• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
• /
• pp.352-354
• /
• 2001

문서 자동요약은 입력된 문서에 대해 컴퓨터가 자동으로 요약을 생성하는 과정을 의미한다. 즉, 컴퓨터가 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도 즉 문서의 길이를 줄이는 작업이다. 효율적인 정보 접근을 제공함과 동시에 정보 과적재를 해결하기 하기 위한 하나의 방법으로 문서 자동요약에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 의미기반 정보검색용 시소러스(thesaurus)를 이용한 문서 자동요약을 제안한다. 제안한 방법에서는 단어간의 연관 관계 즉, 동의어, 유의어, 상위어, 하위어 관계를 문서 요약에 이용한다. 크게 연관 사슬 형성 단계, 중심 문장 추출 단계, 요약 생성 단계의 새단계로 나누어 요약을 생성한다. 수동 요약된 신문기사를 대상으로 평가한 결과 평균 66%가 일치하였다.

• 프린팅코리아
• /
• 통권7호
• /
• pp.160-161
• /
• 2003

지난 11월 10일 모 인터넷 신문이 한 인쇄인의 죽음을 보도하자 기사 하단에는 고인의 명복을 비는 글들이 3일 동안 100여건이 넘게 남겨졌다. 또한 보라매 병원 영안실에 마련된 고인의 빈소에는 방용석 노동부 장관을 비롯해 김근태, 장영달, 심재권, 이강래, 이창복 의원 등 이른바 재야출신 정 관계 인사들의 화환이 도착해 고인의 지난 이력을 말해 주고 있었다. 인터넷상의 짤막한 글이나 조화로 산 자들의 예우를 받은 인물은 고세진인쇄 강운기 사장. 을지로 중앙극장 건너편 골목길을 지나 마스터 기계 두 대가 전부인 조그마한 인쇄사를 운영했던 고강운기 사장에 대한 그들의 예우는 평소 고인에게 갚을 수 없는 빚을 졌기 때문이다.

• ESCO지
• /
• 통권61호
• /
• pp.40-43
• /
• 2009

지난 9월 노동부와 한국산업인력공단은 '이달의 기능한국인'으로 (주)도암엔지니어링 오관준 대표를 선정했다. 1980년 방직공장의 보조 전기기사로 시작하여 전기분야에서 30여 년간 한 우물을 파며 자신의 기업을 제주도 최고의 전기종합업체로 키워낸 장본인이다. 오 대표는 자신의 30여 년 기능인으로서의 삶을 보람된 일도 많았지만 무엇보다 '고되고 힘들었다'고 표현했다. 기능한국인으로서의 기쁨보다는 그의 머릿속에는 오로지 사회전반으로 기능인을 활성화 시켜줬으면 하는 바람으로 꽉 들어차 있다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
• /
• 제16권2호
• /
• pp.124-135
• /
• 2012

목적: 본 연구에서는 숙달된 택시운전기사들을 대상으로 내비게이션 시스템을 이용하여 운전하는 한국인 대조군에 비교하여 해마의 부피와 모양 그리고 기능적 변화를 알아보고자 하였다. 대상과 방법: 총 8명의 대상군(4명의 숙달된 택시운전기사들과 4명의 같은 나이대 일반인 대조군)에 대해 삼차원 T1강조영상과 혈류산소 수준에 따른 기능성 자기공명영상을 촬영하였다. 해마의 용적과 모양, 기능성 자기공명영상 자료를 분석하여 두 군간에 신경 활성도 차이를 비교하였다. 결과: 해마의 용적은 두 군간에 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다(p > 0.05). 해마의 모양을 보면, 택시운전기사군의 왼쪽 해마가 대조군에 비해 전체 길이가 약간 길고 머리와 꼬리부분이 약간 더 컸다(p < 0.05, uncorrected). 기능성 자기공명영상에서는 택시운전기사군에서 대조군에 비해 방추상회가 특히 활성화되어 있었다. 결론: 택시운전기사군의 해마가 보이는 이러한 구조적, 기능적 변화는 그들의 직업과 관련하여 공간적 탐색능력을 지속적으로 사용하면서 해마와 관련 뇌영역이 기능적으로 분화했음을 나타내는 소견으로 추측할 수 있겠다.

