커뮤니티 기반 질의 응답 시스템은 사용자 질의에 대한 정답을 인터넷 커뮤니티에 사용자들이 게시했던 문서 중에서 선택하여 제공하는 시스템이다. 기존 방법들은 질의 분석의 성능 향상을 위하여 목적 영역에 적합한 규칙을 구축하거나 일부 처리 과정에 기계 학습을 적용하였다. 하지만 기존 방법들은 적용 영역을 확장하거나 수정하는 경우 많은 비용이 소요되며 경우에 따라서는 시스템이 특정 영역에 과적합되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 커뮤니티 기반 질의-응답 시스템의 효과적인 처리를 위해서 시스템의 각 과정에 적합한 기계 학습 방법을 적용하여 전체 과정을 자동화하는 다중 기계학습 방법을 제안한다. 제안 시스템은 사용자 질의를 분석하는 부분과 정답 문서를 선택하는 부분으로 나눌 수 있다. 질의 분석 과정은 질의의 초점 구문을 분석하는 질의 핵심부 추출기와 질의의 주제를 분류하는 질의 유형 분류기로 구성하였으며, 전자는 조건부 무작위장을 사용하고 후자는 지지 벡터 기계를 사용한다. 정답 문서 선택에서는 유사도 측정에서 사용하는 가중치를 인공 신경망으로 학습한다. 또한 인터넷에 커뮤니티에 게시된 데이터는 형태소 분석 결과를 신뢰할 수 없는 경우가 많이 발생한다. 따라서 음절 자질을 사용하여 질의를 분석 단계에서 형태소 분석의 영향을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 Mean Average Precision 기준으로 0.765, R-Precision 기준으로 0.872의 성능을 보여 기존 시스템보다 성능이 우수하다.
기술로드맵 (Technology RoadMap: TRM)은 전략적 기술기획 및 관리를 위한 필수적인 도구이다. 최근 급속한 기술변화와 시장경쟁의 심화로 인해 TRM은 점차 중요시되고 있는데, 이는 TRM이 기업의 전략적 목적과 기술을 연계함으로써 장기적으로 필요한 기술들을 확보하기 위한 일종의 지도 역할을 하기 때문이다. 그러나 TRM을 개발하고 유지하기 위해서는 기술 전문가의 정성적 노력에 따른 많은 비용과 시간이 수반됨으로 인해, 기술문서의 자동화된 분석을 통해 TRM 개발 생산성을 높이는 방법에 대한 연구가 기업과 정부기관들의 최근 주요 관심사 중의 하나이다. 비록 TRM 개발을 위해 키워드 기반의 접근방법 (Keyword-based Patent Analysis)이 제시된 바 있으나, 이 방법은 미리 정의된 키워드의 출현정보에만 기반하므로 기술요소들간의 명시적 연관관계를 담지 못한다. 즉, 키워드 기반의 접근은 기술의 목적, 구성, 효과 (Objective, Structure, Effect: OSE)에 대한 정보를 제공하지 못하기 때문에 기술로드맵핑 시 기술정보의 활용성 측면에서 한계점을 지닌다. 이에, 본 연구는 기능 (Function) 기반의 접근법을 활용한 기술로드맵핑 방법을 제시한다. 기능이란 기술의 OSE 정보를 담고 있으며 Subject-Action-Object (SAO) 구조로 표현될 수 있기 때문에, 본 연구에서 제시되는 방법은 기술문서의 자연어처리분석을 통해 기술의 OSE 정보를 추출하여 TRM을 개발할 수 있도록 한다. 본 연구의 방법을 연구개발 기획단계에 적용함으로써, TRM 개발에 따른 비용과 시간의 절감이 가능하며, 제품이나 기술 OSE에 대한 연구개발 기획전문가의 시야를 넓혀 보다 효과적인 의사결정이 가능할 것으로 기대된다.
