• Spatial Information Research
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• 제22권4호
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• pp.21-38
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• 2014

지도를 검색하는 사용자는 특정 장소에 대한 정식 명칭보다는 자신이 알고 있는 명칭이나 일반적으로 불리어지는 명칭을 이용해 검색을 수행하기 때문에 원하는 장소를 찾는데 빈번히 실패하게 된다. 또한 지도의 공간검색에 있어서 대표적인 웹 지도 서비스에서는 '근처'와 '주변'이라는 공간어휘를 가지고 공간상 인접 장소를 탐색하는데 2km 이상 떨어진 장소까지 검색되어 원하지 않는 위치의 장소 정보를 제공하기도 한다. 본 연구에서는 SNS 중 트위터를 이용하여 POI 데이터를 추출하고, 기구축되어 있는 기존POI로부터 공간관계를 구축해 사람이 인지할 수 있는 공간범위를 산정하였다. 그 결과, 다양한 장소 명칭을 획득하여 기존 POI 데이터의 다른 이름의 명칭으로 활용할 수 있었고, 기존에 없는 새로운 POI 데이터는 POI 변화가 많은 지역을 파악하는데 활용하여 POI 데이터 구축을 위한 지역선정에 도움이 될 것으로 기대된다. 또한 공간검색에 사용될 수 있는 다양한 공간어휘와 사람이 인지할 수 있는 공간범위를 이용해 보다 효율적인 공간검색을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.

• 비교문화연구
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• 제31권
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• pp.287-308
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• 2013

Russian language tends to be quite open to borrowing. In Russian it has been for a long time the conventional way of expanding the lexicon, accepting many words from adjacent languages, including Church Slavic. In the contemporary Russian English has been the main source for loanwords. There are several linguistic factors for lexical borrowing: 1. the necessity of denominating new facts, phenomena or concepts, 2. the necessity of differentiating concepts, 3. the necessity of specializing new concepts, 4. the introduction of new international terms, 5. the increase of periphrastic expressions, 6. the needs for the more elegant and modern words. These factors have caused borrowing to enlarge the component of the lexicon and phrasal expressions, but excessive use of foreign words has brought about negative effects such as linguistic pollution. Some borrowed words are assimilated without serious conflicts, but other words undergo semantic changes in confrontation to existing words of similar meanings. These types of semantic changes comprise total change of meaning, reduction of semantic scale and extension of meaning. Semantic changes are caused by linguistic factors such as lexical conflict with existing words or by socio-culural factors such as misunderstanding of foreign words. And extension of meaning shows two types: qualitative extension and quantitative extension. The first means extending the semantic scope of a borrowed word and the latter - increasing the number of its sememe. In contemporary Russian language we can witness two productive phenomena: qualitative extension by socio-cultural factors, in which words with negative nuances are changed into those with positive ones and professional terms become common words, losing their professional meanings. On the other hand, by quantative extension some loanwords change their concrete meanings into abstract ones. In such cases loanwords acquire the additional meanings of abstractness, putting aside their original concrete meanings as the basic. On the contrary, the qualitative extension of adding the special meaning to general words or giving the concrete meaning to abstract words is not productive. And it is rarely witnessed that words of positive nuances are negatively used. It is considered that such cases are partly restricted in the spoken language or the jargon. Such phenomena may happen by the incomplete understanding of English words.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.55-65
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• 2022

인터넷 기술과 모바일 등의 기기 발전으로 교육환경도 전통적이고 수동적인 방식에서 학습자 중심의 능동적인 방식으로 변화하고 있다. 이에 따라 학습자 개개인의 수준별 맞춤 교육의 역할도 커지고 있으며, 이에는 개별 학습자의 프로파일 구축이 중요하다. 기존의 ICT 기반 맞춤형 영어 교육의 다수는 어휘에 초점을 맞추고 있으며, 학습 콘텐츠에 대한 분석에 많은 노력을 기울이고 있다. 본 논문에서는 보다 정밀하게 사용자의 학습상태를 정의하기 위하여 단어와 문법을 대상으로 학습 상태를 구축하였다. 그리고 학습자가 특정 콘텐츠에 얼마나 익숙한지를 알려주는 콘텐츠에 대한 숙련도 메트릭을 정의하였다. 이후 실제 영문 에세이 데이터를 기반으로 사전학습을 통하여 사용자들의 숙련도를 결정하고, 시뮬레이션을 통하여 평가 에세이 데이터에 대하여 적용성이 있음을 보였다. 또한 본 연구에서 제안한 분석기법은 학습상황에 대하여 통계치나 그래프를 제공하고 학습자 수준에 적합한 학습자료를 생성하는데 필요한 데이터를 제공할 수 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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• pp.121-124
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• 2001

