• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.476-478
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• 2023

딥러닝은 컴퓨터 비전의 상당한 발전을 기여했지만, 딥러닝 모델을 학습하려면 대규모 데이터 세트가 필요하다. 이를 해결하기 위해 데이터 증강 기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 객체 추출 바운딩 박스와 원본 이미지의 바운딩 박스를 결합하여 합성 데이터 생성기법을 제안한다. 원본 이미지와 동일한 범주의 데이터셋에서 참조 이미지의 객체를 추출한 다음 생성 모델을 사용하여 참조 이미지와 원본 이미지의 특징을 통합하여 새로운 합성 이미지를 만든다. 실험을 통해, 생성 기법을 통한 딥러닝 모델의 성능향상을 보여준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.352-357
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• 2023

자연어 추론은 두 문장(전제, 가설)간의 관계를 이해하고 추론하여 함의, 모순, 중립 세 가지 범주로 분류하며, 전제-가설-라벨(PHL) 데이터셋을 활용하여 자연어 추론 모델을 학습한다. 그러나, 새로운 도메인에 자연어 추론을 적용할 경우 학습 데이터가 존재하지 않거나 이를 구축하는 데 많은 시간과 자원이 필요하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 자연어 추론을 위한 학습 데이터인 전제-가설-라벨 삼중항을 자동 생성하기 위해 [1]에서 제안한 문장 변환 규칙 대신에 거대 언어 모델과 Chain-of-Thought(CoT), Program-aided Language Models(PaL) 등의 프롬프팅(Prompting) 방법을 이용하여 전제-가설-라벨 삼중항을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 실험 결과, CoT와 PaL 프롬프팅 방법으로 자동 생성된 데이터의 품질이 기존 규칙이나 기본 프롬프팅 방법보다 더 우수하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.501-508
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• 2004

본 논문에서는 문서분류의 학습단계에 가상적합문서기법을 적용하여 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 어떤 범주에 대해 적합하다고 판단된 두 개의 적합문서를 결합해서 생성된 문서 또한 적합문서가 된다는 관찰을 통해서, 문서분류기가 학습할 수 있는 새로운 정보를 추가함으로써 분류기의 학습을 돕는다. 제안하는 방법은 학습문서집합에 있는 적합문서들의 쌍을 조합해서 단순히 변환함으로써 가상의 문서를 생성한다. 이 방법에 의해서 생성된 가상 문서는 두 개의 적합문서에 같이 발생하는 어휘들에 대해서는 높은 가중치를 갖고, 문서 내의 어휘 공간이 확장되는 특성을 갖는다. 대량의 문서를 포함하는 TREC-11 필터링 태스크 참여에서 제안한 방법은 제공되는 학습문서를 이용한 기본 성능에 비해 71%의 성능 향상을 보였다. 또한 문서분류 연구에서 일반적으로 비교를 위해 이용하는 실험집합인 Routers-21578에서 학습집합의 적합문서 개수가 100개 이하인 범주에 대해서 기본 학습문서를 이용한 분류기에 비해 11%의 성능향상을 보였다. 가상문서를 계속 추가해 나가면서 성능의 변화를 분석한 결과, 가상문서의 추가는 문서분류기의 학습능력을 도와 성능이 꾸준히 향상되고 있음을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.66-74
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• 2017

본 연구는 조기 정신증 환자를 대상으로 포괄적인 간호중재를 제공함으로써 정신증 진행을 늦추고 정신기능의 불구를 줄여 사회적 기능이 최적으로 호전될 수 있도록 돕는 새로운 돌봄의 이론적 모형을 개발하기 위해 시도되었다. 본 연구에서는 조기 정신증 환자의 돌봄에 대한 이론적 모형을 구축하기 위해 1) 연구주제 및 자료 분석방법 결정, 2) 문헌탐색 및 분석대상 선택, 3) 자료 추출, 4) 예비모형 구축 및 타당도 검증의 단계를 적용하였다. 2000년대 이후 '조기 정신증 돌봄'에 대해 실시된 선행문헌중 본 연구대상에 선정된 19개 문헌에 대해 질적 메타분석를 실시하였다. 그 결과 일차 분석틀에서 개별 연구에 나타난 조기 정신증 돌봄 요인 51개를 추출하고 이를 21개의 중분류로 나누었으며 이차 분석틀에서 요인의 속성이 유사한 것끼리 모아 8개의 범주명을 제시하였다. 또한 돌봄 요인에 대한 범주명을 간호사와 환자가 건강과 관련된 어려움을 해결하는 대인관계에 초점을 둔 중범위 이론인 Peplau의 대인관계이론을 기틀로 하여 예비모형을 구축하였다. 본 연구는 지역사회 접근을 통해 조기 정신증 환자의 치료받지 않는 기간을 줄이고 개인의 발달기와 환경에 적합한 간호중재를 제공해 줌으로써 사회적 기능을 증진시킬 수 있는 돌봄 모형의 중요한 토대가 될 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제23권4호
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• pp.41-67
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• 2006

