• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.6
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• pp.822-832
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• 1999

개념 그래프는 개념구조(conceptual structures)를 그래프로 표현한 논리 시스템으로 자연어 처리에 적합한 여러 특성을 지니고 있다. 그러나, 개념주조의 그래프 표현은 개념 그래프에 대한 연산의 복잡도를 증가시키고 의미 표현의 일관성(consistency)과 유일성(uniqueness)을 잃게 한다. 본 논문에서는 개념 그래프의 이러한 문제점에 대해 자세히 살펴보고이를 해결한 개념 트리의 표현 방법을 보인다. 표현의 유일성을 위해, 개념 트리는 중심어 선행 표현(perorder expression)에 의해 제약된다 또한 , 표현의 일관성을 위해 집합 참조대상 (set referents)을 확장하고 이를 다루기 위한 set join연산을 재정의한다. 우리는 개념 트리가 자연어 문장에 대한 표현력을 유지하면서 효율적임을 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1819_1820
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• 2009

본 논문에서는 로봇의 감정과 의사표현을 위해서 3D모델 기반의 시뮬레이션이 가능한 에디팅 툴킷을 이용하였고, 사람과 로봇의 감정 상호 작용과 로봇이 제공하는 서비스의 구현을 위해서 다양한 멀티모달 표현을 생성하였다. 로봇은 얼굴표정, 그리고 목과 팔의 움직임으로 멀티모달 표현을 하였으며, 멀티모달 감정/의사 표현을 구성하는 각 모달리티별 표현들은 에디팅 툴킷을 통하여 동기화되었다. 이렇게 생성된 로봇의 멀티모달 감정/의사 표현은 DB형태로 저장되고, 이를 재조합하고 수정하여 새로운 표현을 생성할 수 있도록 하였다.

• Cartoon and Animation Studies
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• s.14
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• pp.1-13
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• 2008

The infinite imagination and variety of material, and freedom of expression are fundamental elements of the comics. However, although the freedom of comics expression is linked with the liberty of speech and press, it's expression is constrained by a public authority and social pressure, self-regulation. This paper explains some problems and desirable freedom of expression thought researches on constraints of comics expression of Korea and Japan.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.239-242
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• 2018

문맥 표현은 Recurrent neural network (RNN)에 기반한 언어 모델을 학습하여 얻은 여러 층의 히든 스테이트(hidden state)를 가중치 합(weighted sum)을 하여 얻어낸 벡터이다. Convolution neural network (CNN)를 이용하여 음절 표현을 학습하는 경우, 데이터 내에서 발생하는 미등록어를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 음절 표현 CNN 기반의 포인터 네트워크와 문맥 표현을 함께 이용하는 방법을 제안하고, 이를 상호참조해결에 적용한다. 실험 결과, 질의응답 데이터셋에서 CoNLL F1 57.88%로 규칙기반에 비하여 11.09% 더 좋은 성능을 보였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.6
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• pp.945-952
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• 2003

With the rapid growth of the B2B electronic commerce, digital catalogs for expressing product information effectively and exchanging it easily between companies become increasingly important. In this paper, we refer a product expression model to effectively integrate product information, and implement the model using XDK(XML Development Kit), which is given by Oracle 8i. We will first derive an XML DTD reflecting the model. We will then develop a system that stores and retrieves product information on/from Oracle 8i databases, which is written in XML, complying the XML DTD structure. Finally, We will give an experiment on the system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.95-97
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• 2000

가장 방대한 정보 도서관인 월드 와이드 웹(WWW)에서는 지난 몇 년 동안 멀티미디어 문서의 사용이 폭발적으로 증가했다. 따라서 인터넷의 사용자나 정보 제공자들이 멀티미디어 문서를 저장하거나 교환할 때 멀티미디어 데이터를 어떻게 효과적으로 표현하느냐가 가장 중대한 문제점으로 부각되고 있다. 현재 메타 데이터 모델을 표현하는 데는 다양한 방법들이 존재한다. 본 논문에서는 그 중 가장 일반적으로 사용하는 Dublin Core와 활발한 연 활동이 이루어 지고 있는 MPEG-7의 두 개 표준을 사용하여 새로운 메타 데이터 모델을 제시하고자 한다. Dublin Core는 기존의 문서들의 메타 데이터를 15개의 중요 요소들로 표현하는 것이고, MPEG-7은 멀티미디어 데이터의 내용을 체계적으로 표현하고자 하는 표준안이다. 본 논문에서 제시한 새로운 메타 데이터 모델은 Dublin Core를 MPEG-7의 의미적 요소를 표현하도록 하여 두 표준의 장점을 살려 멀티미디어 데이터를 효과적으로 표현 할 수 있는 메타 데이터 모델을 제안하였다. 또한 이 메타 데이터 모델을 XML DTD로 표현하고자 한다. 그러나, XML DTD는 일반 사용자들이 처음부터 작성하기는 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 제안한 메타 데이터 모델을 XML DTD 쉽게 작성할 수 있는 사용자 인터페이스를 구현하였다.

