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왕지현(Wang JiHyun),김현기(Hyun-Ki Kim),정의석(Euisok Chung),임수종(Soojong Lim),임명은(Myeong-Eun Lim),윤보현(Bo-Hyun Yun) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2Ⅰ
컴퓨터 산업이 발전하고 정보량이 늘어남에 따라 XML이 다양한 분야에 사용되고 있다. 본 논문은 여러 분야에 활용되고 있는 XML문서들을 효율적으로 저장하고 관리할 수 있을 뿐만 아니라 다 사용자 환경에서 문서의 전체나 일부를 공유할 수 있는 기능을 제공하는 XML 문서저장관리시스템을 소개한다. 다양한 DTD를 수용하기 위해 객체 지향적인 일반화 데이터 모델을 제안하며, 시스템을 구성하고 있는 각 구성요소 모듈을 설명한다. 일반화 데이터 모델은 DTD 의존적인 모델에 비해 연산량이 적을 뿐더러 여러 DTD를 하나의 스키마로 수용할 수 있다.
인물 백과사전 지식베이스 구축을 위한 속성패턴기반 정보추출
왕지현(JiHyun Wang),김현진(Hyun-Jin Kim),장영길(Myung-Gil Jang) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅰ
본 논문은 인물 도메인의 백과사전 지식베이스를 구축하기 위하여 백과사전 본문의 자연어 문장으로부터 인물 표제어의 특정을 잘 나타내는 속성값을 인식하여 추출하는 방법에 관하여 기술한다. 속성은 인물 공통 및 세부 분야별로 총 52개의 속성을 정의하였고 이를 태그셋으로 정의하여 1천 문서의 백과사전 인물 속성태깅 코퍼스를 구축하였다. 속성태깅코퍼스로부터 반자동으로 약 1천 8백여 개의 속성패턴을 추출하였고 백과사전 인물 표제어 24,848 개에 대해 속성패턴을 적용하여 지식베이스를 구축하였다. 추출성능은 f-score 0.68의 결과를 나타내었다.
최미란(Miran Choi),이창기(Changki Lee),왕지현(Jihyun Wang),장명길(Muyng-Gil Jang) 한국정보과학회 언어공학연구회 2007 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2007 No.10
시맨틱 웹 기술의 주축을 이루는 온톨로지의 구축시에 인스턴스를 생성하기 위하여 대상문서를 구성하는 자연어 문장을 텍스트 마이닝 기술을 이용하여 트리플을 추출한다. 인스턴스를 생성할 때 보다 많은 정보를 추출하기 위해서 문장에 나타나는 상호참조 해결이 필요하다. 본 연구에서는 문서에서 많이 나타나는 명사구로 이루어진 대용어를 해석하기 위하여 언어 분석된 다양한 결과 정보를 이용한다. 본 연구에서는 계층적인 의미구조와 청킹을 이용한 규칙기반의 상호참조 해결 방법을 제안하고 실험을 통해 알고리즘의 정확도를 제시한다.
절차적 정보검색을 위한 서비스팩 개념 도출과 기반 프레임웍 설계
정의석(Euisok Chung),임수종(Soojong Lim),왕지현(JiHyun Wang),임명은(Myung-Eun Lim),윤보현(Bo-Hyun Yun) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1B
기존 인터넷 정보 검색 환경에서 사용자는 특정 목적을 달성하기 위해 비연속적이며 다단계의 정보 검색 과정을 경험해 왔다. 본 논문은 다단계로 구성된 정보 검색 과정을 절차적 정보 검색으로 규정하고 이를 위한 서비스팩(ServicePack) 개념을 정립한다. 또한 모바일 환경에서의 정보검색, 정보 검색 경험들의 축적, 공유, 개인화, 확장 및 재사용의 개념을 서비스팩 개념에 결합한다. 그리고 서비스팩 환경 구축을 위한 프레임웍을 설계하여 제시한다.
