This paper presents the application of best match search algorithm in the client/server system for natural language access to Web-based database. For this purpose, the procedures to process Korean word variants as well as to execute probabilistic weighting scheme have been implemented in the client/server system. The experimental runs have been done using a Korean test set which included documents, queries and relevance judgements. The experimental results demonstrate that best match retrieval with relevance information is better than the retrieval without it.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권4호
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pp.327-333
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2019
Wind speed data constitute important weather information for aircrafts flying at low altitudes, such as drones. Currently, the accuracy of low altitude wind predictions is much lower than that of high-altitude wind predictions. Deep neural networks are proposed in this study as a method to improve wind speed forecast information. Deep neural networks mimic the learning process of the interactions among neurons in the brain, and it is used in various fields, such as recognition of image, sound, and texts, image and natural language processing, and pattern recognition in time-series. In this study, the deep neural network model is constructed using the wind prediction values generated by the numerical model as an input to improve the wind speed forecasts. Using the ground wind speed forecast data collected at the Boseong Meteorological Observation Tower, wind speed forecast values obtained by the numerical model are compared with those obtained by the model proposed in this study for the verification of the validity and compatibility of the proposed model.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제9권4호
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pp.1-12
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2002
고객이 요구하는 정보를 효율적으로 제공하기 위한 전자 카탈로그를 구축하는 것은 e-business의 성공의 핵심적 요소이다. 우수한 상품 판매 기술을 이용하여 고객의 판매 결정을 촉진하는 전자 카탈로그가 있는 반면, 그렇지 않은 경우는 사업적 손실과 법적인 분쟁까지 초래하기도 한다. 전자 카탈로그가 전자 상거래 사이트의 중심 요소임에도 불구하고 이제까지 학문적, 실용적 분야에서 전자 카탈로그의 평가 방법에 관한 연구는 찾아보기 힘든 상황이다. 따라서 이 연구에서는 우선 효과적인 전자 카탈로그 구축을 위한 요구사항을 도출해 내고 그것을 전자 카탈로그 평가 기준으로 적용하여, AHP(계층적 분석 방법)를 사용해서 평가 기준간의 상대적 중요도를 개발해 내는데 목적이 있다. 그 평가 기준의 상대적 중요도는 기업이 전자 카탈로그를 구축할 때 중점을 두어야 할 사항을 결정하는데 기준을 제시해 줄 것이다. 이 연구의 결과는 평가는 물론 효율적인 전자 카탈로그의 개발을 위한 지침을 마련해 줄 것이다.
de Castilho, Richard Eckart;Ide, Nancy;Kim, Jin-Dong;Klie, Jan-Christoph;Suderman, Keith
Genomics & Informatics
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제17권2호
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pp.19.1-19.10
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2019
In this paper, we investigate cross-platform interoperability for natural language processing (NLP) and, in particular, annotation of textual resources, with an eye toward identifying the design elements of annotation models and processes that are particularly problematic for, or amenable to, enabling seamless communication across different platforms. The study is conducted in the context of a specific annotation methodology, namely machine-assisted interactive annotation (also known as human-in-the-loop annotation). This methodology requires the ability to freely combine resources from different document repositories, access a wide array of NLP tools that automatically annotate corpora for various linguistic phenomena, and use a sophisticated annotation editor that enables interactive manual annotation coupled with on-the-fly machine learning. We consider three independently developed platforms, each of which utilizes a different model for representing annotations over text, and each of which performs a different role in the process.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권3호
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pp.191-197
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2019
Morphological analysis is used for searching sentences and understanding context. As most morpheme analysis methods are based on predefined dictionaries, the problem of a target word not being registered in the given morpheme dictionary, the so-called unregistered word problem, can be a major cause of reduced performance. The current practical solution of such unregistered word problem is to add them by hand-write into the given dictionary. This method is a limitation that restricts the scalability and expandability of dictionaries. In order to overcome this limitation, we propose a novel method to automatically expand a dictionary by means of use-case analysis, which checks the validity of the unregistered word by exploring the use-cases through web crawling. The results show that the proposed method is a feasible one in terms of the accuracy of the validation process, the expandability of the dictionary and, after registration, the fast extraction time of morphemes.
In this study, an analytical model was developed for one-dimensional finite element analysis (1D FEA) of a spindle system of machine tools and then implemented to automate the FEA as a tool. FEA, with its vibration characteristics such as natural frequencies and modes, was performed using the universal FEA software ANSYS. VBA of EXCEL was used to provide the programming environment for its implementation. This enabled graphic user interfaces (GUIs) to be developed to allow interactions of users with the tool and, in addition, an EXCEL spreadsheet to be linked with the tool for data arrangement. The language of ANSYS was used to develop a code to perform the FEA. It generates an analytical model of the spindle system based on the information at the GUIs and subsequently performs the FEA based on the model. Automation helps identify the near-optimal design of the spindle system with minimum time and efforts.
