In this research, we propose an automatic knowledge acquisition and composite knowledge expression mechanism based on machine learning and relational database. Most of traditional approaches to develop a knowledge base and inference engine of expert systems were based on IF-THEN rules, AND-OR graph, Semantic networks, and Frame separately. However, there are some limitations such as automatic knowledge acquisition, complicate knowledge expression, expansibility of knowledge base, speed of inference, and hierarchies among rules. To overcome these limitations, many of researchers tried to develop an automatic knowledge acquisition, composite knowledge expression, and fast inference method. As a result, the adaptability of the expert systems was improved rapidly. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to support the entire process of development of expert systems. Our proposed mechanism has five advantages empirically. First, it could extract the specific domain knowledge from incomplete database based on machine learning algorithm. Second, this mechanism could reduce the number of rules efficiently according to the rule extraction mechanism used in machine learning. Third, our proposed mechanism could expand the knowledge base unlimitedly by using relational database. Fourth, the backward inference engine developed in this study, could manipulate the knowledge base stored in relational database rapidly. Therefore, the speed of inference is faster than traditional text -oriented inference mechanism. Fifth, our composite knowledge expression mechanism could reflect the traditional knowledge expression method such as IF-THEN rules, AND-OR graph, and Relationship matrix simultaneously. To validate the inference ability of our system, a real data set was adopted from a clinical diagnosis classifying the dermatology disease.
최근 전 세계적으로 대형 복합 재난이 빈번하게 발생할 뿐 아니라 매해 반복되고 있다. 이에 따라 과거의 정리된 재난과 관련한 원시자료 및 가공정보에 대한 체계적인 관리와 활용에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이에 본 연구는 범정부 차원에서 재난안전 기록정보자원을 종합적으로 제공하여 재난안전정보의 허브(Hub)로서 중추적 역할을 수행할 수 있는 자동수집 기반의 재난안전 기록정보자원 아카이브 구축 전략을 제안하고자 한다. 이를 위해 국내 외 재난아카이브 사례를 분석하여 재난안전 기록정보자원 아카이브 구축 시 고려할 사항들을 도출하였으며, 1) 재난안전 기록정보자원 전수조사, 2) 자동화 가능성 분석, 3) 아카이빙 대상 선별, 4) 메타데이터 자동수집에 이르는 4단계 구축전략을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 아카이브의 구축은 산발적으로 존재하는 정보의 통합관리와 정보의 공유 및 활용을 촉진하게 될 것이다.
본 논문은 인간의 언어 획득 원리를 반영한 계산주의적 한국어 어휘 자동 획득 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 인간의 언어 생활을 모델링한 한국어 코퍼스를 입력 받아 언어 인식을 위하여 사용할 수 있는 어절 사전과 형태소 사전의 어절과 형태소를 자동으로 획득할 수 있다. 1천만 어절 크기의 한국어 코퍼스를 이용하여 실험한 결과, 2,097개의 어절과 3,488개의 형태소를 획득할 수 있었다. 획득된 2,097개의 어절의 출현 빈도의 합은 1천만 어절의 38.63%에 해당하였고 형태소 추출의 정확도는 99.87%를 보였다.
This study includes noise automatic inspection system for washing machine auto-transmission one of modern home necessary. We effort to find and certificate sound noisesource by sound power and sound intensity, and apply to frequency analysis in vibration related sound noise. Still more we have been studying to data acquisition and programming for MS VisualBasic version 5.0. System component is below. 1) Pentium PC for data acquisition. 2) DSO for noise acquisition. 3) S/W for comparison and decision. 4) I/F Board for data communication. Wave form data through the DSO are converting to ASCII code data. The ASCII code through binary converting S/W are to be decision fitness or the badness comparison S/W. Finally, we will making noise monitoring system and automatic inspection system.
