• 한국재난정보학회 논문집
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• 제15권1호
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• pp.121-132
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• 2019

연구목적:알바알토의 건축적 사고에서 가장 우선시되는 사람과 자연에 대한 해석 및 지역의 전통적 측면을 고려하여 근대의 사회적 특성과 시대변화가 빛, 형태, 재료 측면에서 건축공간에 어떻게 반영되는지 분석하고자 한다. 연구방법: 근대의 북구건축 및 핀란드건축의 특성을 파악하고 모더니즘의 관점에서 알바알토의 건축 어휘를 종합하여 빛, 형태, 재료를 삼각 구도로 잡고 이들의 상호관계를 문헌자료 및 도면을 통해 분석한다. 연구결과:알바알토의 건축작품은 빛, 형태, 재료, 공간의 다양함을 조합한 것이 중심을 이룬다. 사회적인 지각이 강조되고 휴먼스케일과 건물 환경이 연결된다. 건축의 기능에 따라 새로운 적용방식으로 이들 요소는 재창조된다. 결론: 알바알토의 건축은 전통과 모더니즘 사이에서 자연과 문화, 사회와 개인, 표준화와 다양성, 보편성과 지역성, 지적인 것과 감성적인 것, 과학기술과 인간심리적인 것, 합리성과 직관적인 것 등 서로 이질적이면서 상반된 요소들을 건축공간에 종합적으로 적용시키고 사회적 변화를 수용하여 건축적 언어의 네트워크를 통해 재통합하는 특성을 갖는다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권6A호
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• pp.129-137
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• 2008

인터넷의 활용도가 높아짐에 따라, 스팸메일이 전체 메일에서 차지하는 비중이 점점 커지게 되었다. 전체 인터넷 자원에서 필요에 의해 사용되는 메일의 기능보다, 주로 광고나 악성코드 등의 전파를 위한 목적으로 사용되는 메일의 비중이 점점 커지고 있으며, 이를 방지하기 위한 컴퓨터 및 네트워크, 인적자원의 소모가 매우 심각해지고 있다. 이를 해결하기 위해 스팸 메일 필터링에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 현재는 문맥상의 의미는 없지만 가독상에서 의미를 해석할 수 있는 문장에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 방식의 메일은 기존의 어휘를 분석하거나 문서 분류 기법 등을 이용한 스팸 메일을 필터링 방법을 통해 분류하기 어렵다. 본 연구는 이와 같은 어려움을 해결하기 위해 메일의 제목에 대한 N-GRAM 색인화를 통해 베이지안 및 SVM 을 이용하여 스팸 메일을 필터링 하는 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.339-345
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• 2021

코로나19로 인해 온라인 교육이 발달하면서 교육에 AI, AR/VR등의 신기술을 결합한 에듀테크 시장이 급격히 성장하고 있다. 또한, 1가구 1자녀 가정이 늘면서 자녀에 대한 투자가 집중됨에 따라 매년 출산율이 줄어듦에도 불구하고 키즈 산업은 꾸준히 성장 중이다. 그러나 늘어나는 수요에 비해 에듀테크 시장의 콘텐츠 공급은 더딘 편이다. 이에 본 논문에서는 AR 기술을 이용하여 편의성, 실용성, 효율성을 갖춘 AR 키즈 콘텐츠를 개발하고 지원함으로써 이러한 문제를 해결 하는데 도움을 주는 것을 목적으로 한다. 유아 어휘 학습 지원용 AR 콘텐츠는 단순히 보고 듣는 것이 끝이 아니라, 콘텐츠를 직접 조작해볼 수 있는 관찰 조작형 모델이라 유아의 흥미를 유발하고 아동의 단어학습에 도움을 준다. 본 논문은 본격적인 언어발달이 나타나는 생후 15개월 이상 36개월 이하의 유아를 대상으로 한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권4호
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• pp.111-134
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• 2021

최근 국내의 출연연을 중심으로 DMP 작성 및 제출이 점차적으로 의무화되고 있다. 그러나 DMP 작성이 서면 또는 자유 텍스트로 기술되다 보니 표준 및 형식 그리고 관리 측면에서 비표준화 및 불충분한 작성으로 인하여 연구데이터 관리를 제대로 설명하지 못하는 문제점이 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기계가 자동으로 생성하고 유지할 수 있는 기계가독형 DMP에 대하여 사례조사를 진행하였으며 maDMP를 적용할 수 있는 방안에 대해서 제안하였다. 조사된 maDMP 사례에는 RDCS, Argos, Haplo Repository 그리고 DMap을 포함하였다. 또한 maDMP를 적용할 수 있는 방안으로 영구 식별자의 사용, 통제어휘 적용 그리고 온톨로지와 같은 시멘틱 기술의 적용을 들 수 있다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.141-148
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• 2021

