근래에 국가간 인적, 물적 교류가 활발해지면서 언어 장벽으로 인한 문제를 해결하기 위한 자동통역 기술의 중요성이 부각되고 있다. 세계 각국에서는 1990년대부터 시작된 정부차원의 연구개발 단계를 거쳐 시범 서비스 및 실용화를 위한 연구개발에 박차를 가하고 있으며, 현재 이라크 내 미군에 의한 군사 목적, 미국 내 병원 진료, 여행시 통역 등의 목적에 자동통역 기술이 활용되고 있다. 본 고에서는 자동통역 기술 및 핵심 요소기술에 대해 설명하고 최근 자동통역 기술의 개발 동향 및 응용 사례에 대해 기술한다.
무선 통신 기술의 급속한 발전으로 세계적으로 무선 인터넷 서비스가 점차 확대되고 있고 그중 모바일 전자상거래가 큰 비중을 차지하고 있다. 현재의 모바일 전자 상거래 서비스는 제한적인 컨텐츠와 고가의 과금 시스템, 무선 디바이스 기기의 하드웨어적 제약 등 그것의 활성화를 저해하는 여러 가지문제점을 지니고 있음에도 불구하고 차세대 인터넷 사업으로 기대되고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 모바일 전자상거래 서비스의 문제점을 정리하고, 이를 개선하기 위한 방안으로 유선 인터넷상의 상품정보를 자동으로 수집하여 모바일 전자상거래용으로 자동 변환하는 기능, 무선 디바이스상에서 오프라인으로 상품 검색 및 주문 등을 가능하게 하는 미들릿 애플리케이션, 개인적응형 상품 추천 기능을 가진 종합적인 해결책을 제안한다. 제안 시스템은 실제로 설계, 구현되어 그 기능과 유효성을 확인하였다
국제 협약에 따라 한글에 관한 정보는 로마자로 표기해야 한다. 우리나라는 1959년 2월 로마자 표기법'을 제정, 수차례 개정을 통해 1983년 6월 문교부(Ministry Of Education)안을 발표했으나, 표지판, 역명, 교과서, 공공문서들에서 활용되었지만, 영자신문, 외국 학술지등은 M-R( Mccune-Reishauer ) 표기법을, 인명, 신문 및 방송매체 등은 혼합표기방식을 사용함으로써 인(人). 지명(地名), ID, 대표어등 정보 검색시 혼란을 야기시켰고, 개정안에 따를 표기 정정으로 수백억원에 가까운 예산을 낭비하였으며, 최근 ISO(International Standard Organization)에서는 남북한 단일화 및 기계적 변환을 요구하고 있으나, 반달표 표기곤란, 편리성 결여, 북한의 주장등의 사유로 제정등을 거론하고 있는 실정에 있다. 잘 쓰지 않는 ASCII 코드 중에서 반달점 폰트를 제작하고 단어, 문장, 문서를 STRING으로 받아 알고리즘화된 음운법칙을 적용하여 소리글자로 변환하고 MOE테이블에서 대응글자를 참조하여 기계적 변환이 가능하도록 하였으며, 세련된 디자인, 풀다운 팝업방식을 채택, 2HD 1장으로 국내최초로 개발하였다.
본 논문에서는 지문 영상의 개별적이고 부분적인 특성(밝기, 품질 차이 등)을 고려하여 지문의 특징량 추출을 수행함으로써 지문 입력기간의 차이에서 오는 문제점을 극복하며, 정합 과정시에는 회전 및 크기 변화, 위치 이동 등에 관계없이 균일한 성능을 보장하면서도 실시간 내에 처리가 가능한 자동 지문인식 알고리즘을 제안한다. 특히 본 방법에서는 지문의 분류 작업을 융선의 전체적인 흐름 모양과 중심점, 삼각주와 같은 특이점간의 상호 관계를 이용하여 결정하게 된다. 개발된 알고리즘을 평가하기 위해 NIST 지문 및 한국인의 연령과 직업별 인구 분포에 따라 구축된 압착 날인 지문, 그리고 회전 날인 후 수치화된 지문과 같은 다양한 영상들에 대해 제안된 방법을 적용하였으며, 전체적인 인식 성능이 타인 수락 오류율을 0%로 설정했을 때 본인 거부 오류율이 0.07%라는 결과를 얻을 수 있었다.
