• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.240-249
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• 2005

사용자 맞춤 서비스를 위하여 온라인상에서 사용자의 관심 분야를 파악하고자 하는 경우에는 적은 수의 훈련 예제로 효율적인 학습이 가능한 능동적 학습이 적절하다. 능동적 학습을 효과적으로 적용하기 위하여 사용자에게 문의할 가치가 높은 예제를 선정하는 것도 중요하지만, 사용자 편의를 위해서는 문의 횟수를 가능한 최소화하여야 한다. 문의 횟수를 줄이면서도 많은 수의 훈련 예제를 획득하기 위해서는 복수의 문의 예제들을 사용자에게 한꺼번에 제시하고 그 관심 여부를 표한하게 하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 능동적 학습 적용 시 사용자에게 문의할 가치가 높은 복수 문의 예제들을 효과적으로 선정하기 위하여 가중치 반영 군집화를 적용하는 방안을 제안한다. 본 제안 방안은 먼저 각 예제의 문의 예제로서의 가치를 파악하고 이를 가중치로 삼아 군집화를 수행하여 상대적으로 유사한 예제들의 집합을 구성한다. 이어서 생성된 각각의 군집에서 가장 보편적인 예제를 문의 예제로 선정하면 선정된 각각의 문의 예지는 문의할 가치가 높으면서 함께 문의하게 될 예제들은 서로 충분히 달라 학습에 보다 유용하게 사용할 수 있는 훈련 예제들을 얻을 수 있다. 문서 분류 문제를 대상으로 본 제안 방안을 실험한 결과, 단순히 문의 가치가 높은 복수의 예제들을 함께 문의할 예제들로 선정하는 방안에 비해 학습 성능이 뛰어났으며, 한 번에 문의하는 예제 수를 증가시키더라도 분류기의 성능 저하가 적음을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.54-59
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• 2019

본 논문은 대화 시스템인 챗봇의 성능 향상을 위한 생략 복원 기술의 정확률을 올리기 위한 유효 발화문 인식 모델을 제안한다. 생략 복원 기술은 챗봇 사용자의 현재 발화문의 생략된 정보를 이전 발화문으로부터 복원하는 기술이다. 유효 발화문 인식 모델은 현재 발화문의 생략된 정보를 보유한 이전 발화문을 인식하는 역할을 수행한다. 유효 발화문 인식 모델은 BERT 기반 이진 분류 모델이며, 사용된 BERT 모델은 한국어 문서를 기반으로 새로 학습된 한국어 사전 학습 BERT 모델이다. 사용자의 현재 발화문과 이전 발화문들의 토큰 임베딩을 한국어 BERT를 통해 얻고, CNN 모델을 이용하여 각 토큰의 지역적인 정보를 추출해서 발화문 쌍의 표현 정보를 구해 해당 이전 발화문에 생략된 개체값이 있는지를 판단한다. 제안한 모델의 효과를 검증하기 위해 유효 발화문 인식 모델에서 유효하다고 판단한 이전 발화문만을 생략 복원 모델에 적용한 결과, 생략 복원 모델의 정확률이 약 5% 정도 상승한 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.541-543
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• 2004

