• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.12D no.1 s.97
• /
• pp.111-120
• /
• 2005

Software development creates many product that class components, Class Diagram, form, object, and design pattern. So this Paper suggests Index/XML Sequence Relation information system for product abstraction and classification, the system of design product Sequence Relation abstraction which can store, reuse design patterns in the meta modeling database with pattern Relation information. This is Index/XML Sequence Relation system which can easily change various relation information of product for product abstraction and classification. This system designed to extract and classify design pattern efficiently and then functional indexing, sequence base indexing for standard pattern, code indexing to change pattern into code and grouping by Index-ID code, and its role information can apply by structural extraction and design pattern indexing process. and it has managed various products, class item, diagram, forms, components and design pattern.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10a
• /
• pp.317-319
• /
• 1999

공간 데이터베이스에서 공간 데이터간의 근접성을 알아보아야 할 필요가 많이 발생한다. 이를 위해, 본 연구에서는 방향 관계와 거리 관계가 혼합된 형태의 질의에서 공간적으로 가까운 객체를 순서적으로 추출해내는 방법을 제안한다. 점진적 거리 조인 알고리즘을 근간으로 섹터 기반 모델을 적용하여 객체들을 순서적으로 추출할 수 있도록 한다. 섹터의 분류와 섹터들간 정렬 순서에 따라 추출된 값을 필요에 따라 제한조건의 조절이 가능하다는 장점이 있다. 또한, 점진적 거리조인 알고리즘에 있어서의 데이터 크기에 따른 성능 저하 문제도 어느 정도 해결할 수 있음을 기술하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.11a
• /
• pp.289-290
• /
• 2009

시맨틱 웹의 발전과 더불어 소셜 네트워크 자동 구축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 온톨로지를 기반의 소셜 정보 추출에 대한 방법을 다루고 있으며, 특히, 이에 필요한 온톨로지 모델링, 사람들 사이의 관계 추출을 위한 패턴 정의에 대해 기술하고 있다. 온톨로지와 패턴을 기반으로 역사적 인물들의 친족관계를 파악함으로써 소설 정보의 추출에 대한 가능성을 미리 짐작해 본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2019.10a
• /
• pp.81-84
• /
• 2019

자연어 문장으로 작성된 문서들에는 대체적으로 시간에 관련된 정보가 포함되어 있을 뿐만 아니라, 문서의 전체 내용과 문맥을 이해하기 위해서 이러한 정보를 정확하게 인식하는 것이 중요하다. 주어진 문서 내에서 시간 정보를 발견하기 위한 작업으로는 시간적인 표현(time expression) 자체를 인식하거나, 시간 표현과 연관성이 있는 사건(event)을 찾거나, 시간 표현 또는 사건 간에서 발생하는 시간적 연관 관계(temporal relationship)를 추출하는 것이 있다. 문서에 사용된 언어에 따라 고유한 언어적 특성이 다르기 때문에, 만약 시간 정보에 대한 관계성을 고려하지 않는다면 주어진 문장들로부터 모든 시간 정보를 추출해내는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 논문에서는, 양방향 구조로 학습된 심층 신경망 기반 언어 모델을 활용하여 한국어 입력문장들로부터 시간 정보를 발견하는 작업 중 하나인 시간 관계정보를 추출하는 기법을 제안한다. 이 기법은 주어진 단일 문장을 개별 단어 토큰들로 분리하여 임베딩 벡터로 변환하며, 각 토큰들의 잠재적 정보를 고려하여 문장 내에 어떤 유형의 시간 관계정보가 존재하는지를 인식하도록 학습시킨다. 또한, 한국어 시간 정보 주석 말뭉치를 활용한 실험을 수행하여 제안 기법의 시간 관계정보 인식 정확도를 확인한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.61-66
• /
• 2018

인과관계 추출이란 어떠한 문장에서 인과관계가 존재하는지, 인과관계가 존재한다면 원인과 결과의 위치까지 분석하는 것을 말한다. 하지만 인과관계 관련 연구는 그 수가 적기 때문에 말뭉치의 수 또한 적으며, 기존의 말뭉치가 존재하더라도 인과관계의 특성상 새로운 도메인에 적용할 때마다 데이터를 다시 구축해야 하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 도메인 특화에 따른 데이터 구축비용 문제를 최소화하면서 새로운 도메인에서 인과관계 모델을 잘 구축할 수 있는 통계 기반 모델을 이용한 인과관계 데이터 확장 방법과 도메인에 특화되지 않은 일반적인 언어자질과 인과관계에 특화된 자질을 심층 학습 기반 모델에 적용함으로써 성능 향상을 보인다.