웹의 보도기사에 관한 자동요약시스템을 구축하기 위하여 담화구조와 지식기반 기법을 적용한 글구조 프레임과 제 규칙들을 작성하였다. 프레임에는 문단과 문장 및 절의 역할, 문단과 문장의 성질, 역할을 구분하는 판별규칙, 주요문장 발췌규칙, 그리고 요약문 작성규칙 슬롯이 포함되었다. 문맥정의, 고유명사 등을 안내하는 'if-needed'와 변화된 슬롯 값을 알려주는 if-changed 패싯도 구비되었다. 슬롯이나 패싯의 실제 값들을 추출 표현하는 과정에서 문구의 수사적 역할과 단어 최상위 범주 및 줄거리 단위를 참조하였다. 의미흐름의 연결성을 유지하면서 요약 문장들을 통합, 분리, 합성하는 재구성은 유사도공식, 구문정보, 담화구조와 지식기반 방법에서 도출한 제 규칙 및 문맥정의를 이용하였고 비평과 같은 새로운 문장을 생성하였다.

• 감성과학
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• 제6권1호
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• pp.55-62
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• 2003

본 연구는 비디오/오디오 프로토콜 분석 방식을 이용해서 텍스타일 디자인 프로세스 중 모티브 개발 단계에서의 디자이너의 인지 모형을 분석하기 위한 탐색적 연구이다. 텍스타일 디자인 프로세스에 대한 프로토콜 분석을 위해 선행 연구를 고찰하여 디자인 행동 범주의 틀을 하향식(top-down)방식으로 설정하고 실제 행동 프로토콜(action protocol) 분석을 통해 상향식(bottom-up)방식으로 세부 디자인 행동을 분석하였다. 본 연구에서는 모델 휴먼 프로세서(Model Human Processor)이론에 기초하여 텍스타일 디자인 행동을 모터 행동(motor action), 지각 행동(perceptual action), 인지 행동(cognitive action)의 세 가지 범주로 나누었으며 이를 토대로 하여 텍스타일 디자인 프로세스에 적합한 코딩 스킴(coding scheme)을 개발하였다. 본 연구에서는 이 새로운 코딩 스킴을 토대로 하여 모티브 개발 단계에서의 텍스타일 디자이너의 인지 모형을 제시하였다.

• 한국보육지원학회지
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• 제9권1호
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• pp.149-173
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• 2013

본 연구는 조직 및 지역사회 협력을 기초로 한 영양교육 프로그램을 수행하는 과정에서 프로그램 수행의 성공을 위한 주요 요인이 될 수 있는 참여교사들의 경험을 살펴봄으로써 영양교육 현장에 줄 수 있는 시사점과 이후 보다 성공적인 영양교육 프로그램 수행을 위한 교사지원 방안을 모색하고자 이루어졌다. 프로그램 수행에 참여한 교사는 보건교사와 영양교사 그리고 담임교사를 포함하여 7명이며 본 연구의 목적을 달성하기 위해 연구자는 프로그램 참여교사들을 대상으로 반성적 저널과 심층면담 자료를 수집하였다. 수집된 자료들을 분석한 결과, 교사들은 프로그램 계획단계에서 '푸념 속에 희망 엿보기' 와 '학습공동체 형성하기' 경험을 그리고 프로그램 수행단계에서는 '조절과 평형화 그리고 새로운 도식형성하기' 와 '디딤돌 쌓아가기' 범주의 경험을, 마지막으로 프로그램 평가단계에서는 '보람과 감사함 느끼기' 와 '새롭게 도전하기' 범주의 경험을 제공받고 있음을 알 수 있었다. 연구의 결과는 향후 프로그램의 효과적인 영양교육의 수행을 위한 교사지원 방안을 제시하는데 중요한 기초자료가 될 것이다.

