• 비교문화연구
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• 제39권
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• pp.461-484
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• 2015

Wangyun is a prominent scholar in the Qing dynasty. Shuowenshili is his masterpiece study of Shuowenjiezi. Shuowenshili discusses the difference between Fenbiewen and Leizengzi. It emphasizes that meanings to a word tends to help express more exactly. Wangyun's discussion about Gujinzi refers to the phenomenon that in order to recode a word different characters used in different periods. Wangyun's use of Gujinzi is based on the purpose to explain the relationship between characters. Fenbiewen and Leizengzi are specialized term of characters evolution. Wangyun's theory of Fenbiewen, Leizengzi and Gujinzi is the most important linguistics found. He was generous contributions to the linguistics of China. In particular, understanding the meaning and development of Chinese character.

• 철학연구
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• 제123권
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• pp.347-377
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• 2012

우리는 마음을 나타내는 수많은 용어를 가지고 있다. 이를 크게 분별심과 무분별심이 관계에서 이해할 수 있다. 이는 마음에 대한 이해가 우리의 언어적 분별에 의해 이루어지고 있다는 점에 기인한다. 어떤 것에 대한 분별이 일어날 때, 우리는 그 분별에 의하여 나타난 마음[분별심]을 인식할 수 있을 뿐 아니라 그 분별을 벗어난 본래 마음[무분별심]도 함께 생각할 수 있기 때문이다. 대체로 불교에서는 마음을 일체와의 관계 속에서 바라보고 그것을 연기적 관점에서 이해하여 왔다. 초기불교와 부파불교에서는 마음에 대한 분별적 접근이 주로 이루어지고, 그 분별심의 생성과 소멸을 연기의 법칙으로 설명하였다. 이때 분별심은 연기된 것으로 무상한 것이며, 찰나적인 것이다. 그러나 결코 분별심을 허망한 것으로 부정한 것은 아니다. 한편 대승불교에서 용수는 연기의 본질을 '공(空)'으로 파악하고 연기를 순차적 의존관계가 아닌 동시적 의존관계로 이해하였다. 용수는 공을 통하여 분별심의 허망성을 지적함으로써 분별 이전의 무분별심을 직접 볼 수 있게 한 것이다. 무분별심은 언어적 분별(허망분별)을 떠난 자리이기 때문에 말로 설명할 수 없는 것이지만, '불공(不空)'의 측면에서는 여러 가명(假名)을 통하여 심층의식이나 본성에 대한 접근이 시도될 수 있었다. 여기서 공사상이 분별의 허망성을 지적하는데 초점을 두었다면, 화엄사상은 분별의 진실성을 일체가 연기되어 있다는 일승연기의 입장에서 제시하고 있으며, 나아가 일체가 모두 본성이 그대로 현현한 성기(性起)임을 밝힘으로써 무분별과 분별(참 분별) 모두를 긍정할 수 있는 길을 열어주었다. 화엄사상에서는 '분별심' 혹은 '무분별심' 자체를 밝히는 데 중점을 두기보다는 무주(無住)의 입장에서 분별과 무분별의 관계를 밝힘으로써 마음에 대한 온전한 이해를 시도하고 있다. 연기적 관점[연기문(緣起門)]에서는 분별의 세계에서 무분별의 세계로 들어가는 역할을 하고 있으며, 성기적 관점[성기문(性起門)]에서는 무분별의 세계에서 분별의 세계마저 드러내는 역할을 하고 있기 때문이다. 이러한 관점은 마음에 대한 온전한 이해를 위해서도 중요하지만 분별에 집착하는 마음병을 치유하는 데에도 유용하게 적용될 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.175-178
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• 2014

다양한 언론사로부터 기사를 제공받아 서비스하는 인터넷 포털의 뉴스에서는 수많은 중복 기사가 실시간으로 등록된다. 이로 인하여 인터넷 포털에서 관심 있는 주제의 기사를 검색하여 찾아보려는 경우 검색키워드를 포함한 기사의 수가 지나치게 많아 원하는 정보를 적절하게 얻기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 검색 기사 중 유사한 문서를 군집화하고 군집에 대한 다중문서요약을 사용자에게 제시하여 검색된 기사를 효율적으로 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 다중문서 요약에서는 뉴스 기사에 적합한 단어 가중치인 분별도(discriminability)를 제안하여 사용하여 군집화된 기사로부터 유사 문장을 군집한다. 시스템에서는 군집된 기사의 대표 문장 군집에서 대표 문장, 즉 키워드에 대한 주제별 기사의 요약문을 결과로 제시하여, 효율적인 뉴스 검색을 지원한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.20-23
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• 2006