• Korean Journal of Food Science and Technology
• /
• v.18 no.2
• /
• pp.168-172
• /
• 1986

The swelling and hydration properties of Korean red ginseng tails and yield of total solids in extract were studied during extraction with ethanol solution having a concentration of 0-90% at $60-100^{\circ}C$. Extraction was carried out 5 times which was taken 8 hours per each time of extraction. The swelling, hydration and total solids yield were increased as the ethanol concentration decreased and as the extraction temperature raised. The cumulative value of solids yield suggested that three times of extractions with water or 70% ethanol were effective to recover more than 84%. Linear regression analysis on the properties investigated and extraction conditions showed a linear logarithmic relationship .

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.636-638
• /
• 2018

본 논문에서는 영어권에 비해 상대적으로 부족한 한국어 언어자원을 지속적으로 구축함으로써 한국어 문서로 구성된 시간정보 주석 말뭉치를 확보하고 이를 바탕으로 한국어 시간정보추출 시스템에 대한 연구를 수행한다. 말뭉치 구축 과정에서의 시간정보 주석 작업은 가이드라인을 숙지한 주석자들이 수작업으로 기록하고, 어떤 주석 결과에 대해 의견이 다른 경우에는 중재자가 주석자들과 함께 검토하며 합의점을 도출한다. 시간정보추출 시스템은 자연어 문장에 대한 형태소 분석결과를 이용하여 시간표현(TIMEX3), 시간관계와 연관된 사건(EVENT), 시간표현 및 사건들 간의 시간관계(TLINK)를 추출하는 단계로 이루어진다. 추출된 한국어 시간정보는 문서 내 공통된 개체에 대한 공간정보와 결합함으로써 시공간정보가 모두 반영된 SPOTL을 생성한다. 추후 실험을 통하여 제안시스템의 구체적인 시간정보추출 성능을 파악할 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2017.10a
• /
• pp.133-136
• /
• 2017

공간 정보 추출은 대량의 텍스트 문서에서 자연어로 표현된 공간 관련 개체 및 관계를 추출하는 것으로 질의응답 시스템, 챗봇 시스템, 네비게이션 시스템 등에서 활용될 수 있다. 본 연구는 한국어에 나타나 있는 공간 개체들을 효과적으로 추출하기 위한 앙상블 기법이 적용된 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 소개한다. 한국어 공간 정보 말뭉치를 이용하여 실험한 결과, 기존 모델보다 매크로 평균이 향상되어 전반적인 공간 관계 추출에 유용할 것으로 기대한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2017.10a
• /
• pp.133-136
• /
• 2017

공간 정보 추출은 대량의 텍스트 문서에서 자연어로 표현된 공간 관련 개체 및 관계를 추출하는 것으로 질의응답 시스템, 챗봇 시스템, 네비게이션 시스템 등에서 활용될 수 있다. 본 연구는 한국어에 나타나 있는 공간 개체들을 효과적으로 추출하기 위한 앙상블 기법이 적용된 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 소개한다. 한국어 공간 정보 말뭉치를 이용하여 실험한 결과, 기존 모델보다 매크로 평균이 향상되어 전반적인 공간 관계 추출에 유용할 것으로 기대한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2003.10d
• /
• pp.287-292
• /
• 2003

동사와 기본구 사이의 문법관계 분석은 품사부착과 기본구 인식이 수행된 상태에서, 동사와 의존관계를 갖는 기본구를 찾고 각 구의 구문적, 의미적 역할을 나타내는 기능태그를 인식하는 작업이다. 본 논문에서는 바이오 문서에서 단백질과 단백질, 유전자와 유전자 사이의 상호작용관계를 자동으로 추출하기 위해서 제안한 문법관계 분석 방법을 적용하고 따라서 동사와 명사고, 전치사고, 종속 접속사의 관계만을 분석하며 기능태그도 정보추출에 유용한 주어, 목적어를 나타내는 태그들로 제한하였다. 기능태그 부착과 의존관계 분석을 통합해 수행하였으며, 지도학습 방법 중 분류문제에서 좋은 성능을 보이는 지지 벡터 기계를 분류기로 사용하였고, 메모리 기반 학습을 사용하여 자질을 추출하였으며, 자료부족문제를 완화하기 위해서 저빈도 단어는 품사 타입 또는 워드넷의 최상위 클래스의 개념을 이용해서 대체하였다. 시험 결과지지 벡터 기계를 이용한 문법관계 분석은 실제 적용시 빠른 수행시간과 적은 메모리 사용으로 상호작용관계 추출에서 효율적으로 사용될 수 있음을 보였다.