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[R & E 활동 대회] 다중 연결 리스트(Multi-Linked List)를 이용한 자연어 처리 방법론 연구2025.05.121. 다중 연결 리스트(Multi-Linked List) 다중 연결 리스트(Multi-Linked List)는 단일 연결 리스트와 비슷한 구조이나 동적 할당(Dynamic allocation)과 노드 구조체를 이용하여 각 노드 간 연결이 다중으로 이루어지도록 한 자료 구조입니다. 여러 종류의 단어가 한 특성을 공유하여 다음 문장으로 연결되어야 하는 처리 구조를 이루어야 하므로 본 연구에서 이용한 자료 구조입니다. 2. 자연어 처리 본 연구에서는 신문 기사를 활용한 빅 데이터를 C언어로 구조화하여 단어 간의 상관관계를 파악하여 새로운...2025.05.12
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마코프 체인(Markov Chain)을 통해 알아보는 GPT의 작동 원리 (파이썬코딩 예제포함)2025.05.091. 마코프 체인 마코프 체인은 상태 공간을 가지고 그 상태들 간의 전이 확률을 나타내는 모델입니다. 이 모델을 사용하여 다양한 예제를 해결할 수 있습니다. 날씨 예측, 텍스트 생성, 주식 시장 예측, 게임 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 2. 문장 생성 마코프 체인을 이용한 문장 생성은 자연어 처리와 인공지능 분야에서 흥미로운 주제 중 하나입니다. 이 예제는 텍스트 데이터를 활용하여 이전 단어와 현재 단어의 관계를 파악하고, 그 관계를 기반으로 새로운 문장을 생성하는 방법을 알아봅니다. 3. GPT(Genera...2025.05.09
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휴머노이드와 인공지능의 융합을 통한 인공지능 로봇 개발2025.05.111. 로봇의 개념 로봇은 인간과 유사한 모습과 기능을 가진 기계 또는 한 개의 컴퓨터 프로그램으로 작동할 수 있고, 자동적으로 복잡한 일련의 작업을 수행하는 기계적 장치를 말한다. 로봇은 크게 서비스 로봇과 제조업용 로봇으로 나뉜다. 2. 인공지능의 개념 인공지능이란 컴퓨터에서 인간과 같이 사고하고 생각하고 학습하고 판단하는 논리적인 방식을 사용하는 인간지능을 본 딴 고급 컴퓨터프로그램을 말한다. 기계학습과 딥러닝은 인공지능의 핵심 기술이다. 3. 인공지능 로봇의 정의 인공지능 로봇이란 로봇이 일하는 공간(환경) 안에서 로봇에 장착...2025.05.11
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자연언어처리와 ChatGPT2025.05.051. 자연언어처리 기술 자연어처리(NLP) 기술은 인간의 언어를 이해하고 분석하기 위한 컴퓨터 과학 분야의 기술입니다. NLP 기술은 컴퓨터가 자연어로 작성된 문서나 음성 데이터를 처리하고 이를 이해, 분석하며, 자연어로 작성된 문서를 생성할 수 있는 기술을 의미합니다. NLP 기술의 발전은 검색 엔진, 기계 번역, 음성 인식, 자연어 생성 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 수 있습니다. 2. ChatGPT ChatGPT는 대화형 인공지능 모델 중 하나로, 자연어 이해와 생성 능력이 뛰어나기 때문에 다양한 분야에서 활용될 ...2025.05.05
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영어문장구조의 이해2025.01.251. 구성소 판별법 멀티미디어 강의에서 제시된 구성소 판별법을 적용하여 문장 내 밑줄 친 요소들이 구성소인지 판별하였습니다. 첫 번째 문장의 'book in'은 구성소가 아니지만, 두 번째 문장의 'a person wearing a red coat'는 구성소로 볼 수 있습니다. 2. 문법성 판단과 성분통어(c-command) 멀티미디어 강의에서 제시된 성분통어(c-command) 개념을 활용하여 문장의 문법성을 판단하였습니다. 첫 번째 문장 'Tom's mother cleaned herself'는 문법적이지만, 두 번째 문장 'He...2025.01.25
