• The Korean Publising Journal, Monthly
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• s.92
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• pp.4-5
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• 1991

국립국어연구원이 가장 정열을 쏟는 사업은 "종합국어대사전"의 편찬이다. 안병희원장은 이 사전이 통일을 앞두고 남북한언어의 깊은 골을 메우는 기초공사로서의 의의를 갖는다는 데 비중을 두는데, 일단 올해는 기초자료 확보에 진력하기로 하고 내년부터 본격착수에 들어가 2001년에 완간시킨다는 장기계획을 세워두고 있다.

• Journal of Korean Elementary Science Education
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• v.24 no.3
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• pp.259-267
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• 2005

This study was to investigate the elementary students' preconception on the brightness of electric bulb and degree of consistency on their preconceptions. Participants were 160 students of fifth graders in Seoul area. They had already teamed about the brightness of series circuit and parallel circuit of batteries. After they solved six problems in the same context, we provided them a pair of circuit which was an anomalous situation. And then they conducted CCLT (Cognitive Conflict Level Test). Elementary school students showed various preconceptions when they explained the light of bulb of two Simple electric Circuits. Many Students Consistently Showed the Scientific misconceptions like 'the light of bulb of two simple electric circuits was that the more batteries and the fewer bulbs were brighter.' The level of consistency that students presented scientific misconceptions was grouped all of four, such as 'high, middle, low, and nothing.' Therefore the higher scientific achievement they have, the higher consistency they have. As the students had high consistency level, they revealed high cognitive conflict level significantly. This high consistency will help them to change their preconception on the brightness of electric bulb and their cognitive conflict.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.02a
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• pp.155-158
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• 2008

기술이 발전함에 따라 컴퓨터 범죄는 점차 증가하고 있으며, 용의자는 사건의 증거가 될 수 있는 파일들에 대해 패스워드 기능을 제공하는 응용프로그램을 활용하여 증거물에 대해 의도적인 접근을 막고 있다. 이로 인해 수사관은 암호화된 파일들에 대해 접근이 매우 어려운 상황이며, 해결 방안으로써 패스워드 복구 프로그램이 대안이 될 수 있다. 하지만 대다수의 패스워드 복구 프로그램들은 단순한 전수조사 공격 방식을 지원하거나 국가별 특징을 고려하지 않은 영문용 사전파일을 적용하여 복구하고 있기 때문에, 국내수사 환경에서 패스워드 검색에 한계가 따르고 있다. 따라서 수사관이 암호화된 파일에 대해 효율적으로 검색할 수 있는 방안이 필요하며, 이를 통해 빠른 시간 내에 증거물을 복구할 수 있는 방안이 강구되어야 한다. 본 논문에서는 최근 국내외 사전구축 사례 및 동향을 조사함으로써 효율적인 패스워드 사전 파일을 구축할 수 있는 방안을 제시하며, 이와 함께 용의자의 개인적인 정보를 이용하여 최적화된 사전파일을 생성할 수 있는 방안에 대해 설명한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1121-1124
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• 2008

저수분석(low flow analysis)은 수자원공학에서 중요한 분야 중 하나이며, 특히 저수량 빈도분석(low flow frequency analysis)의 결과는 저수(貯水)용량의 설계, 물 수급계획, 오염원의 배치 및 관개와 생태계의 보존을 위한 수량과 수질의 관리에 중요하게 사용된다. 그러므로 본 연구에서는 저수량 빈도분석을 위한 점빈도분석을 수행하였으며, 특히 빈도분석에 있어서의 불확실성을 탐색하기 위하여 Bayesian 방법을 적용하고 그 결과를 기존에 사용되던 불확실성 탐색방법과 비교하였다. 본 논문의 I편에서는 Bayesian 방법 중 사전분포(prior distribution)와 우도함수(likelihood function)의 복잡성에 상관없이 계산이 가능한 Bayesian MCMC(Bayesian Markov Chain Monte Carlo) 방법과 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하기 위한 여러과정의 이론적 배경과 Bayesian 방법에서 가장 중요한 요소인 사전분포를 구축하고 이를 비교 및 평가하였다. 고려된 사전분포는 자료에 기반하지 않은 사전분포와 자료에 기반한 사전분포로써 두 사전분포를 이용하여 Metropolis-Hastings 알고리즘을 수행하고 그 결과를 비교하여 저수량 빈도분석에 합리적인 사전분포를 선정하였다. 또한 알고리즘의 수행과정에서 필요한 제안분포(proposal distribution)를 적용하여 그에 따른 알고리즘의 효율성을 채택률(acceptance rate)을 산정하여 검증해 보았다. 사전분포의 분석 결과, 자료에 기반한 사전분포가 자료에 기반하지 않은 사전분포보다 정확성 및 불확실성의 표현에 있어서 우수한 결과를 제시하는 것을 확인할 수 있었고, 채택률을 이용한 알고리즘의 효용성 역시 기존 연구자들이 제시하였던 만족스러운 범위를 가지는 것을 알 수 있었다. 최종적으로 선정된 사전분포는 본 연구의 II편에서 Bayesian MCMC 방법의 사전분포로 이용되었으며, 그 결과를 기존 불확실성의 추정방법의 하나인 2차 근사식을 이용한 최우추정(maximum likelihood estimation)방법의 결과와 비교하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.181-187
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• 1995