음성 합성기의 합성음의 자연감을 높이기 위해 자연음에 내재하는 정확한 운율 법칙을 구하여 음성합성 시스템에서 이를 구현해 주어야 한다 무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기에서 필요한 운율 법칙은 언어학적 정보를 이용해 구하거나, 자연음에서 추출하고 있다 그러나 추출한 운율 법칙이 자연음에 내재하는 모든 운율 법칙을 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 본 논문에서는 한국어 자연음을 분석하여 추출한 운율 정보를 인공 신경망이 학습하도록 하고 훈련을 마친 인공 신경망에 문장을 입력하고, 출력으로 나오는 운율 정보와 자연음의 운율 정보를 비교한 결과 제안한 인공 신경망이 자연음에 내재하고 있는 운율을 학습할 수 있음을 알 수 있었다. 운율의 3대 요소는 피치 , 지속시간, 크기의 변화이다. 제안한 인공 신경망이 한국어 문장의 음소 열을 입력으로 받아들이고, 각 음소의 지속시간에 따른 피치변화와 크기 변화를 출력으로 내보내면 자연음을 분석해 구한 각 음소의 운율 정보인 목표 패턴과 출력 패턴 의 오차를 최소화하도록 인공 신경망의 가중치를 조절할 수 있도록 설계하였다. 지속시간에 따른 각 음소의 피치와 크기 변화를 학습시키기 위해 피치 및 크기 인공 신경망을 구성하였다. 이들 인공 신경망을 훈련시키기 위해 먼저 음소 균형 문장 군을 구축하여야 하고, 이들 언어 자료를 특정 화자가 일정 환경에서 읽고 이를 녹음하여 , 분석하여 구한운율 정보를 운율 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속 시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기 값을 구해 운율 데이터베이스를 구축한다. 이 운율 데이터베이스의 일부는 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지로 인공 신경망의 성능을 평가하여 인공 신경망이 운율 법칙을 학습할 수 있었다. 언어 자료의 문장 수를 늘리고 발음 횟수를 늘려 운율 데이터베이스를 확장하면 인공 신경망의 성능을 높일 수 있고, 문장 내의 음소의 수를 감안하여 인공 신경망의 입력 단자의 수는 계산량과 초분절 요인을 감안하여 결정해야 할 것이다

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.285-290
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• 2010

인터넷이 대중화됨에 따라 누구나 쉽게 자신의 의견을 온라인상에 표현할 수 있게 되었다. 그 결과 생각이나 느낌을 나타내는 의견 데이터들의 양이 급속도로 방대해졌으며, 이러한 데이터들을 이용한 여러 응용 사례들의 등장으로, 효율적인 검색 및 자동 분류 기술이 요구되고 있다. 이런 기술적 흐름에 맞추어 의견 데이터 분류에 관한 여러 연구들이 이루어져 왔다. 이러한 의견 분류에 대한 연구들을 살펴보면, 분류를 위해 자질(Feature)로서 사용한 단일어(Single word)가 아닌 2개 이상의 N-gram 단어, 어휘 구문 패턴 및 통사 구문 패턴 등을 사용한다. 특히, 패턴은 단일어나 N-gram 단어에 비해 유연하고, 언어학적으로 풍부한 정보를 표현할 수 있기 때문에 이를 주요 연구 주제로 사용되었다. 그럼에도 불구하고, 이러한 연구들은 주로 영어에 대한 연구들이었으며, 한국어에 패턴을 적용하여 주관성을 갖는 문장을 분류하거나, 극성을 분류하는 연구들은 아직 미비하다. 한국어의 특색으로 한국어는 용언의 활용이 발달되어 있어, 어미의 변화가 다양하며, 그 변화에 따라 의미가 미묘하게 변화한다. 그러나 기존 한국어에 대한 의견 분류 연구들은 단어의 핵심 의미만을 파악하기 위해 어미 부분을 제거하고 어간만을 취해서 처리하여 어미에 대한 의미변화를 고려하지 못하므로 분류 정확도가 영어권에 연구 결과에 비해 떨어진다. 그래서 본 연구는 영어에 적용된 패턴을 이용한 기존 방법들을 정리하고, 그 방법들 중에서 극성을 지닌 문장성분 패턴을 한국어에 적용하였다. 그리고 어미의 변화에 대한 패턴을 추출하여 이 변화가 의견 분류의 성능에 미치는 영향을 분석하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.265-275
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• 2019

본 연구는 지적장애 아동을 대상으로 백색소음을 적용하여 대상자들의 쓰기 능력과 손 기능의 변화를 분석하여 백색소음의 적용에 따른 지적장애 아동의 쓰기 능력과 손 기능 변화에 대한 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 연구대상은 지적장애 아동 12명이며, 백색소음을 적용하여 대상자들의 적용 전, 후 쓰기 능력과 손 기능을 분석하였다. 백색소음의 제공은 백색소음 발생기를 통해 연속적이며, 균일하게 제공하였다. 쓰기 능력의 분석은 KNISE-BAAT(Korea National Institute for Special Education-Basic Academic Achievement Tests) 도구를 활용하여 표기능력, 어휘구사력, 문장구사력을 평가하였다. 손 기능의 분석은 Manual Function Test(MFT) 도구의 세부항목인 Pegboard 항목을 활용하여 분석하였다. 쓰기 능력 분석결과 대상자들의 표기능력과 어휘구사력에서 통계적으로 유의미한 향상이 나타났으며, 문장구사력에서는 향상이 나타나지 않았다. 손 기능 분석결과 양손 모두 통계적으로 유의미한 향상이 나타났다. 따라서, 지적장애 아동들의 저하된 쓰기 능력과 손 기능을 향상시킬 수 있는 보상적 접근방법으로 백색소음의 적용을 고려해야 할 필요가 있다고 판단되며, 지적장애 아동들의 수행수준과 학습수준, 학업성취도를 향상시킬 수 있도록 생활공간 및 학습공간에서 백색소음의 제공을 고려해야 할 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권2호
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• pp.174-188
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• 2004

