• 벤처다이제스트
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• 통권35호
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• pp.4-5
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• 2003

다음이 지향하는 세상은‘사람과 사람, 사람과 사회의 커뮤니케이션’이라는 문구에 담겨 있다. 다음은 지금까지 기술의 장벽, 편견의 장벽, 미래의 장벽을 허무는 디지털 문화의 전초기지에 서 있어왔다. 다음과 이재웅 대표는 앞으로도 장벽 없는 세상을 만들어가는 첨단의 자리에 서 있기를 주저하지 않을 것이다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.338-341
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• 2003

본 논문에서는 직선과 곡선으로 구성된 단순한 도면으로부터 곡선을 검출한 다음에 곡선을 원형 아크로 분할하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법에서는 먼저 선의 중심점을 찾은 다음에 연결된 중심점을 추적하여 선분을 검출한다. 그 다음에는 선분의 양 끝에서 선분의 방향을 이용하여 이웃한 선분을 검출하여 선분을 확장해 나간다. 선분을 확장한 다음에는 직선을 제거하고 곡선만 남긴 다음에 재귀적 분할 방법을 이용하여 곡선을 아크들의 집합으로 분할한다. 본 논문에서는 기존의 벡터화 소프트웨어와 벡터 기반 아크 분할 방법과 비교 실험을 수행하였다 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안된 방법이 기존의 방법에 비하여 교차점을 가지는 곡선에 대하여 보다 정확하게 아크로 분할하였다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제38권1호
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• pp.26-33
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• 2022

• 디지털콘텐츠
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• 6호통권133호
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• pp.66-70
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• 2004

월간 <디지털콘텐츠>는 이번 6월호부터 국내 디지털콘텐츠 시장에서 주목을 받고 있는 라이벌 기업들을 소개하고, 이들 기업의 현황과 경쟁력, 향후 전략을 소개하는 지면을 마련했다. 그 첫 번째 순서로 국내 포털시장에서 최근 치열한 경쟁을 벌이고 있는 다음커뮤니케이션과 NHN을 찾았다. 이들 양사의 주요 현황을 살펴보고, 앞으로의 전략을 소개한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.320-325
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• 2021

BERT는 사전 학습 단계에서 다음 문장 예측 문제와 마스킹된 단어에 대한 예측 문제를 학습하여 여러 자연어 다운스트림 태스크에서 높은 성능을 보였다. 본 연구에서는 BERT의 사전 학습 문제 중 다음 문장 예측 문제에 대해 주목했다. 다음 문장 예측 문제는 자연어 추론 문제와 질의 응답 문제와 같이 임의의 두 문장 사이의 관계를 모델링하는 문제들에 성능 향상을 위해 사용되었다. 하지만 BERT의 다음 문장 예측 문제는 두 문장을 특수 토큰으로 분리하여 단일 문자열 형태로 모델에 입력으로 주어지는 cross-encoding 방식만을 학습하기 때문에 문장을 각각 인코딩하는 bi-encoding 방식의 다운스트림 태스크를 고려하지 않은 점에서 아쉬움이 있다. 본 논문에서는 기존 BERT의 다음 문장 예측 문제를 확장하여 bi-encoding 방식의 다음 문장 예측 문제를 추가적으로 사전 학습하여 단일 문장 분류 문제와 문장 임베딩을 활용하는 문제에서 성능을 향상 시키는 Bi-Cross 사전 학습 기법을 소개한다. Bi-Cross 학습 기법은 영화 리뷰 감성 분류 데이터 셋인 NSMC 데이터 셋에 대해 학습 데이터의 0.1%만 사용하는 학습 환경에서 Bi-Cross 사전 학습 기법 적용 전 모델 대비 5점 가량의 성능 향상이 있었다. 또한 KorSTS의 bi-encoding 방식의 문장 임베딩 성능 평가에서 Bi-Cross 사전 학습 기법 적용 전 모델 대비 1.5점의 성능 향상을 보였다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제38권5호
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• pp.31-37
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• 2022