ITU-T, ISO 등에 의해 제정된 표준권고안은 통신망 구성요소들간의 단순한 통신규칙을 정의하는 것 외에 통신망 관리에 필요한 자원들의 속성과 동적 특성에 대한 추상화된 표현, 그리고 통신망 구성요소들에 대한 관리기능을 포괄적으로 규정하고 있다. 그러나 표준통신망 구성요소중 관리객체에 동작에 영향을 미치는 능동적 요인들과 동작절차 및 그에 따른 통지 발생 등의 과정들이 ‘BEHAVIOUR" 템플릿내에 자연어를 이용하여 매우 포괄적이며 간략히 기술되어 있어, 관리객체의 동작 조건이나, 결과 등이 명확히 표현되지 못하는 문제점을 가지고 있다. 또한 관리객체의 동적 특성은 능동적 특성외에 시간지원 특성에 따라 동작 절차가 달라질 수 있다. 반복적이고 주기적인 정적인 시간 기념 뿐만 아니라 다른 관리자의 속성에 따라 사용권한이 결정되거나 특정기간 동안에만 권한이 부여되는 동적인 시간개념이 첨가된다면 관리객체의 능동적 특성이 더욱 강화될 수 있다. 본 논문에서는 정적인 시간관리객체의 활동을 제어하는 표준권고안의 스케줄링 관리객체에 동적인 특성을 추가하였으며 관리객체 기술의 표준인 GDMO 표현법에 의해 동적특성을 지원하는 스케줄링 관리객체를 기술하였다. 또한 관리객체의 동적 특성 기술을 위해 새롭게 정의한, 동적 시간지원 기능이 추가된 BDL을 이용하여 동작절차를 기술하였다. 그리고 동적 시간지원 특성을 지원하는 관리객체를 대리자 관리 기능 모델에 적용하여 체계적이고 정형적인 기술방법임을 제시한다.
대용량 음성 DB를 사용하는 음편접합 TTS는 부가적인 신호처리 기술을 거의 사용하지 않고, 문맥을 반영하는 여러 합성유닛들을 결합해 합성음을 생성하기 때문에 높은 자연성을 가진다는 장점이 있다. 그러나 자연성, 개인성, 어조, 감정구현 등에서 활용성을 높이기 위해서는 음성DB의 크기가 비례적으로 증가하게 되므로 음운환경과 음향적 특성이 유사한 다수의 음편들을 제거하여 음성DB의 크기를 감축하기 위한 연구가 필수적이다 본 논문에서는DB감축을 위해 결정 트리 기반의 새로운 음소 군집화 방법을 이용하여 한국어 TTS용 합성단위음편 데이터베이스 구축 방법을 제안한다. 그리고 클러스터링방법에 대한 성능 평가를 위해서 언어 처리기, 운율 처리기, 음편 선택기, 합성음 생성기, 합성단위 음편데이터베이스, 음성신호 출력기로 구성되는 한국어 TTS 기본 시스템을 이용하여 합성음을 생성하였고 트리 클러스터링 방법 CM1, CM2와 전체 DB (Full DB)와 감축된 DB(Reduced DB)의 4가지 조합별로 제작된 음편 데이터베이스를 이용하여 각 조합에 대한 MOS 테스트를 수행하였다. 실험결과 제안된 방법을 사용할 경우 전체 음성DB의 크기를 23%로 줄일 수 있었고, 청취실험 결과 높은 MOS를 보이므로 향후 소용량 DB TTS에 적용 가능성을 보였다.
Constellations are formed of bright stars which appear close to each other on the sky, but are really far apart in space. The shapes you see all depend on your point of view. Back before people had televisions and electricity to light their homes at night, they spent a lot more time looking at the stars. People all over the world used their imaginations to draw pictures in the sky, as if it were a giant connect-the-dot game. The patterns they imagined are called constellations. People usually saw patterns that reflected their different cultures. Native Americans in North America imagined many animals and shapes from the natural world. The ancient Greeks found images of gods and goddesses in the stars. Sometimes people from very different parts of the world even imagined the same animal or shape in the same stars. Most of the constellations we recognize today were made up by the ancient Greeks around 6,000 years ago. Different constellations are visible at different times of year, so the first appearance of these patterns told farmers of the changing seasons and reminded them to plant or harvest their crops. The constellations also help us to find our way around the night sky and to remember which stars are which. The star names we use today are mostly from Greek and Arabic, but many are changed a bit from the original, as often happens when words are passed from one language to another. It can be difficult to picture just what those folks long ago were seeing in the stars, so don't be discouraged if you have trouble seeing their patterns. You can even make up your own! In ancient world all the countries or regions had their own way to name things up in the sky, make up stories and draw different shapes for constellations. Today there are 88 official constellations, but you may find that different books show their stars connected in slightly different ways. The official constellations are specific regions of the sky, so the exact patterns are not all that important. However in various cultures there are some famous star patterns that use stars from only apart of a constellation, or even connect stars from different constellations. These patterns of stars that are not official constellations are called asterisms. The Big Dipper is a very famous asterism, found in the constellation Ursa Major, or Great Bear.
