본 논문에서는 아날로그 이동 전화 환경에서의, 객관적인 음질 평가 척도를 사용하 여 주관적 음질을 추정하는 이동전화 자동 음질평가 시스템을 개발하였다. 이동전화의 통화 품질을 유지하기 위해서는 이동전화의 네트워크를 계속하여 체크하는 것이 매우 중요하다. 주관적 음질 평가는 사람의 체감을 직접 나타내는 것이므로 실제적인 음질을 평가하는데 중 요한 척도가 되지만, 인력과 시간이 많이 소모되므로 다양한 지역에서 지속적으로 음질을 평가하는데 부적절하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 객관적 음질평가 척도를 이용하여 주관적 음질 평가 척도를 예측하는 자동 음질 평가 시스템이 필수적이다. 반복된 실험을 통 하여 BSD(Bark Spectral Distance)가 주관적 음질 평가 척도와 높은 상관관계가 있음을 확 인하였으며 원래의 음성과 이동 전화 채널을 통과한 음성과의 BSD를 측정한 후 이를 바탕 으로 MOS(Mean Opinion Score)를 추정하는 자동 음질 평가 시스템(Automatic Speech Quality Evaluator)을 개발하였다.
영어 논술 자동 평가 시스템은 수험자가 쓴 에세이에 대하여 전문 평가자가 직접 읽고 평가하는 방식에서 벗어나 웹상에서 자동으로 평가 받을 수 있는 실시간 시스템이다. 하지만 비영어권 수험자에게는 논리력 혹은 작문 능력보다 그것을 영어로 표현하는 유창성에서 더 큰 문제가 있을 수 있는데 기존 연구에서는 이런 측면에 대한 평가가 부족하였다. 본 연구에서는 보다 정확한 비영어권 수험자의 영어 논술 평가를 위해 어휘력, 문장 구조의 다양성, 문장의 혼잡도를 평가하여 언어 유창성에 집중된 기계학습 방법의 추가적인 자질을 제안한다. 실험 결과 전문 평가자의 점수와 1) 상관관계 2) 정확도 측면에서 제안하는 방법은 기존의 방법에 비해 더 나은 성능을 보였다.
데이터베이스 기반 자동 주소번역은 입력 오류에 취약하며 범용 기계번역을 이용한 주소번역은 입력 및 번역 주소에 대한 품질 평가가 어렵다. 본 논문에서는 예측할 수 없는 입력 오류에도 대응할 수 있는 자동 주소번역 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 n-gram 기반 검색, 미검색/오검색 분류, 번역, 신뢰도 자동평가로 구성된다. 신뢰할 수 있는 입력으로 자동 분류한 영문 국내주소를 국문으로 번역한 결과 95%이상의 정확도를 보였다.
프로그래밍(알고리즘) 자동 평가 시스템은 주어진 문제에 대해 사용자가 제출한 소스코드의 정확성과 알고리즘의 시간/공간 효율성 등에 대한 즉각적인 평가 결과와 교정적인 피드백을 제공한다. 또한, 이러한 실시간 평가 결과를 통해 제공되는 문제별 채점 현황(제출 횟수, 통과 횟수), 랭킹 등의 경쟁적인 요소는 사용자에게 프로그래밍 학습에 대한 동기와 흥미를 제공하는 장점이 있다. 본 연구에서는 프로그래밍(알고리즘) 자동 평가 시스템의 이론적 배경과 선행 연구에 대한 고찰, 국 내외 자동 평가 시스템의 동향에 대해 알아보고, 고등학교와 대학의 학부 과정에서 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 즉, 2015 개정 교육과정의 고등학교 과학 계열 전문 교과인 '정보 과학' 과목에서 자동 평가 시스템의 활용을 제시하고 있으며, 이에 따라 C언어의 문법에 관한 기초적인 내용에서부터 주어진 문제의 알고리즘 설계와 프로그래밍 단계까지 폭넓게 적용할 수 있다. 또한, 대학의 자료구조와 알고리즘 강좌에서 동일 문제에 대한 각 알고리즘의 실제 소요 시간을 직접 비교해 봄으로써 알고리즘의 성능 차이를 확인할 수 있다.
