• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.184-188
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• 2002

본 논문에서는 단순히 주변에 위치하는 어휘들간의 문맥 공기 정보를 이용하는 방식과는 달리 국소 구문 관계 및 의미 공기 정보에 기반한 명사 의미 모호성 해소 방안을 제안한다. 기존의 WSD 방법은 구조 분석의 어려움으로 인하여 문장의 구문 관계를 충분히 고려하지 못하고 주변 어휘들과의 공기 관계로 그 의미를 파악하려 했다. 그러나 본 논문에서는 동사구의 논항 의미 관계뿐만 아니라 명사구내에서의 의미 관계도 고려한 국소 구문관계를 고려한 명사 의미 모호성 해소 방법을 제안한다. 이 때, 명사들의 의미는 자동번역 시스템의 목적에 맞게 공기(co-occurrence)하는 동사들에 따라 분류하였다. 그리고 한중 자동 번역 지식으로 사용되는 명사 의미 코드가 부착된 74,880 의미 격틀의 의미 공기정보를 이용하였으며 형태소 태깅된 말뭉치로부터 의미모호성이 발생하지 않게 의미 공기정보 및 명사구 의미 공기 정보를 자동으로 추출하였다. 실험 결과, 의미 모호성이 발생하는 명사들에 대해서 83.9%의 의미 모호성 해소 정확률을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.3-7
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• 1995

한국어에서의 명사구 색인을 위한 기존의 방법들은 주로 간단한 규칙을 이용하여 왔고 그 결과 문장에 존재하는 모든 명사구를 추출하지 못했다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 개념 기반 명사구 색인 방법을 제안한다. 하나의 문장은 하나 이상의 개념으로 이루어져 있으므로, 명사구 추출은 개념을 고려하여 이루어져야 바람직하다 문장은 구문적으로 하나 이상의 내포문으로 이루어져 있다. 일반적으로 내포문 단위 내의 용어들이 나타내는 각각의 개념들은 서로 높은 연관성을 가진다. 그러므로 문장이 가지는 개념의 상이성을 내포문의 개념 상이성으로 축소할 수 있다. 문장을 내포문 단위로 분할하기 위하여 의존 문법을 기반한 구문분석과 공기정보를 이용한다. 특히 공기정보는 원거리 의존관계(long distance dependency)를 결정하여 한 내포문에 속함을 밝혀내는 데 도움을 준다. 이러한 내포문 내의 의존관계를 이용하여 명사구를 추출한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.7-10
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• 2006

웹 환경이 일반화되고 웹을 통해 획득할 수 있는 정보가 다양하고 풍부하다. 이 다양하고 풍부한 정보는 유익한 정보 뿐만 아니라 청소년들을 비롯한 사회적으로 보호를 받아야 할 웹 이용자들의 정신건강을 해치는 정보들도 다수 포함되고 있어 사회적 문제가 되고 있다. 본 연구에서는 웹 문서를 필터링하는 수단으로 공기정보를 포함하고 있는 유해어 사전을 활용한다. 유해어 사전 구축은 단순히 유해어 리스트만으로 사전을 구축하지 않고, 유해어 주위의 공기 단어의 정보를 포함시킴으로써 유해어의 중의성에 의한 오분류를 해소하고자 하였다. 즉, 유해어 후보가 1개 이상의 의미를 가지며 각 의미가 유해 정도가 다를 때, 유해어 후보의 등급을 결정하기 위하여 해당 유해어와 같은 문장 혹은 같은 문서에 출현하는 다른 단어 정보를 활용한다. 이렇게 함으로써 문서의 유해 등급을 결정하게 된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.276-280
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• 1998

구문 분석에 있어서 어휘 정보는 구문적 중의성을 해결하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 대량의 말뭉치로부터 추출된 공기 정보가 구문 분석에서 효과적으로 이용될 수 있음을 보인다. 첫째, 공기 정보로부터 보다 의미있는 연어를 추출하고 이를 구문 분석에 이용함으로써 보다 효율적인 파서의 구축이 가능함을 밝힌다. 둘째로는 대량의 말뭉치로부터 추출한 공기 정보가 구문 분석시 보조사나 조사 생략에 의한 격 중의성 혹은 관계 관형절에서 발생하는 명사구 이동에 따른 격 중의성의 해결에 적용될 수 있음을 보인다. 이를 위해 본 연구에서는 연세대학교 한국어 사전 편찬실의 연세 말뭉치 3,000만 어절과 KAIST 말뭉치 중 1,000만 어절로부터 <서술어, 명사, 격관계> 공기 정보를 추출하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.7 s.110
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• pp.971-976
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• 2006

