• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 1991.10a
• /
• pp.285-292
• /
• 1991

객체-관계성(ER:entity-relationship)모델을 이용한 지식표현모델은 실세계를 객체(entity)들 또는 객체들의 집합들 사이의 서로간에 관계성(relationship)으로 나타낸다. 그러나 고정된 측면에서 표현되기 때문에 하나의 객체를 여러가지 측면에서 관찰할 수 없다. 반면 객체-측면(EA:entity-aspect)모델은 객체노드와 측면노드의 두가지 형을 갖는 노드들로 구성되어 측면에 따라 서로 다른 지식을 표현 할 수 있으므로 하나의 객체를 여러가지 측면에서 관찰할 수 있고, 그 세부적 계층구조를 나타낼 수 있는 장점이 있으나 너무 계층성을 강조하며, 객체간의 관계성을 나타낼 수가 없어 계층구조 속에 포함되지 않은 객체는 지식으로 표현 할 수 없어 실세계의 다양한 지식을 표현하는데 부자연스럽다. 따라서 본 논문에서는 객체-관계성(ER)모델의 관계성과 객체-측면(EA)모델의 측면성을 통합하여 객체 측면-관계성(EAR)모델을 제시하고, 이 모델에서 객체간의 관계성을 하나의 객체로 간주함으로 IS-A측면에 의하여 하위레벨로 계승할 수 있음을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2020.10a
• /
• pp.237-240
• /
• 2020

사전학습 언어모델은 다양한 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보였다. 하지만, 사전학습 언어모델은 문장 내 문맥 정보만을 학습하기 때문에 단어간 의미관계 정보를 추론하는데는 한계가 있다. 최근에는, 사전학습 언어모델이 어느수준으로 단어간 의미관계를 이해하고 있는지 다양한 Probing Test를 진행하고 있다. 이러한 Test는 언어모델의 강점과 약점을 분석하는데 효율적이며, 한층 더 인간의 언어를 정확하게 이해하기 위한 모델을 구축하는데 새로운 방향을 제시한다. 본 논문에서는 대표적인 사전 학습기반 언어모델인 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)의 단어간 의미관계 이해도를 평가하는 3가지 작업을 진행한다. 첫 번째로 단어 간의 상위어, 하위어 관계를 나타내는 IsA 관계를 분석한다. 두번째는 '자동차'와 '변속'과 같은 관계를 나타내는 PartOf 관계를 분석한다. 마지막으로 '새'와 '날개'와 같은 관계를 나타내는 HasA 관계를 분석한다. 결과적으로, BERT_base 모델에 대해서는 추론 결과 대부분에서 낮은 성능을 보이지만, BERT_large 모델에서는 BERT_base보다 높은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.379-384
• /
• 2022

관계 추출은 두 개체 간의 관계를 식별하는 작업이며, 비정형 텍스트를 구조화시키는 역할을 하는 작업 중 하나이다. 현재 관계 추출에서 다양한 모델에 대한 연구들이 진행되고 있지만, 한국어 관계 추출 모델에 대한 연구는 영어에 비해 부족하다. 따라서 본 논문에서는 NE(Named Entity)태그 정보가 반영된 TEM(Typed Entity Marker)과 의존 구문 그래프를 이용한 한국어 관계 추출 모델을 제안한다. 모델의 학습과 평가 말뭉치는 KLUE에서 제공하는 관계 추출 학습 말뭉치를 사용하였다. 실험 결과 제안 모델이 68.57%의 F1 점수로 실험 모델 중 가장 높은 성능을 보여 NE태그와 구문 정보가 관계 추출 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
• /
• 1999.04a
• /
• pp.237-241
• /
• 1999

본 논문은 이산사건 시스템 모델링에 관계대수를 이용함으로써 이산사건 시스템 모델을 시뮬레이션 할 때 data consistency를 보장하는 방법을 다룬다. 복잡한 이산사건 시스템은 모델링 및 분석에 형식론적인 프레임웍이 필요하며 모델의 추상화와 재사용이 용이한 DEVS형식론이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 DEVS 형식론으로 기술된 모델을 정보의 손상 없이 관계대수형 모델로 변환하여 관계대수형 이산사건 모델로써 이용하는 방법론을 제시한다.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
• /
• v.27 no.12
• /
• pp.1412-1423
• /
• 2003

본 연구는 소비자-기업간 관계마케팅모델을 개발하는 데 주된 목적을 갖고 있다. 본 연구모델은 소비자를 단순한 환경변수의 하나로 인식해왔던 기존 마케팅의 통합적 관점을 비판하고 소비자를 사업의 동반자로써 인식하는 소비자 중심의 관계마케팅 모델을 제안하였다. 소비자 중심의 관계모델은 소비자를 기업 이익의 원천으로 보는 통합적 관점이 아닌, 소비자를 사업관계의 동반자로 인식하는 내부화 (internalization)를 관계마케팅의 궁극적인 목표로 제시하였다. 소비자들의 관계 내부화를 위한 관계강도(relationship strength)와 4개의 선행변수-analogy, approbation, availability, stakes-로 구성된 관계마케팅구조방정식 모델을 유통경로의 최종 단계인 소비자-소매업자(C-R)그리고 소비자-제조업자(C-M)관계에 적용하였다 서울의 5개 백화점 소비자들로부터 수집된 자료는 AMOS 4.0과 SPSS 10.0프로그램을 통해 분석한 결과, 본 연구의 제안모델은 통계적으로 검증되었고, 검증된 결과는 나아가 소매업자-소비자-제조업자의 3자 네트웍을 바탕으로 한 총체적 관점의 관계 내부화 모델 설계를 위한 하나의 실증 예로 사용 될 수 있음을 시사하고 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2003.05b
• /
• pp.154-158
• /
• 2003

