• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.161-166
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• 2021

본 연구는 한국어 문장 임베딩(embedding)에 담겨진 언어적 속성을 평가하기 위한 프로빙 태스크(Probing Task)를 소개한다. 프로빙 태스크는 임베딩으로부터 문장의 표층적, 통사적, 의미적 속성을 구분하는 문제로 영어, 폴란드어, 러시아어 문장에 적용된 프로빙 테스크를 소개하고, 이를 기반으로하여 한국어 문장의 속성을 잘 보여주는 한국어 문장 임베딩 프로빙 태스크를 설계하였다. 언어 공통적으로 적용 가능한 6개의 프로빙 태스크와 한국어 문장의 주요 특징인 주어 생략(SubjOmission), 부정법(Negation), 경어법(Honorifics)을 추가로 고안하여 총 9개의 프로빙 태스크를 구성하였다. 각 태스크를 위한 데이터셋은 '세종 구문분석 말뭉치'를 의존구문문법(Universal Dependency Grammar) 구조로 변환한 후 자동으로 구축하였다. HuggingFace에 공개된 4개의 다국어(multilingual) 문장 인코더와 4개의 한국어 문장 인코더로부터 획득한 임베딩의 언어적 속성을 프로빙 태스크를 통해 비교 분석한 결과, 다국어 문장 인코더인 mBART가 9개의 프로빙 태스크에서 전반적으로 높은 성능을 보였다. 또한 한국어 문장 임베딩에는 표층적, 통사적 속성보다는 심층적인 의미적 속성을 더욱 잘 담고 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2003.11a
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• pp.87-90
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• 2003

디지털 방송의 시작과 함께, TV화면에서 채널이나 프로그램을 직접 검색할 수 있는 EPG(Electronic Program Guide)라는 새로운 방송 서비스가 제공되고 있다. 그러나 아직까지는 시청자 입장을 고려한 EPG의 User Interface에 대한 연구는 미흡한 실정이다. TV는 특정 계층이 아닌 모든 사람이 시청하는 매체이의로 시청자에게 프로그램을 쉽게 찾게 하기 위해서는 단순하고 직관적인 User Interface가 필요하다. 이러한 User Interface를 설계하기 위해서는 많은 채널에서 방송되고 있는 프로그램을 체계적으로 구분학 수 있는 정보구조와 정보구조들을 유연하게 연결시킬 수 있는 Navigation의 설계가 필요하다. 일반적으로 프로그램을 구분하는 방법으로 장르, 시간, 등급, 프로그램의 내용 등과 같은 속성을 이용한다. 하지만 이러한 속성들은 체계적으로 구조화되어 있지 않다. 본 논문에서 제안하는 EPG는 프로그램이 가지는 속성들을 체계적으로 정리해 구조화하고, 이렇게 구조화된 속성들을 시청자들이 쉽게 선택해 원하는 프로그램을 찾을 수 있는 유연한 Navigation을 설계함으로써 기존의 EPG보다 쉽고 빠르게 프로그램을 검색 학 수 있는 User Interface를 제안하고자 한다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.55 no.3
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• pp.281-301
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• 2021

Bibliographic records for alternative format materials using a flat bibliographic structure based on unit record have limitations in that they cannot be linked with other related resources in record level, which makes it difficult to secure sufficient access to alternative format materials for people with disabilities. In order to address this problem, this research constructed a linking structure which adopted FRBR-based BIBFRAME structure to establish a bibliographic structure that can interrelate the bibliographic records with flat structure and the multi-level BIBFRAME structure. This research proposed a linking bibliographic structure that enables interlinking between bibliographic records for related alternative format materials by composing upper-level linking property categories and interconnecting them to classes and properties of BIBFRAME.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.154-158
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• 2008

시간이 지날수록 처리해야 하는 정보가 점점 늘어나고 있어서 각 분야에서는 온톨로지를 구축하여 그것을 기반으로 보다 정확한 결과를 얻으려는 시도를 하고 있다. 한의학 분야에서도 온톨로지를 이용한 약재 정보 관리를 시도하고 있다. 하지만 한의학 약재 온톨로지에서는 약재 사이의 연관성 파악이 중요하지만, 기존의 검색은 키워드 기반의 검색으로 약재 사이의 연관성을 확인하게 어려움이 있다. 온톨로지의 구조적 내용을 파악하기 위한 기존의 온톨로지 뷰어들이 존재하지만 약재 온톨로지가 가지는 계층구조 위주의 탐색이 어렵고, 다양한 속성이 속성에 관계없이 그래프 상에 고르게 분포하기 때문에 속성에 따른 약재의 구분이 어렵다는 문제점이 존재한다. 따라서 기존의 뷰어를 수정 및 보완하여 한의학 약재 온톨로지에서 계층구조 파악 및 속성 별 약재 분류를 파악할 수 있는 뷰어를 개발하였다. 이러한 뷰어시스템을 통해 향후 한의학 전반적인 분야의 자원을 단계별로 체계화하여 관리함으로써 사용자 중심의 통합되고 현대화된 전통 의학 정보의 서비스의 기초시스템으로 활용될 수 있을 것이다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.28 no.4
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• pp.329-347
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• 2017

