• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.5
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• pp.363-369
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• 2010

Demonstration-based learning has the advantage that a user can easily teach his/her robot new task knowledge just by demonstrating directly how to perform the task. However, many previous demonstration-based learning techniques used a kind of attribute-value vector model to represent their state spaces and policies. Due to the limitation of this model, they suffered from both low efficiency of the learning process and low reusability of the learned policy. In this paper, we present a new demonstration-based learning method, in which the relational model is adopted in place of the attribute-value model. Applying the relational instance-based learning to the training examples extracted from the records of the user demonstrations, the method derives a relational instance-based policy which can be easily utilized for other similar tasks in the same domain. A relational policy maps a context, represented as a pair of (state, goal), to a corresponding action to be executed. In this paper, we give a detail explanation of our demonstration-based relational policy learning method, and then analyze the effectiveness of our learning method through some experiments using a robot simulator.

• Journal for History of Mathematics
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• v.25 no.1
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• pp.45-56
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• 2012

Mathematical biology has been recognized its importance recently and widely studied in the fields of mathematics, biology, medical sciences, and immunology. Mathematical ecology is an academic field that studies how populations of biological species change as times flows at specific locations in their habitats. It was the earliest form of the research field of mathematical biology and has been providing its basis. This article deals with various form of interactions between two biological species in a common habitat. Mathematical models of predator-prey type, competitive type, and simbiotic type are investigated.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.276-279
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• 2011

문서 내에 존재하는 개체 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 개발되어 비교적 높은 성능을 보여준 트리 커널의 구절 구조 유사성 정보와 두 개체 사이의 유의미한 연관관계를 표현하는 술어-논항 구조 패턴의 유사성 정보를 활용하는 혼합 커널을 제안한다. 구문적 구조를 이용하는 기존의 트리 커널 기법에 술어와 논항 간의 의미적 구조를 활용하는 술어-논항 구조 패턴 유사도 커널을 결합하여 상호보완적인 혼합 커널을 구성하였고, 실험을 통하여 개발된 커널의 성능을 측정하였다. 실험 결과 구절 구조 정보를 이용하는 트리 커널만을 단독으로 사용했을 때보다 술어-논항 구조의 패턴 정보를 결합한 혼합 커널을 사용했을 때에 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관계 인스턴스에 대한 구절 구조 정보뿐만 아니라 개체 간의 유의미한 연관관계를 표현해주는 술어-논항 구조 패턴 또한 관계 추출 작업에 매우 유용한 정보임을 입증하고 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.932-937
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• 2007

생의학 분야 문헌의 양이 빠르게 증가함에 따라, 생의학 연구자들이 필요로 하는 정보를 얻기가 어렵게 되었다. 이를 해결하기 위해, 인간-컴퓨터 상호작용 분야에서는 생의학 문헌 검색 시스템, 또는 생의학 문헌의 정보 추출 시스템 등에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 생의학 문헌으로부터 정보를 자동으로 추출하기 위한 관계정보 추출 시스템에 대해 소개한다. 소개하는 시스템은 크게 요약 수집 모듈, 관계 추출 모듈, 관계 가시화 모듈로 구성되어 있다. 우선, 요약 수집 모듈에서는 특정 주제의 문헌들을 검색 및 수집한다. 그리고, 관계 추출 모듈에서는 수집된 문헌들에 대해서, 단백질/유전자 등의 생물학 개체를 인식하고, 구문분석을 통하여 인식된 개체들 사이의 관계를 추출한다. 마지막으로, 관계 가시화 모듈에서는 추출된 관계를 통합하여 네트워크 형태로 가시화한다. 이 시스템은 생물학 실험 이전의 문헌 기반 타당성 검사, 단백질-단백질 상호작용 또는 특정 질병과 유전자의 조절관계 분석, 또는 대용량 문헌 처리를 통한 패스웨이 데이터베이스 구축 등에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.748-750
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• 2010

문서 내에 존재하는 개체들 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있는데, 본 논문에서는 문장 내에 존재하는 각 단어의 predicate-argument 관계를 분석하여 자질로 활용하는 PAS 패턴 기반 관계 추출 시스템을 제안한다. 관계 종류별로 구축된 PAS 패턴 집합을 활용하여 관계 식별기를 개발하였고, 실험을 통하여 개발된 관계 식별기의 성능을 측정하였다. 실험 결과 개체 간의 유의미한 관계를 표현해주는 PAS 패턴이 관계 추출 작업에 유용한 정보임을 알 수 있었다.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.22 no.3
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• pp.301-308
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• 2008

