본 연구는 지식과 정보가 경쟁력이 되고 있는 현대 사회에서 고령자들이 웹을 통하여 보다 쉽게 정보를 찾을 수 있는 웹 네비게이션 디자인의 유형을 개발하고자하였다. 예비조사를 통하여 고령자를 위한 웹 네비게이션 디자인의 유형을 제안하였고 30 명의 고령자 그룹을 대상으로 정보 검색 소요 시간, 오류발생 측면, 웹 네비게이션 디자인 요소의 크기와 위치, 레이아웃에 관한 조사를 하였다. 측정된 정보 검색 소요 시간은 반복측정 이원변량분석에 의하여 분석하였고 비디오 분석과 사후 설문조사를 실시하였다. 고령자에게 이상적인 웹 네비게이션 디자인은 페이지의 상단에 가로로 길게 위치한 글로벌 메뉴 아래에 세로로 서브 카테고리 메뉴가 나타나는 유형이며 롤오버 메뉴와 단계적으로 분류된 메뉴, 크게 처리된 본문과 레이블, 움직이지 않는 이미지가 고령자가 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 하였다. 이상에서 제시하는 바와 같이 사용편의성을 위한 웹 네비게이션 디자인에서는 고령자가 효율적으로 오류 없이 정보를 쉽고 편하게 찾을 수 있으며 고령자를 위한 웹 네비게이션 디자인의 개발은 고령화 사회에서 노인계층의 인터넷 사용을 활성화 시킬 수 있을 것이다.
이 연구는 사람의 외적인 요소와 마이어스-브릭스가 제안한 16 가지 성격유형을 결부한 연구이다. 기존의 성격유형에 대한 기준을 기반으로 하여, 일반적인 MBTI 판독기와는 다르게 StyleCLIP 을 활용해서 추상적인 단어로 이미지를 변환하고 전이학습 AI 를 이용하여 비교 테스트를 진행한다. 최종적으로 이 연구를 통해 외모와 성격은 연관이 있다는 가설을 증명한다.
본 연구는 공공도서관의 복지서비스정보 제공의 필요성을 논하고, 복지정보를 효율적으로 수집·선정·제공하는 방안을 모색하는데 그 목적이 있다. 연구 수행을 위해 문헌조사, 사례조사, 설문조사, 인터뷰를 실시하였다. 연구 참여자의 86.7%는 공공도서관의 복지정보 제공이 필요하다고 하였다. 복지정보는 그 생산주체에 따라 크게 네 가지 유형으로 나눌 수 있다. 복지정보 수집·선정은 네 가지 정보 유형에 따라 달리한다. 복지정보는 그 유형 및 도서관의 종류에 따라 정보의 구성 요소를 달리해서 제공한다. 도서관 홈페이지를 통해 복지정보를 제공하고, 이 경우 복지정보를 웹페이지 형태와 게시판을 이용하여 홈페이지에 올린다.
본 연구의 목적은 측량성과의 체계적 품질관리, 측량성과 관리업무의 효율성 향상 및 비용절감을 위하여 측량성과의 전자납품 및 품질검사의 자동화 방안을 연구하는데 있다. 이를 위하여 측량성과의 품질관리 현황 및 작업규정을 분석하고, 측량성과의 전자납품 및 품질검사 자동화를 위한 기본방안을 제시하였다. 측량 성과품의 유형을 품질검사의 자동화 측면에 구분을 해보면, 첫째, 품질검사의 자동화가 불가능한 유형, 둘째, 포맷분석과 소프트웨어 개발을 통하여 자동화된 품질 검사가 가능한 유형, 셋째, 제도적인 보완을 통하여 자동화가 가능한 성과품 유형 등 세 가지 종류로 분류가 가능하다. 이러한 측량성과품의 품질검사업무의 자동화는 크게 단기간에 미시적으로 해야 할 사안들과 중 장기에 걸쳐 거시적으로 추진해야할 사안 등 두 가지 측면의 시각으로 접근해야 하며, 업무적인 측면, 제도적인 측면 및 정보기술적인 측면에서 종합적으로 검토되어야 할 것으로 판단된다.
기계 독해는 기계가 주어진 본문을 이해하고 질문에 대한 정답을 본문 내에서 찾아내는 문제이다. 본 논문은 질문 유형을 추가하여 정답 선택에 도움을 주도록 설계하였다. 우리는 Person, Location, Date, Number, Why, How, What, Others와 같이 8개의 질문 유형을 나누고 이들이 본문의 중요 자질들과 Attention이 일어나도록 설계하였다. 제안 방법의 평가를 위해 SQuAD의 한국어 번역 데이터와 한국어 Wikipedia로 구축한 K-QuAD 데이터 셋으로 실험을 진행하였다. 제안한 모델의 실험 결과 부분 일치를 인정하여, EM 84.650%, F1 86.208%로 K-QuAD 제안 논문 실험인 BiDAF 모델보다 더 나은 성능을 얻었다.
