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TAG(Tree Adjoining Grammar)를 이용한 문장 생성에 관한 연구
이웅재 서울여자대학교 컴퓨터과학연구소 2003 정보기술논문지 Vol.1 No.-
Grammatical formalism can be viewed as neutral with respect to comprehension or generation. However, it can be applied to one of them more effectively than others depending on their suitability. In this paper, the relevancy and suitability of TAG to generation is analyzed. 문법은 언어의 분석 및 생성 모두에 적용될 수 있으나 그 특성에 따라 어느 한 분야에 더욱 적절히 적용 될 수 있다. 트리 접합 문법(Tree Adjoining Grammar: TAG)은 접합(adjoining)이라 부르는 연산을 통하여 트리를 생성하는 문법으로서 재귀 기능과 의존도의 지역화를 통하여 언어 구조를 기술한다. 본 논문은 이러한 특징을 지닌 TAG가 문장 생성에 어떻게 적용될 수 있지를 분석한다.
S-TAG(Schema-Tree Adjoining Grammars)를 이용한 문장 생성에 관한 연구
이웅재 서울여자대학교 컴퓨터과학연구소 2007 정보기술논문지 Vol.5 No.-
다양한 문법들이 자연어 처리의 연구에서 언어의 분석 및 생성에 적용되어 왔으나 많은 부분이 언어의 분석에 집중되어왔다. 본 논문은 트리 정합 문법(TAG: Tree Adjoining Grammars)과 스키마 트리 정합 문법(S-TAG: Schema-Tree Adjoining Grammars)의 문법적 구조 및 특성, 그리고 문법이 갖는 규칙특성을 비교 분석함으로써 TAG와 S-TAG가 언어의 생성에 어떻게 적용될 수 있는가를 보여 준다. Natural language generation had been relatively less attention than understanding. In this paper, I analyze TAG(Tree Adjoining Grammars: TAG) and S-TAG(Schema-Tree Adjoining Grammars) in term of language generation. By analyzing the structures, characteristics, and grammatical rules of these grammars, I can find out how they can be used as a tool of language generation.
이웅재 서울여자대학교 컴퓨터과학연구소 2012 정보기술논문지 Vol.10 No.-
RFID 시스템에서 리더의 인식 영역 내에 다수개의 태그가 존재할 경우 태그 충돌 문제가 발생할 수 있으며, 따라서 태그인식의 효율성이 저하되고 인식에 많은 시간을 필요로 하게 된다. 태그 충돌 문제는 RFID 시스템 설계 시 가장 중요한 핵심이슈 중의 하나이며 이를 해결하기 위한 다양한 프로토콜이 제안되고 있다. 충돌방지 알고리즘은 크게 트리 기반과 알로하 기반의 두 방식으로 분류되며 최근에는 이 두 방식을 접목한 하이브리드 방식도 많이 소개되고 있다. 본 논문에서는 RFID 시스템에서 발생할 수 있는 태그 충돌로 인한 다중 인식 문제를 해결하기 위해서 지금까지 제안된 여러 가지 하이브리드 충돌 방지 알고리즘을 비교 분석하여 충돌 방지 문제에 대한 전반적인 이해를 돕고자 한다.
이웅재 서울여자대학교 자연과학연구소 1999 자연과학연구논문집 Vol.11 No.-
Lexical cohesion is essential to the generation of acceptable expository text. Lexical Functions are fundamental to the production of lexically cohesive text, both in the choice of referring expressions and in the construction of appropriate collocations. This paper describes a text generator designed to output paragraph length explanations, which produces lexical cohesion using the Lexical Functions(LFs) of Igor MeI'cuk.