• 대한수의사회지
• /
• 제32권5호
• /
• pp.285-316
• /
• 1996

소 해면형 뇌증(Bovine Spongiform Encephalpathy; BSE)이 처음 확인된 것은 1986년 11월이며, 영국에서의 최초발생을 시작으로 하여, 지난 10여년 동안 발생국가의 수는 다소 증가하고 있지만 전체적인 발생두수는 1993년을 정점으로하여 감소하는 추세를 보이고 있다. 아직까지도 확실한 병인체는 밝혀져 있지 않은 상태이며, 최초 확인당시 인체에의 감염 가능성은 없는 것으로 발표된 바 있으나, 지난 1996년 3월 20일, 영국정부 보건장관이 영구하원에서, 소 해면형 뇌증이 사람의 희귀한 뇌 질환인 크로이츠휄트-야곱병(CJD)의 새로운 스트레인(v-CJD)과 관련성이 있을 수 있다고 보고한 다음날, CNN 등 세계 각 매스컴을 통하여, '광우병 사람에게 전파될지도$\cdots$'(Mad cow illness may threaten humans)라는 제목으로 Top News로 보도되었으며, 수의학이나 의학적인 사실 확인의 여부를 떠나, 사회 경제적인 문제로 큰 놀라움과 많은 의문사항을 남겨둔 채, 국제적인 문제로 확대된 바있다. 본 편에서는, 소 해면형 뇌증 (BSE)과 관련, 영국의 광우병 파동이 일어난 지난 3월부터 지금까지 국내외 매스컴에 보도된 내용중 주요사항들을 스크랩하여 참고자료로 제공하고자 한다. 자료중에는 중복기사나 추측기사, 검증되지 아니한 오보, 지극히 개인적인 견해 등도 있을 수 있으며, 외신보도의 접수시간, 국내보도의 조간-석간, 지면구성, 수도권판과 지방판 등, 그리고 특히 병명이나 고유명사, 외래어 등의 전문용어 표기에 있어서 꼭 일치하지 아니하는 경우가 있을 수 있음을 참고로 하여야할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.611-614
• /
• 2002

문서 자동 요약은 입력된 문서에 대해 컴퓨터가 자동으로 요약을 생성하는 과정을 의미한다. 즉, 컴퓨터가 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도 즉 문서의 길이를 줄이는 작업이다. 효율적인 정보 접근을 제공함과 동시에 정보 과적재를 해결하기 위한 하나의 방법으로 문서 자동요약에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문의 목적은 어휘 연관성 정보를 이용하여 한국어 문서를 자동으로 요약하는 효율적이며 효과적인 모형을 개발하는 것이다. 제안한 방법에서는 신문기사와 같은 특정 부류에 국한되는 단어간의 어휘연관성을 이용하여 명사-명사 공기패턴과 명사-동사 공기패턴을 구축하여 문서요약에 이용한다. 크게 불용어 처리 단계, 공기패턴 구축 단계, 문장 중요도 계산 단계, 요약 생성단계의 네 단계로 나누어 요약을 생성한다. 30% 중요문장 추출된 신문기사를 대상으로 평가한 결과 명사-명사 공기패턴과 빈도만을 이용한 방법보다 명사-동사 공기패턴을 이용한 방법이 좋은 결과를 가져 왔다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.301-306
• /
• 2019

문서 생성 요약은 최근 딥러닝을 이용한 end-to-end 시스템을 통해 유망한 결과들을 보여주고 있어 연구가 활발히 진행되고 있는 자연어 처리 분야 중 하나이다. 하지만 문서 생성 요약 모델을 구성하기 위해서는 대량의 본문과 요약문 쌍의 데이터 셋이 필요한데, 이를 구축하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 정교한 뉴스 기사 요약 데이터 셋을 기계적으로 구축하는 방법을 제안한다. 또한 딥러닝 기반의 생성 요약은 입력 문서와 다른 정보를 생성하거나, 또는 같은 단어를 반복하여 생성하는 문제점들이 존재한다. 이를 해결하기 위해 요약문을 생성할 때 입력 문서의 내용을 인용하는 복사-메커니즘과, 추론 단계에서 단어 반복을 직접적으로 제어하는 페널티를 사용하면 상대적으로 안정적인 문장이 생성될 수 있다. 그리고 Transformer 모델은 순환 신경망 모델보다 요약문 생성 과정에서 시퀀스 길이가 긴 본문의 정보를 적절히 인코딩하여 줄 수 있는 모델이다. 따라서 본 논문에서는 복사-메커니즘과 추론 단계의 페널티를 이용한 Copy-Transformer 모델을 한국어 문서 생성 요약 데이터에 적용하였다. 네이버 지식iN 질문 요약 데이터 셋과 뉴스 기사 요약 데이터 셋 상에서 실험한 결과, 제안한 모델을 이용한 생성 요약이 비교 모델들 대비 가장 좋은 성능을 보이고 양질의 요약을 생성하는 것을 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.293-300
• /
• 2024

