4차 산업혁명 시대를 맞아, 제조 기업들은 생산성 향상을 위해 축적된 설비 데이터를 활용하여 스마트제조를 실현하는 것에 높은 관심을 두고 있다. 하지만 기존의 설비 데이터 분석 연구들은 주로 센서 데이터 등 정형 데이터를 대상으로 하여, 실제 큰 비중을 차지하고 있는 텍스트와 같은 비정형 데이터에 대한 분석 연구는 부족한 실정이다. 특히, 작업자가 수기로 작성한 텍스트 데이터를 활용한 사례는 매우 적었다. 따라서 본 논문에서는 작업자가 수기로 작성한 설비 오류 데이터를 분석하여 연관 규칙 마이닝을 통해 설비 오류 발생 패턴을 도출하는 프레임워크를 제안하고자 한다. 이때, 일반적인 텍스트 분석 기법과 같이 단어를 분석 기준으로 사용하는 경우 전문 용어에 해당하는 설비 오류의 의미를 표현하는 데에 한계가 있다는 점에 착안하여 구절을 추출하여 텍스트 분석 기준으로 사용하였다. 제안하는 프레임워크의 성능을 실제 사례를 통해 검증하였으며, 본 연구 결과를 활용하면 설비 오류를 예방하여 가동률을 높이고 나아가 제조 기업의 생산성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
시드마이어에 의하면 게임은 일련의 흥미로운 선택들이라고 하였다. 이는 흥미로운 선택들이 게임을 재미있게 만드는 주요 요인이란 의미이다. 본 논문에서는 게임에서 존재하는 흥미롭지 않는 선택대안을 게임플레이의 전략적 오류라 정의하고 이들 오류를 검출하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 게임이론에서 게임을 표현할 때 사용하는 보수행렬들을 검사하여, 게임플레이의 전략적 오류를 검출하는 방법이다. 이 방법은, 게임의 보수행렬들만 검사하는 경우에는, 적절한 대응전략이 없는 선택, 절대 우위 선택, 절대 열등 선택, 그리고 비슷한 보상이 이루어지는 선택들의 오류들을 검출할 수 있다. 그리고 게임의 보수행렬들과 대응하는 사용빈도율들을 함께 사용하는 경우에는, 추가적으로, 기대 보수가 매우 낮은 선택, 기대 보수가 매우 높은 선택, 사용확률이 매우 낮은 선택 그리고 사용확률이 매우 높은 선택들의 오류들을 검출할 수 있다.
최근 더욱 강조되는 교사의 교수 내용 지식과 관련하여 분수에 관한 연구는 상대적으로 많으나 소수와 관련된 연구는 매우 드물다. 초등수학교육에서 소수가 차지하는 양과 개념적 중요성을 생각해볼 때, 이에 대한 연구가 시급하다. 이에 본 연구는 예비초등교사의 소수연산에 관한 수학 내용 지식, 학생 이해 지식, 교수 방법 지식을 살펴보았다. 분석 결과, 예비교사들은 교과서에 제시된 연산 방법에 관해서는 잘 이해하고 있었으나 승수나 제수가 소수인 경우 연산의 의미는 잘 이해하지 못했다. 학생들의 오류에 대해서는 자연수 관련 오류에 비해 소수점 관련 오류, 분수 관련 오류를 잘 이해하지 못하였다. 교수 방법에 대해서는 알고리즘에 관한 설명이 가장 많았으며, 응답 중 '자연수 연산과 비슷하게 계산하되 소수점에 유의한다.'와 같은 반응이 많아 학생들의 자연수 관련 오류의 원인이 될 가능성을 보였다. 이런 측면에서 본 연구는 예비초등교사교육에서 초등학생들의 오류 유형 및 원인에 대해 더 민감하게 배우고 단순한 알고리즘 이외의 다양한 교수법에 대해서 학습할 기회가 필요하다는 점을 강조한다.
의미역 결정 연구에 있어 구문 분석 정보는 술어-논항 사이의 의존 관계를 포함하고 있기 때문에 의미역 결정 성능 향상에 큰 도움이 된다. 그러나 의미역 결정 이전에 구문 분석을 수행해야 하는 비용(overhead)이 발생하게 되고, 구문 분석 단계에서 발생하는 오류를 그대로 답습하는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 구문 분석 정보를 제외한 형태소 분석 정보만을 사용하는 End-to-end SRL 방식의 한국어 의미역 결정 시스템을 제안하고, 순차 데이터 모델링에 적합한 LSTM RNN을 확장한 Stacked Bidirectional LSTM-CRFs 모델을 적용해 구문 분석 정보 없이 기존 연구보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 분수 학습을 마친 초등학교 6학년 학생 150명을 대상으로 분수의 5가지 의미에 관한 20개의 문항을 제시하였고, 학생들의 반응을 단위의 이해에 초점을 두어 분석하였다. 연구 결과, 전체-부분으로서의 분수에 익숙한 학생들은 분수의 다른 의미에서도 주어진 전체를 단위로 인식하는 오류를 많이 보였다. 또한, 각 의미별로 단위와 관련된 다양한 반응들이 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 각각의 분수의 의미를 지도할 때 단위와 관련된 강조사항을 확인하여 시사점을 제공하고자 한다.