임수종(Soojong Lim),정의석(Euisok Chung),왕지현(JiHyun Wang),임명은(Myung-Eun Lim),윤보현(Bo-Hyun Yun) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1B
연속적인 절차를 필요로 하는 영역에서 사용자는 단계마다 검색과 정보 획득과정을 반복적으로 수행해야만 한다. 현재 인터넷으로 수행 가능한 영역의 절차에 대해서 검색과 확인 과정을 거치지 않고 시스템과 대화를 통해서 원하는 절차를 한번에 생성해주는 시스템을 개발하기 위해서는 이러한 개념을 수용해 줄 수 있는 지식 베이스 구축이 필요하다. 본 연구에서는 적용하려는 절차의 특성에 따라 대화 모델에서 의도 파악을 위한 Plan-based 기술을 적용할 수 있는 Goal Level과 사용자의 제약 조건을 파악하기 위해 Frame-based 기술을 적용할 수 있는 Constraint level의 2단계 구조를 갖는 지식 베이스 구조를 제안한다.
다중 작업 학습을 통한 문장 유사도 기반 단락 재순위화 방법
장영진(Youngjin Jang),이현구(Hyeon-gu Lee),왕지현(Jihyun Wang),이충희(Chunghee Lee),김학수(Harksoo Kim) 한국정보과학회 2020 정보과학회논문지 Vol.47 No.4
기계독해 시스템은 컴퓨터가 주어진 단락을 이해하고 질문에 대한 답변을 하는 질의응답 시스템이다. 최근 심층 신경망의 발전으로 기계독해 시스템의 연구가 활발해지면서 주어진 문서가 아닌 검색모델의 결과에서 정답을 찾는 연구(오픈 도메인 기계독해 시스템)가 진행되고 있다. 하지만 오픈 기계독해 시스템은 검색 모델이 정답을 포함하는 단락을 검색해오지 못할 경우, 질문에 대한 답을 할 수 없다. 즉, 오픈 도메인 기계독해 시스템의 성능은 검색 모델의 성능에 종속된다. 따라서 오픈 도메인 기계독해 시스템이 높은 성능을 기록하기 위해서는 높은 성능의 검색 모델이 요구된다. 검색 모델의 성능을 높이기 위한 기존 연구는 질의 확장과 재순위화 등을 통해 연구되었으며, 본 논문에서는 심층 신경망을 이용한 재순위화 방법을 제안한다. 제안 모델은 다중 작업 학습 기반 문장 유사도 측정을 통해 검색 결과(단락)를 재순위화하고, 자체 구축한 58,980 쌍의 기계독해 데이터의 실험 결과로 기존 검색 모델 성능과 비교하여 약 8%p(Precision 1 기준)의 성능 향상을 보였다. The machine reading comprehension(MRC) system is a question answering system in which a computer understands a given passage and respond questions. Recently, with the development of the deep neural network, research on the machine reading system has been actively conducted, and the open domain machine reading system that identifies the correct answer from the results of the information retrieval(IR) model rather than the given passage is in progress. However, if the IR model fails to identify a passage comprising the correct answer, the MRC system cannot respond to the question. That is, the performance of the open domain MRC system depends on the performance of the IR model. Thus, for an open domain MRC system to record high performance, a high performance IR model must be preceded. The previous IR model has been studied through query expansion and reranking. In this paper, we propose a re-ranking method using deep neural networks. The proposed model re-ranks the retrieval results (passages) through multi-task learning-based sentence similarity, and improves the performance by approximately 8% compared to the performance of the existing IR model with experimental results of 58,980 pairs of MRC data.
에너지 효율 향상을 위한 6륜 인휠 모터 차량의 토크 분배 전략
윤승재(Seungjae Yun),이경수(Kyongsu Yi),정성용(Seongyong Joung),왕지현(Jihyun Wang),김종원(Jongwon Kim) 대한기계학회 2013 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2013 No.12
This paper describes a motor torque control of six-wheel-driven electric vehicles for improved energy economy. In this research, this controller coordinates each driving motor torque to minimize total energy consumption under given required power condition. The controller consists of upper and lower level controller. The upper level controller determines required torque of the vehicle. The required torque is calculated by acceleration pedal input and vehicle velocity. The lower level controller determines energy consumption of motors in given condition and coordinates motor torque to minimize vehicle energy consumption. In coordinating optimal motor torque, motor efficiency is determined by motor speed and operating torque and maximum torque is a function of motor speed. Simulation studies are conducted to evaluate proposed motor torque controller and compare with conventional controller.