We conducted the survey about the avian fauna, population, community and correlation between avian population and densities of the fallen rice grain in Cheonsu reclaimed area(Ganwol and Bunam Lake and reclaimed land) from Oct. 2006 to Mar. 2007. Total surveyed species number was 142 species, sum of maximum count of each species was 362,797 individuals, sum of average count of each species was 84,818 individuals. Comparing with early and late wintering season, number of species was stable in each survey time, but total population was decreased as the season progressed. Dominant species were Bean Geese Anser fabalis, Baikal Teals Anas formosa, White-fronted Geese Anser albifrons, Mallards Anas platyrhynchos and Pintails Anas acuta. Population fluctuation of the Bean Geese Anser fabalis, Baikal Teals Anas formosa, Mallards Anas platyrhynchos, PintailsAnas acuta was decreasing, but population of the White-fronted Geese Anser albifrons was stable. Number of species, total population were not significantly different among Ganwol, Bunam and Cheonsu Bay. Survey period was significantly correlated with species diversity and population in each area, and most community indices of each area were shown significant correlation. The density of the fallen rice grain was significantly different between the harvested rice paddy by big harvesting machine and small harvesting machine. Density of the fallen rice grain in stubble collected area was significantly different with area of stubble not collected. Density of the fallen rice grain was drastically decreased in the middle of wintering season, but not significantly different between Dec. 2006 and Feb. 2007. Avian population was strongly correlated with number of fallen rice grain in the same period.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.309-311
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• 2014

Despite increasing demands for big data application based on the analysis of scattered unstructured data, few relevant studies have been reported. Accordingly, the present study suggests a technique enabling a sentence-based semantic analysis by extracting objects from collected web information and automatically analyzing the relationships between such objects with collective intelligence and language processing technology. To be specific, collected information is stored in DBMS in a structured form, and then morpheme and feature information is analyzed. Obtained morphemes are classified into objects of interest, marginal objects and objects of non-interest. Then, with an inter-object attribute recognition technique, the relationships between objects are analyzed in terms of the degree, scope and nature of such relationships. As a result, the analysis of relevance between the information was based on certain keywords and used an inter-object relationship extraction technique that can determine positivity and negativity. Also, the present study suggested a method to design a system fit for real-time large-capacity processing and applicable to high value-added services.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.271-272
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• 2010

본 연구의 목적은 상황 인식 위치 기반 서비스를 위해 정성적인 개인 공간 행동을 포착하는 새로운 방법을 제안하는 것이다. 단순한 추적이내 사람의 위치 변화에 대해 색인 생성을 넘어서서, 사람과 환경 사이의 관계 변화가 본 연구의 공식 모텔에 대한 기본 소스로 간주된다. 특히 이 연구는 특정 지역의 경계 근처에서의 사람의 움직이는 행위에 중점을 둔다. 그 행위를 포착하기 위해 그 개체의 영향력 범위를 적용하는 새로운 접근 방법이 제안된다. 이러한 개체 시공간적으로 확장된 점는 그 영향력 범위를 그 개체의 위치와 함께 잠재적 사건이내 상호작용 구역으로 간주한다. 이렇게 포착된 정성적 공간 행위는 알려진 지역 근처의 개체 관계의 더 정제된 설명을 제공하여 단순한 공간정보 제공을 넘어선 실시간 공간 의사 결정 지원 시스템 강화에 도움을 줄 수 있다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.5
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• pp.11-17
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• 2011

In this paper, we propose ER_Modeler, which is a logical database design tool based on entity-relationship model. ER_Modeler provides the entity-relationship diagrams to be built graphically on windows and generates the graphs into the appropriate data definition language for creating relational database tables. Furthermore, ER_Modeler provides the import/export functions using XML to guarantee the interoperability with ERwin which is one of the most popular commercial products.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.393-399
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• 2001

자료행렬에서의 개체와 변수간의 관계 또는 분할표 자료에서의 열 범주와 행 범주간의 밀접도를 표준화된 자료행렬에 대한 요인행렬도에서 개체(행)와 변수(열)에 해당하는 두 벡터의 사이각의 코사인으로 정의하였다. 본 논문에서 정의한 개체와 변수간의 밀접도를 15대 및 16대 국회의원 선거자료에 적용하여 보았다.