2023년 10월 31일 의료기사 등에 관한 법률의 개정에 따라 방사선사 면허를 취득하기 위해서는 현장실습과목을 필수로 이수하여야 한다. 이에 따라 의료기관 현장실습의 실태를 조사하여 개정된 의료기사법을 알리고, 현장실습의 실효성을 높이기 위한 개선방안을 제안하고자 한다. 2023년 3월부터 4월까지 의료기관에 종사하는 방사선사를 대상으로 설문을 시행하였다. 설문지는 국내 포털사이트인 N사의 폼을 통해 받았으며, 응답자는 120명이었다. 현장실습 학생의 교육을 담당한 경험이 있는 응답자는 68.3%인 82명이었다. 의료기사 등에 관한 법률 개정으로 방사선사면허를 취득하기 위해 현장실습이 의무화된 사실을 알고 있는 응답자는 58%로 나타났다. 의료기사 등에 관한 법률 제9조 무면허자의 업무 금지 등에 따라 대학 등에서 취득하려는 면허에 상응하는 교육과정을 이수하기 위하여 실습 중에 있는 사람의 실습에 필요한 경우는 해당 의료기사 등의 업무를 수행할 수 있다는 사실을 알고 있는 응답자는 50%로 나타났다. 현재 현장 실습 시 어떤 교육을 하는지 묻는 질문에 참관, 환자 안내 및 환자 자세 유지와 이동 외에 방사선을 발생시키는 행위를 하게 한다는 응답자는 6%로 나타났다. 면허 취득을 위한 현장실습이 의무화됨에 따라 앞으로의 교육 방향에 묻는 질문에 77%의 응답자가 현행보다 더 많은 것을 교육할 것이라고 응답하였다. 현장실습의 적절한 전체 시간을 묻는 질문에는 12주 480시간이 35%, 8주 320시간이 33%, 16주 640시간이 27%로 나타났다. 현행 현장실습은 각종 규제에 따라 부실한 교육여건이며, 학생들의 만족도 또한 낮음을 알 수 있다. 그러나 의료기사 등에 관한 법률이 개정됨에 따라 방사선사 면허를 취득하기 위해 현장실습이 의무화되었으며, 현장실습의 교육여건을 개선할 필요가 있다. 이에 따라 원자력안전법과 진단용방사선발생장치의 안전관리에 관한 규칙을 준수하며, 표준화된 실습 목표와 평가 시스템 도입, 수련 병원 지정과 교육 전담 방사선사 지정, 확대된 실습 기간과 모의실습을 도입하여 현장실습 교육의 내실화가 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.10-20
• /
• 2010

본 논문에서는 조사가 없는 연속된 명사열 중 하나의 명사처럼 쓰일 수 있는 명사열을 복합명사구라 정의하고, 의미 정보를 이용한 복합명사구의 구묶음 방법을 제시한다. 복합명사구의 구묶음에는 구문분석 말뭉치에서 추출한 명사쌍과 이들의 의미부류정보를 이용한다. 이러한 명사쌍과 의미부류정보는 신뢰도를 위해 세종말뭉치의 구문분석 말뭉치와 상세사전을 기반으로 구축하였다. 이들 정보를 이용한 복합명사구 구묶음 모듈은 길이(명사의 수)가 2 이상인 복합명사구에 대해서도 구묶음을 수행할 수 있다. 복합명사구 구묶음을 위해 '왼쪽명사-오른쪽명사' 쌍 38,940개, '왼쪽명사-오른쪽명사의미부류' 쌍 65,629개, '왼쪽명사의미부류-오른쪽명사' 쌍 46,094개, '왼쪽명사의미부류-오른쪽명사의미부류' 쌍 45,243개의 정보를 구축하여 이용하였다. 실험을 위하여 신문기사의 내용으로 이루어진 세종형태소분석 말뭉치로부터 길이가 3 이상인 조사와 결합하지 않은 연속된 명사열을 포함하는 1,000 문장을 임의로 선별하였으며, 실험결과는 86.89%의 정밀도와 80.48%의 재현율, 그리고 83.56%의 f-measure를 보였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제10B권2호
• /
• pp.229-236
• /
• 2003

개체명 인식은 질의응답 시스템이나 정보 추출 시스템에서 필수 불가결한 과정이다. 이 논문에서는 HMM 기반의 복합 명사 구성 원리를 이용한 한국어 개체명 인식 방법에 대해 설명한다. 한국어에서 많은 개체명들이 하나 이상의 단어로 구성되어 있다. 또한, 하나의 개체명을 구성하는 단어들 사이와 개체명과 개체명 주위의 단어 사이에도 문맥적 관계를 가지고 있다. 본 논문에서는 단어들을 개체명 독립 단어, 개체명 구성 단어, 개체명 인접 단어로 분류하고, 개체명 관련 단어 유형과 품사를 기반으로 HMM을 학습하였다. 본 논문에서 제안하는 개체명 인식 시스템은 가변길이의 개체명을 인식하기 위해 트라이그램 모델을 사용하였다. 트라이그램 모델을 이용한 HMM은 데이터 부족 문제를 가지고 있으며, 이를 해결하기 위해 다단계 백-오프를 이용하였다. 경제 분야 신문기사를 이용한 실험 결과 F-measure 97.6%의 결과를 얻었다.