• 과학과기술
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• 제31권5호통권348호
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• pp.72-73
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• 1998

과학기술이 우리의 생활에 큰 영향을 미치고 있는데도 우리나라엔 진정한 의미의 과학저널리즘이 없다. 한 일의 언론사들은 50-60년대 이미 전담부서를 두고 인력을 양성해 왔다 그러나 우리나의 언론사들은 과학에 대한 무지와 무관심으로 이미 설치한 전담부서마저 없애거나 다른 부서와 통합해 그 기능을 축소하고 있다. 과학기술발전은 일반대중이 지지기반이 없이는 불가능한데도 우리의 과학저널리즘이 이처럼 푸대접을 받아서야 되겠는가

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.90-92
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• 2014

이 논문에서는 그리드 환경에서 과학응용을 효율적으로 수행시키기 위해 클라우드 기반의 동적자원 프로비저닝 기술을 그리드 응용에 적용하기 위한 테스드베드 설계를 기술한다. 이를 위해 클라우드 기반 그리드 테스트베드 구축을 위한 요구사항 및 응용 아키텍처 설계를 요약한 후 가상화 자원을 이용하는 과학데이터 그리드 플랫폼을 대용량 데이터 처리에 적합하도록 최적화하고, 그 방안을 제시한다. 설계된 테스트베드는 그리드 환경 고도화를 위한 접근 방법으로 계산 자원 제공을 위해 클라우드 기술을 활용하도록 한다.

• 과학과기술
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• 제33권5호통권372호
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• pp.43-67
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• 2000

새로운 세기로 접어들어 과학기술은 더욱 빠른 걸음으로 우리의 생활과 사회 전반에 심대한 영향을 미칠 것으로 전망된다. 그러나 과학기술의 세분화와 전문화 추세가 심화될수록 이른바 '2개의 문화'간의 간격은 더욱 크게 벌어질 수 있고 이런 문화적인 갈등은 과학기술을 기반으로 하는 21세기의 지식집약경제시대에서 국가나 사회발전에 중대한 걸림돌이 될 수 있다. 과학기술전시문화를 발전시키고 보급하는 일은 이런 의미에서 대단히 중요하다. 과학기술전시문화의 중요성과 현황 및 발전방안을 과학대중화와 연관지어 국내외의 사례를 통해 알아본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.494-497
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• 2010

상황기반 정보제공 에이전트는 주위의 상황을 인식하고 상황에 적합한 정보를 능동적으로 제공해주는 서비스 또는 애플리케이션 프로그램을 말한다. 상황기반 정보제공 에이전트는 현재의 상황을 정확하게 인식하고 그 상황에 적합한 정보를 추천해야 하기 때문에 상황인지 기능, 상황인식 기능, 정보검색 및 추천 기능 등 다양한 기능이 요구된다. 본 논문에서는 프로야구에서 상황기반 정보제공 서비스 실현을 위해 상황기반 관전포인트 제공 시스템을 구현한 사례를 소개하였고, 구현에 있어 시간에 따른 상황변화를 정의할 수 있는 지식화 모델 구조를 제시하였다. 그 결과 이전 프로야구에서 제공되고 있는 일방적이고, 제한적인 관전포인트 제공 서비스를 개선할 수 있었다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 국제컨퍼런스 디지털컨텐츠 활용을 통한 지식경영의 확산
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• pp.349-355
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• 1999

무한경쟁의 세계질서에 대응하기 위하여 과학기술 발전의 기반을 이루고 있는 학회정보유통의 경쟁력을 확보하는 일이 중요해지고 있다. 특히 과학기술 관련학회는 방대한 자료를 축적 및 생산하고 있는 첨단 과학기술정보의 보고로서 이러한 정보를 신속하게 실수요자에게 유통시킬 수 있는 기반 마련이 요구되고 있다. 이에 과학기술통합정보시스템 구축 사업의 일환으로 구축된 학회정보유통체제는 정보의 생성단계부터 서비스 단계까지를 시스템화하였다. 즉, 심사논문의 제출단계부터 게재여부 결정단계까지의 모든 과정을 시스템화하여 발생하는 모든 정보를 관리하고 게재 결정된 논문들은 자동적으로 데이터베이스로 구축되어 일반사용자들에게 첨단정보론 신속하게 제공할 수 있는 체제를 구축하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.704-706
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• 2023

이 논문에서는 과학기술분야 특화 한국어 사전학습 언어모델인 KorSciDeBERTa를 소개한다. DeBERTa Base 모델을 기반으로 약 146GB의 한국어 논문, 특허 및 보고서 등을 학습하였으며 모델의 총 파라미터의 수는 180M이다. 논문의 연구분야 분류 태스크로 성능을 평가하여 사전학습모델의 유용성을 평가하였다. 구축된 사전학습 언어모델은 한국어 과학기술 분야의 여러 자연어처리 태스크의 성능향상에 활용될 것으로 기대된다.

• 과학기술정책
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• 제10권4호통권124호
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• pp.65-71
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• 2000

• 과학기술정책
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• 제10권4호통권124호
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• pp.2-12
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• 2000

• 과학기술정책
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• 제8권10호통권115호
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• pp.42-51
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• 1998

• 과학기술정책
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• 제8권12호통권117호
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• pp.2-6
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• 1998