이 글에서는 신경회로망의 장점과 퍼지논리의 장점을 최대한 이용하며 각각의 단점을 보완하는 뉴로-퍼지 융합 기술과 현재 연구의 흐름을 간단히 살펴보았다. 비구조적인 정보 뿐만 아니라 구조적인 정보까지도 신경회로망의 영역 안에서 처리할 수 있는 새로운 뉴로-퍼지 회로망을 소개하였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망은 비퍼지화와 비퍼지화에 의해 발생하는 오차를 잘 보상할 수 있을 뿐만 아니라, 최적의 입출력 퍼지 소속 함수의 중심점과 모양을 찾을 수 있는 장점이 있다. 또한, 그 특성을 알지 못하는 임의의 비선형 동적 시스템에서 입출력 데이터만 얻을 수 있으며 시스템을 모델할 수 있는 퍼지 규칙을 언어적인 방법과 수치적인 방법으로 표현할 수 있으며 간단한 예제를 통한 시뮬레이션 결과를 보였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망을 이용하여 뉴로-퍼지 제어기를 구성할 수도 있으며, 또한 시스템의 역 퍼지 규칙을 찾는데 이용할 수도 있다. 향후 보다 우수한 일반화 성능을 가질 수 있는 뉴로-퍼지 회로망의 개발이 필요하며, 충분한 입출력 데이터를 얻는 방법의 연구도 필요하다.
Web을 위한 에이전트를 구축하거나 구입할 때, 우리는 그 에이전트가 가능한 한 잘 수행하기를 바란다. 이는 점점 에이전트가 Web의 정보 자원들 뿐만 아니라 거기에서 운영되는 다른 에이전트들을 이용할 수 있어야 함을 의미한다. 그리고 멀지 않아 대단히 많은 에이전트들이 존재할 것이다. 정보적으로 혼란한 Web으로부터 진화할 것으로 보이는 계산구조는 사용자, 서비스, 그리고 데이터 자원들을 대표하는 무수한 에이전트들로 구성된다. 이러한 구조에서의 전형적인 사용 패턴으로, 자원 에이전트는 서비스들에 광고하고, 사용자 에이전트는 이러한 서비스를 이용하여 자원 에이전트를 찾아 필요한 정보에 대해 질의하는 것이다. 서로 다른 사용자들을 대표하는 에이전트들이 정보를 찾고 융합하는데 협력할 수도 있으나, 상품과 자원을 위해 경쟁할 수도 있다. 유사하게 서비스 에이전트들은 사용자, 자원, 그리고 다른 서비스 에이전트들과 협력하거나 경쟁할 수 있다. 그들이 협력자이건 경쟁자이건 간에, 에이전트들은 목적을 갖고 상호작용해야만 한다. 대부분의 의도적인 상호작용은 - 정보를 알려주거나, 질의하거나, 또는 속이기 위하여 - 에이전트들이 서로 대화하는 것을 필요로 한다. 그리고 이해 가능한 대화를 위해서는 서로가 이해할 수 있는 언어가 필요하다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.718-720
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2005
이동 단말기의 대중화로 사용자는 시간과 공간의 제약 없이 필요한 다양한 정보 서비스를 쉽게 접할 수 있게 되었다. 그러나 사용자 인터페이스에 있어 이동 단말기는 제약사항이 않음으로 적시적소에 원하는 정보를 접근하기가 어렵기 때문에 음성인식을 통한 인터페이스 연구가 진행되고 있으며, 특히 잡음환경에서 강인한 음성인식 처리를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지금까지 잡음환경을 위한 음성인식 접근 방법으로는 언어모델의 개선과 음향모델 개선으로 크게 구분할 수 있다. 그러나 이러한 접근 방법들은 적용하는데 있어 많은 시간과 비용이 요구됨으로 효율성이 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 이러한 효율성 문제를 보완하기 위해 음성인식기로부터 인식되어 나오는 결과를 문맥정보와 융합하여 정보를 추출하고 이 정보를 이용한 후처리 모듈을 이용하여 인식시에 발생하는 오류를 적은 비용과 시간으로 수정하여 이동 단말기에 이용할 수 있도록 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.693-697
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2016
Recent Software education topic is GUI programing language 'Scratch' and the open source computing platform plus microcontroller boards 'Arduino'. S4A means a program that controls the Arduino to the scratch. In this paper, development for education content that using S4A and combination the Arduino sensors. and we developed the game in the form of training content by using a variety of tools.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.43-44
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2022
기존 자연어 처리 모델은 문맥 단위 단어 임베딩을 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있는 한편 최근 BERT 기반 사전학습 모델들은 문장 단위 임베딩이 가능하고 사전학습을 통해 학습 효율이 비약적으로 개선되었다는 특징이 있다. 본 논문에서는 사전학습 언어 모델들을 이용하여 음식점, 배달전문점 등 음식 업종에서 발생한 고객 발화 의도를 분류하고 모델별 성능을 비교하여 최적의 모델을 제안하고자 한다. 연구결과, 사전학습 모델의 한국어 코퍼스와 Vocab 사이즈가 클수록 고객의 발화 의도를 잘 예측하였다. 한편, 본 연구에서 발화자의 의도를 크게 문의와 요청으로 구분하여 진행하였는데, 문의와 요청의 큰 차이점인 '물음표'를 제거한 후 성능을 비교해본 결과, 물음표가 존재할 때 발화자 의도 예측에 좋은 성능을 보였다. 이를 통해 음식 업종에서 발화자의 의도를 예측하는 시스템을 개발하고 챗봇 시스템 등에 활용한다면, 발화자의 의도에 적합한 서비스를 정확하게 적시에 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.1279-1282