최근 인터넷 사용자가 급증하면서 원격교육의 발전과 함께 평가에서도 원격을 이용한 방법이 많이 사용되고 있다. 하지만 현재까지는 자연언어처리의 어려움으로 객관식이나 단답식 평가가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 서술형 주관식 문제의 빠르고 공정한 지능형 채점을 위하여, 다양한 언어 지식을 활용하였다. 이를 위하여, 가공되지 않은 말뭉치에서 의미커널을 구축하고, 수험자가 작성한 답안과 이미 구축된 정답을 벡터로 구성하여 이 답안간의 유사도를 의미커널을 통해 계산하여 정답여부를 자동으로 판단하도록 하였다. 의미커널을 구축하기 위하여 벡터 공간 모델에 기반한 은닉 의미 분석을 이용하였으며, 또한 한글 워드넷을 이용하여 답안의 정보부족 문제를 줄여보고자 하였다. 실험을 위하여 3000 문항의 주관식 문제를 구축하였으며, 의미커널의 구축을 위하여 38,727개의 신문기사를 모아 말뭉치로 구성하고 75,175개의 색인어를 추출하였다. 의미커널에 기반한 자동 채점 시스템으로 실제 수험자에 의하여 작성된 답안을 채점한 결과, 출제자가 실제로 채점한 결과를 기준으로 하여 최고 0.894의 상관관계를 얻을 수 있었다
컴퓨터가 상용화되면서 일반인들은 문서를 작성하기 위해 컴퓨터를 이용하는 방법을 자주 사용하게 되었다. 컴퓨터를 이용하여 문서를 작성하는 방법은 작성 속도가 빠르고 손의 피로가 적지만 철자오류가 발생할 확률이 매우 높다. 보통 철자오류는 발견하기 쉽기 때문에 곧바로 수정이 가능하지만, 사용자의 지식 부족 혹은 눈에 잘 띄지 않는 철자오류도 존재하기 때문에 철자오류가 존재하지 않는 문서를 작성하기 어렵다. 온라인상에서는 문서 작성에 대한 규칙 및 예절이 미비하기 때문에 철자오류에 의한 문제가 적지만 중요문서에서 발생하는 철자오류는 신뢰도 하락과 같은 큰 문제를 일으킨다. 철자오류 교정은 전문가 또한 완벽하게 수행하기 힘들기 때문에 비전문가인 일반인들을 위한 교정방법연구가 필요하다. 본 논문에서는 한글 편집거리 알고리즘을 이용해 철자오류를 교정하는 연구를 진행한다. 이전 연구를 통해 검출한 철자오류를 수집한 말뭉치 사전에서 등장하는 단어 중 철자오류 단어와 가장 유사한 단어를 발견하여 주위 단어와의 동시등장빈도를 계산하는 것으로 철자오류 교정을 수행하게 된다.
품사부착말뭉치는 품사정보를 부착한 말뭉치를 말하며 자연언어처리 분야에서 다양한 학습말뭉치로 사용된다. 학습말뭉치는 일반적으로 오류가 없다고 가정하지만, 실상은 다양한 오류를 포함하고 있으며, 이러한 오류들은 학습된 시스템의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 다소 완화시키기 위해서 본 논문에서는 XGBoost와 교차 검증을 이용하여 이미 구축된 품사부착말뭉치로부터 오류를 탐지하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 오류가 포함된 품사부착말뭉치와 XGBoost를 사용해서 품사부착기를 학습하고, 교차검증을 이용해서 품사오류를 검출한다. 그러나 오류가 부착된 학습말뭉치가 존재하지 않으므로 일반적인 분류기로서 오류를 검출할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 매개변수를 조절하면서 학습된 품사부착기의 출력을 비교함으로써 오류를 검출한다. 매개변수를 조절하기 위해서 본 논문에서는 작은 규모의 오류부착말뭉치를 이용한다. 이 말뭉치는 오류 검출 대상의 전체 말뭉치로부터 임의로 추출된 것을 전문가에 의해서 오류가 부착된 것이다. 본 논문에서는 성능 평가의 척도로 정보검색에서 널리 사용되는 정밀도와 재현율을 사용하였다. 또한 모집단의 모든 오류 후보를 수작업으로 확인할 수 없으므로 표본 집단과 모집단의 오류 분포를 비교하여 본 논문의 타당성을 보였다. 앞으로 의존구조부착 말뭉치와 의미역 부착말뭉치에서 적용할 계획이다.