기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술은 주관적 화질 평가를 대체하기 위한 기술로, 비디오를 입력 신호로 화질 평가 결과를 출력 신호로 하는 기계학습 모델을 통해서 개발하는 기술이다. 학습에 필요한 비디오 데이터 셋은 입력 신호인 비디오 시퀀스와 입력의 출력신호로 학습할 주관적 화질 평가 결과로 구성된다. 이때 데이터 셋의 일부는 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발 과정에서 학습에 사용하고, 남은 일부는 개발 기술의 성능 평가에 사용한다. 일반적으로 기계학습 기반 기술의 성능은 학습 데이터의 양과 질에 비례한다. 그러나, 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발에 필요한 데이터 셋은 주관적 화질 평가 결과를 포함해야 하므로, 데이터 양을 늘리는 것은 쉬운 문제가 아니다. 이에 본 논문에서는 압축 비디오에 대한 화질 자동 측정 기술 개발을 위해 필요한 데이터 셋을 양과 질적 측면에서 효율적으로 구축하는 방법을 제안한다. 양적 측면에서 효율성을 높이기 위해 부호화 복잡도와 평가 난이도 기반으로 시퀀스를 선정 방법을, 질적 측면에서 효율성을 높이기 위해 쌍 비교(Pairwise Comparison)기반의 주관적 화질 평가 방법을 제안한다.
본 논문은 부스터펌프 자동제어시스템의 성능평가를 위한 시험방법에 관한 것이다. 본 논문에서 제안하는 시험방법은 펌프 자체의 성능평가에만 의존했던 기존의 방법과 달리 펌프와 펌프를 제어하기 위한 자동제어장치까지 포함한 전체 시스템에 대한 성능평가를 할 수 있도록 한다. 본 시험방법은 부스터펌프 자동제어시스템을 설치하고, 토출 측에 전자제어밸브를 설치하여 이를 제어함으로써 물의 사용량 즉, 유량에 변화를 주게 된다. 이때 토출압력을 일정하게 유지하도록 설정된 자동제어시스템은 펌프를 제어하여 물을 토출 측으로 공급하게 되며 이를 통해 토출압력의 변화를 측정하는 방법이다. 이러한 시험방법에 있어서 정상상태특성시험, 가속 특성시험, 응답특성시험을 수행한다. 결과적으로 본 논문의 시험방법을 통해 전체 시스템에 대한 성능평가가 가능하며, 모든 시험과정을 자동화 할 수 있고 다양한 운전환경에 대한 유량변화를 짧은 시간 내에 적용하여 시험에 소요되는 시간을 단축할 수 있다.
본 논문에서는 병렬 말뭉치에서 오류가 있을 것으로 추정되는 문장을 자동 추출하여, 다수의 번역 사전 구축 작업자가 자동 번역시스템을 직접 사용하면서 번역 사전을 튜닝하는 방법에 대하여 제안하고자 한다. 작업자는 병렬 말뭉치의 대역문을 이용하여 자동 번역 결과의 BLEU를 측정하고, 사전 수정 전과 후의 BLEU 차이를 정량적으로 제시해 줌으로써 양질의 번역 사전을 구축하도록 하였다. 대량의 번역 사전이 이미 구축된 자동 번역시스템에서 추가적인 성능향상을 위해 대량의 말뭉치에서 미등록어, 번역패턴 등을 추출하여, 대량으로 구축하는 기존 방법에 비해 사전 구축 부작용이 적으며, 자동번역 성능향상에 더 기여하는 것을 실험을 통해 증명하였다. 이를 위해 본 논문에서는 중한 자동 번역시스템을 대상으로, 중국어 문장 2,193문장에 대해, 사전 구축 작업자 2명이 2주간 튜닝한 결과와 15만 말뭉치에서 추출한 미등록어 후보 2만 엔트리를 3명의 사전 구축 작업자가 미등록어 선별, 품사 및 대역어 부착한 결과 7,200 엔트리를 대상으로 자동평가를 실시하였다. 실험결과 미등록어 추가에 의한 BLEU 성능향상은 +3인데 반해, 약 2,000문장 튜닝 후 BLEU를 +12 향상시켰다.
