• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.6
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• pp.683-690
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• 2004

Garment modeling and simulation is now one of the important elements in broad range of digital contents. Though there have been recent products on garment simulation, general users do not know well enough how to design a virtual costume that meets some requirements about its specific clothing pattern. In particular, Hanbok - the Korean traditional costume - has many different characteristics against western ones in the aspect of its pattern design and of draping. This paper presents a knowledge-driven approach for virtual Hanbok modeling without knowing how to make real Hanbok. First, parameterized knowledge for several fabric types art solicited using visual similarity assessment from simulated and real cloth. Secondly, based on the analysis of designer's knowledge, we defined multi-level adjustment processes of Hanbok measurements with regard to body shape features for different virtual actors. An experimental system is developed as the form of a Maya plug-in and the result shows the applicability of the proposed method.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1865_1866
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• 2009

본 연구에서는 복잡하고 비선형 시스템의 모델을 동정하기 위해 Information Granulation에 기반한 퍼지추론 시스템의 새로운 범주를 소개한다. Information Granulation은 근접성, 유사성 EH는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 대상(특히, 데이터)의 연결된 모임으로 간주된다. HCM클러스터링에 의한 Information Granulation은 퍼지 규칙의 전반부 및 후반부에서 사용되는 멤버쉽 함수의 초기 정점과 다항식함수의 초기 값과 같은 퍼지 모델의 초기 파라미터를 결정하는데 도움을 준다. 그리고 초기 파라미터는 PSO 알고리즘과 최소자승법에 의해 효과적으로 동조된다. 제안된 모델은 Box와 jenkins가 사용한 가스로 공정[6]을 모델링하여 기존 퍼지 모델링 방법과 비교 평가한다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.331-336
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• 2000

MATES/CK는 기계번역 시스템에서 전통적으로 사용하고 있는 세 단계(분석/변환/생성)에 의해서 중한 번역을 수행하는 시스템이다. MATES/CK는 시스템 성능을 높히기 위해 패턴 기반과 통계적 정보를 이용한다. 태거(Tagger)는 중국어 단어 분리를 최장일치법으로 수행하기 때문에 일부 단어에 대해 오류를 범하게 되고 품사(POS : Part Of Speech) 태킹 시 확률적 정보만 이용하여 특정 단어가 다 품사인 경우 그 단어에 대해 특정 품사만 태깅되는 문제점이 발생한다. 또한 중국어 및 외국어 인명 및 지명에 대한 미등록들에 대해서도 올바른 결과를 도출하지 못한다. 사전에 있어서 텍스트 기반으로 존재하여 이를 관리하기에 힘이 든다. 본 논문에서는 단어 분리 오류 및 품사 태깅 오류를 해결하기 위해 중국어 태킹 제약 규칙을 적용하는 방법을 제시하고 중국어 및 외국어 인명/지명에 대한 미등록어 처리방법을 제시한다. 또한 중국어 사전 관리에 대해 알아본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.296-300
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• 2004

질의 응답 시스템이 정확한 정답을 제시하기 위해서는 사용자가 요구하는 정답의 유형을 결정할 필요가 있다. 질의분석의 일반적인 접근법으로는 의문사 정보, 규칙 그리고 통계 정보에 기반한 방법들이 있다. 본 논문에서는 술어정보를 이용한 질의분석을 제안한다. 먼저 의문사 정보를 이용하여 상위정답유형을 결정하고 질의문의 술어 정보와 구문 구조 정보를 이용하여 초점단어(focus word)를 추출한다. 초점단어란 정답유형을 결정하는데 단서가 되는 단어로써, 추출된 초점단어에 의해 75개의 하위정답유형 중 하나가 결정된다. 실험에 앞서 정답 유형별로 6개의 상위범주와 75개의 하위범주를 정의하였으며, 실험에는 학습 데이터의 일부와 일반 Web에서 수집한 테스트 데이터가 사용되었다. 실험결과 상위범주는 97.6%, 하위범주는 77.8%의 정확도를 보였으며 초점단어는 92.5%의 정확도를 보였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2007.01a
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• pp.209-216
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• 2007

고도의 지식정보사회 속에서 논리적 사고력과 창의력, 문제해결력을 길러주는 프로그래밍 교육의 필요성은 더욱 강조되고 있다. 이에 본 연구에서는 초등학생들에게 적합한 교육용 프로그래밍 언어인 JavaMAL을 활용하여, 프로그래밍의 함수개념 형성을 위한 학습모형을 구안 적용하고 일반화 가능성을 탐색하고자 하였다. 먼저 기초적인 프로그래밍 요소 중 함수개념과 관련된 학습요소를 추출하여 차시별 지도계획을 수립하였다. 또한, 프로그래밍의 함수가 수학적 함수의 모방이라는 것에 착안하여 수학의 '규칙성과 함수'지도 단계를 LOGO의 문제해결력 수업모형인 안내된 발견식 교수법(guided discovery teaching method)에 강화한 후, 인터넷을 활용한 문제해결 수업모형을 구안하였다. 기본명령어와 변수개념을 이미 익힌 계발활동 부서 6학년 아동들을 지도 대상으로 한 달간 웹 기반 JavaMAL 환경에서 학습할 수 있도록 하였으며, 게시판 활동 및 활동지를 통해 함수개념 형성 여부를 측정하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.257-262
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• 2016

