• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.379-384
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• 2022

관계 추출은 두 개체 간의 관계를 식별하는 작업이며, 비정형 텍스트를 구조화시키는 역할을 하는 작업 중 하나이다. 현재 관계 추출에서 다양한 모델에 대한 연구들이 진행되고 있지만, 한국어 관계 추출 모델에 대한 연구는 영어에 비해 부족하다. 따라서 본 논문에서는 NE(Named Entity)태그 정보가 반영된 TEM(Typed Entity Marker)과 의존 구문 그래프를 이용한 한국어 관계 추출 모델을 제안한다. 모델의 학습과 평가 말뭉치는 KLUE에서 제공하는 관계 추출 학습 말뭉치를 사용하였다. 실험 결과 제안 모델이 68.57%의 F1 점수로 실험 모델 중 가장 높은 성능을 보여 NE태그와 구문 정보가 관계 추출 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.883-885
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• 2005

비디오 데이터에서 의미적 인식을 위해 활용되는 요소 중 하나가 객체에 대한 움직임 정보로 이는 비디오 데이터에 대한 색인과 내용 기반 검색을 수행하는데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 효율적인 객체기반 비디오 검색과 비디오의 움직임 해석을 위한 시공간 관계 표현 방법을 제시한다. 비디오의 객체표현 방법은 Polygon-based Bounding Volume의 3차원 Mesh 모델을 생성한 후 이를 이용하여 비디오 내 개체의 구조적 내용을 저차원적 속성과 움직임에 대한 기본 구조로 활용하였다. 또한, 움직임 객체에 대해 시공간적 특성과 시각적 특성을 동시에 고려하여 표현되도록 하였다. 각 Vertex는 시각적 특징 중 일부분이고, 비디오 내 개체의 공간적 특성과 개체의 움직임은 Volume Trajectory로 모델링되고, 개체와 개체간의 시공간적 관계를 표현하기 위한 Operation을 정의한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제54권2호
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• pp.1-22
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• 2023

본 연구에서는 RDA의 LRM 수용방식을 분석하여 도서관 관련 다양한 표준 및 시스템에서 LRM 적용시 고려사항을 제안하고자 한다. 이를 위해 LRM과 RDA 2020을 개체, 관계, 속성, 인코딩스킴 측면에서 분석하였다. 우선, 개체, 관계, 속성의 매핑을 위해 RDA의 개체별로 속성과 관계를 모두 추출하여, 각 속성과 관계별로 해당하는 LRM 요소를 찾아 매핑하였고, 추가적으로 인코딩스킴도 함께 비교하였다. 결과적으로 LRM을 적용하려는 표준 및 시스템에서 고려할 사항은 첫째, LRM의 계층구조를 고려한 개체 개발, 둘째, 새로운 관계나 지름길 관계 개발, 셋째, 계층구조를 고려하여 개체에 맞는 속성의 세분화, 넷째, 다양한 인코딩스킴의 개발이다. 본 연구는 LRM을 수용하려는 표준이나 시스템에서 자체적인 LRM 적용방안을 모색하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 환경생물
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• 제17권1호
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• pp.89-94
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• 1999

천연기념물로 지정된 14개체의 느티나무의 유연관계 및 개체간의 다양성을 RAPD 마커를 이용하여 조사하였다. 일반적으로 각 개체간의 유사성의 정도는 낮았고 강원도의 두 개체(KWH 와 KWS)간에서 78%로 가장 높은 유사성을 보였다. Neighbour-joining tree에서 보여진 유연관계는 강원도와 전남의 일부 개체를 제외하고는 지리적 분포와 일치하지 않았다. 이는 생물학적 요인이라기보다는 이 종의 인위적인 이동에 의한 결과로 사료된다. 또한 개체간의 유전적 polymorphism의 정도는 매우 높아 polymorphic band수의 퍼센트는 77.8%에서 100%였다. 이는 각 개체가 장기간 격리 분화된 조상형에서 유래되었던 결과로 추측되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.235-240
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• 2021

구문 트리의 구조적 정보는 문장 수준 관계 추출을 수행하는데 있어 매우 중요한 자질 중 하나다. 기존 관계 추출 연구는 구문 트리에서 최단 의존 경로를 적용하는 방식으로 관계 추출에 필요한 정보를 추출해서 활용했다. 그러나 이런 트리 가지치기 기반의 정보 추출은 관계 추출에 필요한 어휘 정보를 소실할 수도 있다는 문제점이 존재한다. 본 논문은 이 문제점을 해소하기 위해 개체 중심으로 구문 트리를 재구축하고 모든 노드의 정보를 관계 추출에 활용하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 TACRED에서 F1 점수 74.9 %, KLUE-RE 데이터셋에서 72.0%로 가장 높은 성능을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.71-93
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• 2001

