http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 최용석(Yong S. Choi) (검색결과 7 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
최용석(Yong S. Choi),유석인(Suk I. Yoo) 한국정보과학회 1999 정보과학회논문지(B) Vol.26 No.5
본 논문에서는 웹 정보 검색을 위한 신경망 기반 멀티 에이전트 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서 각 에이전트는 신경망 메카니즘을 이용하여 사용자의 관련도 피드백으로부터 환경을 학습하고 사용자가 원하는 정보를 제공하는 자원을 찾아내어 효율적으로 웹 정보를 검색한다. 먼저 신경망 기반 웹 정보 검색 에이전트를 제시하고 단일 에이전트 기법을 사용할 경우의 문제점을 분석한다. 이를 기반으로 하여 멀티 에이전트 웹 정보 검색 시스템을 정의하고, 사용자로부터 정보 검색 지식을 습득하기 위한 훈련 절차를 기술하며 협동적 정보 검색에 대해 설명한다. 마지막으로 제안된 시스템의 성능을 정형적으로 분석하고 실험을 통하여 기존의 검색 서비스와 비교 평가한다. In this paper we propose a neural network-based multi-agent system for information retrieval on the web, where each agent collaboratively learns its environment from user's relevance feedback using a neural network mechanism. Our proposed system discovers information sources associated with the desired information and then retrieves that information efficiently. First, we present a neural network based web information retrieval agent and analyze limitations of the single-agent approach. Based on this analysis, we define the multi-agent web information retrieval system, describe its training procedure for acquiring the information retrieval knowledge from the user, and explain about its collaborative information retrieval. Finally, we evaluate the performance of our information retrieval system analytically and experimentally.
-
진단 지식 획득과 지식 베이스 생성 자동화 도구의 설계
최용석(Yong S. Choi),유석인(Suk I. Yoo) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2A
진단 전문가 시스템 개발 과정에 있어서 지식 원천으로부터 지식을 얻고 분석하여 지식 베이스를 형성하는 단계는 개발된 전문가 시스템의 효용성에 큰 영향을 미치며 지식 공학자에게 매우 힘든 노력을 요구한다. 이에 본 연구에서는 진단 영역에 대한 지식 획득과 지식 베이스 생성의 자동화 도구(DIKAT)를 개발하고 전문가 시스템 개발 도구인 HEXPERT와 연결하여 원시 지식으로부터 최종의 진단 전문가 시스템의 구현에 이르는 전 과정의 자동화를 실현한다. 먼저 진단 영역에 대한 지식의 특성을 분석하고 일바화하여 지단 지식 획득 방법에 대한 모델을 만들고 이를 바탕으로 설계, 구현된 DIKAT의 구조를 기술한다. 그리고 DIKAT과 HEXPERT를 이용하여 발칸포(Vulcan Air Defense System) 고장 진단 전문가 시스템을 개발하는 예를 보인다.
-
-
-
생물학 문헌으로부터 단백질 상호작용 정보 추출을 위한 자연어 처리 기법
노정호(Jeong Ho Rho),차재혁(Jae Hyuk Cha),최용석(Yong S. Choi) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅱ
단백질 상호작용에 대한 연구는 생명현상의 전반적인 원리를 규명하는데 필수적이다. 생물학 문헌 데이타베이스로부터 단백질 상호작용 정보를 찾는 것은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 컴퓨터로 자동화시키는 방법이 요구된다. 문헌으로부터 단백질 상호작용 정보를 추출하는 작업은 단순 문자열 비교를 통한 정보검색으로는 한계가 있으므로 자연어 처리 기법을 이용하여 문장을 트리로 표현한 뒤 가지치기, 병합 들을 통해 추상화된 트리를 패턴과 매칭하는 방법을 제안한다. 그리고 실제 데이타를 이용한 실험 결과를 통해 기존 방법에 비해 더 높아진 정확도를 확인하였다.
-
최용석,김필선 한국컴퓨터교육학회 2003 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.6 No.4
본 연구에서는 기존의 웹기반 학습시스템이 가지는 학습자의 동기유발이 미흡한 측면과 대규모 학습자의 동시 접속시 병목현상 및 제한된 상호작용에 따른 학습자의 동기 저하와 같은 문제점들을 해결하기 위해 전자우편을 활용한 문항 기반 수준별 학습 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 학습자는 수준에 따라 필요한 문항을 전자우편을 통해서 제공받고 제공된 문항을 풀고 이에 대한 결과 및 도움을 학인하는 과정을 통하여 학습에 대한 동기 및 흥미를 자연스럽게 부여받을 수 있다. 둘째, 교수자는 웹상에서 별도의 도구없이 손쉽게 문항을 제작함으로써 문항은행 데이터베이스를 효과적으로 구축하고 학습자가 전자우편을 통하여 수행한 학습 결과를 자동으로 학인하여 학습자의 학습 상태를 효과적으로 관리할 수 있다. 마지막으로 교수자와 학습자가 간편한 방법으로 의사소통을 할 수 있는 대화방 메커니즘을 구축함으로써 학습 시스템의 상호작용성과 질의 및 응답의 용이성을 극대화하였다. This paper proposes an item based learning system using e-mail in order to motivate learners effectively and avoid the bottleneck problem under highly competitive access situations such as the traditional web based learning. The proposed system has three features as follows: First, through e-mail, a learner receives test items depending on his/her level, submit an answer sheet, and then identify an assessment with help messages. Secondly, on the web, an instructor easily constructs item database without any other tools and monitors the status of each learner by identifying the learners’ record. Finally, an easy-to-use interaction mechanism enhances the inter-activity between learners and instructors, and the usability of Q&A(Question and Answer) service by incorporating e-mail into the web bulletin board.
-
분산 정보 검색을 위한 신경망 기반 사용자 피드백 학습 메카니즘
최용석 한국컴퓨터교육학회 2001 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.4 No.2
웹과 같은 분산 정보 검색 환경에서 문서들은 많은 문서 데이터 베이스들에 자연스럽게 분할되어서 존재한다. 그러므로 이러한 문서들의 효율적인 검색을 위해서는 먼저 질의에 관련되어 문서들을 제공할 것으로 판단되는 문서 데이터 베이스를 찾아내고 다음으로 그 문서 데이터 베이스에 질의를 줌으로써 분산 정보 검색을 수행해야 한다. 본 논문에서는 이러한 효율적인 분산 정보 검색을 위한 신경망 기반 사용자 피드백 학습 메카니즘을 제안한다. 제안된 학습 메카니즘은 질의 검색 예제들을 통하여 얻어진 질의에 대한 사용자의 관련도 피드백 정보에 기반하여 역전파 알고리즘으로 분산 정보 검색 지식을 학습한다. 충분히 학습한 후의 학습 메카니즘은 주어진 질의에 대하여 관련 문서 데이터 베이스들을 찾아내고 그 문서 데이터 베이스들로부터 관련되는 문서들을 검색하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 실험에서는 제안된 학습 메카니즘을 적용한 신경망 에이전트 시스템을 구현하고 이 시스템의 정보 검색 성능을 기존 시스템들과 비교하여 제안된 학습 메카니즘의 유용성을 입증한다.
ScienceON연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