• 보험의학회지
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• 제20권
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• pp.53-61
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• 2001

1999년 1월-1999년 10월까지 당사에서 1급장해로 인해 보험금이 지급된 1,297 건을 대상으로 하여 성별 & 연령대별 분포, 1급장해 각 항의 원인별 분포, 다빈도원인별 1급장해 각 항의 분포상황등을 중심으로 조사하였다. 1. 1급장해지불건들의 성별분포를 보면 남자가 여자보다1.7배 많았다. 연령대별로는 30대가 29.3%로 가장 높았고 다음으로 40대 23.7%, 20대 18.6%, 10세미만 17.6% 순서 였다. 2. 1급장해 각항별 점유율을 보면 1급3항이 56.9%로 가장 높았고 다음으로 1급4항이 16.0%로 많았다. 3. 1급장해의 원인별 분포를 보면 '교통사고' 및 '교통사고외의 외상'이 597건(40.6%)으로 가장 많이 차지하였고 다음으로 '기타질병' 256건(19.7%) '뇌혈관사고' 245건(18.7%), '만성신부전' 194건(15.0 %), 그리고 '악성종양' 36건(2.8%)의 순서였다. 1) 1급 1항 : 두눈의 시력을 완전영구히 잃었을 때 원인중 가장 많은 것은 '기타질병' 74건(64%)이었고 다음으로는 '당뇨병' 17건(14.9) 그리고 '교통사고'의 순서였다. '기타질병'에 해당하는 병중에서 눈의 질환들을 더 분류하여 볼 때 '맥락막 및 망막의 장애'가 25건(35.7%)으로 가장 많았고 다음으로 '시신경 및 시각경로의 장애' 20건(28.6%) 그리고 '수정체의 장애'의 순서였다. 2) 1급 3항 : 중추신경계, 정신에 뚜렷한 장해를 남겨서 평생토록 항상 간호를 받아야 할 때 원인으로는 '교통사고' 245건(33.2%)이 가장 많았고 다음으로 '뇌혈관사고' 215건(29.1%) 그리고 '교통사고외의 외상'의 순서였다. 뇌혈관사고 215건에 대해서 원인별분포를 보면 '뇌내출혈'이 131건(60.9%)로 '뇌경색 ' 57건(26.5%)에 비해 2.3배 정도 많았다. 3) 1급 4항 : 흉복부장기에 뚜렷한 장해를 남겨서 평생토록 항상 간호를 받아야 할 때 원인으로는 '만성신부전'이 215건(86.5%)으로 가장 많이 차지하고 있었고 다음으로 '기타질병' 14건(6.7%)의 순서였다. 4) 1급 6항 : 두다리의 발목이상을 잃었거나 완전영구히 사용하지 못하게 되었을 때 원인으로는 '교통사고' 41건(41.0%)로 가장 많았고 다음으로 '교통사고외의 외상' 32건 (32.0%) 그리고 다음으로 '근골격계, 결합조직의 질환' 순서였다. 4. 장해원인별 1급장해 각 항의 분포를 보면 '만성신부전'은 1급 4항, '악성종양'은 1급 3항과 1급2항 그리고 1항의 장해를 주로 일으키고 '당뇨병'은 1급 1항, '뇌혈관사고'는 1급3항과 1급2항의 장해를 주로 일으켰다. 한편 '교통사고'나 '교통사고외의 외상'은 주로 1급3항과 1급6항의 장해를 주로 일으켰다.

