웹 접근성 평가 도구는 웹 사이트가 웹 접근성 지침을 잘 지키고 있는지 검사하는 도구이다. 국내외 법과 제도가 마련된 이후 지침 준수여부를 검사하는 도구가 많이 나왔지만, 대부분 동적으로 페이지를 수집해서 분석하는 방법을 사용한다. 특히 자동화된 도구들은 페이지를 수집한 후에 분석하는데, 실행환경이나 접근권한의 문제로 수집하지 못해서 분석결과에서 빠지는 경우가 발생할 수 있다. 본 연구는 기존 방법과 달리 정적으로 분석하여 웹 접근성을 평가하는 방법을 제안한다. 정적인 분석방법은 실행 가능한 모든 경로를 고려하기 때문에 놓치는 페이지 없이 분석할 수 있다. 요약해석기법에 파싱이론을 접목한 요약파싱 기술을 사용해서 동적으로 생성될 웹 페이지의 웹 접근성을 정적으로 분석하는 도구를 개발하였다. 실험 대상 PHP 프로그램을 제안하는 연구방법으로 개발한 도구와 비교 대상 도구에서 분석한 결과를 비교해서 비교 대상 도구에서는 접근권한이나 실행경로 등의 문제로 분석하지 못하고 놓치는 웹 페이지가 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 Haskell의 모나드 기법을 이용한 명령형 언어의 컴파일러 구현에 대해 논의한다. 이 컴파일러는 한 생성 룰이 입력 스트링의 파싱을 실패할 때 다른 생성 룰로써 파싱하는 backtracking 기능의 비 결정적 Recursive Descent Parser를 포함한다. Haskell은 파싱에 필요한 우수한 기능들을 가지고 있다. Haskell의 대수적 타입은 추상구문트리를 자연스럽게 표현할 수 있으며, 모나드 파싱을 적용한 프로그램 코드는 매우 간결하여 가독성이 좋고, 타 언어에 의해 구현된 것에 비해 코드의 양이 획기적으로 감소된다. 이 컴파일러의 목적 코드는 스택 머신을 기반으로 한 Stack-Assembly 언어로서 이것을 위한 코드 생성과 어셈블러 실행 환경에 대해서도 논의한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제4권1호
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pp.13-17
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2012
Indexing allows converting raw document collection into easily searchable representation. Web searching by Google or Yahoo provides subsecond response time which is made possible by efficient indexing of web-pages over the entire Web. Indexing process gets challenging when the scale gets bigger. Parallel techniques, such as MapReduce framework can assist in efficient large-scale indexing process. In this paper we propose PDFindexer, system for indexing scientific papers in PDF using MapReduce programming model. Unlike Web search engines, our target domain is scientific papers, which has pre-defined structure, such as title, abstract, sections, references. Our proposed system enables parsing scientific papers in PDF recreating their structure and performing efficient distributed indexing with MapReduce framework in a cluster of nodes. We provide the overview of the system, their components and interactions among them. We discuss some issues related with the design of the system and usage of MapReduce in parsing and indexing of large document collection.
소프트웨어 산업이 발달됨에 따라, 텍스트 위주의 정보보다는 시각적 정보의 요구가 점차적으로 증가하게 되었다. 이로 인해, 실세계에 존재하는 다양한 원시 정보를 사용자가 원하는 시각적인 설계 표현으로 나타내기 위해 자동화된 툴이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 추상 정보를 의미 분석을 통해 파싱을 하고, 시각화 구조의 매핑을 통해 시각적 언어를 추출하는 방법론 및 툴에 대해 논한다. 이 툴은 정규 규칙을 사용하여 관계적 구조로 표현하고, 이를 시각화 구조로 매핑하여 시각 정보를 제공한다. 원시코드의 추상 정보를 시각 정보로 변환하는 제안 툴인 VOLS(Visual Object Layout System)는 문서를 시각화하여 사용자에게 이해성을 향상시키며, 기존 원시코드의 유지보스 측면에서 사용자에게 도움을 제공한다.
이 논문은 한국어 Abstract Meaning Representation (AMR; 추상 의미 표상) 가이드라인 1.0*을 소개한다. AMR은 통합적인 의미 표상 체계로, 의미 분석(semantic parsing)의 주요 Task 중 하나로 자리매김하고 있다. 한국어 AMR 가이드라인은 현행 AMR 1.2.6을 심도 있게 분석하고 이를 한국어 상황에 맞게 로컬라이징한 것이다. 해당 가이드라인은 추후 한국어 AMR 말뭉치 구축(sembanking)에 대비하여 일관된 주석 세부 지침을 제공하기 위해 작성되었다.