이제 인터넷은 시맨틱 웹(Semantic Web)의 형태로 진화 발전하고 있다. 그 결과 시맨틱 웹의 지식을 표현하는 백본 인 온톨로지가 매우 중요하게 인식되고 있다. 그러나 온톨로지를 구축하는 것은 많은 시간과 자원을 필요로 하는 작업이다. 이로 인해 온톨로지 추출도구(ontology extraction tool)에 대한 개발의 필요성이 지난 십여 년간 제기되어 왔으며, 온톨로지를 자동으로 추출하거나 온톨로지 구축을 돕는 도구들이 개발되었다. 그러나 여러 온톨로지 자동추출도구들 중에 구축하고자 하는 온톨로지의 사용자 요구사항에 적합한 자동추출도구를 선택하기 위해서는 이런 도구들에 대한 평가지표가 필요하다. 하지만, 현재 이런 도구들을 평가하기 위한 포괄적인 평가 프레임워크(comprehensive evaluation framework)가 존재하지 않는다. 본 연구에서는, 문헌연구를 수행하여 온톨로지 자동추출도구가 갖춰야 할 핵심 요소들을 찾고, 온톨로지 추출도구들을 평가하기 위한 일련의 평가지표들을 개발했다. 또한 본 연구에서 제안하는 평가지표에 따라 온톨로지 자동추출도구인 OntoLT, Text-To-Onto, TERMINAE, OntoBuilder를 평가해 보았다.
전자상거래에서 추전시스템은 사용자들의 관심도에 따라 사용자에게 개인화된 아이템이나 상품을 제안한다. 보통의 추천시스템은 추천의 정확성을 높이기 위하여 사용자로부터 명시적으로 수집한 평가정보를 이동하였다. 그러나 명시적인 평가정보 수집방법은 사용자로부터 충분한 평가정보를 제공받지 못하여 추천이 어려울 수 있다. 최근에는 명시적으로 평가정보를 수집하지 않고 묵시적으로 평가정보를 수집하는 추천시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이러한 묵시적인 평가정보의 장점은 로든 사용자에 대한 평가정보를 자동적으로 수집할 수 있으며, 사용자는 정보를 이용하는 것 이치의 부가적인 일을 수행할 필요가 없다는 점이다. 본 논문에서는 인터넷사이트에서 계층적으로 구성된 컨텐츠에 대한 사용자의 단계적인 반응도에 따라 자동적으로 평가정보를 수집하기 위한 기법을 제안하고 효율을 측정하였다.
외국어 학습에서 발음학습은 가장 중요한 부분 중 하나이다. 발음학습 과정은 학습자의 발음에 대해 정확한 평가와 잘못된 발음이 있을 경우 적절한 피드백을 주어 이를 개선시키는 작업을 포함한다. 숙련된 평가자의 평가는 비용에서, 비숙련 원어민들의 평가는 일관성에서 문제가 있기 때문에 이를 보완할 수 있는 자동발음평가 시스템에 대한 연구가 진행되고 있으며 자동음성인식 기술의 활용이 각광받고 있다. 본 연구에서는 자동음성인식 기술과 비원어민 교수자의 음성 모델을 기반으로 단어 수준에서 학습자의 발음 정확성과 유창성을 평가하는 시스템을 구축하였고, 이를 통해 학습자들이 자신의 발음을 정확히 평가받고 평가결과에 따라 적절한 피드백을 받을 수 있도록 하였다. 또한 시스템의 성능평가를 통해 발음 정확성과 유창성에 대한 자동평가결과가 전반적으로 학습자의 실제 영어실력을 정확히 구분한다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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