• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.611-614
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• 2002

문서 자동 요약은 입력된 문서에 대해 컴퓨터가 자동으로 요약을 생성하는 과정을 의미한다. 즉, 컴퓨터가 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도 즉 문서의 길이를 줄이는 작업이다. 효율적인 정보 접근을 제공함과 동시에 정보 과적재를 해결하기 위한 하나의 방법으로 문서 자동요약에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문의 목적은 어휘 연관성 정보를 이용하여 한국어 문서를 자동으로 요약하는 효율적이며 효과적인 모형을 개발하는 것이다. 제안한 방법에서는 신문기사와 같은 특정 부류에 국한되는 단어간의 어휘연관성을 이용하여 명사-명사 공기패턴과 명사-동사 공기패턴을 구축하여 문서요약에 이용한다. 크게 불용어 처리 단계, 공기패턴 구축 단계, 문장 중요도 계산 단계, 요약 생성단계의 네 단계로 나누어 요약을 생성한다. 30% 중요문장 추출된 신문기사를 대상으로 평가한 결과 명사-명사 공기패턴과 빈도만을 이용한 방법보다 명사-동사 공기패턴을 이용한 방법이 좋은 결과를 가져 왔다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.179-183
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• 2000

정보검색시스템은 사용자의 질의를 입력받아 사용자가 원하는 정보를 검색해주는 시스템을 의미한다. 그러나, 대부분의 정보검색시스템은 단어와 연산자의 조합으로 이루어진 질의를 입력받아 문서를 검색해 주고, 사용자는 그 문서들 중에서 원하는 정보를 다시 찾아내야 한다. 본 논문에서는 영어 자여어질의를 입력 받아 사용자가 원하는 정보에 좀 더 근접한 형태의 답으로서 제한된 길이의 짧은 답을 제시하는 시스템을 구현한다. 시스템은 크게 질의분석단계, 문서검색 및 분석단계, 정보추출단계의 세 단계로 나눌 수 있다. 사용자 질의분석단계에서는 의문사 정보와 오토마타, 시소러스 범주 정보를 이용하여 질의에 대한 정답이 될 수 있는 단어의 속성을 예측하였다. 문서분서단계에서는 정답이 될 수 있는 단어의 후보를 선정하기 위해서 시소러스의 범주정보를 사용하였고, 선정된 정답후보중에서 정답을 추출하기 위해 각 후보단어의 질의단어와의 평균거리가중치, 범주간유사도, 공기질의어비율을 사용하였다. 실험을 통해 평균거리가중치만을 이용하는 것 보다 범주간유사도와 공기질의어비율을 함께 이용하는 것이 성능의 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2005.04a
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• pp.155-158
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• 2005

본 연구에서는 현장규모의 biopile을 제작하여 유류로 오염된 토양을 정화하였다. 오염토양의 TPH농도는 평균 2,800mg/kg(최고 3,590mg/kg)이었으며, 오염토양의 양은 $746m^3$이었다. Biopile $(17{\times}20{\times}2.5m)$을 약 3개월간 운전하며 일정 시간 간격으로 토양가스($O_2,\;CO_2)$ 및 VOCs) 및 토양의 TPH농도를 분석하였다. 지속적인 공기의 주입/추출에 의해 biopile내부는 호기조건을 유지하였으며, 미생물의 활성도 증가에 따라 이산화탄소의 농도가 증가하는 경향을 나타내었다. 또한 토양가스 분석결과 휘발성 유기오염물질(VOCs)은 약 40일 경과 후 90% 제거되었으며, 90일 경과 후 토양의 TPH 제거율은 98%로 나타났다.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
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• v.14 no.1
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• pp.38-43
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• 2002

전 세계에서 콘크리트 관련 기술의 변천사를 살펴보면 공기 연행제(air entraining agent), 감수제 (water reducing agent), 고성능 감수제(superplasticizer high range water reducing agent)로 대변되는 콘크리트용 화학 혼화제의 개발이 콘크리트의 성능 향상의 큰 전기 중의 하나 라고 할 수 있다. 1930년대 미국에서 우연히 발견된 공기 연행제의 사용으로 콘크리트의 동결 융해 저항 성능을 획기적으로 개선할 수 있게 되었으며 또한 펄프 폐액에서 추출되는 리그닌(lignosulfonates)이 시멘트의 분산성을 높여 주는 것을 발견하게 되었다.(중략)

• 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.