초등학생을 대상으로 하는 소프트웨어 교육에는 주로 교육용 프로그래밍 언어가 사용된다. 고학년 수준에서는 블록형 교육용 프로그래밍 언어를 기반으로 텍스트 기반 프로그래밍 언어로 전환하고, 경험하는 것이 중요하다. 그러나 대부분의 TPL은 어려운 영어 어휘와 문법으로 이루어져 있어 초등 수준에서 학습하기에 어려움이 있다. 대표적인 텍스트 기반 프로그래밍 언어로는 Python이 있다. 본 연구는 한국어가 익숙한 학생들이 Python을 용이하게 학습할 수 있는 교육 프로그램의 개발에 관한 것이다. 데이터 분석에 필요한 개념을 중심으로 Python 예약어를 추출하였다. 데이터 분석에 사용되는 영어 예약어들을 초등 수준에서 이해할 수 있는 한국어로 대체하였다. 대체한 예약어와 Python 예약어를 일대일 매핑하여 한국어를 사용하여 Python 데이터 분석 과정을 체험해 볼 수 있는 프로그램을 구상하였다. 본 연구가 TPL을 학습하기 위한 기초 자료로 유용하게 활용되길 기대한다.

• 감성과학
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• 제11권2호
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• pp.257-270
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• 2008

본 연구에서는 3개의 실험연구를 통하여 사용자들이 동일 조건의 제품(미디어플레이어)의 경우사용하기 편한 제품보다 심미적인 제품에 대하여 더 오랜 시간 동안 사용하고, 정보를 기억하며, 집중을 한다는 것을 밝히고자 하였다. 먼저, 실험1(N=18)에서는, 세 가지의 제품을 자유롭게 사용해본 뒤, 각 제품의 심미성과 사용성을 측정하기 위해, 각각 8개와 6개의 요인적 재량이 높은 감성어휘를 선택하여 주관적 평가스케일을 작성하였다. 실험 2(N=18)에서는, 심미성에 차이가 나는 동일조건의 제품에 대해 각 제품을 사용한 시간을 측정하였고, 정보의 기억도 측정을 위해 기억한 메뉴를 묻는 설문지법을 사용하였으며, 각 제품에 얼마나 몰입하였는가를 보기 위하여 사용자가 추정하는 제품 사용시간을 물어보고 실제 사용시간과의 격차를 산출하였다. 또한 실험 3(N=18)에서는, 각각 심미성요인과 사용성요인의 값이 높은 두 개의 상반된 제품을 선별하여 제품 사용시간과 정보의 기억도, 몰입도의 차이를 상호 비교하였다. 사용성이 동일한 조건에서 심미적인 제품은, 실험에 적용된 3가지 요인 (사용시간, 몰입도, 정보의 기억도) 중 몰입도와 정보의 기억도와 양의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 또한, 상반된 두 개의 제품비교의 경우, 심미적인 제품의 경우 몰입도, 정보의 기억도 요인에서 사용성이 좋은 제품보다 높은 양의 상관관계가 도출되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권1호
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• pp.107-116
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• 2004

본 논문에서 소개할 ISAAC(An Interface for Sentence Analysis & Abstraction with Cogitation)은 문장분석용 통합 사용자 인터페이스를 제공한다. 이 시스템에는 문장 분석 시 필요한 다양한 언어학적 도구와 자원이 통합되어 있다. 문장분석에 가용한 도구와 자원은 대부분 독립적으로 개발 축적된 것들이다. 이들을 활용한 문장분석의 경우, 단계적으로 얻어지는 문장분석 정보들을 문장분석가가 관리, 처리하기에는 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 가용 도구와 자원들을 통합하고, 각 기능들에 대해 사용자 중심의 일관된 인터페이스를 ISAAC이 제공하도록 하였다. 문장분석 처리과정은 총 14단계로 나눌 수 있었다. ISAAC에서는 이 단계들을 독립적인 기능을 가지는 4개의 모듈 - $\cicled1$문장의 통사구조 분석, $\cicled2$원형어휘 판별, $\cicled3$Roget 시소러스 범주정보 검색, $\cicled4$OfN(Ontology for Narratives) 범주정보 검색 - 로 처리하게 되어 있다. 따라서, ISAAC을 활용한 문장분석의 경우, 전체 14단계의 처리과정이 4개의 단계로 줄어든다. 이것은 문장분석가의 작업효율을 3.5배 이상 향상시킨 수 있음을 의미한다. 뿐만 아니라, 각 단계별 처리에 필요한 지루한 정보기록 이전작업을 ISAAC이 담당하게 함으로써 문장분석정보의 정확성도 높일 것으로 예상할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.43-59
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• 2019

