본 논문은 기계번역 시스템에서 파싱의 전처리 단계로 도입되는 구 묶음 시스템을 제안한다. 구 묶음 모듈은 구 묶음의 결과로 얻어지는 의존관계 제약을 통하여 분석 시스템의 성능향상에 기여할 수 있다. 중국어를 위한 구 묶음 시스템을 변형 기반 학습 기법에 근거하여 구현하며, 의존관계를 효과적으로 파서에 넘겨줄 수 있는 인터페이스를 고안한다. 구현된 모듈을 중한 기계번역 시스템에 통합하고, 중국 관련 웹사이트로부터 수집한 말뭉치를 이용한 실험을 통해 구 묶음의 도입이 기계번역에서 분석시스템의 성능 향상에 기여할 수 있음을 보인다.
The bundling process is the final step in vegetable manufacturing, however, the process is a little difficult to be automatized, because vegetable has the physical properties of roughness, softness, and fragility etc. In this paper, we proposed an automatic bundling mechanism for vegetable based on the heat melt sticking. The proposed mechanism consists of three modules, one module is the moving part for aligning of the vegetable shape and adjusting of the vegetable tension, second module is the arm driving part for the vegetable binding and the band roll releasing, and third module is band joining, band cutting, and band feeding part for the vegetable binding continuously. Through this research, Using the SMO(SimDesigner Motion) module, we optimize condition of mechanical movement of the bundling mechanism. This bundling system designed in order to binding 288 bundle/hour.
An Allium-odorum is difficult material to handle because it is soft and weak mechanically. For bundling work of allium-odorum, we must grip in the bundle shape of unit weight. However it is difficult to grip allium-odorum by hand because the bundle bulk is very big. Especially, in packing work, the bundle shape of allium-odorum package is more important than other vegetables because the sale price depend on the bundle shape. In this paper, we propose bundling mechanism for a rectangular shape, and semi-auto bundling mechanism by a eccentric roller and a triangular link. We carry out mechanical model and analysis respectively using the CATIA V5 and SimDesigner. We have manufactured the prototype of the semi-automatic bundling machine, and got satisfied result through field test. This machine is in the process of commercialization.
기계학습은 학습말뭉치로부터 문제를 해결하기 위한 규칙을 학습하여 모델을 생성한다. 생성된 모델의 성능을 높이기 위해서는 문제에 적합한 자질들을 많이 이용해야 하지만 많은 자질들을 사용하면 모델의 생성시간은 느려지는 것이 사실이다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 다단계 기법을 적용한 기계학습으로 구묶음 시스템을 제작하여 학습모델의 생성시간을 단축하고 성능을 높이는 기법을 제안한다. 많은 종류의 자질들을 두 단계로 분리하여 학습하는 기법으로 1단계에서 구의 경계를 인식하고 2단계에서 구의태그를 결정한다. 1단계의 학습자질은 어휘 정보, 품사 정보, 띄어쓰기 정보, 중심어 정보를 사용하였으며, 2단계 학습자질은 어휘 정보와 품사 정보 외에 1단계 결과에서 추출한 구의 시작 품사 정보와 끝 품사 정보, 구 정보, 구 품사 정보를 자질로 사용하였다. 평가를 위해서 본 논문에서는 ETRI 구문구조 말뭉치를 사용하였다.
In this paper, it has been proposed an automatic vegetable bundling mechanism that makes use of heat melt sticking. The proposed mechanism is consisted of three modules for the rationality of manufacture. Design specification has been determined by the bundling mechanism that was optimized mechanically. And, it has been manufactured the prototype of the automatic bundling machine. It has been carried out directly the field test for verification of performance in farmhouse which produces vegetable. In field test, this bundling machine showed efficiency of about 3.6 times than the manual working by manpower, and other performance it got satisfied result. This automatic vegetable-bundling machine was already registered as the agricultural machine. and This machine will be commercialized soon.
