• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1096-1097
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• 2013

최근 Twitter를 비롯한 소셜 네트워크 서비스의 급속한 확산으로 인해, 많은 수의 SNS 메시지가 실시간으로 생성되고 있다. 이러한 SNS 상의 모든 글을 읽어보는 것은 현실적으로 불가능하며, 여러 포탈 사이트에서 제공되는 실시간 검색어 순위만으로는 상세 내용을 직관적으로 파악하기 어렵다. 따라서, 이러한 SNS상의 글을 실시간으로 분석하여 최신의 트렌드를 찾고 이와 연관된 내용을 분류 및 요약할 수 있다면, 사용자에게 유용한 최신 정보를 생성하여 제공할 수 있다. 본 논문에서는 Tweet 들을 분석하여 얻은 트렌드 키워드를 기반으로 관련된 Tweet 들을 주제 별로 분류한 후, 각 주제 별로 세부 내용을 요약해서 제공하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실시간으로 생성되는 Tweet 내에서 최근 화제가 된 트렌드 및 연관 키워드를 추출해낸다. 그 후, 해당 키워드가 출현한 Tweet 내에서 핵심 키워드를 찾고, 이를 기반으로 Tweet 들을 각각의 주제별로 분류하고 각 주제를 '이슈'로 정의한다. 마지막으로, 특정한 이슈에 해당되는 Tweet들을 분석하여 각 이슈 별로 키워드 리스트 및 단문 형식으로 요약된 줄거리를 생성한다. 제안된 기법을 바탕으로 프로토타입 시스템을 구현하고, 다양한 실험을 통하여 이슈 검출 기법의 유용성 면에서 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.165-171
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• 1999

형상관리는 프로젝트를 추진함에 있어 현실적으로 필수적인 관리 항목으로 인식할 필요성이 대두되고 있다. 그 이유는 프로젝트를 성공적으로 완료하기 위해서는 전체 프로젝트 공정을 통해 사전에 계획된 절차에 준하여 단계별로 어떻게 추진되고 있는지 추진과정을 추적, 확인되어야 하며, 또한 추진 결과에 있어 단계별로 어떤 결과물이 양산되고 있는지를 검증 및 확인하여야 하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 형상관리를 위해서는 프로젝트 수행 초기에 형상관리 계획을 입안하기 위한 형상관리 조직형태를 제안하며 작성된 계획서에 수록된 형상관리 조직을 운영함에 있어 필요한 형상관리활동의 주요 내용들에 대해 국내외 표준 및 지침에 대해 조사하였으며, 현실적으로 공공 프로젝트를 추진함에 있어 형상관리를 위한 필수관리 항목과 문서화 기준 및 이들 문서들간의 연관성에 대해 연구, 제안한다.

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

• Archives of design research
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• v.13 no.4
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• pp.195-201
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• 2000

To find out media's function on the various effects in communication, this paper reviews studies that utilize multimedia as a device for conveying information. We discuss multimedia as an integrated symbol system with advantages and also problems in representing information. The cognitive dissimilarity of media could be explained by various attributes of medium that are about physical characteristics and even cognitive actions. With advantages from integrated media and interactivity, multimedia has negative results such as cognitive overload and in that reason systematic approach is needed. This paper shows the factors on media selection and relationship to interface components. To select appropriate media to the needs and situation, it should be considered the user's ${\circled1}$background ${\circled2}$knowledge / frequency of use / expertise, contents ${\circled1}$task nature ${\circled2}$type of knowledge and media ${\circled1}$representation format ${\circled2}$interaction techniques. Varying the media factors and varying the expression factors offers concrete design features.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.343-344
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• 2019

본 논문에서는 교수자에게 큰 부담을 주지 않으면서 학습 효과를 높이기 위한 방법으로 문제풀이 기반의 자발적 복습을 지원하는 교수학습 모형을 제안하고 이를 수업 운영에 적용하였다. 학습자들에게 배포한 수업내용을 복습할 수 있는 문제들로 구성한 유인물은 단순히 해당 요일의 수업을 되풀이하여 익히는 소극적 의미에서의 복습이 아니라 이전 수업 내용들 간의 연관성을 이해할 수 있도록 문제를 구성하고 학습자들의 복습시 발생하는 어려움을 해결할 수 있도록 교수 전략을 수립한다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.5 no.2
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• pp.39-48
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• 2002

It is general that the ICAI(Intelligent Computer Assisted Instruction) consists of 4 modules. Export module, Teacher module, Student module and Interface module. In each module construction, there should be some rules to control strategies efficiently and systematically that are related to the texts and assessment instruments, assessment results and evaluation, feedback, etc. It is necessary to use a method to classify the curriculum into sections with units and to represent the identified relationships between them. These relationships are available to all the process of learning, assessment, evaluation and feedback. In this paper, we propose the method to represent these units and relationships as a graph. In addition, we implement an internet-based courseware authoring tool to support the environment in which several expert can construct concurrently the courseware with cooperation between them.

• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.109-111
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• 2001

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법(Nearest-Neighborhood Method)을 사용하고, 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 연관 사용자 군집과 베이지안 분류를 이음한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성(Sparsity)문제를 해결하기 위하여 ARHP 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도출 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.10
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• pp.19-26
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• 2007

Since collaborative filtering has used the nearest-neighborhood method based on item preference it cannot only reflect exact contents but also has the problem of sparsity and scalability. The item-based collaborative filtering has been practically used improve these problems. However it still does not reflect attributes of the item. In this paper, we propose the method of associative group using the FP-Tree to solve the problem of existing recommendation system. The proposed makes frequent item and creates association rule by using FP-Tree without occurrence of candidate set. We made the efficient item group using $\alpha-cut$ according to the confidence of the association rule. To estimate the performance, the suggested method is compared with Gibbs Sampling, Expectation Maximization, and K-means in the MovieLens dataset.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.31 no.6 s.165
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• pp.923-932
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• 2007

This research examines current viewpoints on modesty and immodesty in dress from a cross-cultural perspective. The purposes of this study was to explore the concept of modesty and to find out sub-variables of modesty, and the similarities and differences of modesty between two cultures. This qualitative interview study of 58 female college students in America and 36 in Korea examines attitudes about modesty. The data collection was performed in America and Korea simultaneously in Feb. 2004. According to the results of this study, the concept of modesty had 4 sub-variables such as covering up, appropriateness, drawing attention from others, and conservativeness. Both American and Korean students mentioned that time and place are closely related with modesty and that modesty was related with gender. Also cultural differences were existed.