• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.118-125
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• 2004

인간의 언어지식은 다양한 개념 관계를 가지며 서로 망(network)의 모습으로 연결되어 있다. 인간의 언어지식의 산물 중에서 가장 체계적이며 구조적으로 언어의 모습을 드러내고 있는 결과물이 사전이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 사전 뜻풀이 말에서 개념 어휘와 자동적인 지식획득을 통하여 의미 정보를 구조적으로 추출한다. 이러한 의미 정보가 추출되면서 동시에 자동적으로 개념 어휘의 의미 참조 모형이 구축된다. 이러한 것은 사전이 표제어 리스트와 표제어를 기술하는 뜻풀이말로 이루어진 구조의 특성상 가능하다. 먼저 172,000여 개의 사전 뜻풀이말을 대상으로 품사 태그와 의미 태그가 부여된 코퍼스에서 의미 정보를 추출하는데, 의미분별이 처리 된 결과물을 대상으로 하기 때문에 의미 중의성은 고려하지 않아도 된다. 추출된 의미 정보를 대상으로 정제 작업을 거쳐 정보이론의 상호 정보량(Ml)을 이용하여 개념 어휘와 의미 정보간에 연관도를 측정한 후, 개념 어휘간의 유사도(SMC)를 구하여 지식표현의 하나로 연관망을 구축한다.

• The Journal of the Korean dental association
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• v.48 no.4
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• pp.263-274
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• 2010

I classified the bone graft material according to the component. Most bone graft material is composed of inorganic and organic constituent. Organic component such DBM is associated with osteoinduction. Inorganic components such as hydroxyapatite, $\beta$-TCP, calcium sulfate, bioactive glass, polymer are associated with osteoconduction. Autogenous bone graft is ideal material. We can select any biocompatible material for the restoration of small filling defect with intact bony wall. However, we should select first osteogenetic and osteoinductive material to regenerate the viable bone tissue.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.142-145
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• 2016

본 논문은 기존의 RFID 감지 시스템에서 더 나아가 다수의 RFID 클러스터의 협업 및 RFID가 부착된 객체들 사이의 관계를 통하여 객체 추적이 가능한 시스템을 제안한다. 서버는 다수 클러스터와의 통신으로 모든 객체의 데이터를 관리하며 클러스터는 객체의 RFID가 감지되는 경우에 객체의 데이터를 얻어 서버에 전송한다. 이러한 서버와 클러스터의 상호작용을 통해 감지된 클러스터의 위치를 파악하여 객체 추적이 가능하다. 만약 RFID를 감지하는 데 있어 문제가 발생할 경우, 객체 관계를 활용하여 해결한다. 얻은 데이터의 신뢰도가 낮더라도 RFID가 감지된 상황에 따라 가진 데이터를 기반으로 객체는 싱글과 그룹 관계로 결정되며 시간이 지남에 따라 그룹 관계를 싱글 관계로 바꾸어 모든 객체를 분별할 수 있도록 한다. 실제 제한된 실내 공간을 선정해 이를 기반으로 시뮬레이션 프로그램을 구현하여 이 시스템의 효율성을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.102-104
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• 2016

하위범주화는 술어와 보어간의 의존 관계를 정의하는 언어정보로서 다의어 태깅이나 이 외에 자연어처리의 다양한 곳에 이용될 수 있다. 그러나 하위범주화에서 다루는 필수논항은 격조사로 표현되어 실제로 한국어에서 자주 나타나는 보조사는 여기에 포함되지 않는다. 이런 문제 때문에 하위범주화네 나타난 격조사만을 그대로 이용하려고 하면 재현율에 큰 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 문장에서 격조사 대신 보조사가 사용되었을 때 하위범주화의 필수논항으로 인정할 수 있는 방법을 제시하고, 특히 보조사에 적용할 경우에 생기는 이점을 실험으로 증명한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.06e
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• pp.61-64
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• 2001

This paper describes a basic study for the classification of cognitive mental states as a basic research of a human-computer interface technique. To recognize the mental states, we obtained 22 subjects’brain waves in course of two types of experiments. One of the experiments is to choose an answer among yes, no or reject buttons, to underlying questions and the other is to select an icon displayed in a monitor screen. After acquiring the brain wave signals, we construct a feature set with the percent power increase for a given segment with respect to that of the reference period. The linear discriminative algorithm is used to classify the cognitive yes/no mental states.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.5 no.2
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• pp.56-61
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• 2000