The subject is connected with a structure named "The Symbolic" to Lacan, but he denied that the subject is explained simply as a fruit of language and "Other". From his point of view, passing through Subject, De-formation and Crack over it is designated as foundation of generation and creation rather than our destined defect. It should not be understood that subject of "The Real" is a concept of the subject free itself from restraint of "The Symbolic". However, this does not mean he asserts "Subject" is something incapable of being controlled by the unknown power. The problem is that this autonomous existence meets inside of it with something "more than one's own self" by "circulating around itself" like a permanent star. This is the indication of a "stranger in the middle of my privacy", or "extimit$\'{e}$", a coined-word by Lacan. Perhaps "Subject" is nothing more than the name of distance of object which is "too hot" to come close, and of this circulating movement. It's because of this object that the real subject stands against generalization and the subject can't be restored to any place in symbolic order-even though it is empty. The part which is told from Lacan's structural theory, that is to say, an importance to Lacan is that his Subject theory is not suggested or denied as a manual structure. On the contrary, it is a study of the relationship between the settled symbol that included in "real subject which is a unconscious one" and the symbolic subject hold- that is a metaphysical subject in general meaning. In Lacan's enlarged concept of subject beyond symbolic reality, it is noticeable that it gives justifiability to the union of a medium of different nature in artistic expression. We can recognize that the unconscious world is a living space which enables it to be a "condition of human being", not something dark under the surface of water through Magritte's(Rene Magritte, 1898~1967) surrealistic works. In other words, Magritte's art secures a core dimension of human nature through a mysterious gap of conscious and settled space. Magritte's drawings often evokes strange and unsettling feelings in people who view his paintings. This is because routine objects are found in "unsuitable" places from which we usually find them in our everyday lives. "Reality" in Magritte's paintings makes it aware that it is a strained field of concealment and disclosure basically between truths, and we can learn that his behavior to overturn to paint in-visible things is finally an effort to restore the "real subject" to the viewer's reality. In other words, such reversion arouses a nostalgic desire for the objects existing in their original appearance as they are - natural condition that our gaze had not been distorted yet by anamorphic stains. - and the state when we are conscious of them normally. Such desire offers an opportunity for us to get out of mental depression rather than operates to us as an abnormal crack. It's a successive process of effort to search for lost subject and Paradise Lost facing up to reality of subject human that is to be a subject of world and life are ousted from their place by structure and authority of culture.
퍼지 이론을 이용하면 여러 정보를 통합 요약하기에 수월하여, 웹 상에서 사용자에게 제공할 정보를 가공하는 방법으로 많이 사용되고 있다. 하지만 퍼지의 애매모호한 특성 때문에 사용자에게 맞게 퍼지 집합으로 표현된 같은 정보라 하여도 사용자마다 자신의 퍼지값 선호도에 따라 다른 선택을 할 수 있다. 따라서 애매한 퍼지값을 선택함에 있어 사용자의 퍼지값에 대한 선호도를 반영할 필요가 있다. 그러나 기존의 방법들은 정해진 기준을 획일적으로 적용하여, 사용자의 개인적인 선택 기준을 반영하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 학습하여, 사용자의 선호도에 맞는 정보를 선택하는 방법을 제안한다. 사용자의 선호도를 학습하기 위해서 학습 데이터가 필요한데, 이 데이터는 사용자에게 직접 물어 사용자의 선호도론 얻는데 사용된다. 이때, 사용자에게 너무 많은 데이터로 질문을 한다면, 사용자에게 부담을 줄 수 있고, 또 너무 적은 데이터를 사용한다면, 학습을 잘 못하는 경향이 생길 수 있다. 이러한 문제에 대처하기 위해서 10개 정도의 데이터를 이용하여 사용자의 선호도를 학습하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 두 퍼지값이 서로 겹칠 수 있는 모든 경우의 상대적 위치를 조사한 후 클러스터링을 이용하여 몇 가지 그룹으로 나누고, 나누어진 그룹을 이용하여 학습하였다. 이렇게 학습된 모델은 새로운 애매하게 겹치는 퍼지값에 대해 사용자를 대신해 어느 것을 어느 정도 선호하는지 추론하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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