건축디자인을 평가하는 방법에는 상당히 맡은 요소를 고려 할 수 있다. 기능성, 구조성, 형태, 환경 등 다양한 요소를 고려하여 최종의 디자인을 생산해 낸다. 여기서 computer와 같은 자동화된 기계에 의해서 디자인이 생성된다면, 그 결과는 경우에 따라서 무수히 맡아 우리 인간의 평가 능력 범위를 넘는 수 가 있다. 따라서 디자인을 자동으로 생산할 뿐 만 아니라 자동으로 최선의 결과물을 자동적으로 평가하여 선택하는 것도 상당히 중요하다. 본 논문에서는 상기에서 언급한 요소 중 미학적 특성을 기계가 자동으로 평가하여 최적의 결과물을 선택할 수 있도록 평가 방법을 제시하였다. 평가 방법은 고전적으로 내려오는 미적 평가방법의 하나인 질서와 무질서의 상관 관계를 측정하는 것으로 이는 형태요소와 공간관계를 나타내는 형태 디자인 지식의 스키마적 표현을 적용한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권6호
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pp.656-661
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2015
본 연구의 목적은 스마트폰이나 태블릿 PC와 같이 문자 입력이 수월하지 않은 모바일 기기에서 사용자로 하여금 최소한의 키입력을 통해 최대한 빠르고 정확히 원하는 단어를 얻을 수 있도록 도와주는 단어 자동완성 시스템의 성능을 평가하는 것이다. 우리는 트위터에서 대량의 데이터를 수집하였으며, 수집된 데이터의 사용빈도에 따라 유니그램(unigram) 사전과 바이그램(bigram) 사전을 각각 구축하였다. 구축된 사전을 사용한 단어 자동완성 시스템의 성능을 평가하였으며 기존의 평가방법보다 단어 자동완성 기능의 특성을 잘 반영한 키입력 수익률과 복원율을 새로운 평가 방법으로 제안하였다.
Everycoding은 인텔리전트 코딩 교육 시스템으로, 코딩 교육을 위한 다양한 콘텐츠 및 코딩 보조 도구를 제공한다. 특히, 코드 자동 평가 기능을 교육적 목적으로 활용함으로써, 비전공자들이 쉽게 코딩을 익힐 수 있게 도움을 주고 있다. 본 논문에서는 Everycoding에서 제공하는 코드 자동 평가 기능에 대하여 소개한다.
복사기. 팩스 렌즈 등 대향생산되는 광학계를 실시간에 성능평가하기 위하여 5개의 십자형 슬릿 물체와 3개의 2차원 CCD를 상분석장치로 사용한 자동평가장치를 개발하였다. 시험렌즈의 사양에 따라 물체와 렌즈, 그리고 상분석장치를 이동시키는 자동정렬장치를 제작하였으며 슬릿의 수직 및 수평방향 선분포 함수를 CCD에 의햐여 동시에 측정하였다. 그리고 렌즈의 축상 및 비축상 MTF와 배율, 편심, 그리고 회전위치에 따른 최적방향 등을 자동으로 실시간에 측정할 수 있었다.
자동차용 필라멘트 전구는 모든 차량의 전조등, 안개등, 후진등에 사용 되며, 특히 H1, H3, H4 제품은 가장 대중적이고 차량의 적용율이 높은 제품으로 적은 체적에서 높은 광속 효과를 얻을 수 있어 차량용 조명등에 적용되고 있다 본 글에서는 안정성 및 신뢰성이 확보되지 않은 국내 자동차용 전구 및 저가의 중국산 제품에 대해 품질이 우수한 선진제품과의 신뢰성 수명 비교 평가를 통하여 현재 국산제품의 신뢰수준을 확인하고 평가결과를 제조업체에 Feed Back 하여 자동차용 필라멘트 전구의 신뢰성향상에 기여하고자 한다.