RUP의 Unified Process Model에는 Use Case Model, Analysis Model, Design Model, Deployment Model, Implementation model, Test Model의 6가지 모델이 있다. 이 모델들은 모두 일관성이 있다. 한 모델에서 나오는 요소들은 전, 후 단계에서 다른 모델들과 Trace Dependencies를 갖는다. 이러한 관계들은 각각의 요소들 사이의 진행, 기록 관계를 나타낸다 그러나 일반적인 데이터간의 관계와 데이터 모델 설계는 이러한 관계없이 설계되어져 전체적인 일관성을 이루지 못 하였다 본 논문에서는 이러한 관계를 유지하면서 요구사항에 맞는 데이터 모델을 설계하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 대학 종합정보시스템 구축의 일부분인 자산관리 시스템을 분석하여 데이터 모델을 제시한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.4 no.7
• /
• pp.1665-1680
• /
• 1997

The Entity-Relationship (E-R) model is widely used not only to increase understanding between user and designer, but also to model the relationship of real world data appropriately when designing database system in many application areas. It should be then transformed into an Object-Oriented database model which gives good merits to represent and manipulate data efficiently. Therefore, a method of transforming an E-R model into an Object-Oriented database model should be studied, but without losing any semantics of concept for the E-R model. This paper not only deals with transformation rules taking as input the elements of E-R model and delivering the elements of an Object-Oriented database model, but also improves the concept of generalization and aggregation inheritance. The paper also presents a method of transformation of relationship depending on these rules. The proposed method that obtains Object-Oriented database schema from an E-R model with preserving the properties of the E-R model is shown with examples. The method presented is able to be used to the logical database design.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.951-952
• /
• 2023

소위 '인생네컷'이라 불리는 셀프사진관은 MZ 세대의 새로운 놀이 문화로 떠오르며 사용자 수가 나날이 증가하고 있다. 그러나 짧은 시간 내에 다양한 포즈를 취해야 하는 셀프사진관 특성상 촬영이 낯선 사람에게는 여전히 진입장벽이 존재한다. 더불어 매번 비슷한 포즈와 사진 결과물에 기존 사용자는 점차 흥미를 잃어가는 문제점도 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 셀프사진관 사용자의 관계를 분류하는 모델을 개발하여 관계에 따른 적합하고 다양한 포즈를 추천하는 프레임워크를 제안한다. 사용자의 관계를 'couple', 'family', 'female_friend', 'female_solo', 'male_friend', 'male_solo' 총 6 개로 구분하였고 실제 현장과 유사하도록 단색 배경의 이미지를 우선으로 학습 데이터를 수집하여 모델의 성능을 높였다. 모델 학습 단계에서는 모델의 성능을 높이기 위해 여러 CNN 기반의 모델을 전이학습하여 각각의 정확도를 비교하였다. 결과적으로 195 장의 test_set 에서 accuracy 0.91 의 성능 평가를 얻었다. 본 연구는 객체 인식보다 객체 간의 관계를 학습시켜 관계성을 추론하고자 하는 것을 목적으로, 연구 결과가 희박한 관계 분류에 대한 주제를 직접 연구하여 추후의 방향성이나 방법론과 같은 초석을 제안할 수 있다. 또한 관계 분류 모델을 CCTV 에 활용하여 미아 방지 혹은 추적과 구조 등에 활용하여 국가 치안을 한층 높이는 데 기대할 수 있다.

• Journal of Families and Better Life
• /
• v.12 no.2
• /
• pp.118-128
• /
• 1994

본 연구의 목적은 알콜중독가정에서 성장한 성인자녀들의 적응도에 영향을 미치는 요인들간의 인과관계를 설명해줄 수 있는 이론적 인과관계모델을 개발하고 그 모델의 적합 성(fit of the model)에 대해 연구되었다 본 연구의 이론적 인과관계모델은 가족 체계이론 대응이론 사회지원이론, 그리고 사회학습이론에 기초를 두고 개발되었다. 본 연구자에 의해 개발된 이론적 인과관계모델은 표보의 특성을 좀 더 적절하게 설명할 수 있고 모델의 적합 성을 증진시키기 위해 수정된 인과관계모델을 바탕으로 연구되었다. 본 연구의 결과를 요약 하면 다음과 같다. 1) 사회적지원의 이용성을 인식하는 성인 자녀들의 경우 정서적으로 불 안정한 상태를 초래했으며 ;2) 사회적지원은 삶에 대한 적응도에 긍정적인 영향을 미쳤고; 3) 정서적으로 안정된 성인자녀들의 경우 글의 삶에 좀 더나은 적응도를 나타내는데 영향을 미쳤다 본 연구에서는 또한 사회적지원과 성인자녀들의 정서적 상태간의 부정적 인관관계에 대해 논의 되었으며 본 연구의 결과를 바탕으로 상담현장에서의 실제 활용에 대해서도 논의 되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2017.10a
• /
• pp.137-142
• /
• 2017

원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.