이더넷은 사설 근거리 통신망에서 매우 성공한 기술로써, 이더넷을 공중망에도 적용하면 프로토콜 변환 등으로 인한 네트워크 오버헤드가 줄어든다는 장점이 있다. 그렇지만 공중망에서는 종단간 끊임없는 연결을 제공하기 위하여 장애가 발생하는 경우에 50msec 이내에 망을 구하는 것이 필수적이다. 이를 위하여 ITU-T에서는 APS(automatic protection switching) 기반의 이더넷 망 보호 교환 시스템을 표준화하였다. 이 논문에서는 망에 장애를 복구하는 경우에 발생할 수 있는 프레임 손실을 최소화하기 위한 향상된 이더넷 망 보호 교환 메커니즘을 제안한다. 제안된 메커니즘의 성능은 ns-2 기반의 모의실험을 이용하여 분석되었으며, 제안 메커니즘이 기존 방법보다 우수한 성능을 제공하는 것을 알 수 있다.
"Online Alternative Dispute Resolution" can refer to the use of online methods of dispute resolution to resolve disputes arising either online or offline. The range of disputes covered by online ADR has been broad : from family law to internet domain name disputes : from small transaction to insurance disputes. Online and offline consumer disputes have been a major focus of online ADR sites. This article propsed that the mediator should explain the process and the mediator's role so as to forestall misunderstanding on that score. And mediators should consider including in either usual mediation agreements additional provisions applicable to communications by email. Online ADR sites should be designed 1) to provide a simple, easily understandable process, 2) to provide detailed information on process, cost and speed, 3) to enable users to move between online and offline processes, 4) to have authentication processes for parties and documents, 5) to have automatic translation system for language barriers. And Government should play an important role in assisting people to adapt technically and emotionally to new technology through information, training and ongoing support. The days of live online television-quality videoconferencing have not yet arrived. Until then, we must hone our skills with the written word.
Seo, Yoon Kyung;Kim, Sang Hyuk;Ahn, Young Sook;Choi, Go-Eun;Choi, Young Sil;Baik, Hangi;Sun, Bo Min;Kim, Hyun Jin;Lee, Sahng Woon
천문학회보
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제44권2호
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pp.62.2-62.2
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2019
한국의 고천문 자료는 삼국시대 이후 근대 조선까지 다수가 존재하여 세계적으로 드문 기록 문화를 보유하고 있으나, 한문 번역이 많이 이루어지지 않아 학술적 활용이 활발하지 못한 상태이다. 고문헌의 한문 문장 번역은 전문인력의 수작업에 의존하는 만큼 소요 시간이 길기에 투자대비 효율성이 떨어지는 편이다. 이에 최근 여러 분야에서 응용되는 인공지능의 적용을 대안으로 삼을 수 있으며, 초벌 번역 수준일지라도 자동번역기의 개발은 유용한 학술도구가 될 수 있다. 한국천문연구원은 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 인공신경망 기계학습이 적용된 고문헌 자동번역모델을 개발하고자 한다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습 기법으로 자동번역모델을 개발하여 이를 서비스하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법은 크게 4가지 개발을 진행하는 것으로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 인공지능의 학습 데이터에 해당되는 '코퍼스'를 구축하는 것이다. 이는 고문헌의 한자 원문과 한글 번역문이 쌍을 이루도록 만들어 줌으로써 학습에 최적화한 데이터를 최소 6만 개 이상 추출하는 것이다. 둘째, 추출된 학습 데이터 코퍼스를 다양한 인공지능 기계학습 기법에 적용하여 천문 분야 특수고전 도메인에 특화된 자동번역 모델을 생성하는 것이다. 셋째, 클라우드 기반에서 참여 기관별로 소장한 고문헌을 자동 번역 모델에 기반하여 도메인 특화된 모델로 도출 및 활용할 수 있는 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 넷째, 개발된 자동 번역기의 대국민 개방을 위해 웹과 모바일 메신저를 통해 자동 번역 서비스를 클라우드 기반으로 구축하는 것이다. 이 연구는 시스템 요구사항 분석과 정의를 바탕으로 설계가 진행 또는 일부 완료되어 구현 중에 있다. 추후 이 연구의 성능 평가는 자동번역모델 평가와 응용시스템 시험으로 나누어 진행된다. 자동번역모델은 평가용 테스트셋에 의한 자동 평가와 전문가에 의한 휴먼 평가에 따라 모델의 품질을 수치로 측정할 수 있다. 또한 응용시스템 시험은 소프트웨어 방법론의 개발 단계별 테스트를 적용한다. 이 연구를 통해 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스라는 점에서 의의가 있다. 즉, 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 상대적으로 적은 초기 비용을 투자하여 활용성이 높은 한문 문장 자동 번역기라는 연구 인프라를 확보하는 첫 적용 학문 분야이다. 향후 이를 활용한 고천문 분야 학술 활동이 더욱 활발해질 것을 기대해 볼 수 있다.
