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.
본 논문에서는 로봇이 정해진 폐구간을 이동하기 위해서 위에서 아래로 촬영한 카메라 정보를 활용한다. 로봇을 특정위치로 이동시키기 위해서는 카메라를 제어하는 서버 시스템과 로봇의 위치를 인식하기 위한 마크가 필요하다. 서버는 로봇의 위치를 로봇으로 인식하는 마크의 색 값으로 카메라로부터 인지하고 로봇에 위치 이동 명령을 수행할 서버와 로봇이 네트워크를 통해 Planning을 수행한다. 본 연구에서 휴머노이드 로봇인 나오와 로봇에 위치를 촬영할 카메라 그리고 이미지 처리를 하기 위해 OpenCV와 이동 알고리즘으로 $A^*$를 활용하여 Planning을 구현한다.
Aluminum alloys are important materials in modern aircraft. Aircraft failures due to corrosion are fatal and costly. Thus, information about the atmospheric corrosion of aluminum is helpful for aviation safety. This study employed four corrosion models and 12 environmental variables to improve knowledge of aluminum atmospheric corrosivity: PACER LIME, ICP, ISO CORRAG, and a modified model of CORRAG. This study applied each model on 47 aircraft operating bases in Korea and compared the results. In the results, The risk of corrosion was different for each model. The cause was the difference in environmental variables according to the model. Especially, the effect of ozone, which has recently been increasing, was shown in the results of PACER LIME. These findings suggest that caution is needed when assessing atmospheric corrosion risk as a single model. Furthermore, it means that the application and integration of various models are needed to improve atmospheric corrosion risk assessment.
건설 사업관리를 위해 많은 소프트웨어들이 사용되어감에 따라 데이터 또는 정보 통합이 중요해지게 되었다 이번 연구에서는 건설 정보의 통합에서 설계와 일정 정보의 통합에 초점을 맞추고 있으며, 정보 모델에 관련된 기존의 연구 결과를 분석하여 일정 정보에 대한 일반 모델을 제시하고자 하였다. 이러한 일반 모델은 설계-공정 정보의 연계를 기반으로 설계되었으며, 이를 직접 구현할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 현재 많은 관심을 보이고 있는 개체지향 CAD의 기술을 활용하여 모델에 대한 프로토타입을 구현하였고 이러한 모델이 완성되기 위한 추후 연구 과제도 함께 제시하였다.
본 연구는 예비 연구(Pilot Test)로써, 엘프레드 채트먼(Elfred Chatman)으로 대표되는 정보 빈곤 이론을 바탕으로 재한유학생의 일반적인 정보 요구가 무엇이며 스스로를 정보 빈곤층으로 인식하는지, 어떠한 정보 빈곤 양상을 경험하는지에 대한 본격적인 연구를 수행함에 앞서 현 시점에서 설정한 이론적 배경의 적용 가능성을 검토하고 보완이 필요한 사항을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위해 재한 중국인 유학생 J, K, Y를 대상으로 심층 면담을 수행하여 결과를 분석하였다.
일반적으로 HTML문서는 크게 내용과 구조로 이루어져 있다. HTML은 일반 문서와 달리 태그라는 것으로 문서에 추가 정보를 주며, 문서의 내용을 더욱 명확하게 한다. 따라서 태그를 이용하면 일반 문서보다 정보를 쉽게 구별하고 추출할 수 있다. 이러한 여러 가지 태그들 중에서 본 연구는 표를 중점적으로 연구한다. 표는 행과 열을 이용하여 어떤 사실을 조직하여 전달하는 것으로, 다른 구조적 특성들 보다 정보를 조직하는데 매우 유용하며, 글로 기술할 많은 분량을 간단히 줄이는 역할을 한다. 이와 같은 표의 특성에 주목하여 표에서 정보를 추출하는 분야를 기존 연구자들은 Web Table Mining 명명하였다. 본 연구는 기존 연구자들이 간과한 표의 구조적인 특성을 이용하여 전체 인터넷 문서에 적용할 수 있는 방법과 함께, 표에서 의미 있는 정보 추출을 위한 단계적인 모형을 제시한다.
