• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.11-14
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• 2015

의미역 결정은 서술어와 논항들 사이의 의미 관계를 결정하는 문제이다. 의미역 결정을 위해 구구조 정보와 의존 구조 정보 등의 다양한 자질에 대한 실험이 있었다. 논항은 구문 구조에서 얻을 수 있는 서술어와 논항 관계에 많은 영향을 받지만 구문 구조가 변경되어도 변하지 않는 논항의 의미로 인해 의미역 결정에 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 문제를 위해 Korean Propbank 말뭉치와 직접 구축한 의미역 말뭉치를 학습 말뭉치로 사용하였다. 본 논문에서는 이전에 연구된 구문 정보와 그 외의 자질들에 대한 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제시하는 자질들의 성능을 검증하기 위해 CRF를 사용하였고, 제시된 새로운 자질을 사용하여 논항의 인식 및 분류에서 76.25%(F1)의 성능을 보였다.

• Science & Technology Policy
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• v.13 no.4 s.142
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• pp.90-101
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• 2003

대량살상무기의 확산을 근본적으로 차단하기 위한 경제 제재의 활용은 1990년대에 들어서 새로운 차원으로 전개됨. 이전시기까지 제정된 법규들은 특정한 핵확산 활동에 관여한 국가들에 대한 외국원조의 중단을 요구하였으며, 해당 국가들이 관련 조약 및 국제협약상의 목표를 준수하게끔 하나의 가능한 메커니즘으로서 제재 방안들을 규정함. 1990년에 들어서서 미 의회는 미사일 확산에 관련되어 무역제재를 위한 명확한 지침을 입법화함. 1990년에 들어서 무기수출통제법(Arms Export Control Act)과 1979년 수출관리법 (Export Adminstration Act of 1979)에 미사일기술통제레짐의 부속서(MTCR Annex)에 등재된 품목이나 기술을 거래하는데 관여한 미국 시민 또는 외국인에 대해 미 대통령이 규제를 부과한다는 점이 필수사항으로 첨가됨. 이어서 미 의회는 광범위한 형태의 법률을 통해 생ㆍ화학무기 및 핵무기의 확산에 기여하는 국가들에 대해 경제제재를 가할 것을 입법화함. 본 보고서에서는 미국내 비확산 규정을 위반한 국가, 기업 또는 개인들에 대해 일종의 경제제재를 부과하는 것을 요구하거나 승인하는 법규들을 간략히 서술하고 있음. 다음에 열거하는 각각의 규정에는 제재 부과의 이유, 제재 기간에 관련된 정보를 포함하여, 미 대통령이 제재 부과를 연기, 중단 및 포기할 수 있는 권한의 구체적 내용들을 서술함.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.7A
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• pp.702-708
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• 2006

본 논문에는 초광대역 통신시스템을 위한 주파수 영역의 통계학적 채널 모델을 서술하고 있다. 채널 모렐링은 3개의 사무실 환경, 46개의 송, 수신 위치에서 얻어진 23,000개의 채널응답함수로 부터 얻어졌다. 측정실험을 통해 얻어진 데이터를 바탕으로 주파수 변화에 따른 경로감쇄지수 변화에 대해 서술한 후 전파환경과 가시경로의 존재여부에 따른 수신신호의 확률분포모델을 연구하였다. 마지막으로는 수신된 주파수 톤에 해당하는 수신파워의 표준편차와 같은 통계적 특성들을 고찰하였는데, 가시경로가 존재하는 경우에는 송, 수신기 사이의 거리가 멀어지면서 표준편차 값이 커지고 그에 따라 수신 주파수 톤의 파워가 평균 수신파워에서 일정한 범위 안에 들어올 확률이 떨어지는 것을 알 수 있었다.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.1 no.2
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• pp.3-24
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• 1994

기존의 데이타 모델 및 설계 방법론들은 실세계의 데이타 객체에 대해 고정된 한 측면의 모델 표현만을 허용하기 때문에 여러 측면으로 관측이 가능한 실세계 객체들의 표현에 어려움을 갖는다. 제시한 객체 중심 측면 모델(OOAM : Object-Oriented Entity Aspect Model)은 실세계의 각 객체에 대해 다수의 측면 표현을 가능하게 한 객체 중심의 데이타 모델로 데이타와 지식 표현에 유용한 모델이다. 데이타베이스 시스템과 지식베이스 시스템 중 어느 하나의 시스템이 다른 시스템의 특징을 빌리거나 통합할 수 있다면 두 시스템에게 서로 이득이 될 수 있다. 이러한 KB/DB(Knowledge Base/Data Base)의 통합은 최근에 객체 지향 개념과 연역 개념에 의해 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체의 측면 개념을 제공하는 OOAM의 기본 개념을 보여주고 OOAM에 의해 구축되는 데이타베이스 스키마의 시맨틱을 분석하고 서술하기 위해 OOAM을 형식적으로 정의하였다. 그리고 KB/DB 통합에 관련된 연구들을 분석하고 데이타베이스에 관련된 지식의 종류를 서술한 후 OOAM을 사용하여 KB/DB 통합을 위한 지식베이스와 데이타베이스의 개발 방법론을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.475-477
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• 2005

본 연구는 신문기사나 백과사전 등의 문서에서 빈번히 발생하는 동사 파생 접미사와 어미가 생략된 형태의 서술성 명사를 동사로 복원하는 방법에 대한 것으로 이러한 복원은 문장구조 분석에 영향을 미친다. 기존 연구는 간단한 규칙만을 사용하지만 규칙을 사용하는 방법은 재현률에서 성능 저하를 보이기 때문에 본 연구에서는 이러한 생략 형태를 구분하여 규칙과 통계 방법을 사용하여 각각 적합한 형태에 적용하였다. 본 연구의 접근 방법은 규칙 기반에 비해 약 $30\%$, 통계 기반에 비해 약 $8\%$의 성능 향상을 보여서 문장 구조 분석에서는 $3.6\%$의 성능 향상을 보였다.

