어로 번역의 단계를 거친다.
페르소나 기반의 대화 시스템은 일관적인 대화를 수행할 수 있어 많은 관심을 받고 있다. 영어권에서 구축된 페르소나 대화 데이터셋은 서로의 페르소나를 알아가기 보다는 자신의 페르소나에 대해서만 말하는 경향을 보이며 이는 상대방의 말을 이해하여 관련 대화를 진행하는 대화의 특성을 반영하지 못한다. 본 연구에서는 회사 방문객이 안내 시스템과 대화하는 상황을 가정하여 안내 시스템이 주도적으로 방문객의 페르소나를 묻고 관련 대화를 수행하는 데이터셋을 구축함과 동시에 목적지향 대화 시스템의 대화 관리 프레임워크를 기반으로 시스템 주도적인 대화를 모델링하는 페르소나 대화 관리 모델을 제안한다. 실험을 통해 제안한 대화 관리 모델의 대화 이해 및 정책 성능을 검증하고 방문객의 페르소나를 예측할 때 대화 정책의 성능이 향상됨을 보임으로써 구축한 데이터셋이 이해와 정책이 포함된 대화의 특성을 반영하는 것을 확인한다.
본 연구는 언어 네트워크 분석을 통해 IFLA의 학교도서관 가이드라인의 언어적 의미를 파악하는데 목적이 있다. IFLA의 학교도서관 가이드라인은 2002년 초판과 2015년에 개정한 제2판이 있다. 본 연구는 학교도서관 가이드라인의 2002년판과 2015년판을 언어 네트워크의 관점에서 분석하고, 상호 비교하였다. 대상 테스트로부터 키워드들을 추출하고 동시출현관계를 바탕으로 언어 네트워크를 구성하였다. 동시출현 네트워크로부터 중심성(연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성)을 분석하였다. 또한, 본 연구는 넷마이너4.0의 LDA 기능을 사용하여 토픽모델링 분석을 수행하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 중심성 차원에서 비교해 보면, 2015년판에서 'Program, Teaching, Reading, Inquiry, Literacy, Media' 등의 키워드가 2002년판에 비해 높게 나타나고 있다. 둘째, 2002년판의 중심성 상위 리스트에서 보이지 않던 'Inquiry'와 'Achievement' 키워드가 2015년판의 연결정도 중심성과 근접중심성에 새롭게 출현하고 있다. 셋째, 토픽 모델링의 분석 결과, 2002년판에 비해 2015년판은 학교도서관 서비스, 사서교사의 교수학습 활동, 미디어 및 정보활용교육, 교육과정 참여 등에 관한 토픽의 비중이 높아지고 있다.
고성능 해양모델을 개발하기 위하여 적시 컴파일(Just-In-Time) 언어인 줄리아 언어를 사용하였고, 운동량 방정식의 해를 구하기 위해 연속완화법으로 푸아송 방정식을 푸는 코드를 작성하였다. 다음으로, 줄리아 계산 코드를 시험하기 위하여 두 가지의 모델을 구축하였다. 첫 번째로, 일정한 유량의 생성/소멸(source/sink) 조건을 시험하기 위해 단순한 수로 형태를 모델링하였고, 두 번째로, 조석 외력(tidal forcing) 및 전향력(Coriolis force), 난류확산계수로 인한 효과 등을 시험하기 위해 황해(Yellow Sea)를 단순화하여 모델링하였다. 모델은 두 가지 시나리오 안에서 총 8개의 실험안으로 테스트되었다. 테스트 결과, 시나리오 1에서 3가지 실험안의 수심 평균된 유속은 이론 값에 완벽하게 수렴하였고, 해저마찰로 인한 수직적 유속 구배를 잘 보여주었다. 또한 시나리오 2에서는 황해의 무조점과 우리나라 서해 중부와 남부 연안의 조석 특성을 잘 재현하였고, 전향력과 수직 난류확산계수에 따른 결과의 차이를 잘 보여주었다. 따라서, 줄리아 언어를 이용한 해양모델을 개발하는 데에 성공하였다고 판단되며, 이는 해양모델이 고전적인 컴파일 언어에서 적시 컴파일 언어로 성공적으로 넘어가는 단계에 오게 됐다는 것을 시사한다.
대화체는 문어체와는 달리 화자와 청자 사이의 질의/응답으로 이루어진 형태의 문장들을 가지며, 생략과 대용어가 빈번히 발생하는 특징을 갖는다. 이러한 대화 형태에서 어떠한 한 문장에는 화자가 전달하고자 하는 의도를 포함하고 있다. 이러한 대화체 문장들을 번역하는 것은 단순한 언어적 분석에 의한 번역으로서는 많은 번역상의 오류가 발생하게 된다. 따라서 대화체 문장들의 올바른 번역을 위해서는 대화의 상황을 반영하는 문맥 정보가 부가적으로 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문맥 정보로서 화행을 사용하여 대화체 기계번역을 수행하고자 한다. 화행(Speech Act)이란 화자에 의해 의도되어 발화 속에 포함된 언어적 행위를 나타내며, 이러한 화행을 분석함으로써 화자의 의도를 파악하고 이를 통해 올바른 번역을 수행할 수 있게 된다. 본 기계번역 시스템에 포함된 화행 분석 과정에서는 대화를 화행으로 모델링한 담화 문법과 유사한 형태의 재귀적 대화 전이망(Recursive Dialog Transition Network)을 사용하게 된다. 본 논문에서는 호텔 예약 영역에서의 기계번역 시스템에 대한 간단한 소개와 화행의 종류 및 분석 방법과 이를 통한 기계번역 방식에 대해 살펴보도록 하겠다.