웹이 보편화되면서, 많은 업체들은 웹을 통해 다양한 전자상거래 서비스를 제공하고 있다. B2B, B2C, Marketplace 등 다양한 형태의 서비스와 수많은 거래 기술들을 보다 쉽고 저렴하게 이용할 수 있는 방안이 요구되었고, 이를 위해서 UDDI가 개발되었다. UDDI는 등록소를 유지하면서 업체나 서비스의 다양한 정보들을 저장하고 있으며, 업체와 개인뿐 아니라, 소프트웨어에 의해서도 정보를 이용할 수 있도록 한다. 웹을 통해서 정보를 얻고자 하는 일반 사용자 역시 UDDI 등록소의 정보를 검색하여 특징 제품이나 웹 서비스를 찾아서 이용할 수 있다. 현재 IBM과 Microsoft에서 UDDI 등록소의 정보를 검색해주는 웹 서비스가 제공되고 있으나, 검색을 위해서는 어느 정도 전문적인 지식이 요구되기 때문에 일반 사용자가 이용하기에는 이려움이 많다. 본 논문에서는 일반 사용자가 UDDI 등록소의 정보를 검색할 수 있도록 키워드 방식의 검색 포탈을 설계하고 구현한다.
본 연구는 920개 정보통신중소기업을 조사대상으로 하여 일반경영현황, 기술개발 실태, 정부의 기술개발지원사업에 대해 실태조사한 결과중에서 정보통신중소기업이 처한 현황 및 애로요인을 위주로 하여 정리한 것이다. 먼저 실태조사방안 및 회수율에 대해 간략히 설명하였으며, 정보통신산업 전반적인 차원에서의 중소기업 현황과 조사대상 중소기업의 일반현황에 대해 분석한 결과를 정리하였고, 정보통신중소기업이 당면하고 있는 일반경영관리 및 기술관리 측면에서의 애로요인을 위주로 설명하였다. 실태조사 분석결과에 의하면 정보통신중소기업은 업체 수에 비해 생산 및 수출에서 차지하는 비중은 아직까지는 매우 낮은 것으로 나타났다. 그러나 인터넷의 발전에 따라 향후 국가경제에서 중요한 위치를 차지하게 될 소프트웨어산업의 종업원 수에 있어서는 중소기업이 차지하는 비율이 월등하게 높게 나타나는 등 신규고용 창출에 있어서 정보통신중소기업의 역할은 보다 높아질 것으로 예상되고 있다.
인터넷의 발달로 인한 수많은 정보의 공유는 지식 정보사회의 발전을 가져왔다. 이러한 정보사회의 발전과 동시에 표절과 같은 새로운 지식 범죄도 급증하고 있다. 표절은 연구의 정직성과 창의성을 떨어뜨리고 학문의 발전을 저해하는 요소이다. 이러한 표절을 근절하기 위해서 그동안 많은 방법들과 시스템들이 제시되었다. 이중 자연어로 구성된 구조가 없는 일반 문서의 표절을 검사하는 방법은 지문법을 이용하였다. 지문법과 같이 통계적인 방법을 이용한 유사도 검사 방법은 문서 대 문서 전체를 비교하기 때문에 부분적 유사성, 즉 문장이나 문단 단위의 비교를 할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서 제시하는 시스템은 자연어로 이루어진 일반문서 중 특별한 문서의 구조 정보를 가질 수 있는 일반 텍스트 문서를 대상으로 유사도를 측정하였다. 즉 텍스트 문서 구조를 AST 형태의 자료구조로 표시하고 이를 이용하여 사용자가 원하는 부분 또는 전체 유사도 측정 방법을 제시한다.
본 논문에서는 인공지능 교육에서 소외계층의 지원 방안을 도출하기 위하여 소외계층과 일반 학생의 인공지능 교육과 관련된 여러 요인의 실태를 조사하였다. 실태 조사 결과를 소외계층과 일반 학생을 비교하여, 소외계층의 인공지능 교육에서 시사점을 도출하고자 하였다. 연구를 위하여 인공지능 교육 관련 실태를 조사할 수 있는 설문을 구성하였으며, 온라인을 통해 설문을 진행하였다. 연구 결과, 소외계층 662명과 일반 학생 1,482명이 설문에 참여하였다. 소외계층은 일반 학생보다 인공지능에 대한 관심이 높았으며, 프로그램이 언어나 피지컬 컴퓨팅을 경험한 학생 비율이 높았다. 또한, 인공지능 직&·간접적 경험의 비율은 일반 학생과 비슷한 수준이었다. 하지만 인공지능 교육 경험 비율은 일반 학생이 약 20% 높았다. 이러한 내용을 종합하였을 때, 인공지능 교육에 대한 관심은 높지만, 인공지능 교육을 받는 학생의 비율은 낮은 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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