• Journal of Information Management
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• v.38 no.1
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• pp.1-19
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• 2007

This study investigates the effect of data fusion on the retrieval effectiveness by performing an experiment combining multiple representations of Web documents. The types of document representation combined in the study include content terms, links, anchor text, and URL. The experimental results showed that the data fusion technique combining document representation methods in Web environment did not bring any significant improvement in retrieval effectiveness.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.165-168
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• 2015

기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1997.03a
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• pp.183-193
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• 1997

추론엔진과 지식베이스를 기반으로 하는 전문가 시스템은 사용목적에 맞게 구성되며,인간의 사고 방식을 모방한 컴퓨터가 올바른 해를 도출시키도록 하는데 궁극적인 목표가 있다. 즉, 추론의 효율성이 전문가 시스템의 효율성을 좌우한다. 시스템이 어떠한 목적을 갖는가에 따라서, 추론 방법과 지식표현 방법등이 결정된다. 최근 추론의 효율성을 극대화하기 위해 이용되고 있는 지식표현 및 추론 방법으로는 Rete, TREAT 등의 트리 표현을 사용하는 전향추론, 관계리스트를 사용하는 직접추론 등이 있다. 전문가 시스템의 성능은 추론을 얼마나 효율적이고 정확하게 하는지에 따라 좌우된다. 본 논문에서는 이러한 추론의 효율성이 지식베이스의 구축형태와 밀접한 관련을 이용하여 효율적인 추론 엔진을 구성하였다. 지식의 표준화가 모듈화가 쉬운 생성규칙을 사용하여 지식을 표현하였으며 , 사용자의 요구에 의해 전향추론, 후향추론이 수행되도록 하였다. 본 논문에서는 추론을 효율적으로 하기위한 기본 방법중, 지식표현을 보다 더 효과적으로 구축하는 방법을 택하였다. 기존의 지식표현방법을 살펴보고, 이를 기반으로 새로운 지시표현 방법인 ECBM(extedned clause bit matrix)과 ERCBM(extended clause bit matrix)을 제안하고 이를 이용하여 전향추론, 후향추혼이 가능한 추론엔진을 구축하였으며 이 두 지식표현을 이용하여 구축되어진 추론엔진을 비교하였다. 이 추론엔진은 기존에 시스템과는 달리 전향, 후향이 모두 효율적으로 수행되어지며, 모든 지식에 대해 적용이 가능한 강력한 범용성을 갖고 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.538-541
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• 2004

아바타는 최근 각광 받고 있는 기술로서 다양한 분야에서 많은 활용 및 발전이 기대된다. 그러나 현재 아바타 행위 표현 및 제어에는 체계적이고 표준적인 접근 방식이 결여되어 있어 아바타 행위 표현의 어려움이 있는 실정이다 본 논문에서는 다양한 도메인 환경에서 아바타의 제어를 보다 용이하게 하기위해서 아바타 행위 표현의 계층적인 접근 방식을 제안하였다. 이를 위해 작업레벨 스크립트를 정의하여 특정 도메인에서 필요한 작업을 수행하기위한 행위들을 표현하고 추상적인 표현방식의 상위레벨 모션 및 물리적 표현형식의 기본 모션 스크립트를 정의하였다. 이와 같은 접근 방식을 통하여 사용자 측면에서 보다 쉽게 아바타의 행위를 제어할 수 있으며, 계층적인 표현 및 제어방식으로 아바타 모션의 사용자의 제어 용이성, 스크립트의 확장성 및 재사용성을 높였다.