http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
양단희(Dan-Hee Yang) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.1B
제7차 교육과정은 선택과목을 확대하고 수준별 수업을 유도하고 있다. 이러한 방식에 따르면 중고등학생들이 대학에서처럼 자신이 수강신청한 과목에 따라 교실간에 이동하게 된다. 학교당국과 학생들이 기존 교실 환경내에서 이러한 교육적 변화를 적극적으로 수용할 수 있도록 소프트웨어적인 보조가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 시간표 작성, 시설 배치도 작성, 교실 배정, 교실 위치 및 시간표 보기, 그리고 민감도 분석을 위한 통합 시스템을 제안한다.
양단희(Dan-Hee Yang),송만석(Mansuk Song) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1B
자연어처리에 기계학습(machine learning) 기법을 사용할 때 비지도방식(unsupervised)인 경우는 자료 빈약성(data sparseness) 현상에 부딪치고 지도방식(supervised)인 경우는 충분한 학습자료(training data) 구축에 애로점을 겪는다. 이들은 모두 학습에 필요한 만큼의 학습자원을 충분히 갖지 못하는 데서 오는 어려움으로 이에 대해 구체적으로 논의해 보고 말뭉치(corpus) 기반 자연어처리를 위해 학술적 측면이 아닌 실용적인 측면에서 나름의 광대한 학습자원 구축 방안을 제안한다.
한국어 전자사전 원형의 설계 및 구현 - 하이퍼텍스트 기법 사용
양단희(Dan Hee Yang),최윤철(Yoon Chul Choy),송만석(Man Suk Song) 한국정보과학회 1990 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.17 No.2
언어 정보 처리가 정보과학의 가장 중요한 분야의 하나로 부상하면서 언어 정보 가치가 높은 실용성있는 우리말 사전의 필요성이 더욱 더 절실해지고 있으며, 또 우리 언어 사회에 외래어가 지나치게 범림함으로써 고유 언어 문화를 침해할 정도가 되어 외래 신생어에 대한 대책이 긴요하다 하겠다. 그러므로 본 논문은 최신 전산 기술을 이용하여 우리말 어휘 뭉치를 대량 정보 처리함으로써, 우리말 언어 세계를 신속하고 정확하게 반영하며, 실용성 있고 사용하기 편리하며, 우리말 어휘 확장에 보조 역할을 해줄 하이퍼텍스트화된 우리말 전자사전을 제안하며 그 원형을 설계 및 구현하였다.
양단희(Dan-Hee Yang),임수종(Su-Jong Leem),송만석(Mansuk Song) 한국정보과학회 1999 정보과학회논문지(B) Vol.26 No.4
대량의 말뭉치(corpus)로부터 구문 정보나 의미 정보를 컴퓨터를 사용하여 자동으로 발췌하려는 연구가 활발하다. 그러나 실용적인 자연어처리 시스템이 되기 위해 필요한 망라성(coverage)과 견고성(robustness)을 갖기 위해 어느 정도 규모의 말뭉치가 필요한지에 대한 연구는 극히 미비하다. 본 연구는 '우리말 큰사전' 상의 주요 4 가지 품사에 속하는 단어들을 중심으로 상이 단어(different words) 수와 말뭉치 크기간의 상관 관계를 통계적으로 고찰하여 수학적 예측함수(estimating functions)를 구한다. 그리고 이를 통해 자료 빈약성(data sparseness) 현상을 타당한 수준으로 감소시켜 말뭉치 기반 자연어처리의 신뢰도를 높이기 위해 요구되는 말뭉치 크기를 예측한다. 또한 예측된 말뭉치 크기를 근거로 합리적인 말뭉치 구축 방법을 제안한다. Much work has been done to automatically extract syntactic and semantic information from a large corpus. However, there are few attempts to estimate the corpus size that can afford NLP systems the coverage and robustness, which are required for them to be practical. This study finds mathematical estimating functions by statistically investigating various mutual relations between the number of different words and the size of a corpus with respect to the words that belong to four major parts-of-speech in 'Ulimal Keun Dictionary'. Hence, we estimate the size of a corpus needed so as to enhance the reliability of corpus-based NLP by reducing the phenomenon of data sparseness to a reasonable degree. Also, we suggest a reasonable method for building a corpus on the basis of the estimated corpus size.
양단희 ( Dan-hee Yang ) 한국정보처리학회 2007 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.14 No.1
바둑판에 놓인 돌의 위치를 표기하기 위한 전통적인 방식은 좌상귀를 기점으로 삼는 것이다. 그러나 이 방식은 직관성과 편리성이 떨어지기 때문에 천원 기점 방식과 각 귀 기점 방식이 제안되었다. 본 연구에서는 기존의 각 귀 기점 방식의 문제점을 개선하여 좀 더 직관적인 좌표 시스템을 제안한다.
바둑판의 회전과 대칭 처리를 위한 WYSWYG 인터페이스
양단희(Dan-Hee Yang) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.2B
바둑 기보를 보거나 편집하기 위한 소프트웨어들은 대부분 비슷한 인터페이스와 기능을 제공하고 있으며 별다른 성능과 기능이 더 필요하지 않을 만큼 잘 개발되어 있다. 그러나 이런 류의 소프트웨어에서 사용자가 기보를 원하는 방향에서 보기 위해 바둑판을 회전/대칭 처리하고자 할 때 매우 불편함을 경험하게 된다. 그래서 본 연구에서는 이에 대한 직관적인 인터페이스 방법을 제안하고 이를 구현하기 위한 수학적인 연산을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안한 WYSWYG 방식의 인터페이스는 바둑 애호가뿐만 아니라 프로 기사들에게도 매우 편리한 기능이 될 것임에 틀림없다.
양단희(Dan-Hee Yang),송만석(Mansuk Song) 한국정보과학회 1998 정보과학회논문지(B) Vol.25 No.7
문장을 의미분석하기 위해서 선택제약(selectional restrictions)과 논항구조(argument structures)에 대한 지식은 필수적이다. 본 연구는 이러한 지식을 표현하고 구축하기 위해 주로 사용되어 온 전통적인 성분분석(componential analysis) 이론의 문제점을 지적한다. 그리고 그 대안으로 문장내 각 논항(argument)의 격(Case) 파악을 위한 직접적인 지식으로 ‘격 원형성’(Case prototypicality) 개념을 제안한다. 또한 그 개념을 사용하여 명사와 용언에 속하는 단어의 의미 표현을 정의하고 이러한 의미가 말뭉치(corpus)로부터 기계학습(machine learning)에 의해 획득될 수 있음을 보인다. 그리고 충분한 학습 데이타 구축의 어려움을 경감시키기 위해 두 가지 방법을 제시한다. 하나는 격 결정 유형 특성을 사용하는 것이고 다른 하나는 지도방식(supervised)과 비지도방식의 기계학습을 결합시키는 것이다. To provide a proper semantic analysis of linguistic expressions, we need the knowledge of selectional restrictions and argument structures. This study criticizes the theory of a traditional componential analysis which has been mainly used to represent and construct these two types of knowledge. Instead, we propose the concept of Case prototypicality which is a direct knowledge for picking out Case of each argument in a sentence, Also, we show that the meaning of words which belong to noun and verb categories can be defined by using the concept and it can be acquired from a corpus by machine learning, In addition, to reduce the burden of building sufficient learning data, we show two methods: One is to use the characteristics of Case determination type. The other is to incorporate both supervised and unsupervised machine learning.