• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.535-537
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• 2003

본 논문에서는 필기 한자로 쓰여진 고문서를 보다 효율적으로 디지털 라이브러리화하기 위한 입력 방법을 제안한다. 제안한 입력 방법은, 문자 인식 방법과 수작업을 병행하는 방법으로서, 인식 및 기각 방법을 사용하여 유사한 글자들을 자동 군집화한 후, 수작업으로 교정 및 검증을 거쳐 최종 입력하는 방식이다. 한국학 고문서인 승정원일기를 대상으로 한 실험에서, 제안한 방법이 높은 정확률과 낮은 기각 비율을 보임으로써, 기존의 수작업 입력 방법을 대체할 경우 상당한 시간 및 노동력의 절감을 가져올 것으로 기대한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2001.05a
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• pp.207-210
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• 2001

현재 초ㆍ중ㆍ고등학교(이하 ‘학교기관’ )에서 쓰이고 있는 기존의 수작업 방식의 회계관리와 DOS 방식의 행정전산관리 프로그램의 한계점을 벗어나 새로운 GUI 윈도우 체계의 프로그램의 개발 필요성이 대두되어 본 시스템을 개발하게 되었다. 또한 학교기관에 납입해야 할 모든 납부금, 급식비, 장부관리에서부터 수입, 지출 등 학교에서 쓰이는 회계부분의 수작업을 모듈화 및 집약화하고 누구나 쉽게 운영할 수 있는 행정관리 시스템, 일괄처리로 구성하도록 하였으며, DB를 이중모드(사용자 모드와 관리자모드)로 분리, 보안문제를 보충하고, 문서의 표준화로 정보교류의 용이하다. 전국 학교기관의 회계운영방식을 표준화하여 구축 설계하고, 초보자 입장을 지향한 순차적 처리방식과 회계관리의 중복처리를 집약화 하여 구축하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.04a
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• pp.226-229
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• 2014

편측무시는 뇌졸중 환자에게서 나타나는 지각 손상중의 하나로 말초 운동 및 감각 신경의 손상과 상관없이 손상된 대뇌반구의 반대편의 공간과 신체의 지각이 감소된 상태로 양방향에서 동시에 주어지는 자극에 대해서 한쪽 자극만을 지각하며 뇌손상 반대편의 신체 움직임의 인식 부족과, 무시된 공간쪽으로의 적은 눈 움직임을 보인다. 이와 같은 편측무시를 측정하는 기존 방법으로는 Albert Test, Line bisection Test, Star Cancellation Test 등이 있다. 하지만, 기존 편측무시 평가 방식에는 여러 가지 단점들이 발생한다. 항상 새로운 평가용지가 필요, 검사시간이 오래 소모되고, 모든 작업을 수작업으로 진행, 종이로 데이터를 관리, 수작업이므로 인력낭비 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 아날로그 방식에서 나오는 문제점들을 누구나 사용하고 있는 스마트 디바이스를 이용해 디지털방식으로 전환하여 기존의 비효율적이던 방식을 개선시키고자 평가시스템을 개발하고자 한다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.38 no.4
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• pp.257-276
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• 2007

Back-of-book-style indexes have a similar function as back-of-book indexes. The best advantage o4 back-of-book-style indexes for Information access on the web is to give direct access to specific subjects of interest. Though back-of-book-style indexes are alphabetically arranged as back-of-book indexes, they have linked index entries to contents on the site by using a anchor tag of HTML. In this research, I have created back-of-book-style indexes in two separated ways, by hand-crafted and semi-automatic Indexing. We have utilized back-of-book-style indexes, that is similar to back-of-book index of traditional information organization method of library and information science, in library circumstances.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.496-498
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• 2001

GIS를 이용한 원격 탐사 방법으로, 기존의 항공촬영을 위한 전용 항공기와 전용 촬영 장비를 사용하는 대신 경비행기와 소형 video-camera를 이용하여 비교적 저렴한 비용으로 자료 획득이 가능하다. 그러나 기존의 황공촬영 방식과 달리, 이 Video-GIS 방식은 좁은 시야각과 촬영 자세가 쉽게 변하는 문제점을 가지고 있으며, 동영상에서 각 영상 frame을 일일이 추출하여 수작업으로 mosaic하여 하나의 큰 영상을 만들어야 하는 단점이 있었다. 본 논문에서는 이러만 수동작업 영상 mosaic를 자동화하는 새로운 방법을 제시 하고자 한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.5
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• pp.237-244
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• 2018

The Smart Factory level of manufacturing factories of SMEs now lacks a system for grasping the accurate inventory amount associated with inventory movements in managing warehouses at the basic level. Also, it is difficult to manage accurate materials for loss of data due to worker manual work and production method due to experience. In order to solve this problem, in this paper, automatic acquisition of inventory to minimize manual work to grasp workers' Inventory and improve automation is done. In the smart warehouse management system using the IoT-based autonomous mobile module, the autonomous mobile module acquires the data of the inventory storage while moving through the line. In order to grasp the material of the Inventory storage, The Camera module recognizes the name of the inventory storage. And Then, If output matches, the data measured by the sensor is transferred to the server. This data can be processed, saved in a database, and real-time inventory quantity and location can be grasped in a web-based monitoring environment for administrators. The Real-time Automatic Inventory (RAIC) systems is reduce manual tasks and expect the effects of automated inventory management systems.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.24 no.1 s.63
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• pp.251-271
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• 2007