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2011
인터넷 특히 웹의 등장과 더불어 응용 애플리케이션 환경도 인터넷을 중심으로 한 분산 네트워크 시스템이 자연스럽게 주를 이루고 있다. 이러한 환경속에서 서로 다른 기종간의 통신을 위하여 등장한 기술이 웹서비스인데 그 발전 과정에서 SOAP 기반의 웹서비스와 RESTful 기반의 웹서비스 형태로 제공되고 있다. 최근에는 RESTful 기반의 웹서비스가 가벼우면서 접근방법의 용이함으로 인해 많은 지지를 받으며 SOAP 에 비해 각광을 받고 있다. 하지만, REST 는 SOAP 에 비해 서비스에 대한 명세를 알릴 수 있는 표준의 부재와 관리가 어려운 단점이 있다. 그 중에서 서비스 명세에 대한 표준으로 SOAP 에서는 WSDL 이 존재하고, REST 에서는 WADL 이 존재한다. 본 논문에서는 WADL 를 실무에서 활용할 수 있도록 스펙에 따라 구현해보고 그 방법을 제시한다.
Three types of plural forms are discovered in the ancient literature 《Chung-ui-jig-eon》: propositional plural markers placed in front of the main word - either noun or pronoun, postpositional plural markers placed behind the main word, and pro-/postpositional mixed plural markers. The Mongolian Rule in China during Yuan Dynasty caused the osmotic linguistic imperialism of the Mongolian over the Chinese language. Mongolian language - an Altaiian language which is postpositional - dominantly influenced the Chinese language - which is a propositional language. In addition, the previous usage of '輩', '等', '伟', '满' in Ancient Chinese, made it easier for '每' to be accepted and grammaticalized as a plural marker. The grammaticalization of '每' had been progressed through the reinterpretation of '每' in the structure of 'S(NP)+每+VP'. As a result, '每' had started to be widely used as a postpositional plural ending behind noun or pronoun, regardless of its position in the sentence.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.79-80
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2022
본 논문에서는 데이터 증강 기법 중 하나인 EDA를 적용하여 BERT 기반의 감성 분류 언어 모델을 만들고, 성능 개선 방법을 제안한다. EDA(Easy Data Augmentation) 기법은 테이터가 한정되어 있는 환경에서 SR(Synonym Replacement), RI(Random Insertion), RS(Random Swap), RD(Random Deletion) 총 4가지 세부 기법을 통해서 학습 데이터를 증강 시킬 수 있다. 이렇게 증강된 데이터를 학습 데이터로 이용해 구글의 BERT를 기본 모델로 한 전이학습을 진행하게 되면 감성 분류 모델을 생성해 낼 수 있다. 데이터 증강 기법 적용 후 전이 학습을 통해 생성한 감성 분류 모델의 성능을 증강 이전의 전이 학습 모델과 비교해 보면 정확도 측면에서 향상을 기대해 볼 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.529-532
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2023
본 논문은 소셜 네트워크 이용자의 텍스트 데이터를 대상으로, 트랜스포머 계열의 언어모델을 전이학습해 이용자의 MBTI 성격 유형을 분류한 국내 첫 연구이다. Kaggle MBTI Dataset을 대상으로 RoBERTa Distill, DeBERTa-V3 등의 사전 학습모델로 전이학습을 해, MBTI E/I, N/S, T/F, J/P 네 유형에 대한 분류의 평균 정확도는 87.9181, 평균 F-1 Score는 87.58를 도출했다. 해외 연구의 State-of-the-art보다 네 유형에 대한 F1-Score 표준편차를 50.1% 낮춰, 유형별 더 고른 분류 성과를 보였다. 또, Twitter, Reddit과 같은 글로벌 소셜 네트워크 서비스의 텍스트 데이터를 추가로 분류, 트랜스포머 기반의 MBTI 분류 방법론을 확장했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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