제품의 품질 및 가격뿐만 아니라 물질적 풍요로움과 더불어 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면뿐만 아니라 개개인의 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 패션 디자인 추천 에이전트 시스템(FDRAS-pro)을 제안한다. 텍스타일 기반의 협력적 필터링 기술에서, 예측에 사용될 이웃의 수를 결정하기 위해서 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 사용자들간의 유사도 가중치를 계산하기 위해서 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 텍스타일의 대표 감성 어휘를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 어휘 데이타베이스를 구축한다. FDRAS-pro는 구축된 감성 어휘 데이타베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 텍스타일 디자인을 추천한다. 디자인 요소에 따른 감성 분석을 하기 위해서, 텍스타일 디자인을 9가지 디자인 요소(디자인 소재, 모티브대 배경비율, 모티브의 변화도, 해석법, 모티브의 배열, 모티브의 명료성, 명도차, 색상차, 채도차)에 따라 분석하였다. 패션 디자인 추천 시스템으로 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권36호
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• pp.349-374
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• 2014

빛은 언어이다. 연출자가 애니메이션의 장면을 구성할 때 자신의 의도를 효과적으로 표현하기 위해 장면구성요소를 적절하게 사용해야 한다. 캐릭터의 연기, 장면의소품의 배치 그리고 빛이 장면구성요소에 들어갈 수 있다. 이러한 것들은 관객이 작품의 내러티브를 이해하고 연출자가 전달하고자 하는 정서를 이해하는데 도움을 준다. 특히 빛을 이용하여 색이나 명암을 조절하여 장면에서 전달하고자 하는 정서를 표현하므로 관객들이 자연스럽게 정서를 이해하고 작품에 집중하게 할 수 있도록 한다. 이러한 조명 연출은 초기 연극 무대나 렘브란트와 같은 회화작가의 작품에서도 쉽게 찾아볼 수 있다. 부분적으로 빛을 조절하여 장면이 가지고 있는 신성, 고민, 두려움 등 여러 가지 정서를 표현하여 작품의 극적 요소와 아름다움을 증가시킨다. 따라서 연출자가 어떠한 의도를 가지고 빛을 이용하느냐에 따라 장면의 의미는 여러 가지로 변화할 수 있다. 조명은 대상의 인식과 시공간의 시각화라는 기본적인 기능 외에도 예술적 방식을 통해 인간의 정서에 자극을 주어 작품의 몰입도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 작품의 내러티브에 기초를 둔 장면의 정서적 표현을 하기 보조하기 위해 조명이 어떤 역할을 하며 적절한 정서를 표현하기 위해 조명을 어떻게 사용해야 하는지 알아볼 것이다. "영화 조명의 정서 표현 기능을 적용한 3D애니메이션 조명 연구"를 선행연구로 하여 3D 애니메이션에 적용할 수 있는 정서적인 언어의 표현을 분류하여 기존의 정서 이론에 기반을 둔 정서적 어휘와 결합한다. 그리고 3D 애니메이션에서 나타난 정서적 장면을 선택하여 정서를 표현하기 위한 조명의 연출을 분석하여 정리한다. 이것으로 연출자가 장면의 의미를 전달하기 위해 정서적인 언어에 맞는 조명 연출법을 정리하고자 한다. 이것은 장면의 정서를 표현을 위한 3D 애니메이션 조명 연출의 기준을 제시할 연구가 계속 되어지길 기대한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.328-333
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• 1994

합성의 궁극적 목표는 어휘의 제한 없이 어떠한 말이라도 자연스럽게 다양한 음색과 속도로 합성해 내는 것이다. 따라서 음성합성 시스템의 성능은 전하고자 하는 정보를 얼마나 정확한 발음으로, 자여스럽게 합성음을 만들 수 있는가에 달려있다. 우수한 성능을 갖는 음성합성 시스템을 구현하기 위해서는운율법에서 산출된 음의 억양과 장단변환을 효과적으로 적용시킬 수 있는 음향신호처리 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 운율법에 따라 합성음을 적은 계산량을 유지하면서 시간영역에서 음색은 그대로 유지하면서 억양변환하고, 알맞는 속도로 장단변환하는 알고리즘을 개발하였다. 이를 이용하여 음편인 기본음만을 가지고 원하는 음 높이와 길이의 합성음을 산출하였다. 본 논문에서는 음의 억양과 장단변환을 위한 알고리즘을 제안하였으며, 이를 아카펠라음의 합성에 응용하였으며, 이러한 알고리즘은 자동음성서비스나 예약시스템 등을 적은 데이터베이스로 다양하게 합성할 수있음을 보였다.