능동적 학습(active learning)은 제한된 시간과 인력으로 가능한 정확도가 높은 분류기(classifier)를 생성하기 위하여, 훈련집합에 추가할 예제 즉 문의예제(query example)의 선정과 확장된 훈련집합으로 다시 학습하는 과정을 반복하여 수행한다. 능동적 학습의 핵심은 사용자에게 카테고리(category) 부여를 요청할 문의예제를 선정하는 과정에 있다. 효과적인 문의예제를 선정하기 위하여 다양한 방안들이 제안되었으나, 이들은 매 문의단계마다 하나의 문의예제를 선정하는 경우에 가장 적합하도록 고안되었다. 능동적 학습이 복수의 예제를 사용자에게 문의할 수 있다면, 사용자는 문의예제들을 서로 비교해 가면서 작업할 수 있으므로 카테고리 부여작업을 보다 빠르고 정확하게 수행할 수 있을 것이다. 또한 충분한 인력을 보유한 상황에서는, 카테고리 부여작업을 병렬로 처리할 수 있어 전반적인 학습시간의 단축에 큰 도움이 될 것이다. 하지만, 각 예제의 문의예제로써의 적합 정도를 추정하면 유사한 예제들은 서로 비슷한 수준으로 평가되므로, 기존의 방안들을 복수의 문의예제 선정작업에 그대로 적용할 경우, 유사한 예제들이 문의예제로 동시에 선정되어 능동적 학습의 효율이 저하되는 현상이 나타날 수 있다. 본 논문에서는 특정 예제를 문의예제로 선정하면 이와 일정 수준이상 유사한 예제들은 해당 예제와 함께 문의예제로 선정하지 않음으로써, 이러한 문제점을 극복할 수 있는 방안을 제안한다. 제안한 방안을 문서분류 문제에 적용해 본 결과 기존 문의예제 선정방안으로 복수 문의예제를 선정할 때 발생할 수 있는 문제점을 상당히 완화시킬 있을 뿐 아니라, 복수의 문의예제를 선정하더라도 각 문의 단계마다 하나의 예제를 선정하는 경우에 비해 큰 성능의 저하가 없음을 실험적으로 확인하였다./$m\ell$로 나타났다.TEX>${HCO_3}^-$ 이온의 탈착은 서서히 진행되었다. R＆D investment increases are directly not liked to R＆D productivities because of delays and side effects during transition periods between different stages of technology development. Thus, It is necessary to develope strategies in order to enhance efficiency of technological development process by perceiving the switching pattern. 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 것이다.'ity, and warm water discharges from a power plant, etc.h to the way to dispose heavy water adsorbent. Through this we could reduce solid waste products and the expense of permanent disposal of radioactive waste products and also we could contribute nuclear power plant run safely. According to the result we could keep the best condition of radiation safety super vision and we could help people believe in safety with Radioactivity wastes control for harmony with Environ

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• v.31 no.2
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• pp.38-44
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• 2003

This study was carried out to evaluate the feasibility of using HDF as surface panels as well as core materials for flush door manufacturing. Six core constructions were developed and applied to manufacture door specimens and conventional skin door specimen was also manufactured for comparison. Door specimens were tested under changing interior environmental condition for 3~4 months during winter and summer seasons. During the test period, deformation of doors were measured weekly, and temperature and relative humidity of testing area were also recorded. From this study, it was concluded that HDF can be used to manufacture quality flush doors and core construction developed in this study showed good quality compared to conventional skin door. Deformation of doors increased as temperature and relative humidity of the surrounding environment increased. Flush doors generally showed less deformation than skin doors, and evaluated to be stable and good quality when compared to skin door.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1221-1225
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• 2006

문산천 하구와 임진강 장단반도 부근은 일반 하천과는 달리 특이한 하도특성을 지니는 구간이다. 문산천의 종단특성은 전형적인 상시 퇴적구간이다. 유사레짐에서도 실제 문산천 하구와 임진강 반구정 구간의 흐름특성 또한 감조구간으로서 밀물, 썰물에 민감하게 작용하여 거시적으로 유사이동이 정체성을 띠는 구간인 것이 확인되었다. 평면특성으로서는 임진강 반구정 구간에서 만곡하도 구간으로서 그 만곡 정도가 매우 크며(곡률 반경 709 m), 이에 따른 양안의 수위차가 실제 약 30 cm 이상 발생하는 것으로 평가되었다. 그리고 문산천 하구역의 하상경사가 1/5,400으로 임진강의 1/3,000보다 완만하다. 문산천 합류부 부근의 하상재료를 살펴 볼때도 임진강보다 문산천에서 더 작은 입경이 비교적 널리 분포하고 있다. 따라서, 홍수시 특히 조석이 창조기나 정체기에 임진강으로 직각 유입하는 형태를 취하고 있는 문산천 하구에서 문산천 홍수량이 유하하지 못하여 배수영향이 가중되고 임진강의 우안이 상대적으로 높은 홍수위가 역류하고 있다고 추정되었다. 이와 같은 현상들은 평균하상고의 변화에서도 나타나듯이 문산천 하구에서 외견상 하구막힘과 같은 사주 형태가 발달하는 양상에서도 찾을 수 있었다. 결국 문산천 하구에서 수위 및 하상변동량 저감을 위한 궁극적인 대책으로서 새로운 문산천 방수로 건설 및 현 문산천 하구에서의 배수기장 도입이 필요한 것으로 분석 되었다.

