Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.450-452
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2000
대화 시스템이란 자연어를 이용하여 인간과 정보를 교환하거나 업무를 수행하는 프로그램이다. 자연언어는 인간이 사용할 수 있는 쉽고 효율적인 인터페이스이기 때문에 이를 이용한 대화 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 지금까지 주로 인식에 초점이 맞추어져 연구되어 왔던 계획 기반 대화 모델을 이용하여 발화하여 생성하는 시스템을 설계하고자 한다. 본 논문에서 설계하고자 하는 대화 시스템은 사용자의 질의에 응답할 뿐 아니라 자신의 행위를 능동적으로 수행할 수 있는 협조적 대화 시스템이다. 또한 대화의 효율성을 고려하여 사용자가 필요로 하는 정보를 능동적으로 제공하는 시스템이다. 대화의 효율성을 고려한 발화를 위해 본 논문에서는 새로운 시스템의 행위를 정의하여 실제 가능한 대화 예를 보이고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.10a
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pp.267-273
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1998
셀룰라 오토마타 신경망은 저자에 의하여 개발된 신경망으로써 주변의 셀과 국소적인 연결을 가지며 셀룰라 오토마타의 발생규칙에 따라 생성되는 신경망이다. 셀룰라 오토마타 신경망을 간단히 줄여서 ECANS라고 한다. 본 신경망은 카오스 뉴런 모델을 사용하며 뉴런사이의 연결강도는 흥분성 또는 억제성 결합을 갖는다. 신호의 전달방식은 펄스의 형태로서 뉴런이 발화하면 '1' 발화하지 않으면 '0'이 된다. 본 논문에서는 셀룰라 오토마타를 구성하는 요소별 특징을 살펴보고 주어진 문제에 적합한 셀룰라 오토마타 신경망을 얻어내기 위한 진화방법으로서 DNA 코딩방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 시뮬레이션을 통하여 검증한다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.08a
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pp.419-424
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1998
담화 구조를 파악하기 위한 대표적인 방법으로 Litman과 Allen 의 계획 기법에 의한 것과 RDTN을 이용한 것을 들 수 있다. 그 중에서도 RDTN을 이용하여 대화의 흐름을 파악하려는 시도는 간단하며, 결정적이라는 장점이 있는 반면에 몇 가지 단점도 가지고 있다. RETN을 이용한 대화 분석의 가장 큰 단점은 정확히 분석된 화행을 입력으로 사용한다는 것이다. 즉, 현 상태에서 다음 상태로의 전이에 정의된 화행 이외의 화행이 입력으로 사용되면 분석을 실패하게 된다. 또 하나의 단점은 RDTN 이 어느정도 영역에 의존적인 특성을 보인다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 확장성에 대한 문제점을 해결하고, 화행 분석의 어려움을 덜기 위해 신경망을 이용한 새로운 대화 전이망을 제안한다. 제안된 대화 전이 신경망은 지역적 대화 전이 신경망과 전역적 대화 전이 신경망은 이전의 두 발화와 현재 발화와의 관계를 살펴서 현재 발화가 이전 대화의 연속인지, 새로운 대화이 시작인지, 아니면 부대화의 시작인지를 결정하는 역할은 한다.전역적 대화전이 신경망은 담화 스택과의 상호 작용을 통해 담화의 전체구조를 살피고,전체 담화 구조에서 현재 발화가 어떤 역할을 하는지를 결정한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2008.10a
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pp.151-155
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2008
언어기반 대화 시스템에서는 시스템과 사용자의 대화가 발화 자체만으로 이루어지기 때문에 사용자가 사람과 대화하는 것처럼 지시 대용어를 사용할 수 없어서 불편하다. 그리고 사용자의 발화 의미를 시스템이 정확하게 해석하기가 어렵다. 하지만 이런 언어기반 대화 시스템과는 달리 멀티모달 대화 시스템에서는 발화 자체의 정보뿐만이 아닌 제스처와 같은 발화 이외의 행위 정보들이 포함되는데 이 정보를 이용하면 지시 대용어의 처리가 가능해짐으로 시스템과의 대화가 좀 더 자연스러워진다. 본 논문에서는 군집화와 격틀을 이용하여 여러 사물들 중에서 지시 대용어가 될 가능성이 있는 지시 후보 선정을 한다. 그리고 특출성 점수와 엔트로피를 이용하여 후보 사물들 중에서 지시 대용어가 될 수 있는 대상을 선택하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 환경에서의 실험결과 평균 2.8번의 상호작용으로 지시 대용어를 처리할 수 있었다.