시소러스의 개념과 개념간 계층관계가 온톨로지 구축에 흔히 이용되고 있다. 다만 시소러스 계층관계는 is-a관계 뿐만 아니라 세분화되지 않은 관계도 포함되고 있기 때문에, 온톨로지의 기본 관계인 is-a관계를 분별하는 작업이 필요하다. 본 논문은 개념의 어휘표현 정보를 이용하여 온톨로지의 is-a관계를 설정하는 규칙을 제시하였고, 개념의 정의문 정보를 이용하여 is-a관계를 검수하는 방법을 제안하였다. IT분야 시소러스에 대한 is-a관계 설정 실험결과, 어휘표현 정보를 이용한 규칙 기반 is-a관계 설정은 85.83%의 정확도를 보였고, 정의문 정보를 이용한 is-a관계 판단의 일관성 평가 결과 일치도가 86.44%였다.

• 암석학회지
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• 제17권2호
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• pp.57-82
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• 2008

영남육괴의 남서부에 분포하는 백악기 말의 문유산 화산암복합체는 아래로부터 산성 화성쇄설암, 안산암과 안산암질 쇄설암, 유문암으로 구분할 수 있다. 가장 오래된 화산활동은 화산쇄설성 퇴적물이 퇴적되는 동안 산성 마그마의 간헐적인 분출로 시작되었다. 산성 화성쇄설암의 폭발적인 분출은 강하회에서 시작되어 부석강하로 발전되어 데사이트질${\sim}$유문암질 화산회류 분화로 변하였다. 그 이후에는 안산암과 안산암질 화성쇄설암의 분출이 일어났고, 최종적으로 화산암체의 중앙에 가까운 틈을 따라 용암돔의 형태로 유문암이 관입하였다. 암석화학적 데이터는 이러한 암석들이 칼크-알칼리암 계열이며, 섭입대와 관련된 대륙연변부 화산호와 지구조적으로 관련성이 있다는 것을 보여준다 주성분원소 조성은 medium-K에서 high-K의 범위를 가진다. 이 지역의 화산암류에서 암석화학적 변화는 부수적인 혼합과 더불어 분별결정작용으로 설명할 수 있다. 가장 매픽한 암석은 현무암질안산암이지만, 낮은 MgO와 Ni 함량은 이들이 상부 맨틀 웨지 내 초염기성암의 20%이내의 부분용융에서 유래된 초기의 초생 마그마로부터 분별결정작용에 의해 형성되었음을 지시한다. 층서상으로 초기의 화산암은 조성적으로 하부의 산성암과 상부의 안산암으로 분대되어 분포한다. 상부의 산성에서 하부의 안산암질로 조성적으로 누대구조를 보이는 마그마 챌버는 챔버 내에서의 분별작용과 깊은 곳에서의 새로운 염기성 마그마가 유입되어 보충된 결과로 사료된다. 마그마의 보충에 따른 혼합은 화산암 내의 비평형적인 반정의 관찰에 기초한다. REE 패턴은 안산암에서 유문암으로 분화되면서 LREE가 약간 부화되어 있음을 보여준다. 마지막 단계의 유문암은 분별결정작용에 의해 칼크-알칼리 안산암질 마그마로부터 유래되었으며, 이는 분별결정작용 동안 지각 동화작용을 겪은 것으로 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1280-1284
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• 2008

본 연구는 국내 대표적인 산지 소하천 유역인 설마천 유역을 대상으로 한국형 준분포형 장기유출모형인 SWAT-K를 이용하여 각 수문성분별 특성을 살펴본 것이다. 설마천 유역은 현재 한국건설기술연구원의 시험 유역으로 운영되고 있으며 다년간의 수문성분 관측값을 보유하고 있어 소규모 산지 유역의 수문특성을 분석하기 위한 적지로 판단된다. 분석기간은 2004년 $\sim$ 2006년까지로 정하였으며, 강수와 증발산은 현지 계측자료를, 기상자료는 최인접 기상관측소인 동두천 관측소의 자료를 활용하였다. 특히 급경사 산지에서의 적절한 유출해석을 위해 경사와 경사장간의 회귀식을 반영하여 HRU별로 보정을 수행하였다. 전적비교의 관측유량자료를 이용한 검증결과는 매우 양호하였으며, 증발산 관측치와 모의치를 비교하여 계산된 수문성분비의 적정성을 검토하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.36-39
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• 1999

