• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.193-196
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• 2005

기존의 비디오 데이터베이스 시스템들은 대부분 간단한 간격을 기반으로한 관계와 연산을 지원하는 모델을 이용하였다. 비디오 모델에서 시간을 지원하고 객체와 시간의 다양한 연산을 제공하며 효율적인 검색과 브라우징을 지원하는 비디오 데이터 모델이 필요하게 되었다. 비디오 모델은 객체 지향 개념을 기반으로 한 모델로서 비디오의 논리적인 스키마, 객체의 속성과 연산 관계, 그리고 상속과 주석을 이용한 메타데이터 설계를 통하여 비디오 데이터에 대한 전체적인 모델 구조를 제시하였다. 그리고 점 시간과 시간 간격을 정의하여 시간의 개념을 객체 지향 기반 모델에 부여함으로서 시간 변화에 따른 비디오 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 하였다.

• 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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• 2006.06b
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• pp.19-21
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• 2006

본 논문에서는 의료임상 문서의 구절(phrase)를 대상으로 고차원 개념의 정보를 태깅하는 시맨틱 태깅 시스템을 제안하고 있다. 시스템은 의사들이 기록한 임상 기록으로부터 정보를 추출한다. 태깅은 UMLS와 POS, 약어 태깅이 된 문서를 대상으로 HMM 모델에 의거하여 이루어지게 된다. 태깅된 결과는 의료 상에서의 경험적 지식을 추출하는데 이용되어 의사들의 의사 결정을 지원하게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.308-310
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• 1998

이동 에이전트 모델은 분산처리 시스템의 대표적인 형태인 클라이언트-서버 모델의 문제 해결하기위해 제시되고 있는 개념이다. 이러한 이동 에이전트 모델은 다양한 분야에서응용잉 시도되고 있으며, 특히 워크플로우 시스템에서는 효율적이고 유연하며 통합성이 뛰어난 워크플로우 시스템을 제공하기 위해 이동 에이전트를 이용하고 있다. 본 논문에서는 이동 에이전트를 기반으로 한 보다 쉽고 효율적인 워크플로우 시스템의 개발, 특히, 시간제약 개념을 지원하는 워크플로우 시스템을 개발하기 위한 이동 에이젼트 플랫폼을 설계한다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.54 no.1
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• pp.167-190
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• 2023

This study is a literature study that analyzed the research data curation models using activity theory as a theoretical framework. Based on the factors of the activity used in the activity theory, this study analyzed various research data curation models, as well as issues that needed discussion in the library field in carrying out research data curation activities. And based on this, a new research data curation conceptual model was proposed. This study analyzed how the five previously proposed digital curation lifecycle models are configured, and analyzed the actions presented sporadically in each model. A new research data curation conceptual model was proposed by analyzing factors, extracting common factors and integrating them into a new model. In addition, six issues to be considered in carrying out research data curation activities in libraries and repositories were analyzed and discussed. The research data curation conceptual model proposed in this study consists of a total of 10 steps, and it contains practical issues and contradictions to consider at each stage of activity.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2009.04a
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• pp.309-310
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• 2009

건축, 토목기술의 발달과 토지의 효율적 이용 요구 증가로 인해 인간의 생활공간은 지표에서 지상, 지하로 확대되었다. 기존의 2차원 지적 시스템으로는 관리의 한계성이 있기에 이런 현실을 효과적으로 반영할 수 있는 3차원 지적 시스템의 필요성이 제기되었다. 이 연구에서는 3차원 지적 시스템의 구성요소와 개념적 데이터 모델들을 소개하고 현 상황을 반영한 효율적인 개념적 데이터 모델을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.380-383
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• 2017