본 논문에서는 재사용가능한 소프트웨어 부품의 분류 과정을 자동화하여, 소프트 웨어 부품 라이브러리에 구조적으로 저장하는 방안을 제안한다. 효율적이고 자동화 된 소프트웨어 부품의 분류를 위하여 자연어로 기술된 소프트웨어 부품 설명서로부터 의미 정보와 문장 구성 정보 등의 특징을 획득하여 소프트웨어 부품의 특성을 표현하 는 패싯을 결정하고각각의 패싯에 해당하는 항목들을 자동으로 추출하여 소프트웨어 부품 식별자를 구성하였다. 그리고 분류된 소프트웨어 부품들 사이의 의미 유사도를 측정하여 비슷한 특성을 갖는 소프트웨어 부품들을 인접한 장소에 저장시켜 구조화된 소프트웨어 부품 라이브러리를 구축하였다. 제안한 방법은 소프트웨어 부품의 분류 과정이 간단하고, 유사한 소프트웨어 부품을 쉽게 식별할 수 있었으며, 또한 소프트 웨어 부품을 라이브러리에 구조적으로 저장할 수 있다.
The role of dialogue manager is to select proper actions based on observed environment and inferred user intention. This paper presents stochastic model for dialogue manager based on Markov decision process. To build a mixed initiative dialogue manager, we used accumulated user utterance, previous act of dialogue manager, and domain dependent knowledge as the input to the MDP. We also used dialogue corpus to train the automatically optimized policy of MDP with reinforcement learning algorithm. The states which have unique and intuitive actions were removed from the design of MDP by using the domain knowledge. The design of dialogue manager included the usage of natural language understanding and response generator to build short message based remote control of home networked appliances.
많은 양의 문서 데이터가 증가됨에 따라 사용자는 해당 문서를 이해하기 위한 요약된 정보를 필요로 한다. 그러나, 기존 문서 요약 연구 방법들은 지나치게 단순한 통계에 의존함으로써 문장의 모호성 및 의미 있는 문장 생성을 위한 다중 문서 요약 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 의미적 연결 관계에 대한 파악 및 불필요한 정보를 처리하기 위한 전처리 과정을 거치며, 어휘 의미 패턴 정보를 기반으로 VAE를 이용하여 문장 간의 의미적 연결성을 높인 다중 문서 요약 기법을 제안하였다. 문장을 이루고 있는 단어 벡터들을 이용하여, 잠재된 변수로 생성된 압축된 정보와 속성 판별기로부터 학습을 한 후 문장을 재구성함으로써 의미적 연결 처리가 자연스러운 요약문을 생성하였다. 제안된 방법과 다른 문서 요약 방법을 비교했을 시 미세하지만 더 향상된 성능을 나타냈으며, 이는 의미적 문장 생성 및 연결성을 높일 수 있음을 증명하였다. 앞으로, 다양한 속성 설정 값을 가지고 실험하여 의미적 연결 관계를 확장할 수 있는 방법을 연구하고자 한다.
Cognitive model, that is cognitive architecture, is the model expressed with computer program to show the process how human solve a certain problem and it is continuously under investigation through various fields of study such as cognitive engineering, computer engineering, and cognitive psychology. In addition, the much extensive applicability of cognitive model usually helps it to be used for quantitative prediction of human Behavior or Natural programming of human performance in many HCI areas including User Interface Usability, artificial intelligence, natural programming language and also Robot engineering. Meanwhile, when a system designed, an usability test about conceptual design of interface is needed and in this case, analysis evaluation using cognitive model like GOMS or ACT-R is much more effective than empirical evaluation which naturally needs products and subjects. In particular, if we consider the recent trend of very short-end term between a previous technology development and the next new one, it would take time and much efforts to choose subjects and train them in order to conduct usability test which is repeatedly followed in the process of a system development and this finally would bring delays of development of a new system. In this study, we predicted quantitatively the human behavior processes which contains cognitive processes for menu selection in touch screen interface through ACT-R, one of the common method of usability test. Throughout the study, it was shown that the result using cognitive model was equal with the result using existing empirical evaluation. And it is expected that cognitive model has a possibility not only to be used as an effective methodology for evaluation of HCI products or system but also to contribute the activation of HCI cognitive modeling in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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