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조우진,오정석,이재영,김유섭,Cho Woojin,Oh Jungseok,Lee Jaeyoung,Kim Yu-Seop 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지 A Vol.12 No.6
Recently, as the number of Internet users are growing explosively, e-learning has been applied spread, as well as remote evaluation of intellectual capacity However, only the multiple choice and/or the objective tests have been applied to the e-learning, because of difficulty of natural language processing. For the intelligent marking of short-essay typed answer papers with rapidness and fairness, this work utilize heterogenous linguistic knowledges. Firstly, we construct the semantic kernel from un tagged corpus. Then the answer papers of students and instructors are transformed into the vector form. Finally, we evaluate the similarity between the papers by using the semantic kernel and decide whether the answer paper is correct or not, based on the similarity values. For the construction of the semantic kernel, we used latent semantic analysis based on the vector space model. Further we try to reduce the problem of information shortage, by integrating Korean Word Net. For the construction of the semantic kernel we collected 38,727 newspaper articles and extracted 75,175 indexed terms. In the experiment, about 0.894 correlation coefficient value, between the marking results from this system and the human instructors, was acquired. 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
워드넷 기반의 임의 추출 분할 방식을 이용한 동적 문제 출제 시스템 설계
추승우(SeungWoo Chu),오정석(JungSeok Oh),김유섭(YuSeop Kim),이재영(JaeYoung Lee) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅰ
문제 은행 방식을 사용하는 웹 기반 학습 시스템의 문제점으로 지적되었던 문제 유출에 따른 평가의 공정성 문제를 해결하고자 임의 추출 분할 방식을 이용한 동적 문제 출제 시스템이 제안되었다. 하지만 이 시스템 또한 문제 은행 방식을 사용하여 위 의 문제를 해결하려고 하였다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 단어간의 관계를 계층적으로 표현한 어휘 테이터베이스인 한국어 워드넷을 활용한 방법을 적용하였다. 먼저 임의 추출 분할 방식으로 출제된 문제의 예제 문항을 형태소 분석기를 이용하여 명사들을 추출한다. 이 명사들을 이용하여 한국어 워드넷에서 해당 명사의 상위 개념 또는 동일 개념의 Synset을 추출한다. 이렇게 추출된 Synset으로 다른 예시 문항이지만 의미적으로 유시한 다양한 예제 문항을 생성하려는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 사용으로 평가의 공정성 문제를 해결하고자 한다.
자율주행차량 내 자발적 주행상황인지 요구 시점: 실차기반 Wizard-of-Oz 자율주행 기반 실증적 연구
전은기(Eunki Jeon),여도현(Dohyeon Yeo),오정석(Jungseok Oh),김승준(SeungJun Kim) 한국HCI학회 2021 한국HCI학회 학술대회 Vol.2021 No.1
자율주행차량 운전자는 몰입된 Non-driving related task(NDRT, 비 운전 관련 작업) 수행을 원하지만 운전 관련 작업의 수행 필요 가능성을 배제할 수 없다. 따라서 NDRT 와 주행상황인지의 멀티태스킹 환경에서 두 작업에 대한 운전자의 실시간 Needs 의 판별을 통한 시점에 따른 작업 분배가 필요하다. 그러나 현재까지 자율주행차량-운전자 상호작용 시스템과 관련하여 운전자 요구 시점은 많이 조사되지 않았다. 본 연구에서는 실차기반 Wizard of Oz(WoZ) 자율주행 플랫폼을 구성하여 자가 중단을 관찰함으로써 자발적 상황인지 요구 시점을 조사하였다. 운전자의 in-situ 상태별 조사를 위해 4 가지 NDRT 를 선정하여 피험자 시나리오를 구성하였다. 피험자의 자발적 상황인지 요구발생 빈도는 NDRT 의 인지 부하 및 연속성이 작을수록 증가하였다. 반면, 자발적 상황인지 요구가 발생한 주행상황종류는 모든 NDRT 시나리오에서 유사한 비율로 관찰되었다. 본 연구의 결과는 운전자의 in-situ 상태에 따른 주행상황인지 요구 수준이 다르며, 자율주행차량과 운전자 간 상호작용 시 운전자의 상태 및 주행상황이 동시에 고려되야함을 보여주고, 실차기반 WoZ 자율주행 운전자 관찰 플랫폼을 통한 자발적 주행상황인지 요구 시점 수집 방법을 제시한다.