Seo, Yoon Kyung;Kim, Sang Hyuk;Ahn, Young Sook;Choi, Go-Eun;Choi, Young Sil;Baik, Hangi;Sun, Bo Min;Kim, Hyun Jin;Choi, Byung Sook;Lee, Sahng Woon;Park, Raejin
천문학회보
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제45권1호
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pp.56.1-56.1
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2020
한국의 고문헌 중에는 다양한 고천문 기록들이 한문 형태로 존재하며, 이를 학술적으로 활용하기 위해서는 전문 번역가 투입에 따른 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 인공신경망 기계학습에 의한 인공지능 번역기를 개발하여 비록 초벌 번역 수준일지라도 문장 형태의 한문을 한글로 자동번역해 주는 학술 도구를 소개하고자 한다. 이 자동번역기는 한국천문연구원이 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 개발 완료한 것이다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습용 데이터인 천문 고전 코퍼스를 구축하여 이를 기반으로 천문 고전 특화 자동번역 모델을 개발하고 번역 서비스하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 구축되는 시스템은 크게 세 가지이다. 첫째, 로그인이 필요 없이 누구나 웹 접속을 통해 사용이 가능한 클라우드 기반의 고문헌 자동번역 대국민서비스 시스템이다. 둘째, 참여 기관별로 구축된 코퍼스와 도메인 특화된 번역 모델의 생성 및 관리할 수 있는 클라우드 기반의 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 셋째, 개발된 자동번역 Applied Programmable Interface를 활용한 한국천문연구원 내 자체 서비스가 가능한 AITHA 시스템이다. 연구 결과로서 먼저 구축된 천문 고전 코퍼스 60,760건에 대한 샘플링 검수 결과는 품질 순도 99.9% 이상이다. 아울러 도출된 천문 고전 특화 번역 모델 총 20개 중 대표 모델에 대한 성능 평가 결과는 기계 번역 텍스트 품질 평가 알고리즘인 Bilingual Evaluation Understudy 평가에서 40.02점이며, 전문가에 의한 휴먼 평가에서 5.0 만점 중 4.05점이다. 이는 당초 연구 목표로 삼았던 초벌 번역 수준에 충분하며, 현재 개발된 시스템들은 자체 시험 운영 중이다. 이 연구는 특수 고문헌에 해당되는 고천문 기록들의 번역 장벽을 낮춰 관련 연구자들의 학술적 접근 및 다양한 연구에 도움을 줄 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스로써 추후 타 학문 분야 참여 시 시너지 효과도 기대해 볼 수 있다. 고문헌 자동번역기는 점차 더 많은 학습 데이터와 학습량이 쌓일수록 더 좋은 학술 도구로 진화할 것이다.
최근 개인의 정보 보호에 대한 중요성이 증가함에 따라 생체 인식 기술이 출입 통제 시스템 또는 개인 인증, 인터넷 뱅킹, ATM 기기 등 여러 응용에서 사용되어지고 있다. 손가락 정맥 인식이란 사람마다 고유한 손가락 정맥 패턴 정보를 사용하는 고 신뢰도의 생체 인식 기술이다. 본 연구에서는 비 접촉식 손가락 정맥 인식을 위한 새로운 장치 및 방법을 제안한다. 본 연구는 기존의 연구에 비해 다음과 같은 다섯 가지의 장점을 나타내고 있다. 첫째, 본 논문에서 제안하는 장비는 사용자의 손가락 정맥영상 취득 시, 손가락의 뒷면과 손가락 끝, 옆을 지지할 수 있는 최소한의 지지대만을 사용함으로써 사용자의 불쾌감을 최소화할 수 있다. 둘째, 손가락 정맥 영상을 취득하기 위한 카메라 앞에 45도 기울어진 핫 미러(hot mirror)를 사용함으로써, 손가락 정맥 영상 취득 장치의 두께를 줄일 수 있었다. 이는 핸드폰과 같이 두께에 제한이 있는 여러 응용 분야에서 널리 사용될 수 있음을 의미한다. 셋째, 본 연구에서는 LBP(Local Binary Pattern) 방법을 기반으로 손가락 정맥의 특징 정보를 추출함으로써 부분적으로 심하게 어둡거나 밝은 영역을 포함하는 균일하지 않은 조명의 영향을 줄일 수 있었다. 넷째, 비 정맥 영역을 인식에 사용하지 않음으로써 인식 성능을 보다 향상 할 수 있었다. 다섯째, 추출된 손가락 정맥 코드를 기 등록된 코드와 매칭 시, 수평 및 수직방향 비트 이동 방법을 사용함으로써 영상 취득 시 손가락의 움직임과 회전에 의한 본인데이터의 변화도를 줄일 수 있었다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 손가락 정맥 인식방법의 EER(Equal Error Rate)은 0.07423%였고 전체 처리 시간은 91.4ms였다.