This paper studies the problem of classifying documents with labeled and unlabeled learning data, especially with regards to using document similarity features. The problem of using unlabeled data is practically important because in many information systems obtaining training labels is expensive, while large quantities of unlabeled documents are readily available. There are two steps In general semi-supervised learning algorithm. First, it trains a classifier using the available labeled documents, and classifies the unlabeled documents. Then, it trains a new classifier using all the training documents which were labeled either manually or automatically. We suggested two types of semi-supervised learning algorithm with regards to using document similarity features. The one is one step semi-supervised learning which is using unlabeled documents only to generate document similarity features. And the other is two step semi-supervised learning which is using unlabeled documents as learning examples as well as similarity features. Experimental results, obtained using support vector machines and naive Bayes classifier, show that we can get improved performance with small labeled and large unlabeled documents then the performance of supervised learning which uses labeled-only data. When considering the efficiency of a classifier system, the one step semi-supervised learning algorithm which is suggested in this study could be a good solution for improving classification performance with unlabeled documents.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.33-40
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• 2001

본 논문은 1999년도에 구축된 '150만 세종 형태소 분석 말뭉치'를 바탕으로 형태소 기분석 사전을 구축하고, 이를 토대로 후처리의 수작업을 고려한 반자동 태거를 구축하는 방법론에 대해 연구한 것이다. 분석말뭉치 구축에 있어 기존 자동 태거에 의한 자동 태깅의 문제점을 분석하고, 이미 구축된 형태분석 말뭉치를 이용해 후처리 작업이 보다 용이한 1차 가공말뭉치를 구축하는 반자동 태거의 개발과 그 방법론을 제시하는데 목적을 두고 있다. 이와 같은 논의에 따라 분석 말뭉치의 구축을 위한 태거는 일반적인 언어 처리를 위한 태거와는 다르다는 점을 주장하였고, 태거에 전적으로 의존하는 태깅 방식보다는 수작업의 편의를 제공할 수 있는 태깅 방식이 필요함을 강조하였다. 본 연구에서 제안된 반자동 태거는 전체적인 태깅 성공률과 정확도가 기존의 태거에 비해 떨어지지만 정확한 단일 분석 결과를 텍스트의 장르에 따른 편차 없이 50% 이상으로 산출하고, 해결이 어려운 어절 유형에 대해서 완전히 작업자의 판단에 맡김으로써 오류의 가능성을 줄인다. 또한 분석 어절에 대해 여러 표지를 부착함으로써 체계적이고 단계적인 후처리 작업이 가능하도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.814-816
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• 2003

오늘날 핵산과 단백질의 결합체에 관한 자료가 PDB(Protein Data Bank)와 같은 공공 데이터베이스에 급속도로 증가되고 있고 하나하나의 자료 자체도 많은 양의 데이터를 가지고 있기 때문에 더 이상 수작업으로 이를 분석하기란 거의 불가능할 뿐 아니라 정확도에 많은 문제가 있다. 그래서 본 연구에서는 방대한 생물학 자료를 효율적으로 분석하기 위해 자동화된 알고리즘을 개발하여 수작업에 의존하던 기존방식을 개선하였다. 이 알고리즘으로 51개의 RNA와 단백질간의 결합구조로 구성된 Dataset과 129개의 DNA와 단백질 간의 결합구조로 구성된 Dataset 분석하여 각각의 경우에 있어서의 결합성향과 결합유형을 찾아내었다. 이러한 본 연구의 결과가 아직 구조가 밝혀지지 않은 단백질-핵산간의 결합부위를 예측하는 알고리즘 개발에 기초 자료로 이용될 수 있다. 신약을 개발하는 과정에서 표적단백질의 결합부위를 예측하는데 활용될 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.105-111
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• 2021

한국어 사실 확인 과제는 학습 자료의 부재로 인해 연구에 어려움을 겪고 있다. 본 논문은 수작업으로 구성된 학습 자료를 토대로 자연어 생성 모델을 이용하여 한국어 사실 확인 자료를 구축하는 방법을 제안한다. 본 연구는 임의의 근거를 기반으로 하는 주장을 생성하는 방법 (E2C)과 임의의 주장을 기반으로 근거를 생성하는 방법 (C2E)을 모두 실험해보았다. 이때 기존 학습 자료에 위 두 학습 자료를 각각 추가하여 학습한 사실 확인 분류기가 기존의 학습 자료나 영문 사실 확인 자료 FEVER를 국문으로 기계 번역한 학습 자료를 토대로 구성된 분류기보다 평가 자료에 대해 높은 성능을 기록하였다. 또한, C2E 방법의 경우 수작업으로 구성된 자료 없이 기존의 자연어 추론 과제 자료와 HyperCLOVA Few Shot 예제만으로도 높은 성능을 기록하여, 비지도 학습 방식으로 사실 확인 자료를 구축할 수 있는 가능성 역시 확인하였다.