• Journal of the Korean Geosynthetics Society
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• v.7 no.4
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• pp.1-8
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• 2008

Soil vapor extraction (SVE) is an effective and cost efficient method of removing volatile organic compounds (VOCs) and petroleum hydrocarbons from unsaturated soils. However, soil vapor extraction becomes ineffective in soils with low gas permeability, for example soils with air permeabilities less than 1 Darcy. The aim of this study is to investigate numerically the performance of a prefabricated vertical drain (PVD) as a SVE well, and the pattern of the induced air flow. A validated numerical model for a single PVD extraction well is developed based on the result of a well-designed laboratory model test. The validity of the simple analytical approach to determine air permeability based on the results of model tests is also discussed.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.280-287
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• 1999

동사의 애매성이란 동일 동사 내부에서 공기하는 명사의 상충적 의미의 분포에 의해 발생한다. 이는 동일한 동사라 하더라도 명사의 상위개념, 흑은 개개의 명사에 따라 동사의 의미가 달라진다는 것을 의미한다. 동사의 애매성 해소를 위한 구문의미사전은 동사가 갖는 격틀과 논항에 오는 명사의 단어 집합에 의해 구성된다. 기계용 사전에서의 동사의 애매성이란 명사의 상위개념, 혹은 개개의 명사에 관한 정보가 결여될 때 나타난다. 지금까지의 구문의미사전은 개개의 동사가 갖는 격틀을 중심으로 논합명사의 예만을 제시하거나 명사의 상위개념을 기술하는 형식으로 구성되어 왔다. 이는 형식적인 패턴의 추출에는 유용하지만 대역어 선정을 위한 구문의미사전과 같은 섬세한 의미 정보를 필요로 하는 사전에서는 거의 효력을 발휘하지를 못한다. 다국어를 전제로 한 동사 대역어의 추출을 목적으로 하는 구문의미사전에서는 동사와 공기하는 논항명사의 철저한 추출과 검증에 의한 명사목록의 구축이 애매성 해소와 정확한 동사 대역어의 선정에 전제가 된다. 본 논문에서는 KAIST Corpus를 기반으로 현재 구축 중인 한국어 구문의미사전의 개요와 구축 과정에서 얻어진 방법론을 소개한다. 이 연구개발 결과는 과학기술부 KISTEP 특정연구개발과제 핵심소프트웨어개발 국어정보처리기술개발 중 "대용량 국어정보 심층 처리 및 품질 관리 기술 개발"의 지원을 받았다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.46 no.5
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• pp.425-444
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• 2013

This study was carried out in order to determine the remediation of total petroleum hydrocarbons (TPHs), trichloroethylene (TCE), perchloroethylene (PCE), benzene, toluene, ethylbenzene and xylenes (BTEX) compounds for non-aqueous phase liquids (NAPLs) using in-situ air sparging (IAS) / vapor extraction (VE) with the marine sediments of Mandol, Hajeon, Sangam and Busan, South Korea. Surface sediment of Mandol area had sand characteristics (average particle size, 1.789 ${\Phi}$), and sandy silt characteristics (average particle size, 5.503 ${\Phi}$), respectively. Sangam surface sediment had silt characteristics (average particle size, 5.835 ${\Phi}$). Sediment characteristics before experiment in the Busan area showed clay characteristics (average particle size, 8.528 ${\Phi}$). TPHs level in the B1 column of Mandol, Hajeon, Sangam, and Busan sediments were 2,459, 6,712, 4,348, and 14,279 ppm. B2 (3 L/min) to B5 (5 L/min) columns reduced 99.5% to 100.0% of TCE and 93.2% to 100.0% of PCE. Removal rates of TCE, PCE, and BTEX are closely correlated (0.90-0.99) with particle sizes and organic carbon concentrations. However, TPHs (0.76) and benzene (0.71) showed the poorer but moderate correlations with the same parameters.

• 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.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.2
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• pp.124-131
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• 2001

복부 CT 영상에서 위의 자동적인 추출에 대하여 연구하였다. 복부 CT 영상에서 여러 장기가 비슷한 명암 값을 나타내며 분포 해 있다. 본 논문에서는 복부 CT 영상의 여러 장기 가운데 위를 자동적으로 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 위는 움직이는 장기이며, 음식물로 채워진 부분과 공기로 채원진 부분으로 나뉘어져 있다. 이를 바탕으로 히스토그램 분석을 통한 명암 값 정보와 위치 정보를 이용하여 위를 탐색하고, 주변 다른 장기를 제거하는 다듬기 과정으로 완전한 위 추출 알고리즘을 완성하였다. 또한 돼지 실험에서 추출된 위의 체적을 비교하여, 개발된 알고리즘의 정확성을 검증한 결과 약 95%의 정확도를 보였다.