• Korean Linguistics
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• v.80
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• pp.151-175
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• 2018

This paper proposed a method of semantic recognition to improve the extraction of correct answers of the Q&A system through machine learning. For this purpose, the semantic recognition method is described based on the distribution of predicative nouns. Predicative noun vocabularies and sentences were collected from Wikipedia documents. The predicative nouns are typed by analyzing the environment in which the predicative nouns appear in sentences. This paper proposes a semantic recognition method of predicative nouns to which rules can be applied. In Chapter 2, previous studies on predicative nouns were reviewed. Chapter 3 explains how predicative nouns are distributed. In this paper, every predicative nouns that can not be processed by rules are excluded, therefore, the predicative nouns noun forms combined with the case marker '의' were excluded. In Chapter 4, we extracted 728 sentences composed of 10,575 words from Wikipedia. A semantic analysis engine tool of ETRI was used and presented a predicative nouns noun that can be handled semantic recognition language.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.25-28
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• 2019

본 논문은 시니어 라이프 로깅을 위한 데이터베이스를 효과적으로 구축하기 위해 영상의 심미적 특징을 통한 행동 별 영상 요약을 소개한다. 실내의 TV 앞에서 오랜 시간을 보내는 시니어의 상태를 체크하기 위해 일반 카메라 또는 360 카메라를 통해 HD 급 화질 이상의 영상을 주기적으로 수집하고, 이를 머신러닝 또는 딥러닝 기반의 행동인식 시스템에 이용하기 위한 전처리 단계에 응용할 수 있는 방법을 서술한다. 이 연구에서는 영상 데이터에서 얻을 수 있는 색상을 이용한 HSV 히스토그램, 영상신호의 Jitter 를 줄이는 고정도, 움직임 에너지 등을 이용하여 짧은 시간 내에 행동별로 구분된 영상(샷, shot)을 자르고 요약하는 방법을 서술한다.

• East Asian mathematical journal
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• v.37 no.2
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• pp.169-196
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• 2021

The purpose of this study was to improve academic achievement and mathematics learning attitudes in the formative assessment using descriptive problems as an effective teaching method. In this paper we set the following research questions. First, how would you improve students' academic achievement utilizing descriptive evaluation? Second, how would improve students' mathematics learning attitudes utilizing descriptive evaluation? Third, what was the reaction utilizing the descriptive method to evaluate? The result of this study could be seen as follows. The experimental group than the control group on academic achievement shows a significant improvement. Second, the experimental group compared to the control group in mathematics learning attitude changes could be helpful and appreciated. Third, experimental group than in the control group indicates significance could be seen in the reaction.

• (The)Study of the Eastern Classic
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• no.54
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• pp.103-124
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• 2014

서명응의 "중용경위"는 '심은 태극이자 중이며, 또 "하도"의 중궁'이라는 선천학의 심법을 제시한다는 점에서 기존의 "중용"해석과 차이를 보인다. 다른 특징으로는 "중용경위"의 구성 체제가 독창적이라는 점이다. 더불어 이러한 체제와 그 내용이 "하도"와 긴밀히 연결된다는 점이다. 서명응은 "중용"의 구조와 서술방식이 선후천의 법상에 따라 서술된 것으로 본다. 이를 입증하기 위해 서명응은 통행본 "중용"의 33장 체제를 32장으로 재구성한다. 그리고 그는 이 총 32장의 전체 구성이 '태극-양의-사상'으로 전개되는 "선천도"의 구조와 같고, 개별 장들이 서로 '대대' 관계로 되어 있는 구조는 선천의 '대대' 구조와 같으며, 각 장 안의 문장에서 구와 절들이 '반대' 관계로 되어 있는 것은 후천의 '반대' 구조와 같다고 본다. 서명응이 제시한 이러한 선천의 구조는 결국 "하도"로부터 연역되어 나온 것이다. 또 그 안에 담긴 심으로 천명의 중을 체인하는 사상이 "하도"와 연결된다고 파악한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.05a
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• pp.382-384
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• 2021

AI (Artificial Intelligence)기술이 상용화되면서 최근 기업들은 AI 모델의 기능을 서비스화하여 제공하고 있다. 하지만 최근 이러한 서비스를 이용하여 기업이 자본을 투자해 학습시킨 AI 모델을 탈취하는 공격이 등장하여 위협이 되고 있다. 본 논문은 최근 연구되고 있는 이러한 모델 탈취 공격들에 대해 공격자의 정보를 기준으로 분류하여 서술한다. 또한 본 논문에서는 모델 탈취 공격에 대응하기 위해 다양한 관점에서 시도되는 방어 기법들에 대해 서술한다.