In this paper, I would like to reconsider the evidential category (or the mediation category) in languages with language specific values, especially in Korean and French evidentials. We tried to analyze how the evidentials are represented in both languages including their linguistic markers (grammatical, lexical or discursive) and their semantic meanings. According to the precedent studies from the general linguistic point of view, we would like to reconsider the semantic meanings of both languages' grammatical markers, the so-called Korean retrospective marker '-te-' and French conditionals in the framework of the enunciative operation theory suggested by $Descl{\acute{e}}s$ & $Guentch{\acute{e}}va$ (2000), which proposed to classify the type of discourse by the language-independent description tools conceived after the enunciation theory suggested by Bally (1965), Benveniste (1956), Culioli (1973). Through this approach, we would like to contribute to establishing the linguistic basis not only for the general linguistic research to determine the invariant meaning of linguistic evidentials and their system, but also for the applied linguistics to the language engineering field.
Auto ignition characteristic is an important factor for handling combustible substance and fire prevention. This research studied about auto ignition characteristic and activation energy of Ethylene Glycol (EG) and Diethylene Glycol (DEG) by using ASTM D2155 type ignition temperature measuring apparatus. As the auto ignition temperatures, it was possible to get $434^{\circ}C$ for EG within sample amount range of $75{\sim}160{\mu}l$ and $387^{\circ}C$ for DEG within sample amount range of $130{\sim}150{\mu}l$. Also, it was possible to get $579^{\circ}C$ and $569^{\circ}C$ as instantaneous ignition temperatures with sample amount of $140{\mu}l$ for EG and DEG respectively. By using least square method from Semenov equation on measured ignition temperature and ignition delay time from this study, it was possible to calculate activation energy of EG as 25.41 Kcal/mol and DEG as 14.07 Kcal/mol. Therefore, it was possible to claim that DEG has more risk of auto ignition since the auto ignition temperature, instantaneous ignition temperature and activation energy of DEG is lower than EG.
In this paper, we discussed the hazard of ignition on the bimetal type thermostat molded by phenol resin with case study and accelerated aging test. We experimented three type thermostats molded by phenol resin which are used on hot/cold water dispenser. On the case study, the thermostat was origin of 6re and dry tracking occurred around it's moveable contactor. On the accelerated aging test, the more thermostat was switched, the more damaged it become. One of the A-type thermostats that is similar type on the case study fired around moveable contactor. We therefore confirmed that the tracking around the moveable contactor of bimetal type thermostat molded by phenol resin could be origin of fire and it is available to reduce of fire that using noncombustible material for molding of bimetal type thermostat.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.733-735
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2005
최근 음성인식 분야 에서는 잡음 환경에서 좀 더 신뢰도 높은 음성 인식 결과물 얻기 위하여 인식 결과 도출 단계에서 여러 가지 정보를 융합 하는 방법이나 인식결과를 후처리 하여 새로운 결과를 얻어 내는 방법들이 연구 되고 있다. 본 논문에서는 개인 모바일 기기에서의 음성 인식 환경에서 사용자의 발화 패턴 정보를 가지는 문맥 정보를 활용함으로서 잡음 환경에서의 음성 정보 손실에 따른 인식률 하락을 보완하는 방법을 제안한다. 먼저 사용자의 기기 사용 로그나 발화 로그 정보로부터 특정 명령어들의 순차적 발화 패턴을 마이닝하여 문맥 정보를 구성한다. 이 후 음성 발화시에 인식기의 최종 인식 결과에 대한 신뢰도가 떨어진다고 판단될 때 앞서 얻어진 문맥 정보의 신뢰도를 인식기의 각 후보단어들의 인식률과 융합하여 새로운 인식 결과를 도출해 낸다. 이러한 과정에서 인식기 결과에 대한 신뢰성을 판단하는 기준을 실험을 통하여 결정 하였으며 신뢰성이 기준 이하일 경우의 융합 과정을 위하여 후보 단어 인식률과 문맥정보를 적절히 융합할 수 있는 방법을 제안한다.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.40
no.3
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pp.321-336
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2020
We explore automated scoring models of scientific argumentation. We consider how a new analytical approach using a machine learning technique may enhance the understanding of spoken argumentation in the classroom. We sampled 2,605 utterances that occurred during a high school student's science class on molecular structure and classified the utterances into five argumentative elements. Next, we performed Text Preprocessing for the classified utterances. As machine learning techniques, we applied support vector machines, decision tree, random forest, and artificial neural network. For enhancing the identification of rebuttal elements, we used a heuristic feature-engineering method that applies experts' classification of morphemes of scientific argumentation.
For the reliability of the combustible properties of arylic acid, this study was investigated the explosion limits of acrylic acid in the reference data. The flash points and AITs(auto-ignition temperatures) by ignition delay time were experimented. The lower flash points of acrylic acid by using Setaflash and Pensky-Martens closed-cup testers were experimented in $48^{\circ}C$ and $51^{\circ}C$, respectively. The lower flash points of arylic acid by using Tag and Cleveland open cup testers were experimented in $56^{\circ}C$. This study measured relationship between the AITs and the ignition delay times by using ASTM E659 tester for acrylic acid. The AIT of acrylic acid was experimented as $417^{\circ}C$. The lower explosion limit(LEL) and the upper explosion limit(UEL) by the measured the lower flash point and the upper flash point of acrylic acid were calculated as 2.2 Vol% and 7.9 Vol%, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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