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학생 답안 분석과 정답 템플릿 생성에 의한 한국어 서답형 문항의 자동채점 시스템
강승식(SeungShik Kang),장은서(EunSeo Jang) 한국정보과학회 2016 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.22 No.5
본 논문은 컴퓨터 기반의 자동 채점 시스템을 실용적으로 활용할 수 있도록 자연어 처리 기술을 이용하여 채점 기준표 작성 과정을 쉽게 하고 수작업 채점 비용의 절감 및 채점 기간을 단축시키는 방법을 제안한다. 자동 채점의 기준이 되는 정답 템플릿은 학생들이 작성한 답안들로부터 쉽고 편리하게 작성할 수 있도록 하였으며, 채점 정확도를 향상시키고 채점 오류를 최소화하여 신뢰도를 높이고자 하였다. 수작업 채점 대신에 자동채점 시스템을 도입하였을 때 그 효용성을 검증하기 위하여 2014년도 국가수준 학업성취도 평가의 사회과목 답안에 대해 자동 채점을 수행하였다. This paper proposes a computer-based practical automatic scoring system for Korean short answers through student answer analysis and natural language processing techniques. The proposed system reduces the overall scoring time and budget, while improving the ease-of-use to write answer templates from student answers as well as the accuracy and reliability of automatic scoring system. To evaluate the application of the automatic scoring system and compare to the human scoring process, we performed an experiment using the student answers of social science subject in 2014 National Assessment of Educational Achievement.
강민규(Minkyu Kang),강승식(Seungshik Kang) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.1C
복합명사의 구성요소로 미등록어, 1음절어, 접사 등이 포함된 경우에 복합명사 분해기의 분해 결과가 분해중의성을 보이게 된다. 특정 복합명사에 대한 분해 결과가 잘못된 것일 경우, 이를 분해 오류로 판단하고, 재처리과정을 통해 교정해야 한다. 본 논문에서는 복합명사의 분해 결과에서 분해 오류에 대하여 각 구성명사의 빈도 정보를 통해서 오류 여부를 판단하고, 적절한 재분해 결과를 제공하여 분해 오류를 교정하는 방법을 제안한다.
강민규(Minkyu Kang),정인상(Insang Chung),강승식(Seungshik Kang) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.1
특허 출원을 위한 기존의 특허 문서와의 비교 요구가 항상 존재하는 특허 문서 검색에 있어서 사용자 요청에 맞는 문서를 추출해주기 위해 정확하고 세분화된 문서 분류의 기준이 필요하다. IPC 등의 국제 표준이 존재하지만 모든 범위에 걸쳐서 완벽한 분류 기준을 제시해 주지 못하기 때문에 검색 서비스에서는 제2, 제3의 분류 기준을 갖추고 있어야 하고, 그에 맞춰진 자동 분류 시스템을 구현해야 한다. 특허 문서와 같은 특수 문서의 검색에 있어서 분류 성능을 높이기 위한 영역 선택과 자질 선택은 필수라고 할 수 있다. 이에 따라 본 논문에서는 특허 문서의 텍스트 필드에 대한 분석을 통해 특정 영역에서 자질로 선택해도 좋을 만한 품사를 살펴보고, 각 영역과 품사에 대한 분류 실험을 통해 특허 문서의 분류에 있어서 더 나은 성능을 보여줄 수 있는 방법을 제안하고자 한다.
전영진(Youngjin Chun),강승식(Seungshik Kang) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1
사용자가 원하는 정보를 찾아주는 정보 검색 시스템은 최근까지 많은 연구가 이루어지고 있다. 일반적인 검색 엔진에서는 질의문이나 문서들을 색인할 때 명사를 중심으로 색인을 한다. 본 논문에서는 사용자가 한단어로 질의하지 않고 서술문 형식으로 질의를 할 경우 사용자가 원하는 정확한 정보를 검색해 내기 위하여 품사에 관계없이 사용자가 선택한 질의어들과 문서에서 나타나는 모든 용어들을 중요하다고 보고 명사만 이용하는 경우와 모든 품사를 이용하는 경우로 나누어 실험해 보았다.
빅데이터 분석을 통한 트렌드 파악 및 사용자 맞춤 도서 추천
윤경서 ( Kyungseo Yoon ),강승식 ( Seungshik Kang ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
카테고리별 베스트셀러를 통해 트렌드 파악 및 사용자 맞춤형 도서 추천을 위해 카테고리별로 도서 데이터를 수집하고, 대용량 데이터인 위키피디어 데이터를 이용하여 워드임베딩 모델을 구축한다. 도서 데이터에 대한 키워드 분석 및 LDA 주제분석 기법에 의해 카테고리별 핵심 단어 분석을 통해 도서 트렌드를 파악하고, 사용자 맞춤형 도서 정보 제공 및 도서를 추천하는 기능을 구현한다.