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[한국방송통신대] 실용프랑스어 (2022년 2학기 출석수업과제물)2025.01.261. 프랑스어 문장 번역 이 자료는 한국방송통신대학교 실용프랑스어 수업의 2022년 2학기 출석수업 과제물입니다. 과제는 한국어 문장을 프랑스어로 번역하는 것으로, 조건법, 전치사, 동사 활용 등 다양한 프랑스어 문법 개념을 활용하여 문장을 옮기는 연습을 하고 있습니다. 1. 프랑스어 문장 번역 프랑스어 문장 번역은 매우 복잡하고 어려운 작업입니다. 단순히 단어 대 단어로 번역하는 것만으로는 원문의 의미와 문맥을 정확히 전달하기 어렵습니다. 문화적 차이, 관용어, 문법 구조의 차이 등 다양한 요소를 고려해야 하기 때문입니다. 따라서...2025.01.26
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자연어처리 대표논문 읽기 과제2025.01.121. 신경 기계 번역 신경 기계 번역은 최근에 제안된 기계 번역 접근법으로, 기존의 통계 기계 번역과 달리 단일 신경망을 구축하여 번역 성능을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 본 논문에서는 기존 신경 기계 번역 모델의 한계를 극복하기 위해 RNN 검색 모델을 제안하였고, 이를 통해 소스 문장의 관련 단어나 주석과 대상 단어를 올바르게 정렬할 수 있게 되었습니다. 실험 결과 제안된 모델이 기존 인코더-디코더 모델을 크게 능가하고 문장 길이에 더 견고한 것으로 나타났습니다. 2. 기계 번역 기계 번역은 소스 문장 x의 조건부 확률 p(...2025.01.12
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한국어 품사 분류와 활용 분석2025.01.041. 한국어 품사 분류 한국어 품사는 '명사', '대명사', '수사', '동사', '형용사', '관형사', '부사', '감탄사'의 9가지로 분류된다. 품사 구분 시 '형태', '기능', '의미'의 세 가지 요소를 고려해야 한다. 형태가 변하는 단어는 가변어, 변하지 않는 단어는 불변어로 구분된다. 기능에 따라 체언, 수식언, 독립언, 관계언, 용언으로 나뉜다. 의미는 품사 전체의 의미를 말한다. 2. 한국어 용언 활용 제시된 텍스트에서 용언의 활용 양상을 분석했다. '닫기', '아픈', '모른다', '떨어졌는데', '보이지 않더라도...2025.01.04
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반의관계와 상하관계의 의미 성분 분석2025.01.241. 반의관계 반의관계란 서로 반대되거나 대립되는 의미를 가진 단어 사이의 의미관계로, 상보 반의어, 등급 반의어, 관계 반의어 등 다양한 유형이 있다. 반의관계의 단어들은 복수 비교 기준에 의한 대립과 다의적 해석에 의한 대립을 보일 수 있다. 2. 상하관계 상하관계란 한 단어의 의미가 다른 단어의 의미를 포함하는 계층적 관계로, 상의어와 하의어, 동의어 등의 개념이 있다. 상하관계는 이행적 관계와 일방함의 관계가 성립되며, 의사소통 기능, 수집 기능, 부각 기능 등의 역할을 한다. 3. 의미 성분 분석 의미 성분 분석을 통해 반...2025.01.24
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IT와 경영정보시스템 2024년 2학기 방송통신대 중간과제물: 인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model) 비교 및 Deep Learning과의 관계2025.01.261. 인공지능(AI)의 정의 1956년 미국의 수학자이자 과학자인 존 매카시가 '인공지능'이라는 용어를 처음 제안한 이후, 인공지능 연구는 지속적으로 발전해왔으며 여러 분야에서 인간의 능력을 점점 뛰어넘고 있다. 인공지능은 컴퓨터 과학과 방대한 데이터 세트를 활용하여 문제를 해결하는 기술 분야로, 머신러닝과 딥러닝이 인공지능의 하위 분야를 구성한다. 2. 인공지능의 역사 인공지능에 대한 논의는 1950년대부터 시작되었으며, 앨런 튜링, 마빈 민스키, 존 매카시 등의 선구자들이 기계의 사고 가능성을 탐구하며 인공지능 연구의 기반을 마...2025.01.26
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