Early research into category-based feature inference reported various phenomena in human thinking including typicality, diversity, similarity effects, etc. Later research discovered that participants' prior knowledge has an extensive influence on these sorts of reasoning. The current research tested the effects of causal knowledge on feature inference and conducted modeling on the results. Participants performed feature inference for categories consisted of four features where the features were connected either in common cause or common effect structure. The results showed typicality effects along with violations of causal Markov condition in common cause structure and causal discounting in common effect structure. To model the results, it was assumed that participants perform feature inference based on the difference between the probabilities of an exemplar with the target feature and an exemplar without the target feature (that is, $p(E_{F(X)}{\mid}Cat)-p(E_{F({\sim}X)}{\mid}Cat)$). Exemplar probabilities were computed based on causal model theory (Rehder, 2003) and applied to inference for target features. The results showed that the model predicts not only typicality effects but also violations of causal Markov condition and causal discounting observed in participants' data.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.11
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• pp.353-366
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• 2019

As social standards have been subdivided and specialized due to social development, the number of related laws has also increased gradually, resulting in problems of duplication or conflict within the laws. After collecting all the safety standards that exist in Korea's legislation, it is necessary to analyze the characteristics of safety standards to find duplicate or conflicting issues. In this study, the characteristics of safety standards were divided into structural parts and lexical parts by extracting common elements that appear in all safety standards and singular points that appear only in specific safety standards. As a result of the analysis, two structural properties of safety standard were found and four lexical features were derived. The impact of these characteristics on future systems for managing safety standards was also reviewed. Based on this study, when more structural and lexical features of safety standards are accumulated in the future, it is possible to develop efficient algorithms to collect and analyze safety standards, which will help solve the problem of duplication and conflict of safety standards in the law.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.13 no.5
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• pp.53-62
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• 1995

• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.14 no.1
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• pp.54-67
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• 2008

This paper is to analyze the relationships between the factors of choice attributes and the related satisfaction focused on Domestic tourists in Jeju region. First, this paper used the structural equation model with the questionnaires to investigate the attributes affecting the visitors' satisfaction and service value. In conclusion, the attribute factors influencing service value and the visitors' satisfaction are 'equipment and convenience' and 'culture and leisure'. Also, this paper presents that the 'foods' factor is affecting re-visit and others' recommendation through the mediation of satisfaction factor.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.4 no.3
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• pp.197-204
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• 2001

In order to increase the performance of spatial database systems, a spatial indexing method is necessary to manage spatial objects efficiently in both dynamic and static environments. A spatial indexing method considering a spatial locality is required to increase the retrieval performance. And the spatial locality is related to the location property of objects. The previous spatial indexing methods did not consider the circular location property of objects. In this paper, we introduce the CR-Tree that is a spatial index structure for clustering spatially adjacent objects in which a search space is constructed with the circular and linear domains. Using a spatial index structure considered a circular location property of objects, we show that high hit ratio and bucket utilization are increased through the simulation.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.9
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• pp.63-69
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• 2020

Image-image translation is a technology that creates a target image through input images, and has recently shown high performance in creating a more realistic image by utilizing GAN, which is a non-map learning structure. Therefore, there are various studies on image-to-image translation using GAN. At this point, most image-to-image translations basically target one attribute translation. But the data used and obtainable in real life consist of a variety of features that are hard to explain with one feature. Therefore, if you aim to change multiple attributes that can divide the image creation process by attributes to take advantage of the various attributes, you will be able to play a better role in image-to-image translation. In this paper, we propose Multi CycleGAN, a dual attribute transformation structure, by utilizing CycleGAN, which showed high performance among image-image translation structures using GAN. This structure implements a dual transformation structure in which three domains conduct two-way learning to learn about the two properties of an input domain. Experiments have shown that images through the new structure maintain the properties of the input area and show high performance with the target properties applied. Using this structure, it is possible to create more diverse images in the future, so we can expect to utilize image generation in more diverse areas.