소프트웨어 아키텍처는 텍스트 기반 아키텍처 기술 언어(ADL)를 사용하면서 기술하게 된다. ADL의 중요한 목적은 다른 이해관계자 사이에서 대체 디자인을 통신하고, 재사용할 수 있는 구조를 찾아내고, 그리고 디자인 결정을 기록하는 것이다. 본 논문은 구조적인 관점의 3차원 표현을 위한 도구를 만듦으로써 표현 문제에 대한 해법을 제공한다. 도구는 첫째 소프트웨어 아키텍처와 아키텍처에서 관점을 기술하는 아키텍처 기술 언어(VTADL)로 구성되었고, 각 관점을 분리된 가상현실 세계로 번역하는 VTADL-to-VRML 변환기로 구성되었다. 본 논문에서는 ADL을 요구된 관점에 의거하여 효과적인 VRML 표현으로 변환하기 위한 알고리즘을 고안했다. VRML 표현은 그 전체적인 디자인에 이해를 강화하고 다양한 이해관계자 사이에 통신을 개선할 것이다.
본 논문에서는 게임과 3D 모델링에 많이 이용되는 라이브러리, MS사의 Direct3D를 파이썬(Python)에서 사용할 수 있도록 하는 인터페이스 구현 기술에 대하여 논한다. 현재 주로 MS에서 출시되는 언어군에서만 DirectX를 사용할 수 있지만, 본 논문에서 제시한 방법을 이용하면 파이썬 뿐 아니라 다양한 언어에 DirectX라이브러리를 인터페이스를 제작할 수 있고, 다양한 언어를 쓰는 사용자들에 의해 이 라이브러리의 활용폭을 넓힐 수 있을 것이다. 본 논문에서는 인터페이스 모듈 작성 기법을 설명하고 파이썬을 이용했을 때의 장점과 단점들을 설명한다.
플라즈마 시뮬레이션을 수행하기 전에 현 컴퓨터의 계산 능력범위 내에서 물리적으로 타당하게 설명할 수 있는 수치 해석 방법을 먼저 정한다. 예를 들면, 가스 반응이 많고 각 가스 반응 중에 중요가스 반응을 빠르고 선택적으로 선별하고자 할 때, 혹은 외부 입력 변화에 따른 플라즈마 종의 온도 또는 밀도를 대략적으로 파악하고자 할 때는 공간적인 분포를 고려하지 않는 0차원 global 모델링을 이용한다. 압력이 높고 충돌이 빈번한 경우에는 플라즈마를 유체적인 관점에서 기술이 가능하므로, 볼츠만 방정식에서 속도에 관한 0차, 1차, 2차 모멘텀을 이용하여 유도된 유체 방정식을 이용한다. 반대로 압력이 낮고 충돌이 거의 없는 경우에는 플라즈마 입자를 개별적으로 추적하는 입자 전산 모사 방법을 이용한다. 지금까지는 앞에서 언급한 예와 같이, 개별 플라즈마 상태에 맞는 시뮬레이션 코드를 각각 만들어야 했고, 각 코드를 개별적으로 유지 보수해야 했다. 하지만, 개별적으로 코드를 유지 보수를 해야 할 경우에는, 동일한 기능을 하는 함수를 반복적으로 각 코드에 입력해야 하는 불편함이 따르고, 각 수치해석 방법의 장점을 모은 하이브리드 방법과 같은 전사모사를 개발할 때 각 기능을 통합해야 하는 어려움이 따른다. 또한 지금까지 개발된 대부분의 플라즈마 코드는 외부 입력에 대해 유연하지 못한 대처로 새로운 가스 반응을 추가하거나 새로운 수치해석 방법을 추가할 경우에는 코드를 전체적으로 수정해야 하는 어려움이 있었다. 따라서 코드를 통합적으로 관리할 수 있고, 외부 입력에 대해 유연하게 대처할 수 있는 시뮬레이터가 필요했다. 여기에서는 객체 지향 언어인 C++ 언어를 이용하여, 사용자 입력에 대해 유연하게 대처할 수 있고, 복잡한 화학 반응을 특정 수치 해석 방법에 상관없이 통합적으로 관리할 수 있는 코드를 개발하였다.
일반 상식 기반의 지식 그래프는 대규모 코퍼스에 포함되어 있는 일반 상식을 수집하고 구조화하는 지식의 표현 방법이다. 일반 상식 기반의 지식 그래프는 코퍼스 내에 포함되어 있는 다양한 일반 상식의 형태와 관계를 모델링하며, 주로 질의응답 시스템, 상식 추론 등의 자연어처리 하위 작업에 활용할 수 있다. 가장 잘 알려진 일반 상식 기반의 지식 그래프로는 ConceptNet [1], ATOMIC [2]이 있다. 하지만 한국어 기반의 일반 상식 기반의 지식 그래프에 대한 연구가 존재했지만, 자연어처리 태스크에 활용하기에는 충분하지 않다. 본 연구에서는 대규모 언어 모델과 프롬프트의 활용을 통해 한국어 일반 상식 기반의 지식 그래프를 효과적으로 구축하는 방법론을 제시한다. 또한, 제안하는 방법론으로 구축한 지식 그래프와 기존의 한국어 상식 그래프의 품질을 양적, 질적으로 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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