Recently, people is interested in the indoor air pollution because of the well-being life. One of the effective way to remove the air pollutants is to use the eco-friendly houseplants. Eco-friendly houseplants absorb substances out of the stomata in their leaves and improve the indoor environment by plant emission such as phytochemical, anion, etc. In this paper, Eco-Amenity IT system is discussed which provide the data about the eco-friendly plants and related management information depending on the indoor air pollutants.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.559-561
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• 2004

본 논문에서는 다의어의 현실적인 의미 분포의 결정에 대해 이야기 하고자 한다. 수동으로 구축한 의미체계인 사전이나 시소러스들은 그 의미구분의 경개가 모호하고 비현실적인 부분이 많아서 언어처리 시스템의 적용에 문제점으로 지적되고 있다. 그러므로, 본 연구에서는 대용량 코퍼스에서 추출한 공기정보와 자동 군집화 방법들을 사용하여 실질적인 다의어의 의미 경계를 발견하는 방법을 제안하였다. 수동 구축된 사전과 코퍼스 기반 사전의 다의어 의미 분포와 비교해 본 결과, 본 논문에서 제안한 방법의 결과가 코퍼스 기반 사전의 의미 분포와 매우 유사한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.6
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• pp.809-816
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• 2002

Since a natural language has inherently structural ambiguities, one of the difficulties of parsing is resolving the structural ambiguities. Recently, a probabilistic approach to tackle this disambiguation problem has received considerable attention because it has some attractions such as automatic learning, wide-coverage, and robustness. In this paper, we focus on Korean probabilistic parsing model using head co-occurrence. We are apt to meet the data sparseness problem when we're using head co-occurrence because it is lexical. Therefore, how to handle this problem is more important than others. To lighten the problem, we have used the restricted and simplified phrase-structure grammar and back-off model as smoothing. The proposed model has showed that the accuracy is about 84%.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.288-291
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• 2020

프로젝트는 4차 산업 주요 기술인 ICT, 임베디드 시스템을 사용하여 쾌적한 실내공기를 유지 관리하는 스마트 홈 모형을 제작하고 공기관리를 위해 미세먼지 및 공기질을 측정하는 센서, 공기질에 따른 공조 시스템을 제어하는 컨트롤러, 이를 모바일 기기 등을 이용하여 모니터링 및 제어할 수 있는 스마트 홈

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.665-666
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• 2020

4차 산업혁명 시대로 들어서면서 인공지능, 로봇산업이 크게 떠오르고 활발해지기 시작했으며 특히 가정용 제품들이 많이 나오고 있다. 최근 들어 미세먼지, 황사 등 공기 중의 미세먼지나 세균 바이러스로 인해 호흡기 질병에 많이 걸리고 이러한 환경문제 때문에 많은 사람들이 집안 공기를 정화 시킬 수 있는 공기청정기를 많이 구매하고 있다. 대부분 집의 일반적인 공기청정기는 한 자리에서 한정된 공간의 공기만 정화 시키고 다른 공간에 필요하면 직접 옮기거나 추가로 구매해야 하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결 하기위해 비교적 가정에 많이 사용하고 있는 로봇청소기에 공기 청정기 기능을 접목시켜 청소를 하면서 생기는 먼지들을 걸러내는 동시에 공기청정기능 까지 접목시켜 로봇청소기가 움직이며 여러 공간을 청소도 하며 공기 청정 기능 까지 하고 로봇청소기가 작동 안 할 때는 공기청정기의 기능만 하여 따로 로봇청소기와 공기청정기를 구매할 필요가 없어 공간절약과 비용감소 효과를 기대할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.215-216
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• 2022

유입된 공기가 배출될 때 중앙코어형 건축물이나 지하층처럼 밀폐된 공간의 경우 옥내에 부압이 형성되며 제연구역과 과도한 압력차이로 출입문 개방에 필요한 힘을 초과하는 등 많은 문제들을 야기할 수 있다. 유입공기 배출댐퍼가 적용된 ◯◯오피스텔을 사례로 실제 TAB(Testing, Aejuwting, Balancing)를 수행하여 유입공기 배출에 따른 영향과 제연성능의 개선방안을 알아보고자 하였다. 유입공기 배출댐퍼를 순차적으로 개방해 가며 차압 및 방연풍속 등의 변화를 기록한 결과 밀폐된 복도에서 유입 공기 배출댐퍼가 개방되면 복도에 부압이 형성되고 제연구역에 과도한 압력이 발생하여 출입문 개방에 필요한 힘을 초과하였다. 유입공기 배출댐퍼 개방 층수를 증가시켜 TAB를 수행한 결과 3개층 까지 개방하여도 방연풍속이 확보되었다.