This paper describes a method for automatic acquisition of wide-coverage treebank-based deep linguistic resources for Japanese, as part of a project on treebank-based induction of multilingual resources in the framework of Lexical-Functional Grammar (LFG). We automatically annotate LFG f-structure functional equations (i.e. labelled dependencies) to the Kyoto Text Corpus version 4.0 (KTC4) (Kurohashi and Nagao 1997) and the output of of Kurohashi-Nagao Parser (KNP) (Kurohashi and Nagao 1998), a dependency parser for Japanese. The original KTC4 and KNP provide unlabelled dependencies. Our method also includes zero pronoun identification. The performance of the f-structure annotation algorithm with zero-pronoun identification for KTC4 is evaluated against a manually-corrected Gold Standard of 500 sentences randomly chosen from KTC4 and results in a pred-only dependency f-score of 94.72%. The parsing experiments on KNP output yield a pred-only dependency f-score of 82.08%.
This study includes noise automatic inspection system for washing machine auto-transmission one of modern home necessary. We effort to find and certificate sound noise source by sound power and sound intensity, and apply to frequency analysis in vibration related sound noise. still more we have been studying to data acquisition and programming for MS VisualBasic version 5.0. System component is below. 1) Pentium PC or data acquisition. 2) DSO for noise acquisition. 3)S/W for comparison and decision. 4) I/F Board for data communication. Wave form data through the DSO are converting to ASCII code data. The ASCII code through binary converting S/W. Finally we will making noise monitoring system and automatic inspection system.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제15권2호
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pp.184-193
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2015
This paper proposes a cost-efficient and automatic method for large data acquisition from a test chip without expensive equipment to characterize random process variation in an integrated circuit. Our method requires only a test chip, a personal computer, a cheap digital-to-analog converter, a controller and multimeters, and thus large volume measurement can be performed on an office desk at low cost. To demonstrate the proposed method, we designed a test chip with a current model logic driver and an array of 128 current mirrors that mimic the random process variation of the driver's tail current mirror. Using our method, we characterized the random process variation of the driver's voltage due to the random process variation on the driver's tail current mirror from large volume measurement data. The statistical characteristics of the driver's output voltage calculated from the measured data are compared with Monte Carlo simulation. The difference between the measured and the simulated averages and standard deviations are less than 20% showing that we can easily characterize the random process variation at low cost by using our cost-efficient automatic large data acquisition method.
한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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pp.1082-1087
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1994
A set of text database is indispensable to the probabilistic models for speech recognition, linguistic model, and machine translation. We introduce an environment to canstruct text databases : an automatic tagging system and a set of tools for lexical knowledge acquisition, which provides the facilities of automatic part of speech recognition and guessing.
본 논문은 자연어처리 연구를 위하여 지도학습(supervised learning)방식의 어휘지식(lexical knowledge) 수동 구축 방법의 한계점을 극복하기 위하여 비지도학습(unsupervised learning)방식의 자동 어휘지식 획득 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 벡터화, 클러스터링, 어휘지식 획득 과정을 통하여 입력으로 주어지는 어휘목록에서 어휘지식을 자동으로 획득한다. 모델의 어휘지식 획득 과정에서 파라미터 변화에 따른 어휘지식 개수의 변화와 어휘지식의 특징이 나타나는 어휘 지식 사전의 일부 모습을 보인다. 실험결과 어휘지식 중 하나로 획득되는 어휘범주 지식의 클러스터가 일정한 개수에서 수렴하는 것이 관찰되어 어휘지식을 필요로 하는 전자사전 자동구축의 가능성을 확인하였다. 또한 한국어 특성이 반영되어 좌 우 통사정보가 포함된 어휘사전을 구축하였다.
Dimalen, Davis Muhajereen D.;Roxas, Rachel Edita O.
한국언어정보학회:학술대회논문집
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한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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pp.146-154
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2007
AutoCor is a method for the automatic acquisition and classification of corpora of documents in closely-related languages. It is an extension and enhancement of CorpusBuilder, a system that automatically builds specific minority language corpora from a closed corpus, since some Tagalog documents retrieved by CorpusBuilder are actually documents in other closely-related Philippine languages. AutoCor used the query generation method odds ratio, and introduced the concept of common word pruning to differentiate between documents of closely-related Philippine languages and Tagalog. The performance of the system using with and without pruning are compared, and common word pruning was found to improve the precision of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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