본 논문에서는 기존의 반연속 HMM과 신경망 알고리즘인 RBF(Radial Basis Function)를 혼합한 형태를 음성인식에 적용한다. 기존의 반연속 HMM은 학습 과정에서 모든 모델과 상태에서 공유되는 L개의 가우시안 확률 밀도들과 각가우시안 확률 밀도들의 가중치를 결정하는 흔합 밀도계수 의해 입력 음성의 특징을 확률적으로 모델링하는 혼합 확률을 얻고 또 Maximum likelihood와 Baum-Welch 알고리즘을 이용해 초기확률, 전이확률, 관측확률, 평균벡터 $\mu$, 공분산 행렬 $\Sigma$을 학습해 나간다. 그러나 제안한 RBF/반연속 HMM 혼합형태는 RBF의 변형된 방식을 첨가해 반연속 HMM 관측 파라미터를 RBF에 의해 결정함으로써 보단 분별릭 있는 화자독립 인식 시스템이 된다. 그래서 인식 실험결과 인식률에 있어서 기존의 반연속 HMM보다 향상된 인식률을 얻는다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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• pp.81-84
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• 2001

본 논문은 중규모 단어급의 핵심어 검출 시스템에서 인식률 향상을 위해 미등록어 거절(Out-of-Vocabulary rejection) 기능을 제어하기 위한 연구이다. 이것은 핵심어 검출기에서 인식된 결과를 확인하는 과정으로 검증시스템이 구현되기 위해서는 매 음소마다 검증 기능이 필요하고, 이를 위해서 반음소(anti-phoneme model) 모델을 사용하였다. 검증의 역할은 인식기에서 인식된 단어가 등록어인지 미등록어인지 판별하는 것이다. 단어인식기는 비터비 탐색을 하므로, 기본적으로 단어단위로 인식을 하지만 그 인식된 단어는 내부적으로 음소단위로 인식된다. 따라서, 최소 검증 오류를 갖는 반음소 모델을 사용하고, 이를 이용하여 인식된 음소 단위들을 각각의 반음소 모델과 비교하여 통계적인 방법에 의해 신뢰도를 구한다 이 음소단위의 신뢰도를 단어 단위의 신뢰도로 환산하기 위해서 음소단위를 평균 내는 방식 을 취한다. 이렇게 함으로서, 등록어와 미등록어 사이의 분별력을 크게 하여 향상된 인식 성능을 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국음향학회지
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• 제18권8호
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• pp.94-99
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• 1999

성 인식 알고리즘에서 높은 인식률을 보이는 방법은 hidden Markov mode1(HMM)과 신경망의 혼합 형태이다. 이것은 통계적인 모델과 신경망 모델의 장점을 혼용하는 방법이다. 본 연구에서 제안하는 인식 알고리듬은 반연속 HMM과 radial basis function(RBF)의 새로운 형태의 혼합 구조로써 반연속 HMM 파라미터 중에서 관측 확률을 결정하는 가중치(혼합확률밀도함수계수)확률을 Baum-Welch 추정 이후 RBF로로써 재 추정하는 인식 모델을 제안한다. 제안한 방법은 RBF의 은닉층(hidden layer)의 기본 함수(basis function)와 반연속 HMM의 확률 밀도 함수의 유사함을 고려한 것으로 RBF의 학습 및 추정된 가중치로써 보다 음성 파형을 분별력 있게 구분하고자 하는 것이다. 모의 실험 결과는 반연속 HM만을 사용 할 때 보다 제안한 반연속 HMM/RBF 혼합 구조가 비 학습 화자에 대한 인식률을 개선함으로써 단순히 반연속 HMM만을 사용하는 것 보다 훨씬 분별력이 높은 방법임을 보여준다.