• Journal of Life Science
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• v.33 no.11
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• pp.944-949
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• 2023

The purpose of this study was to identify conserved metabolic pathways and conserved genes in 122 archaeal species. Using the Clusters of Orthologous Groups of Proteins (COG) database of conserved genes, we analyzed whether 122 species had 63 COG metabolic pathways, the 822 COGs that compose them, and a total of 4,877 COGs. Archaeal ribosomal proteins were the most conserved in metabolic pathways. 46 COGs in seven COG pathways among 63 COG pathways and 20 COGs in others were conserved in 122 species. Some genes involved in cell wall and extracellular matrix synthesis, replication, transcription, translation, and protein metabolism were common to all 122 species. When the distance value of the phylogenetic tree was analyzed at the phylum level or class level, the average was the lowest at the class Halobacteria of the phylum Euryarchaeota. Standard deviation was high for the class Nitosospharia of the phylum Thaumarchaeota, the unclassified members of phylum Thaumarchaeota, the class Halobacteria of the phylum Euryarchaeota, the class Thermoprotei of the phylum Crenarchaeota, and other archaea. Furthermore, the phylogenetic tree analysis revealed six commonalities. The results of this study, along with data on conserved genes, could be used for drug development and gene selection for strain improvement.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.1 no.2
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• pp.49-59
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• 2000

The majority of work done to date on natural language processing has focused on analysis and understanding of language, thus natural language generation had been relatively less attention than understanding, And people even tends to regard natural language generation CIS a simple reverse process of language understanding, However, need for natural language generation is growing rapidly as application systems, especially multi-language machine translation systems on the web, natural language interface systems, natural language query systems need more complex messages to generate, In this paper, we propose an algorithm to generate more flexible and natural sentence using lexical functions of Igor Mel'uk (Mel'uk ＆ Zholkovsky, 1988) and systemic grammar.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.297-300
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• 2004

자바는 객체지향 언어이고 바이트코드로 번역 이후에는 플랫폼에 독립적으로 가상머신에 의해 실행될 수 있기 때문에 소프트웨어 개발과 유지보수에 많은 장점을 갖는다. 이러한 특징으로 인해 플랫폼에 독립적인 소프트웨어 개발에는 자바가 많이 이용된다. 그러나 바이트코드로 작성된 프로그램은 가상기계에서 인터프리터 방식으로 수행된다. 때문에 프로그램의 실행속도가 느리게 실행되는 문제점을 가지고 있다. 실행속도의 문제점을 해결하기 위한 여러 가지 방법들이 연구가 진행중이다. 본 논문은 자바 바이트코드가 가상기계에서 인터프리터 방식으로 수행할 때 바이트코드의 크기를 줄여 해석하는 부담을 줄이기 위해서 바이트 코드를 최적화하는 프레임워크를 구성한다. 프레임워크를 이용하여 바이트코드를 3주소 형태의 CTOC-T(Class To Optimizer Classes-Three Address Code)로 변환하여 프로그램을 분석을 할 수 있다. 또한 CTOC-T는 3주소 형태이므로 3주소 최적화 기법을 적용하여 최적화된 바이트코드를 생성하는 프레임워크를 설계한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.261-262
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• 2020

세계적으로 관광시장 규모가 확대되면서 세계 경제에서 관광이 차지하는 위상 또한 높아지고 있다. 서울 관광 역시 단기간에 양적 성장을 이루었고, 외래 관광객 유치 규모 세계 7위이자 국제회의 개최 규모로는 3년 연속 세계 3위를 달성했다. 하지만 이러한 서울의 관광 산업 성장세에 비해 서울을 방문하는 외국인 관광객을 대상으로 한 모바일 애플리케이션은 한정적이며, 그마저도 사용률이 저조한 실정이다. 본 논문은 이러한 문제를 해소하기 위해 외국인을 대상으로 다양한 편의 기능을 포함한 모바일 애플리케이션을 개발하고 그 과정과 결과에 관해 서술하고 있다. 본 논문에서 서술하고 있는 모바일 애플리케이션에서는 카테고리별로 관광지, 식당, 숙박, 쇼핑 등의 정보를 제공하며 그 외에도 행사, 환율 정보와 번역, 지도, 길 찾기 기능을 제공하는 등 다양한 정보와 기능들을 하나의 애플리케이션에서 쾌적하게 이용할 수 있도록 통합 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.473-474
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• 2023