개체-관계 모델은 데이터베이스 설계와 시스템 분석을 위해서 시간 응용 분야에서 사용되고 있는 개념적 모델로서, 현실세계의 시간 문제 영역을 논리적 모델로 표현하기 위한 기반이 된다. 객체 지향 모델은 실세계의 이력 자료에 대한 개체와 관계성을 데이터베이스 시스템에 표현하는데 적합한 논리적 모델로서, 이력 자료의 병행적 지원과 시공간 자료의 조작 등을 적절하게 표현하고자 하는 응용분야에서 이용되고 있다. 현실세계 개체의 표현을 정확하게 모델링하기 위해서는 아주 적은 제약조건을 갖고 E-R 모델을 객체 지향 모델로 변환하는 방법이 필요하다. 또한 시간지원 객체 지향 모델은 시간 의미를 객체 지향 모델에 추가하여 시간에 따라 변화된 정보를 처리할 수 있는 논리적 모델이다 시간지원 객체 지향 모델의 두 부류는 시간을 결합하는 단위에 따라 속성 버전화와 객체 버전화로 나누어진다. 이 두 가지 중에서 객체 지향 모델은 이 상태와 행위의 재사용성을 증가시키고 개체들 사이의 유기적 관계를 효율적으로 표현할 수 있기 때문에 객체 지향 모델의 연구가 필요하다. 그런데 개체-관계 모델을 객체 지향 모델로 변환하기 위한 기법과 제약조건이 수반된다. 그래서 시간 개념이 포함된 개체-관계 모델을 객체 지향 모델로 변환하는 연구가 필요하다. 따라서 현실세계의 객체 버전화를 위한 이력 개체를 정확하게 표현하기 위해서 본 논문은 E-R 모델을 객체 지향 데이터베이스 모델로 변환하기 위한 기법을 제시하고 있다 즉. 현실세계의 개체와 관계를 데이터베이스에 표현하는데 적합한 시간지원 객체 지향 모델로 일반화, 집단화와 연관화에 대한 역할에 따라 변환하며, 그리고 다형성 관점에서 일반화 상속과 집단화 상속을 조합하여 기능을 확장한다. 이 변환과 확장은 데이터베이스 설계의 논리적 모델 설계 및 재사용성을 증가시키는데 기여할 것이다.ing, and e-mail. A room for HEE, in which teaming activity mainly occurs by following the sequences of learning procedures, includes other sub-rooms for the guidance of Loaming, discussion, directories for reference, question and answer, submission of homework, evaluation, and an encyclopedia. Therefore, this study implicates: 1) achievement of teaming environment using the ICT mainly made by students who solve problems closely related to daily life, 2) development of practical learning questionnaires fitted in the present state, 3) preparation for the curriculum. Finally, from this study, I suggested that further studies are needed to develop models for learning, interaction between students and teachers, and the learning materials under the Web based loaming environment.tion, and Environmental Replacement. Third, by selecting Chung na environmental park in Incheon, which is a filtration plant lot,

• 한국문헌정보학회지
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• 제51권4호
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• pp.227-248
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• 2017

본 논문에서는 급격히 증가하는 생의학 분야 비정형 텍스트에서 핵심적 내용을 추출할 수 있는 기계학습 기반 정보 추출시스템을 구축하기 위한 언어자원 수집 및 통합적 구조화 방안을 제안한다. 제안된 방법은 정보 추출 시스템을 크게 개체명 인식과 개체명 간 관계 추출 시스템으로 구분하고, 각각의 시스템에 적합한 학습데이터를 구성하기 위해 생의학 분야 개체명 사전과 학습 집합을 수집한다. 그리고 수집된 해당 자원들의 특성을 분석하여 개체 구별을 위해 필수적으로 포함시켜야 할 항목들을 도출하고 이를 통해 시스템 학습과정에서 사용될 학습 데이터를 구성하기 위한 항목을 선정한다. 이와 같이 선정된 학습데이터의 구성 내용에 따라 수집된 자원들을 가공하여 학습 데이터를 구축한다. 본 연구에서는 생의학 분야의 하위 분야인 유전자, 단백질, 질병, 약물 4개 분야에 대한 개체명 사전과 학습 집합을 수집하여 각각을 학습 데이터로 구축하였으며, 개체명 사전을 통해 구축된 개체명 인식용 학습 데이터를 대상으로 개체명 수용 범위를 측정하기 위한 검증 과정을 수행하였다.