한국어 형태소 해석기와 같은 한국어 정보 치리 시스템은 많은 전자 사진 검색 작업을 요구하기 때문에 전자 사전의 성능은 전체 시스템의 성능에 많은 영향을 미친다. 이에 본 논문은 적은 기억 장소를 차지하면서 탐색 속도가 빠른 Finite State Transducer(FST)를 이용한 전자 사전 구조를 제안한다. 제안된 전자 사진은 Deterministic Finite State Automata(DFA)로 표제어를 표현하고 DFA 상태수 최소화 알고리즘으로 모든 위치에 존재하는 중복된 상태를 제거하여 필요한 기억 장소가 적으며, FST를 일차원 배열에 매핑하고 탐색시 이 배열내에서의 상태 전이만으로 탐색을 하기 때문에 탐색 속도가 매우 빠르다. 또한 TRIE 구조에서와 같이 한번의 탐색으로 입력된 단어로 가능한 모든 표제어들을 찾아 줄 수 있다. 실험 결과 표제어 수가 증가하여도 FST를 이용한 전자 사전의 크기는 표제어 수에 비례하여 커지지 않고, 전자 사전 탐색 시간은 표제어 수에 영향을 받지 않으며, 약 237만 단어를 검색하는 실험에서 TRIE나 $B^+-Tree$구조를 사용한 전자 사전보다 빠름을 알 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.613-618
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• 2022

효과적인 자연어 처리를 위해 제안된 Transformer 구조의 등장 이후, 이를 활용한 대규모 언어 모델이자 사전학습 모델인 BERT, GPT, OPT 등이 공개되었고, 이들을 한국어에 보다 특화한 KoBERT, KoGPT 등의 사전학습 모델이 공개되었다. 자연어 처리 모델의 확보를 위한 학습 자원이 늘어나고 있지만, 사전학습 모델을 각종 응용작업에 적용하기 위해서는 데이터 준비, 코드 작성, 파인 튜닝 및 저장과 같은 복잡한 절차를 수행해야 하며, 이는 다수의 응용 사용자에게 여전히 도전적인 과정으로, 올바른 결과를 도출하는 것은 쉽지 않다. 이러한 어려움을 완화시키고, 다양한 기계 학습 모델을 사용자 데이터에 보다 쉽게 적용할 수 있도록 AutoML으로 통칭되는 자동 하이퍼파라미터 탐색, 모델 구조 탐색 등의 기법이 고안되고 있다. 본 연구에서는 한국어 사전학습 모델과 한국어 텍스트 데이터를 사용한 자연어 처리 모델 산출 과정을 정형화 및 절차화하여, 궁극적으로 목표로 하는 예측 모델을 자동으로 산출하는 시스템의 설계를 소개한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.3 no.3
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• pp.1-9
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• 1996

본 논문에서는 일반화 회귀모형의 회귀모수${\beta}$에 대한 사전정보의 형태에 따른 각 추정량들에 대하여 연구하였다. 먼저 사전정보가 ${\beta}$에 대한 사전분포로 주어지는 경우에 해당하는 베이지안 회귀추정량을 제시하였고, 다른 하나는 ${\beta}$에 대한 사전정보모형으로 선형회귀모형식이 주어진 경우의 일반화 혼합회귀추정량에 대하여 연구하였다. 두가지 경우로부터 얻어진 각 추정량의 정도를 알아보기 위하여 각 추정량의 공분산행렬을 이 용하여 서로 비교하여 보았다. 각 추정량의 분산비들을 이용하여 일반적으로 일반화 혼합회귀추정량이 베이지안 회귀추정량들보다 비교적 작은 분산값을 가진다는 결론을 얻었다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.18 no.2 s.80
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• pp.53-66
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• 2003

고출력 증폭기(HPA)는 위성통신 등 무선통신 시스템의 송신단에서 필수적으로 요구되는 요소 중의 하나이다. 그러나, 대부분의 HPA들은 비선형적인 출력 특성을 가지고 있으므로 이로 인한 신호의 왜곡으로 전송 손실을 야기하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 HPA를 선형화하는 가장 효율적인 방법으로 제안되어온 것이 사전왜곡(predistortion) 기법이다. 본 고에서는 고출력 증폭기의 비선형성을 보상하기 위한 사전왜곡 방식의 기본 개념과 다양한 사전왜곡 방식에는 어떤한 것들이 있는지 그 기본 원리 및 기술 개발 동향에 관하여 고찰한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.166-168
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• 2003

문서 분할 기법은 문서 내에 존재하는 다양한 주제들을 자동적으로 추출하는 기법이다. 이 분야의 연구는 크게 사전적 관계에 근거한 기법과 통계적 데이터에 근거한 기법으로 나누어져 연구되어 왔다. 사전적 관계에 의한 기법은 단어들의 사전적 의미와 관계에 근거한 기법이고 통계적 데이터에 의한 기법은 주로 단어들의 분포를 이용한 기법이다. 여기에는 몇가지 문제점이 있는데 사전적 관계에 근거한 경우에는 분산된 주제들을 통합하여 추출하기 어렵고. 통계적 데이터에 근거한 기법은 정확한 주제의 개수를 찾기 어렵다는 점이다. 본 논문에서는 계층적 개념 트리를 이용하여 보다 정확한 개수의 주제들을 찾아낼 수 있는 문서 분할 기법에 대해 소개 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1187-1190
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• 2015

최근에 비정형 데이터의 잠재적 가치를 유용한 데이터로써 사용하려는 경우가 많아지고 있다. 특히 트위터는 사용자의 상태나 이벤트가 잘 나타나 있어서 하나의 사용자의 이벤트로서 간주될 수 있다. 본 논문은 트위터에서 발생하는 이벤트에 주목하여, 감기라는 이벤트를 트위터 내에서 추적하고자 한다. 추적을 위해서는 트위터를 판단할 필요가 있는데, 이를 위해 기존의 감성 사전 방식 중 하나인 통계적 사전 구축을 기반으로 키워드를 활용하여 감기 판단 사전을 구축하는 방식을 제안한다.