본 연구는 코로나-19 이후로 증가할 것으로 보이는 방한 외국인 관광객의 지역별 소비 경향을 카드 소비 데이터를 데이터베이스화하여 다각적인 방면에서 분석하고 정보를 만들었다. 코로나 이전 'K-pop'과 'K-drama'의 영향으로 계속해서 증가하던 방한 외국인의 수는 코로나의 영향으로 50%가량 감소했다. 하지만 '위드 코로나'로 접어든 지금, 다시금 외국인 관광객을 유치하기 위해선 각 관광객의 니즈에 맞는 서비스를 제공해야 한다. 또한, 각 지자체에서는 외국인 관광객이 선호하는 서비스를 파악하고 각 국적별 관광객에게 맞는 서비스를 제공하는 노력을 통해 지역경제를 활성화시킬 수 있을 것이다. 현재 많은 기업에서 지역별, 업종별로 맞춤 서비스를 제공하는 것처럼, 지자체가 구체적인 데이터를 사용하여 맞춤 서비스를 제공한다면 코로나로 어려운 시기를 슬기롭게 극복할 수 있다고 생각한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.315-316
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝을 활용하여 KBO (Korea Baseball Organization)의 다음 시즌 플레이오프 진출 확률을 예측하는 Deep Neural Network (DNN) 시스템을 설계하고 구현하는 방법을 제안한다. 연구 방법으로 KBO 각 시즌별 데이터를 1999년도 데이터부터 수집하여 분석한 결과, 각 시즌 데이터 중 경기당 평균 득점, 타자 OPS, 투수 WHIP 등이 시즌 결과에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인하였다. 모델 설계는 linear, softmax 함수를 사용하는 것보다 relu, tanh, sigmoid 함수를 사용했을 때 더 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 실제 2022 시즌 결과를 예측한 결과 88%의 정확도를 도출했다. 폭투의 수, 피홈런 등 가중치가 높은 변수의 값이 우수할 경우 시즌 결과가 좋게 나온다는 것이 증명되었다. 본 논문에서 설계한 이 시스템은 KBO 구단만이 아닌 모든 야구단에서 선수단을 구성하는데 활용 가능하다고 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.317-318
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• 2023

본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 자율주행 자동차가 각 국가별 교통 규칙 및 도로 표시를 이해하고 정확한 주행을 할 수 있도록, Deep Neural Network 시스템을 설계하고 구현하는 방법을 제안한다. 연구 방법으로는 한국도로교통공단(koroad)에서 제공하는 교통안전표지 일람표 이미지를 학습하여, 차량이 자율주행을 하기 위해 요구되는 표지판을 인식할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 설계한 학습 시스템으로 도로교통표지판의 인식에 성공했으며, 이를 통해 자율주행차량이 표지판을 인식할 수 있으며, 시각장애인 및 고령운전자를 위한 지원 역시 가능하다고 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.321-322
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• 2023