• 디자인학연구
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• 제17권1호
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• pp.119-126
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• 2004

인간과 컴퓨터와의 새로운 놀이의 수단으로 부각된 온라인 게임은 그 비중이 갈수록 커지고 있다. 온라인게임 인구의 확대에 따라 각양각색의 게임들이 출시되고 있으나 사용자들로부터 호평받는 게임은 소수에 불과한 실정이다. 따라서 온라인 게임이 사용자들을 유인하는 근원적 속성을 파악해야 하는 과제를 갖게 된다. 본연구에서는 온라인 게임의 이해를 위해 놀이에 대한 날카로운 통찰을 보여준 로제 카이와(Roger Caillois)의 놀이론을 활용하고자 한다. 카이와의 놀이론은 비록 컴퓨터 게임의 시대를 경험하지 못한 채 저술되었다 할지라도 놀이를 문화와의 상관관계에서 주목하여 인간을 열광케 하는 놀이의 영역을 4가지 범주로 분류하였다는데 최대의 가치가 있다. 4개의 놀이의 범주는 각각 경쟁, 모의, 운, 현기증과 같은 독특한 재미의 성질에 기반하여 구성된다. 아곤의 경쟁은 끊임없이 도전하여 자신의 우수성을 인정받고 싶어하는 인간의 심리, 미미크리의 모의는 가장과 가면놀이의 형태로서 연출되는 감정이입의 즐거움, 알레아의 운은 전지전능한 누군가에게 자신을 의탁하여 운명의 은혜를 기대하는 우연놀이의 확률이 주는 즐거움, 이린크스의 현기증은 정신의 혼란상태에서 의식이 마비되어 있는 순간의 쾌감을 주는 것이다. 이 연구를 통해 온라인 게임의 근원적인 재미의 원리, 흥미와 몰입을 가능하게 하는 구조로서 자극의 인플레이션을 이해하도록 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권11호
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• pp.1062-1071
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• 2003

장르기반 분류는 문서를 내용이나 주제가 아닌 문서의 형식 또는 스타일에 의해 분류하는 것을 의미한다. 현재 장르분류 방법은 기존의 주제기반 분류방법에 사용되었던 알고리즘을 그대로 이용하거나 자질선택 방법에 있어서도 효과적이지 못하고 비교적 단순하여 분류 정확률 또한 상대적으로 낮았다. 본 연구에서는 장르기반으로 문서를 자동 분류할 수 있는 새로운 방법론을 제시한다. 장르분류 방법은 크게 두 가지 정보를 이용하여 학습과 분류를 하는데 장르 간 용어의 편차정보와 장르 내에 분포되어 있는 주제 범주 간 용어의 편차정보를 이용한다. 제안된 방법의 성능을 측정하기 위해 인터넷상에서 정제되지 않은 문서를 수집하였으며 이를 대상으로 실험한 결과 기존의 카이제곱 자질선택 방법 및 베이지안 분류 알고리즘과 비교하여 약 30% 정도 우수한 정확도를 나타내었다.

• 응용통계연구
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• 제31권6호
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• pp.721-732
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• 2018

잠재집단 모형은 다변량 범주형 자료 안에 숨겨진 집단을 찾는 매우 중요한 도구종의 하나이다. 하지만 실제 자료분석에서 너무 많은 관찰변수들을 포함시킨 모형은 모형을 복잡하게 만들고 또한 모수추정의 정확도에 영향을 주기 때문에 정보가 손실되지 않는 내에서 유용한 변수를 찾는 것은 중요한 문제이다. Dean과 Raftery (2010)은 잠재집단 모형에서의 변수선택을 위해 BIC를 이용한 Headlong search 알고리즘을 제시하였는데 본 논문에서는 이 방법을 대체할 수 있는 방법으로 적합한 모형으로부터 계산된 잠재집단에 속할 사후확률을 이용하여 변수 선택을 하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위하여 잠재집단 모형의 적합성을 측정할 수 있는 새로운 통계량과 이를 이용한 변수선택 알고리즘을 제시할 것이다. 또한 제안된 방법의 효율성을 모의실험과 실증자료 분석을 통해 살펴보고자 한다.