• 한국식품조리과학회지
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• 제20권2호
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• pp.138-143
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• 2004

늙은 호박을 이용하여 기능성 있는 양갱을 제조하기 위하여 호박 페이스트와 한천, 설탕, 물엿, 소금을 이용하여 호박양갱을 제조하여 일반성분, 색도, texture 측정 및 관능평가를 실시한 결과는 다음과 같다. 호박양갱의 색도 측정에서 A제품의 경우 B와 C제품에 비하여 면도가 유의하게 낮았으며, 적색도는 A제품이 다른 제품에 비하여 유의하게 높았고, 다음으로 C제품, B제품의 순이었다. 황색도는 A제품이 B와 C제품에 비하여 유의하게 낮았으나, B와 C 제품간에는 차이가 나타나지 않았다. 호박양갱의 물성 측정에서 견고성(hardness), 응집성(cohesiveness)과 탄성(springiness)은 A제품이 가장 높았으며, 다음으로 C와 B제품 순으로 나타났다. 검성(gumminess)은 C제품이 가장 높았고 다음으로 A제품, B제품 순이었다. 호박양갱의 씹힘성(chewiness)은 A와 C제품이 B제품에 비하여 유의하게 높게 나타났으며, B제품이 가장 낮았다. 부서짐성(fractureness)은 A제품이 가장 높았으며, 다음으로 B와 C의 순이었고 제품간에 유의적인 차이를 보였다. 부착성(adhesiveness)은 C제품이 가장 높았으며, 다음으로 A제품, B제품의 순이었고, 세 가지 제품 사이에 유의적인 차이를 나타냈다. 탄력성(elasticity)은 C, B, A제품 순으로 나타났으며 세 가지 제품간에 유의적인 차이를 나타냈다. 호박양갱의 관능평가에서 색의 경우 B제품의 점수가 가장 높았고, 다음으로 C제품, 그리고 A제품의 점수가 가장 낮게 나타났으며, 세 가지 제품간에 유의적인 차이를 나타냈다. 맛의 경우 B제품의 점수가 가장 높았고, 다음으로 C제품, A제품의 순이었다. 견고성은 A, B, C제품의 순이었으며, 그 중 A제품이 두 제품에 비하여 유의하게 높았다. 부착성은 B제품이 가장 높았으며, 다음으로 C제품, A제품의 순이었다. 전반적인 기호성에서는 A와 C제품에 비하여 B제품의 점수가 유의적으로 높게 나타났다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.725-732
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• 2009

인터넷의 발달로 사람들이 많은 음악을 쉽게 접할 수 있게 된 만큼 음악 검색 서비스나 음악 추천 서비스와 같은 기능을 위한 응용 시스템이 주목 받고 있다. 이러한 시스템들이 서비스를 제공하기 위해서는 일반적인 음악의 형식인 다음(Polyphonic) 음악에서 멜로디를 추출하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 다음 음악의 표현 능력이 매우 뛰어난 악기 중 하나인 피아노의 음악으로부터 멜로디를 추출하는 방법을 제안한다. 피아노 음악은 다음의 복잡도가 매우 크기 때문에 피아노 음악에서 멜로디를 추출하는 방법을 연구함으로써 여러 악기로 연주한 일반적인 다음 음악에서 멜로디를 추출하는 데 도움을 줄 수 있으리라 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.579-591
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• 2004

본 논문에서는 직선과 곡선으로 구성된 단순한 도면으로부터 곡선을 검출한 다음에 곡선을 원형 아크로 분할하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법에서는 먼저 선의 중심점을 찾은 다음에 연결된 중심점을 추적하여 선분을 검출한다. 그 다음에는 선분의 양 끝에서 선분의 방향을 이용하여 이웃한 선분을 검출하여 선분을 확장해 나간다. 선분을 확장한 다음에는 직선을 제거하고 곡선만 남긴 다음에 재귀적 분할 방법을 이용하여 곡선을 아크들의 집합으로 분할한다. 본 논문에서는 기존의 벡터화 소프트웨어와 벡터 기반 아크 분할 방법과 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안된 방법이 기존의 방법에 비하여 교차점을 가지는 곡선에 대하여 보다 정확하게 아크로 분할하였다.