한영자동전환은 한글과 영문 데이타의 입력시 입력모드의 수동전환을 요구하는 기존의 한글 입력 방식이 가진 문제점을 해결하기 위한 연구로, 한영 전환키의 사용 없이도 한글과 영문 데이타를 입력할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 본 논문은 한영자동전환시스템의 성능 평가 방법 및 성능 비교를 위한 객관적 척도를 제안한다. 항공대학교에서 개발된 한영자동전환시스템 AIMS틀 제안된 평가 방법에 따라 6 개의 실제 문서에 대하여 측정 실험하였다. 이 실험에서, AIMS는 한영의 인식에 있어서 99% 이상의 인식율, 평균인식거리 1.24 키 이하, 평균 키처리 시간 0.004초 이하 등의 결과를 보였다. AIMS의 이러한 성능은 전환키를 사용하지 않고도 한글과 영문 데이터를 입력할 수 있는 한영자동모드를 제공한다.
본 논문에서는 단일광자방출 전산화 단층촬영영사(SPECT)을 이용하여 심근의 기능을 보다 쉽고 정확하게 평가하기 위해 반자동 분할 및 정량적 데이터를 시각화하는 인터페이스를 구현하였다. 먼저 반자동 분할에서는 환자영상에서 보여지듯이 심근 기능이 저하되어 부분적으로 심근이 불연속적으로 나타나는 영상에서도 내.외벽의 외각을 연속성을 가지고 견고하게 분리할 수 있도록 사용자가 간단히 조작할 수 있는 반자동 분리 인터페이스를 구현하였다. 또한 내.외벽으로 분리된 외곽선들을 이용하여 측정한 지역적 모션 데이터를 사용자가 보다 이해하기 쉽도록 Bull's eye 그래프를 이용하여 가시화하였다. 본 논문에서 구현한 반자동 분할 및 정량적 데이터의 시각화 인터페이스는 환자의 심근에 대한 기능 영상처럼 분석이 어려운 영상에서도 보다 견고하고 정확한 평가를 할 수 있도록 해준다.
본 논문은 영어 에세이 자동 평가를 위한 딥러닝 기반의 새로운 평가 방법론을 제안한다. 어휘, 형태소, 구문, 의미 단계로 이루어진 평가 과정을 통해 자동화된 에세이 평가가 가능하다. 제안하는 방법의 객관성과 신뢰성을 검증하기 위하여 사람이 평가한 점수와 각 단계별 점수 사이의 상관관계 분석을 진행하였으며, 그 결과 제안하는 평가 방법이 유의미함을 알 수 있었다.
본 논문에서 우리는 문장의 문법성과 텍스트의 어휘 응집성 측정을 위주로 하는 영어 작문 자동평가시스템을 소개하려고 한다. 문법 검사를 위해서는 링크 파서를 사용하고 어휘 연쇄를 측정하기 위해서는 로제 시소러스를 사용한다. 자동 평가 시스템의 채점 신뢰도를 측정하기 위해서 자동 채점과 수동 채점의 결과를 통계적으로 비교한다. 카파 통계와 다국면 Rasch 모형에 따른 분석 결과 자동 채점은 수동 채점과 유사성이 크며 수동 채점과 비교해서 신뢰성에 특별한 문제가 없다는 결론을 내리게 된다. 본 연구의 가장 큰 의의는 다양한 종류의 기술과 도구를 바탕으로 신뢰할 만한 수준의 영작문 자동 평가 시스템을 개발했다는 것이다. 평가 대상이 문장 단위를 넘어 선 텍스트 단위이며, 단어나 문법 등의 형식적 측면만 검사하는 것이 아니라 내용적 측면도 평가한다.
이 논문에서는 대량의 음성합성용 운율 DB를 용이하게 구축하기 위해 음성번역시스템을 이용한 자동 레이블러의 성능을 다양한 음성데이타를 대상으로 평가하였다. 실험 결과 FM radio news문장, 대화체 문장 및 낭독체 문장 등에는 레이블링 대상 음소의 약 80% 이상이 오류가 30msec 이내인 범위로 레이블링 되며, 고립단어에 대해서는 약 60%의 성능을 보여주고 있다. 현재 당 연구실에서는 자동 레이블러를 이용하여 합성용 운율 DB 및 합성단위를 작성하고 있으며. 자동 레이블러를 이용함으로서 일관성 있는 레이블링 결과를 얻을 수 있을 환 아니라 작성하는데 소요되는 시간도 줄일 수 있었다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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