본 논문에서는 Scikit-learn 패키지의 LinearRegression 모델과 Keras 딥러닝 모델을 활용하여 수도권 도시 환경 요인에 따른 범죄 발생 건수를 예측 모델을 제안한다. 연구 방법으로 범죄 발생과 유의미한 관계가 있다고 파악되는 수도권의 각 자치구 별 데이터셋을 분석하여, CCTV, 파출소, 가로등의 수가 범죄 발생에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인하였다. 독립 변수들 간에 Scale을 줄이고자 정규화를 진행했고, 종속변수의 정규성 확보를 위해 로그변환을 취했다. 손실 함수는 회귀문제에서 사용되는 'relu'함수를 사용했고 모델의 성능을 확인할 수 있는 지표로 MSE(Mean Squared Error)를 사용해 모델을 구성하였다. 본 논문에서 설계한 이 프로그램은 범죄 발생율이 높은 지역구에 경찰 인력의 추가적 배치, 안전 시설 확충 등 실무적 조치를 취함에 있어 근거를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.627-632
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• 2023

대규모 언어 모델은 높은 연산 능력과 방대한 양의 데이터를 기반으로 탁월한 성능을 보이며 자연어처리 분야의 주목을 받고있다. 이러한 모델들은 다양한 언어와 도메인의 텍스트를 처리하는 능력을 갖추게 되었지만, 전체 학습 데이터 중에서 한국어 데이터의 비중은 여전히 미미하다. 결과적으로 이는 대규모 언어 모델이 영어와 같은 주요 언어들에 비해 한국어에 대한 이해와 처리 능력이 상대적으로 부족함을 의미한다. 본 논문은 이러한 문제점을 중심으로, 대규모 언어 모델의 한국어 처리 능력을 향상시키는 방법을 제안한다. 특히, Cross-lingual transfer learning 기법을 활용하여 모델이 다양한 언어에 대한 지식을 한국어로 전이시켜 성능을 향상시키는 방안을 탐구하였다. 이를 통해 모델은 기존의 다양한 언어에 대한 손실을 최소화 하면서도 한국어에 대한 처리 능력을 상당히 향상시켰다. 실험 결과, 해당 기법을 적용한 모델은 기존 모델 대비 nsmc데이터에서 2배 이상의 성능 향상을 보이며, 특히 복잡한 한국어 구조와 문맥 이해에서 큰 발전을 보였다. 이러한 연구는 대규모 언어 모델을 활용한 한국어 적용 향상에 기여할 것으로 기대 된다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.42 no.2
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• pp.71.1-71.1
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• 2017

WouldYouLike[우주라이크]는 2009년 천문학 전공 대학생들을 중심으로 탄생한 천문우주과학 대중화를 위해 활동하는 비영리 단체이다. 천문우주과학에 대한 정보를 얻기 힘든 사람들을 위해 쉽게 접할 수 있는 콘텐츠를 제작하여 이를 무료로 배포하고 있다. 2012년 무료 배포용 천문학 잡지 우주라이크 창간호를 시작으로 2017년 현재 11호까지 발간되었으며, 이 잡지는 전국 각지의 대학교 캠퍼스와 천문대 및 과학관의 협조를 통해 배포 중이다. 이러한 오프라인 활동과 더불어 SNS(인스타그램, 페이스북)와 홈페이지를 비롯해 현대인들에게 접근성이 높은 온라인 매체를 적극적으로 활용한 천문학 콘텐츠와 팟캐스트 등을 통해 대중에게 다가가고 있다. 특히 우주라이크 페이스북 페이지의 팔로워 수는 약 35,000명이며, 이는 한국천문연구원 페이스북 페이지의 약 6,000명보다 많은 수치이다. 이는 우주라이크 본연의 목적인 천문학 대중화에 우주라이크가 크게 기여하고 있음을 보여준다. 현재 우주라이크는 상기에 기술한 활동들과 함께 NASA에서 운영하는 APOD (Astronomy Picture of the Day)의 한글판 서비스를 공식적으로 번역하여 제공하고 있다. 이 포스터는 국내에서 천문우주과학 대중화의 필요성을 역설하며, 이와 연계해서 우주라이크의 활동 내역과 현재 추진 중인 계획을 소개한다. 그리고 이에 대한 국내 천문학계의 다양한 목소리를 듣고 추후 활동에 반영하고자 한다.