• Korean Journal of Logic
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• v.11 no.1
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• pp.91-129
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• 2008

이 논문은 '만약(If)$\sim$라면, (then) ...이다.' 형식의 조건문 중에서도 직설법적 조건문의 적법한 사용이 어떠한 조건을 만족시켜야 하는가에 대한 글이다. 일반적으로 직설법적 조건문은 발화자가 전건을 확신하지 못하는 인식적 상태를 표현하는 것으로 이해되며, 가정법적 조건문은 전건이 성립하는 특정한 세계에 대한 진술로 이해된다. 직설법적 조건문의 인식적 수용조건을 도출하기 위해, 기존 이론의 조건문의 수용과 주장을 진리조건적으로 설명하는 것이 불만족스럽다. 기존 이론의 문제점을 고찰하여 보면, 한 언어의 유창한 사용자가 조건문에 대해서 기대하고 있는바가 무엇인지, 그리고 적절한 직설법적 조건문의 사용이 어떤 조건을 요구하는지가 드러난다. 그리고 이 요구를 수용함으로써 직설법적 조건문에 대한 대안적 사용 조건인 '인식적 수용조건'을 정식화 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.420-423
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• 2018

본 논문에서는 웹 및 문자 공지문을 자동으로 분류하고 추천함으로써 사용자가 원하는 공지문만을 볼 수 있도록 하는 애플리케이션을 개발한다. 본 애플리케이션은 공지문을 여러 카테고리로 자동 분류하여 사용자가 원하는 카테고리에 속한 공지문만을 볼 수 있도록 하며, 사용자가 선호할 만한 공지문을 추천하는 기능을 제공한다. 공지문 분류를 위해 다층 신경망 모델과 Naive Bayes 분류기를 사용하였으며, 공지문 추천을 위해 키워드 기반 자체 알고리즘을 사용하였다. 그 밖에 Word2Vec 을 활용한 검색어 추천 등 부가 기능을 제공하여 사용자가 쉽게 공지문을 찾을 수 있도록 하였다. 본 애플리케이션을 통해 사용자는 수많은 공지문 중 관심 있는 공지문만을 효율적으로 확인할 수 있다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.29 no.4
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• pp.43-60
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• 2012

Identifying citing sentences from article full-text is a prerequisite for creating a variety of future academic information services such as citation-based automatic summarization, automatic generation of review articles, sentiment analysis of citing statements, information retrieval based on citation contexts, etc. However, finding citing sentences is not easy due to the existence of implicit citing sentences which do not have explicit citation markers. While several methods have been proposed to attack this problem for English, it is difficult to find such automatic methods for Korean academic literature. This article presents a rule-based approach to identifying Korean citing sentences. Experiments show that the proposed method could find 30% of implicit citing sentences in our test data in nearly 70% precision.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.11 no.1
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• pp.169-189
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• 2005

In order to derive a better classifier with a limited number of training examples, active teaming alternately repeats the querying stage fur category labeling and the subsequent learning stage fur rebuilding the calssifier with the newly expanded training set. To relieve the user from the burden of labeling, especially in an on-line environment, it is important to minimize the number of querying steps as well as the total number of query examples. We can derive a good classifier in a small number of querying steps by using only a small number of examples if we can select multiple of diverse, representative, and ambiguous examples to present to the user at each querying step. In this paper, we propose a cluster-based batch query selection method which can select diverse, representative, and highly ambiguous examples for efficient active learning. Experiments with various text data sets have shown that our method can derive a better classifier than other methods which only take into account the ambiguity as the criterion to select multiple query examples.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.49-54
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• 2008

질의응답시스템에서 사용자 질의로 입력된 자연어문장을 완벽하게 분석하는 것은 쉬운 일이 아니며, 사용자의 질의 의도의 불명확성으로 키워드 여러 개의 질의문이 존재할 수 있다. 본 논문에서는 질의를 하기 전에 사용자가 안게 되는 자연어 질의문의 작성 부담감을 줄이고, 키워드만으로 자신이 원하는 질의문을 선택할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 제안 시스템은 평서문에서 자동으로 질의문을 생성한다. 질의문 생성은 장문형질의문생성과 단문형질의문생성으로 구분하며, 장문형질의문은 문장의 전체형태를 유지하면서 특정고유명사를 질의하는 것이고, 단문형질의문은 주어진 고유명사를 질의하는 최소한의 요소를 갖춘 단순 형태의 질의 문장이다. 또한 제안 시스템은 생성된 질의문이 유한 해답을 도출할 수 있는 의미있는 질의문을 선별하는 과정을 포함한다. 본 논문에서 제안한 방식이 사용자에게 의미있는 질의문을 제시하여주고 사용자가 원하는 질의문을 선택하게 함으로써 검색의 시간단축과 자연어문장 질의어 자체에 대한 고민을 해소시킬 수 있다. 또한 이는 자연어 문장처리의 한계를 극복할 수 있는 시스템을 구현할 수 있는 기반을 마련한 것이다.