The quality of English to Korean Machine Translation depends on how well it deals with target word selection of verbs containing enormous ambiguity. Verb sense disambiguation can be done by using collocation, but the construction of verb collocations costs a lot of efforts and expenses. So, existing methods should be examined in the practical view points. This paper describes the practical method of target word selection using existing collocation and semantic distance computed from minimum semantic features of nouns.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.220-222
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• 2006

현재 마이크로어레이 기술은 대량의 유전자 발현 데이터 특히 암과 관련한 데이터들을 쏟아내고 있다. 이 데이터를 기반으로 암의 종류에 따른 유전자들의 차별적 발현 양상을 분석하고 발현량의 변화가 두드러지는 유전자들에 기반하여 암을 분별할 수 있는 분류 모델을 구축한 후, 이것을 암을 진단하거나 예측하는데 이용할 수 있다. 본 논문에서는 마이크로어레이 데이터를 사용해 특징추출방법과 분류를 위한 Naive Bayes, k-Nearest Neighborhood, Decision Tree, Support Vector Machine, Neural Network 알고리즘을 이용하여 최적의 조합을 찾고 어떤 알고리즘이 가장 효과적인지 실험을 통해 분석해보고 성능평가 하는 것을 목표로 한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.78-81
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• 2003

본 논문은 SVM(support vector machine)을 이용한 음성인식기에 대해 효과적인 특징 파라메터를 제안한다. SVM은 특징 공간에서 비선형 경계를 찾아 분류하는 방법으로 적은 학습 데이터에서도 좋은 분류 성능을 나타낸다고 알려져 있으며 최적의 특징 파라메터를 선택하기 위해 본 논문에서는 SVM을 이용한 음성인식기를 사용하여 PCA(principal component analysis), ICA(independent component analysis) 알고리즘을 적용하여 MFCC(met frequency cepstrum coefficient)의 특징 공간을 변화시키면서 각각의 인식 성능을 비교 검토하였다. 실험 결과 ICA에 의한 특징 파라메터가 가장 우수한 성능을 나타내었으며 특징 공간에서 각 클래스의 분포도 또한 ICA가 가장 높은 선형 분별성을 나타내었다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.827-830
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• 2008

Enterococcus is a fecal indicator bacterium and often used to indicate fecal contamination in the environment. Carbohydrates fermentation patterns of Enterococcus isolates were investigated as a way to differentiate the source of fecal contamination. Total 1826 Enterococcus isolates were obtained from cows, pigs, chickens, ducks, and humans in two geographically different locations. Distributions of carbohydrate fermentation patterns showed discrepancies among sources. This study suggest that the possibility of the use of Enterococcus in microbial source tracking.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.388-391
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• 2014

JavaScript는 AJAX와 같은 기술을 통해 정적인 HTML에 동적인 기능을 제공하며 그 쓰임새는 HTML5 등장 이후 더욱 주목받고 있는 기술이다. 그와 비례하여 JavaScript를 이용한 공격( DoS 공격, 기밀정보 누출 등 ) 또한 큰 위험으로 다가오고 있다. 이들 공격은 실제적인 흔적을 남기지 않기 때문에 JavaScript 코드 상에서 악성 행위를 판단해야 하며, 웹브라우저가 JavaScript 코드를 실행해야 실제적인 행위가 일어나기 때문에 이를 방지하기 위해선 실시간으로 악성 스크립트를 분별하고 파악할 수 있는 분석 기술이 필요하다. 본 논문은 이런 악성 스크립트를 탐지하는 분석엔진 기술을 제안한다. 이 분석 엔진은 시그니쳐 기반 탐지 기술을 이용한 정적 분석과 행위 기반 탐지 기술을 사용하는 동적 분석으로 이루어진다. 정적 분석은 JavaScript 코드에서 악성 스크립트 코드를 탐지하고 동적 분석은 JavaScript 코드의 실제 행위를 분석하여 악성 스크립트를 판별한다.