일반 출판물과는 달리 문서 편집기를 사용하여 작성중에 있는 문서에는 사용자의 실수에 의한 오타 오류가 자주 발생한다. 이와 같은 온라인 문서에서 맞춤법 오류의 다수를 차지하는 사용자의 오타 오류는 대부분 자판을 입력할 때 주위 문자를 잘못 입력하는 경우이다. 통상적인 철자 검사기는 이러한 오류들을 형태소 분석기를 이용하여 검출하고 교정하게 된다. 즉, 입력된 어절에 대해 형태소 분석을 시도하고 분석되지 않은 어절을 철자 오류로 간주하게 된다. 그러나 오타 입력된 어절임에도 불구하고 형태소 분석에 성공한 경우에는 이와 같은 방법으로는 검출이 불가능하다. 본 논문에서는 기존 방법들이 검출하지 못했던 철자 오류들을 검출해 낼 수 있는 방법을 제시한다. 이 방법은 문서 작성자의 오타 입력은 반복하여 입력되지 않는 경향이 있으므로 저빈도로 발생한다는 특성에 기반하여 제안되었다. 저빈도의 어절의 자소 대치를 통해 문서의 특정 구간 내의 다른 단어와 비교하여 오타일 확률이 적은 단어인 자주 나오는 단어와 매칭이 된다면 일단 오류 후보로 가정하는 것이다. 여기에는 몇 가지 경험적인 제약이 추가되어야 한다. 이러한 단어간 비교에 의한 추정은 기존에 발견하지 못했던 구문오류뿐만 아니라 일부 의미오류까지 검출할 수 있으며, 교정 후보 선정시 가중치 적용에도 사용될 수 있다.
연구목적: 화학물질 취급, 사용 등의 플랜트 및 사업장 설계 시 국내 안전관리 관련 법령을 준수하여 설계가 이루어졌는지 자동으로 판단할 수 있는 체계를 마련하여 검토 시간의 단축과 정확성을 높이고자 한다. 연구방법: 화학물질 취급, 사용 사업장에 대한 안전 설계 기준을 조사하고, 조문을 의미단위로 구분하여 자동으로 설계오류를 판단할 수 있는 유형과 체계를 도출하였다. 연구결과: 건물 설계 시 수행하던 자동 설계 검토 방법을 화학물질 취급 사업장을 설계 시 요구되는 안전설계 사항을 Rule Checker 개발을 통해 검토할 수 있는 체계를 제안하였다. 법 적용 대상 여부의 확인 후 전처리를 통해 의미단위로 안전설계 Rule을 구분한다. 구분된 결과는 4가지 유형으로 분류할 수 있고, 특정 장치 및 설비에 대한 사양, 공간, 조건, 상황에 대한 부분과 안전성을 강화하기위한 특정 장치 및 설비에 대한 사항이 대표적인 유형으로 분석되었다. 각각의 안전설계 Rule에 대한 Diagram을 작성하고, 이를 Rule checker 프로그램을 통해 검토할 수 있도록 하는 체계를 제안한다.
본 연구에서는 온라인 다중 사용자 환경의 eBook annotation 시스템 개발에서 데이터를 의미 기반으로 관리하고, 데이터에 대하여 상호 공통적인 이해를 표현하며, 그리고 데이터에 대한 무결성 검사 등을 지원하기 위해서 eBook annotation 온톨로지를 설계하였다. eBook annotation 데이터에 대한 상호 공통적이 이해를 표현을 위해서 한국 전자책 문서 표준인 EBKS(Electronic Book of korra Standard)를 기반으로 설계하였으며 설계된 온톨로지는 Conceptual Graph(CG)를 사용하여 표현하였다. 의미 기반의 처리를 위해서 본 온톨로지에서는 동의어(Synonym) 관계와 다국어(Interlingua) 관계를 고려하였으며 또한 annotation 데이터 생성시 오류 방지와 중요도를 표현하기 위해서 integrity, important axiom을 고려했다. 제안된 온톨로지는 annotation 데이터의 재사용성을 높일 수 있고 의미 정보를 활용함으로써 eLearning, cyberclass과 같은 다중 사용자 환경에서 효과적인 협업을 가능하게 한다.
현재 무선단말기 보급의 확대와 시간과 공간의 제약을 뛰어넘는 장점으로 무선 인터넷 환경이 급속도로 발전하고 있다. 그러나, 본 논문의 연구 분야인 모바일 지리정보 시스템(Mobile Geographic Information System)에서 무선인터넷을 통하여 실시간 지리 정보를 얻기 위해 사용자의 무선단말기와 서버 사이에 빈번한 데이터 송수신이 이뤄져야 하며 데이터의 빠른 변화를 수용해야 한다. 그러나, 아직 현저히 낮은 대역폭을 가진 채널을 통해 통신하며, 비싼 이용 요금과 오류로 인한 자발적 또는 비자발적 연결 끊김 현상 등은 서비스 제공에 한계를 가진다. 그러므로 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경의 연구를 통해 연결 끊김 현상에서도 클라이언트의 지속적인 서비스 운영을 위한 비연결 연산으로 의미론적 캐시 기법과 캐시 교체 전략에 대해 알아보며, 본 논문에서는 Layer와 Region을 고려한 의미론적 캐싱 기법을 제안하여 무선 환경에서 동적인 지도서비스를 위한 기법을 제시하였다. 이 연구를 통해 아직 많은 한계를 지닌 무선인터넷 환경에서 지리정보뿐 아니라 위치기반의 다양한 서비스 분야에 응용될 수 있으리라 기대된다.
단어 의미 중의성은 자연언어처리 분야에서의 주요 관심 분야이다. 한국어에서의 단어 의미 중의성 문제는 다른 언어에 비하여 연구가 미흡한 상태이다. 기존 연구에서는 빈도 수에 기반한 공기 정보 벡터를 이용한 방법에서 처리되지 못하는 경우가 발생하였다. 또한 사전에 기반한 상위어 추출 시에 정형화된 형태가 아닌 경우에 어려움이 발생하였다. 본 논문에서는 상호정보량을 추가하여 공기 정보 처리 과정 시에 발생하는 오류를 최소화 하였다. 또한 대상 명사의 상위어 추출 문제를 해결하기 위해 어휘 지식 베이스를 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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