As computer performance and needs of user convenience increase, computer user interface are also changing. This changes had great effects on software development environment. In past, text editors like vi or emacs on UNIX OS were the main development environment. These editors are very strong to edit source code, but difficult and not intuitive compared to GUI(Graphical User Interface) based environment and were used by only some experts. Moreover, the trends of software development environment was changed from command line to GUI environment and GUI Editor provides usability and efficiency. As a result, the usage of text based editor had decreased. However, because GUI based editor use a lot of computer resources, computer performance and efficiency are decreasing. The more contents are, the more time to verify and display the contents it takes. In this paper, we provide a new parser that provide multi view editing, incremental parsing and multiple entry of abstract syntax tree.
논문 초록은 논문의 내용을 요약해 제시함으로써 독자들의 연구결과물에 대한 빠른 검색과 이해를 도모한다. 초록의 구성은 대부분 전형적인 경우가 많기 때문에, 초록의 구조를 자동 분석하여 색인해두면 유사구조 초록을 검색하거나 생성하는 등의 연구효율화에 기여할 수 있다. 허세훈 외 (2019)는 초록 자동구조화를 위한 말뭉치 SPA2019 및 기계학습기반의 자동구조화 방법을 제시하였다. 본 연구는, 기존 SPA2019 의 구조화 오류를 바로잡고, SPA2019 에서 추출한 1,346 개의 초록데이터와 2,385 개의 초록데이터를 추가한 SPA2020 말뭉치를 새로이 소개한다. 또한, 다양한 선학습 기반 트랜스포머들을 활용하여 초록 자동구조화를 수행하였으며, 그 결과 BERT-0.86%, RoBERTa-0.86%, ALBERT-0.84%, XLNet-0.86%, DistilBERT-0.85% 등의 자동구조화 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구에서는 한국어 AMR 자동 파싱을 하기 위해 seq2seq 방법론을 적용하였다. Seq2seq 방법론은 AMR 파싱 태스크를 자연어 문장을 바탕으로 선형화된(linearization) 그래프의 문자열을 번역해내는 과정을 거친다. 본고는 Transformer 모델을 파싱 모델로 적용하여 2020년 공개된 한국어 AMR와 자체적으로 구축된 한국어 <어린 왕자> AMR 데이터에서 실험을 진행하였다. 이 연구에서 seq2seq 방법론 기반 한국어 AMR 파싱의 성능은 Smatch F1-Score 0.30으로 나타났다.
Abstract Meaning Representation(AMR)은 문장의 의미를 그래프 구조로 인코딩하여 표현하는 의미 형식표현으로 문장의 각 노드는 사건이나 개체를 취급하는 개념으로 취급하며 간선들은 이러한 개념들의 관계를 표현한다. AMR 파싱은 주어진 문장으로부터 AMR 그래프를 생성하는 자연어 처리 태스크이다. AMR 그래프의 각 개념은 추상 표현으로 문장 내의 토큰과 명시적으로 정렬되지 않는 어려움이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 별도의 사전 학습된 정렬기를 이용하여 해결하거나 별도의 정렬기 없이 Sequence-to-Sequence 계열의 모델로 입력 문장으로부터 그래프의 노드를 생성하는 방식으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 문장의 입력 시퀀스와 부분 생성 그래프 사이에서 반복 추론을 통해 새로운 노드와 기존 노드와의 관계를 구성하여 점진적으로 그래프를 구성하는 모델을 한국어 AMR 데이터 셋에 적용하여 Smatch 점수 39.8%의 실험 결과를 얻었다.
문서내의 태그를 정의하는 문서타입정의(DTD)는 구문구조를 정의하는 XML 문서문법으로 이문법에 따라 작성되는 XML 문서는 파싱처리로 적합성을 확인해야 한다. XML 문서의 적합성을 확인하기 위한 파싱 방법으로서 프로그래밍 언어의 결정적 파싱은 표준에서 언급한 모든 엘리먼트선언에 대한 결정적 내용 모델에 대한 정의를 만족할 수 없다. 이에 본 논문에서는 적합한 XML 문서 처리를 위하여 구문 편집환경에 초점을 맞추고 구문편집에 기본이 되는 DTD의 내부표현과 그에 따른 알고리즘에 대하여 기술한다. 문자열로 표현되는 DTD의 엘리먼트선언과 어트리뷰트선언의 문서 논리구조는 본 논문에서 제시하는 알고리즘에 의해 그래프구조와 데이블구조로 변환되고, 특히 테이블구조의 구문정보는 속성값을 갖는 문맥자유문법형태로 구문지향적 편집기에 이용되는 문법이 된다. 이 문법을 XML 추상문법이라고 하고 문법생성결과 및 구문편집 예를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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