한국산치커리 뿌리의 식품학적 가치를 재조명하기 위하여, 묶음온도($120~180^{\circ}C$)와 묶음시간(10~40분) 을 달리하면서 치커리차의 품질에 관련된 갈색화 특성 변화를 검토하였다. 치커리추출물의 수용성 고형분함량은 묶음온도와 시간이 증가함에 따라 낮은 온도에서는 다소 증가하였으나 묶음온도 $160^{\circ}C$ 이상에서는 서서히 감소하였다. 치커리 물추출물의 환원당함량과 아미노태 질소 함량은 묶음온도가 증가하고 묶음시간이 걸어질수록 급격히 감소하는 경향을 나타내었다. 치커리 추출액의 갈색도는 환원당 함량 및 아미노태 질소 함량과 반비례적으로 묶음온도가 증가하고 묶음시간이 길어질수록 증가하는 경향을 나타내였다. 또한, 치커리 분말시료의 기계적 색도로서 L 빛 b값은 볶음온도가 증가하고 볶음시간이 길어짐에 따라 전반적으로 감소하였고 a값과 ${\Delta}E$값은 볶음온도가 증가함에 따라 증가하였다.
구분분석은 문장을 분석하여 문장의 구문 구조를 밝히는 작업으로, 문장이 길어질수록 문장의 중의성이 높아져 구문분석 복잡도를 증사시키고 성능이 떨어진다. 구문분석의 복잡도를 감소시키기 위한 방법 중 하나로 구묶음을 하는데 본 논문에서는 하나의 명사처럼 쓰일 수 있는 둘 이상의 연속된 명사, 대명사, 수사, 숫자와 이를 수식하는 관형사, 접두사 및 접미사를 묶어서 복합명사 상당어구라고 정의하고 복합명사 상당어구 인식 시스템을 제안한다. 본 논문은 복합명사 상당어구 인식을 기계학습을 이용한 태그 부착 문제로 간주하였다. 문장 내 띄어쓰기, 어절의 어휘 정보, 어절 내 형태소들의 품사 정보와 품사-어휘 정보를 함께 자질로 사용하였다. 실험을 위하여 세종 구문분석 말뭉치 7만여 문장을 학습과 평가에 사용했으며, 실험결과는 95.97%의 정확률과 95.11%의 재현율, 95.54%의 $F_1$-평가치를 보였고, 구문분석의 전처리로써 사용하였을 때 구문분석의 성능과 속도가 향상됨을 보였다.
시금치는 비타민과 칼슘이 많은 알칼리성 건강채소이며 잎을 이용하는 잎 채소의 하나로 비닐하우스 내에서나 노지에서 사철 재배되는 채소이다. 이 시금치는 산지에서 연간 9-10개월 정도 출하되며 매일 밭에서 낫이나 칼로 수확한 시금치를 과일상자나 푸대 등에 담아서 운반하여 하우스나 가옥 등의 일정한 장소에서 떡잎이나 하엽 등의 못쓰는 잎과 뿌리 등을 절단하여 다듬기 작업을 한 후에 상자나 묶음으로 하여 출하하고 있는 실정이다. (중략)
Post-Tensioning System은 강선(Strand)을 긴장하여 콘크리트 부재에 미리 압축력을 주어 응력을 도입시키기 위한 텐던(Tendon)과 정착구(Anchorage)의 조합체계로서 이루어진다. 여기서 텐던이란 와이어, 스트랜드, 바아등의 긴장재의 하나 혹은 여러개의 묶음을 의미하며, 정착구란 긴장된 텐던에 발생된 힘을 지탱하여 그 힘을 콘크리트에 전달해 주는 기계적 장치를 말하며 콘과 Wedge로 구성된다. (중략)
본 논문은 구문분석의 전처리로서 생략된 한국어 격조사의 복원 방법을 제안한다. 격조사 생략은 체언과 용언 사이의 관계가 아주 밀접하여 생략하여도 의사 전달에 문제가 없을 경우에 자주 발생한다. 이렇게 생략된 조사는 구문분석의 복잡도를 크게 높일 뿐 아니라 구문 분석의 오류의 원인이 되기도 한다. 본 논문에서는 구문구조 부착 말뭉치를 분석하여 생략된 조사는 그 체언과 용언 사이의 거리가 매우 가깝다는 사실을 발견하였고 이 성질을 이용해서 기계학습 방법을 이용해서 생략된 조사를 복원하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 ETRI 구문구조 부착 말뭉치를 이용해서 실험한 결과, 생략된 조사의 81%를 정확하게 복원할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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