한국어 문서중 신문이나 시사지, 법률관련문서, 경제학관련문서, 국문학관련문서와 같은 전문분야 문서에는 한글, 한자, 영어, 문장부호와 같은 기호들의 결합으로 이루어지면서 하나의 뜻으로 나타내는 "의미적 한 단어"가 많이 존재한다. 이러한 단어들은 이를 고려하지 못한 형태소 분석기의 분석률을 감소시키고, 오분석율을 증가시킨다. 본 논문은 "의미적 한 단어"의 유형과 분석과정에 따른 유형을 분류하였으며 그에 적합한 형태소 분석기법을 제시하였다. 유형 분류과 제사된 형태소 분석기법으로 구현된 형태소 분석기는 기존의 형태소 분석기보다 분석률이 증가되었으며 오분석률은 감소되었다.
기존 철자 검사/교정기들은 한 어절을 구성하는 형태소들의 품사 정도만을 이용하고 있다. 때문에 철자 검사나 교정의 정확도 면에서 한계를 가진다. 본 논문에서는 한국어의 구문적 연관 관계 및 구문 내에 존재하는 단어들 간의 의미적 연관관계 등을 바탕으로 오류 유형을 추정하는 오류 유형 추정 함수를 제안하고, 이를 이용한 철자 교정기를 구현하였다. 본 논문에서 구현한 오류 유형 추정 함수를 이용한 철자 검사/교정기는 한 어절에 국한되었던 철자 검사/교정의 범위를 여러 어절로 확장하고자 하는 시도의 시발이라 할 수 있다. 따라서 구문 검사 및 의미 검사를 수행하는 문체 검사기의 원형으로서 그 의의를 가진다.
본 논문에서는 여러 가지 유형의 서식문서를 효과적으로 처리하기 위한 방법을 제안하고 모형 기반 서식 처리 시스템을 위한 프레임워크를 구현한다. 이를 위해서 서식문서의 모형으로 등록되는 정보로서 네가지 유형의 서식문서에 관한 지식을 정의하고, 이를 기술하기 위한 서식 기술 언어를 정의한다. 먼저, 서식 등록 과정에서 서식에 관한 네가지 유형의 지식을 서식 모형으로 등록한다. 그리고 서식 처리 과정에서 시스템에 등록되어 있는 서식 모형을 이용하여 서식을 분류함으로써 계산 시간을 줄일 수 있다. 실험결과 8개의 서식 모형이 등록되어 있을 경우에는 평균 서식 분류 시간은 0.74초였으며, 5개 혹은 6개의 항목을 추출하는데 걸리는 시간은 평균 0.45초였다. 본 방법은 서식 영상의 질이 좋지 않을 경우에도 잘 동작함은 물론 서식 모형만 추가함으로써 다른 서식 문서도 쉽게 처리할 수 있다.
본 논문에서는 서술형 정답을 요구하는 질의에 대해 올바른 서술형 정답을 추출하는 서술형질의응답시스템에 대해 기술한다. 질의응답시스템에서 요구되는 다양한 서술형 정답을 추출하기 위해 정답 유형을 10가지로 정의하였다. 말뭉치로부터 각 서술형 정답 유형에 대한 정답 패턴을 정의하고, 패턴별 제약 규칙 및 각 유형별 패턴적용 순위화 등을 사용하여 정확한 서술형 정답이 추출되도록 하였다. 정답 패턴은 서술형 정답의 구문 구조 및 각 패턴 또는 정답 유형별 실마리 어휘 등으로 구성된다. 현재 학습되지 않은 일반 문서에 대해 59.2%의 서술형 정답 추출 정확도를 보이며, 시스템 성능 향상을 위해 연구가 진행중이다.
질의응답 시스템이 올바른 답변을 제시하기 위해서는 사용자의 의도를 정확하고 강건하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 이러한 요구 사항을 만족시키기 위해서 본 논문에서는 실용적 질의응답 시스템을 위한 질의 유형 분류기를 제안한다. 제안된 질의 유형 분류기는 규칙 기반의 방법과 통계 기반의 방법을 접목시킨 하이브리드 방법을 사용한다. 제안된 방법을 사용함으로써 수동으로 규칙을 작성하는 시간을 줄일 수 있었고 정확률을 향상시킬 수 있었으며 안정성을 보장받을 수 있었다. 제안된 방법에 대한 실험에서 질의 유형을 분류하는데 86%의 정확률을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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