• 한국자원식물학회지
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• 제20권4호
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• pp.272-280
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• 2007

삼백초과식물 2속 2종에 대한 30개 지역별 개체군의 유전적 상관관계를 알아보기 위해 RAPD 분석을 실시하였다. PCR 과정을 통해 증폭된 RAPD 절편들은 300bp에서 2,000bp 사이의 구간에서 관찰되었다. 총 16개의 oligoprimer를 이용한 효소중합반응에서 156개의 유효한 polymorphic band makers를 확인하였고 이러한 자료에 근거하여 2종의 종내 개체군 군집에 대한 UPGMA phenogram을 도출하였다. 이 결과 유집형태에 근거하여 재배지 개체군과 자연집단 개체군과의 구분이 가능하였고 또한 지역별 개체군들끼리 유집되는 결과를 보였다. 2종 모두에서 지역별 개체군중 경남의 개체군과 제주도의 개체군이 전남의 개체군에 비해 유연관계가 밀접한 것으로 밝혀졌다. 따라서 RAPD 분석은 삼백초과 식물의 개체군별 유연관계를 분석하거나 재배집단과 자연집단을 분석하는데 유용한 실험적 방법으로 생각된다.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• 제20권1호
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• pp.1-11
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• 2005

환경오염의 조기 경보 시스템으로 생체지표를 이용한 생태독성 모니터링이 최근 널리 연구되고 있다. 환경내의 생물종에서 측정한 생체지표를 이용한 환경 모니터링은 생태계 수준의 영향에 대한 예측 정보를 제공해 줄 수도 있다. 이를 위해서는 생체지표와 개체군 수준에서의 반응과의 인과관계가 밝혀져야 한다. 오염물질에 대한 생체의 반응은 분자, 세포, 생화학, 생리적, 개체, 개체군, 군집 수준에서 나타나게 되며, 이러한 각 단계별 반응은 반응 시간의 규모와 독성학적, 생태적 관련성에 따라 구분 지어 볼 수 있다. 각 개별 수준에서의 반응을 종합하면 오염물질에 노출된 생체의 전제적인 영향을 이해할 수 있으며, 이러한 이해를 바탕으로 개체군에서 나타나는 영향에 대한 인과관계를 추론할 수 있다. 생체지표와 개체군 수준의 반응과의 인과관계 정립은 효율적인 환경오염 예방기능 수행에 필수적인 과정이며, 다단계 생체 지표는 각 단계별 반응의 인과관계를 밝히기 위해 가장 적절한 접근 방법이다. 수서 무척추 생물인 Chironomus의 유충은 이러한 다단계 바이오마커 연구에 매우 적절한 생물학적 모델이다. 이 논문의 첫 번째 부분은 생체지표를 이용한 환경 모니터링을, 두 번째 부분은 Chironomus의 유충에서 생체지표의 적용에 대해서 다룬다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.1-6
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• 2005

텍스트 기반 문서의 급증으로 인해 정보 추출 기술이 더욱 중요해지고 있다 특히 최근에 활발한 연구가 진행되고 있는 개체 간 관계 추출 기술은 정보검색과 질의응답 등 많은 분야에 걸쳐 활용될 수 있는 기술이다 본 논문은 기존의 자질 기반 관계 추출 시스템의 재현율을 향상시키기 위해 WHISK 알고리즘을 도입한 시스템에 관한 것이다. WHISK 알고리즘은 문장으로부터 관계에 참여하는 개체 쌍을 추출하는 규칙을 자동으로 학습한다. 그리고 시스템은 최대 엔트로피 모델을 이용하여 WHISK에 의해 추출된 개체 쌍에 적합한 관계 유형을 파악해 낸다. 본 논문은 시스템에 사용된 WHISK 알고리즘과 최대 엔트로피 모델에 대해서 알아보고, 실제로 WHISK 알고리즘을 도입하여 관계를 가지는 개체 쌍을 추출하여 문제를 해결했을 때 어느 정도의 성능 향상이 있는지 알아본다.