본 논문은 비구조적인 자연어 문장으로부터 두 개체 사이의 관계를 표현하는 구조적인 트리플을 밝히는 관계추출에 관한 연구를 기술한다. 사람이 직접 언어적 분석을 통해 트리플이 표현되는 형식을 입력하여 관계를 추출하는 규칙 기반 접근법에 비해 기계가 데이터로부터 표현 형식을 학습하는 기계학습 기반 접근법은 더 다양한 표현 형식을 확보할 수 있다. 기계학습을 이용하려면 모델을 훈련하기 위한 학습 데이터가 필요한데 학습 데이터가 수집되는 방식에 따라 지도 학습, 원격지도 학습 등으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 사람이 학습 데이터를 만들어야하므로 사람의 노력이 많이 필요한 단점이 있지만 양질의 데이터를 사용하는 만큼 고성능의 관계추출 모델을 만들기 용이하다. 원격지도 학습은 사람의 노력을 필요로 하지 않고 학습 데이터를 만들 수 있지만 데이터의 질이 떨어지는 만큼 높은 관계추출 모델의 성능을 기대하기 어렵다. 본 연구는 기계학습을 통해 관계추출 모델을 훈련하는데 있어 지도 학습과 원격지도 학습이 가지는 단점을 서로 보완하여 타협점을 제시하는 학습 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.257-262
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• 2016

본 논문은 비구조적인 자연어 문장으로부터 두 개체 사이의 관계를 표현하는 구조적인 트리플을 밝히는 관계추출에 관한 연구를 기술한다. 사람이 직접 언어적 분석을 통해 트리플이 표현되는 형식을 입력하여 관계를 추출하는 규칙 기반 접근법에 비해 기계가 데이터로부터 표현 형식을 학습하는 기계학습 기반 접근법은 더 다양한 표현 형식을 확보할 수 있다. 기계학습을 이용하려면 모델을 훈련하기 위한 학습 데이터가 필요한데 학습 데이터가 수집되는 방식에 따라 지도 학습, 원격지도 학습 등으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 사람이 학습 데이터를 만들어야하므로 사람의 노력이 많이 필요한 단점이 있지만 양질의 데이터를 사용하는 만큼 고성능의 관계추출 모델을 만들기 용이하다. 원격지도 학습은 사람의 노력을 필요로 하지 않고 학습 데이터를 만들 수 있지만 데이터의 질이 떨어지는 만큼 높은 관계추출 모델의 성능을 기대하기 어렵다. 본 연구는 기계학습을 통해 관계추출 모델을 훈련하는데 있어 지도 학습과 원격지도 학습이 가지는 단점을 서로 보완하여 타협점을 제시하는 학습 방법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.3_4
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• pp.347-357
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• 2003

The web is an important source of information and most of Web applications are based on form documents in HTML-based form documents only play a role as user interfaces, and they do not involve the procedures or rules if business process which form document designers assume. However, from documents imply methods for treating documents, and these embedded procedural knowledge can be utilized.actively in automation of business process. In this respect, we Investigate the activeness of documents with cognitive science to automate business processes based on from documents. Through this, we have a new concept and applicability of active documents. Our active documents include business rules and declarative knowledge to support the automation of document processing. Also, we propose a processing framework for the active documents. The framework has two phases: build-time and run-time. in order to demonstrate the usefulness of the proposed framework, a prototype called ActiveForm is designed and implemented for requisition processing them in an inference engine can enhance the intelligence of Internet applications.

• The Korean Society of Law and Medicine
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• v.22 no.4
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• pp.117-157
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• 2021

This research reviewed the HIPAA/HITECH, 21st Century Cures Act, Common Law, and private Guidances from the perspectives in protecting and utilitizing the medical data, while implications were followed. First, the standards for protection and utilization are relatively clearly regulated through single law on personal medical information in the United States. The HIPAA has been introduced in 1996 as fundamental act on protection of medical data. Medical data was divided into personally identifiable information, non-identifying information, and limited dataset under HIPAA. Regulations on de-identification measures for medical information, objects for deletion of limited data sets, and agreement on prohibition of data re-identification were stipulated. Moreover, in the 21st Century Cures Act regulated mutual compatibility for data sharing, prohibition of data blocking, and strengthening of accessibility of data subjects. Common Law introduced comprehensive consent system and clearly stipulates procedures. Second, the regulatory system is relatively simplified and clearly stipulated in the United States. To be specific, the expert consensus and the safe harbor system were introduced as an anonymity measure for identifiable medical information, which clearly defines the process while increasing trust. Third, the protection of the rights of the data subject is specified, the duty of explanation is specified in detail, while the information right of the consumer (opt-out procedure) for identification information is specified. For instance, the HHS rule and FDA regulations recognize the comprehensive consent system for human research, but the consent procedure, method, and requirements are stipulated through the common rule. Fourth, in the case of the United States, a trust-based system is being used throughout the health and medical data legislation. To be specific, Limited Data Sets are allowed to use in condition to the researcher's agreement to prohibit re-identification, and de-identification or consent process is simplified under the system.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.1
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• pp.99-106
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• 2004

The syllable restoration is a process restoring a phonetic value recognized in a speech recognition device with the notation form that a vocalization is former. In this paper a syllable restoration rule was composed of a based on standard pronunciation for a syllable restoration process. A syllable restoring regulation was used, and a generation method of a notation candidate set was researched. Also, A study is held to reduce the number of created notation candidate. Three phases of reduction processes were suggested. Reduction of a notation candidate has the non-notation syllable, non-vocabulary syllable and non-stem syllable. As a result of experiment, an average of 74％ notation candidate decrease rates were shown.