목 적: 현대 방사선치료기술에서 종양표적위치 및 정상장기에 정확한 선량을 전달하기 위해 여러 방법의 영상유도방사선치료(Image Guided Radiation Therapy, IGRT)가 사용되고 있으며 그 중 선형가속기에 장착된 CBCT(Cone Beam Computed Tomography, CBCT)와 이외 장치인 ExacTrac(ExacTrac X-ray System)이 있다. 두 시스템을 비교한 이전 연구들에서는 Offline-review 이용하여 후향적으로 팬텀 및 환자의 Set-up 오차를 분석하거나 X, Y, Z 축과 하나의 회전방향(Couch Rotation)으로만 연구되어졌다. 본 연구에서는 Head and Neck Cancer 환자를 대상으로 CBCT와 ExacTrac을 이용하여 한 치료중심센터에서 각각 6 DoF(Degree Of Freedom) IGRT를 시행한 후, 두 IGRT 장비에서 나타난 팬텀 및 환자의 Set-up 오차, 환자 Set-up에 걸리는 시간, 노출 방사선량의 비교를 통해 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: Rando Phantom을 이용하여 환자 움직임을 배제한 상태의 Set-up 오차 평가와 Head and Neck Cancer 환자의 Set-up 오차 값 두 가지 경우로 나누어 획득하였다. 노출 방사선량 평가는 유리선량계로 하였다. 환자 Set-up 후 IGRT 시행하는데 소요되는 시간을 평가하기 위해 Head and Neck Cancer 환자 11명을 대상으로 하였다. 총 치료기간동안 환자 당 평균 10회의 CBCT와 ExacTrac 영상을 동시에 얻었고, 관심영역지정(Region Of Interest, ROI) 설정 후 6D 온라인 자동위치교정(Online Automatching) 값의 차를 6개의 축(Translation group: SI, AP, LR; Rotation group: Pitch, Roll, Rtn)으로 각각 계산하였다. 결 과: Phantom과 환자에서 Set-up 오차는 Translation group에서 1mm 미만, Rotation group에서 1.5° 미만의 차이가 보였으며, Rtn 값을 제외한 다른 모든 축의 RMS 값이 1mm, 1° 미만으로 나타났다. 각 시스템에서 최종적으로 Set-up 오차 교정까지 걸리는 시간은 CBCT를 이용한 IGRT에서는 평균 256±47.6sec, ExacTrac을 이용 시 평균 84±3.5sec로 각각 나타났다. 1회 치료 당 IGRT에 의한 방사선 노출선량은 Head and Neck 부위 7곳의 측정위치 중 Oral Mucosa에서 CBCT와 ExacTrac이 각각 2.468mGy, 0.066mGy로 상대적으로 ExacTrac에 비해 피폭선량이 37배 높게 측정되었다. 결 론: CBCT와 ExacTrac 두 시스템 간의 6D 온라인 자동위치교정을 통해 Set-up 오차는 두 시스템의 자체적인 Systematic error 뿐 아니라, 환자 움직임(Random error)를 포함한 Set-up 오차가 1mm, 1.02° 미만으로 나타났다. 이는 본원에서 Head and Neck IMRT 치료 시 PTV Margin이 3mm이라는 것을 고려했을 때, 이 오차범위는 합리적으로 사료된다. 하지만 치료기간 동안 환자체중변화로 인한 따른 표적, 손상위험장기의 변화를 고려했을 때 CBCT와 적절히 병용하여 사용하는 것이 좋을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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