과학에서 사용하는 모델은 자연 그 자체가 아니면 자연을 단순화하여 표현한 표상이다. 그렇기 때문에 각 모델은 자연을 표상하기 위한 특정한 알고리즘을 갖는다. 그러므로 과학 모델에 대한 이해는 자연을 표상하기 위한 특정한 알고리즘이 무엇인지에 대한 이해가 필수적이다. 이러한 특정한 알고리즘에 대한 이해와 이를 바탕으로 한 다른 현상의 예측과 설명을 위한 도구로 본 논문은 스크래치를 활용하였다. 또한 과학의 모델에 대한 이해의 소재로 대학생뿐만 아니라 많은 과학교사 조차도 대안개념에 머물러 있는 뜨거나 가라앉는 현상을 선정하였다. 연구대상은 K대학원 교육대학원 멀티미디어와 과학교육을 수강한 17명의 과학교사이며, 스크래치를 통해 기본 알고리즘 3시간, 응용 알고리즘 3시간을 투입하였다. 모델에 대한 이해를 위해 뜨거나 가라 앉는 현상에 때한 LP설문지를 사전, 사후검사에 실시하였다. 1차적으로 양적변화를 통해 이 현상에 대한 개념의 수준의 변화를 알아보았으며, 2차적으로 인터뷰와 자기보고식 설문지를 이용하여 모델에 대한 이해를 질적으로 분석하였다. 연구결과 과학교사들은 현상에 대한 개념에 대한 수준이 상승하였으며, 질적자료 분석 결과, 모델에 대한 깊은 이해(depth)와 전이능력(transfer)이 증가하였다. 이는 스크래치를 통해 과학 모델의 이해를 높일 수 있음을 시사한다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.4
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• pp.451-458
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• 2015

Previous multimodal learning methods focus on problem-solving aspects, such as image and video search and tagging, rather than on knowledge acquisition via content modeling. In this paper, we propose the Multimodal Concept Hierarchy (MuCH), which is a content modeling method that uses a cartoon video dataset and a character-based subtitle generation method from the learned model. The MuCH model has a multimodal hypernetwork layer, in which the patterns of the words and image patches are represented, and a concept layer, in which each concept variable is represented by a probability distribution of the words and the image patches. The model can learn the characteristics of the characters as concepts from the video subtitles and scene images by using a Bayesian learning method and can also generate character-based subtitles from the learned model if text queries are provided. As an experiment, the MuCH model learned concepts from 'Pororo' cartoon videos with a total of 268 minutes in length and generated character-based subtitles. Finally, we compare the results with those of other multimodal learning models. The Experimental results indicate that given the same text query, our model generates more accurate and more character-specific subtitles than other models.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.483-492
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• 1994

고속 통신망의 발달은 CSCW의 연구를 초래했다. 본 연구에서는 CSCW를 위한 다중 사용자용 인터페이스를 지원하는 한글 에이전트 설계에 대하여 설명한다. 본 연구의 다중 사용자용 인터페이스는 우리 글인 "한글" 사용자의 개념적 모델과 객체지향 프로그래밍 언어에 의하여 지원 받는 구조 사이에서의 동질 구조를 갖도록 한다. 즉, 한글 에이전트는 인터페이스를 공유할 수 있도록 하여 모든 데이타를 개념적 모델에 의한 객체로 동시, 공유 처리한다. 본 연구의 한글 에이전트는 객체지향 방법으로 설계되어 인간의 개념 모델에 더욱 가까운 공동작업 환경을 제시함으로써, 원격지 회의, 실시간 강의 시스템 등에 응용된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.451-453
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• 2005

본 논문에서는 한국어에 있어 '에, 로'를 격표지로 하는 부사격에 대한 의미역 결정 모델에 대해 다루고 있다. 의미역 결정은 의미 분석의 핵심 과정 중 하나이고 자연언어처리에서 해결해야 할 중요한 문제이다. 본 논문은 기존 연구와 언어학 논저를 참고해서 의미역 결정에 유용한 자질들을 정리하였고 SVM을 이용하여 의미역 결정 모델을 구축하였다. 또한 기존 연구와 차별적으로 기능동사 구문의 처리와 지배소 개념의 유사도 보정 방법을 사용하여 보다 견고한 모델을 만들 수 있었다. 성능 평가 결과 개념(Concept)만을 사용한 기본 모델에 비해서 평균 $9\%$의 정확률 향상을 보였다.