• Bulletin of the Korean Chemical Society
• /
• v.18 no.11
• /
• pp.1210-1213
• /
• 1997

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.187-188
• /
• 2011

• Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.99-99
• /
• 2020

• Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.98-98
• /
• 2020

• Journal of Ginseng Research
• /
• v.19 no.2
• /
• pp.188-194
• /
• 1995

• Journal of the Korean association of regional geographers
• /
• v.9 no.4
• /
• pp.559-575
• /
• 2003

The purpose of this study is to systematically explain and discuss the return migration of Koreans in Central Asia to the Russian Far East. The Koreans' return migration is explained by the combination of push and pull factors inherent in the host and home countries. The structural or institutional push factors in Central Asia include the linguistic policy of a country, civil war, ethnic conflicts, while the micro ones are the Koreans' high concern of their children's education and the improvement of a socio-economic status. The macro pull factors operated in the Russian Far East are the permission to use the housing facilities and land previously controlled by military authorities and the laws of recovering the koreans' basic right and honor, while the micro ones are the networks of relatives and friends living in Central Asia and the Russian Far East. The two aspects related to the Koreans' return migration are also discussed. Firstly, the return migration of Koreans in Central Asia is interpreted as a migration of ethnic affinity. Secondly, the establishment of an autonomous district of Koreans in the Russian Far East is discussed.

• Journal of the Korean Society of Radiology
• /
• v.84 no.3
• /
• pp.698-704
• /
• 2023

According to the 2020 World Health Organization classification, mesonephric-like adenocarcinoma (MLA) is newly categorized as a subtype of endometrial carcinoma and remains a relatively unknown disease owing to its rarity. To the best of our knowledge, radiological findings of MLA have not been reported in the English literature. The uterine MLAs show a worse clinical prognosis and a more aggressive biological behavior than the usual endometrial carcinoma. Herein, we present the imaging findings of a 65-year-old female with a MLA in the uterine corpus. The tumor was a solid endometrial mass with deep myometrial invasion, poor contrast enhancement, and moderate diffusion restriction.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
• /
• v.37 no.2
• /
• pp.291-315
• /
• 2006

The goal of this study is to investigate and analyse the status quo of the HANGEUL publications, and management of the HANGEUL information resources in Kazakhstan and Uzebekistan of the Central Asia. Documents analysis, and direct observation and interviews were used as research methods. This paper consists of as follows setting up a goal of construction, defining and developing the HANGEUL information resources produced and collected by the Korean in Kazakhstan and Uzebekistan, and analysing information resources management, and a conclusion and suggestion.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.220-220
• /
• 2023

단순한 하상 변동 모형은 단일한 입경으로 구성된 하상재료를 다루는 데에 비해, 실제 하천에서는 다양한 입경의 유사가 섞여있다. 이러한 혼합 입경의 유사 이송을 모의하고자 하면 퇴적층의 생성과 소멸을 어떻게 모의하는지에 대한 기법이 중요해진다. 과거 연구에서는 유수의 영향을 받는 하상 두께가 입도 분포에 따라 다르다고 생각하였다. 반면, 다른 연구들에서는 두께가 합리적인 범위 내에 있다면 모의 결과에 영향을 미치지 않는다고 보고 상수로 설정하였다. 퇴적층의 개수를 어떻게 고려하느냐에 따라서도 모의기법이 나누어진다. 단일한 입경을 모의하는 경우 단일 퇴적층을 고려하지만, 혼합 입경을 고려하는 모형은 크게 2개의 퇴적층(active layer와 non-active layer)으로 나누는 종류와 3개 이상의 퇴적층을 고려하는 모형으로도 나눌 수 있다. 이 연구에서는 혼합 입경의 유사 이송을 모의할 수 있는 전 지형 발달 모형을 활용하여 퇴적층 처리 기법의 차이가 얼마나 모의 결과에 영향을 주는지를 파악하였다. 모의 결과는 기법이 바뀜에 따라 매우 민감하게 변하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 이 연구에서는 3개 이상의 퇴적층을 고려함에 있어서 기존 퇴적층에 새로운 물질이 퇴적되었을 때 경계면에서 입자가 섞이는 mixed layer를 고려하는 개념을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.313-319
• /
• 2022

최근 BERT와 같은 트랜스포머 (Transformer) 기반의 모델이 natural language understanding (NLU)와 같은 여러 자연어 처리 태스크에서 좋은 성능을 보인다. 이러한 모델은 여전히 대용량의 학습을 요구한다. 일반적으로, 데이터 증강 기법은 low-resource 환경을 개선하는 데 도움을 준다. 최근 생성 모델을 활용해 합성 데이터를 생성해 데이터를 증강하는 시도가 이루어졌다. 이러한 방법은 원본 문장과 의미론적 유사성을 훼손하지 않으면서 어휘와 구조적 다양성을 높이는 것을 목표로 한다. 본 논문은 task-oriented 한 어휘와 구조를 고려한 데이터 증강 방법을 제안한다. 이를 위해 검색 모델과 사전 학습된 생성 모델을 활용한다. 검색 모델을 사용해 학습 데이터셋의 입력 문장과 유사한 문장 쌍을 검색 (retrieval) 한다. 검색된 유사한 문장 쌍을 사용하여 생성 모델을 학습해 합성 데이터를 생성한다. 본 논문의 방법론은 low-resource 환경에서 베이스라인 성능을 최대 4% 이상 향상할 수 있었으며, 기존의 데이터 증강 방법론보다 높은 성능 향상을 보인다.