오늘날 스마트폰의 보급과 SNS의 발달로 정형/비정형 빅데이터는 기하급수적으로 증가하였다. 이러한 빅데이터를 잘 분석한다면 미래 예측도 가능할 만큼 훌륭한 정보를 얻을 수 있다. 빅데이터를 분석하기 위해서는 먼저 대용량의 데이터 수집이 필요하다. 이러한 데이터가 가장 많이 저장되어 있는 곳은 바로 웹 페이지다. 하지만 데이터의 양이 방대하기 때문에 유용한 정보를 가진 데이터가 많은 만큼 필요하지 않은 정보를 가진 데이터도 많이 존재한다. 그렇기 때문에 필요하지 않은 정보를 가진 데이터는 거르고 유용한 정보를 가진 데이터만을 수집하는 효율적인 데이터 수집의 중요성이 대두되었다. 웹 크롤러는 네트워크 대역폭, 시간적인 문제, 하드웨어적인 저장소 등의 제약으로 인해 모든 페이지를 다운로드 할 수 없다. 그렇기 때문에 원하는 내용과 관련 없는 많은 페이지들의 방문은 피하며 가능한 빠른 시간 내에 중요한 페이지만을 다운로드해야한다. 이 논문은 위와 같은 이슈의 해결을 돕고자한다. 먼저 기본적인 웹 크롤링 알고리즘들을 소개한다. 각 알고리즘마다 시간복잡도와 장단점을 설명하며 비교 및 분석한다. 다음으로 기본적인 웹 크롤링 알고리즘의 단점을 개선한 최신 웹 크롤링 알고리즘들을 소개한다. 더불어 최근 연구 흐름을 보면 감성어휘 수집과 같은 특수한 목적을 가진 웹 크롤링 알고리즘의 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특수 목적을 가진 웹 크롤링 알고리즘에 대한 연구로써 선제적인 웹 크롤링 기법으로 감성 반응 웹 크롤링(Sentiment-aware Web Crawling) 기법을 소개한다. 실험결과 데이터의 크기가 커질수록 기존방안보다 높은 성능을 보였고 데이터베이스의 저장 공간도 절약되었다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.113-125
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• 2013

기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.260-266
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• 2001

본 논문은 불어 명사의 의미 통사적 분류와 관련된 '대상부류(classes d'objets)' 이론을 바탕으로 한국어의 "크기" 명사 부류에 대한 의미적, 형식적 기준을 설정함으로써 자연언어 처리에의 활용 방안을 모색하고자 한다. 한국어의 일부 명사들은 어떤 대상 혹은 현상의 다양한 속성이 특정 차원에서 갖는 규모의 의미를 표현한다 예를 들어, '길이', '깊이', '넓이', '높이', '키', '무게', '온도', '기온' 등이 이에 해당하는데, 이들은 측정의 개념과도 밀접한 연관을 가지며, 통사적으로도 일정한 속성을 공유한다. 즉 '측정하다', '재다' 등 측정의 개념을 나타내는 동사 및 수량 표현과 더불어 일정한 통사 형식으로 실현된다는 점이다. 본 논문에서는 이러한 조건을 만족시키는 한국어 명사들을 "크기" 명사라 명명하며, "크기" 명사와 특징적으로 결합하는 '측정하다', '재다' 등의 동사를 "크기" 명사 부류에 대한 적정술어라 부른다. 또한 "크기" 명사는 결합 가능한 단위명사의 종류 및 호응 가능한 정도 형용사의 종류 등에 따라 세부 하위유형으로 분류할 수도 있다. 따라서 주로 술어와의 통사적 결합관계를 기준으로 "크기" 명사 부류를 외형적으로 한정하고, 이 부류에 속하는 개개 명사들의 통사적 세부 속성을 전자사전의 체계로 구축한다면 한국어 "크기" 명사에 대한 전반적이고 총체적인 의미적 통사적 분류와 기술이 가능해질 것이다. 한편 "크기" 명사에 대한 연구는 반드시 이들 명사를 특징지어주는 단위명사 부류의 연구와 병행되어야 한다. 본 연구는 한국어 "크기" 명사를 한정하고 분류하는 보다 엄밀하고 형식적인 기준과 그 의미 통사 정보를 체계적으로 제시해 줄 것이다. 이러한 정보들은 한국어 자동처리에 활용되어 "크기" 명사를 포함하는 구문의 자동분석 및 산출 과정에 즉각적으로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 이러한 정보들은 현재 구축중인 세종 전자사전에도 직접 반영되고 있다.teness)은 언화행위가 성공적이라는 것이다.[J. Searle] (7) 수로 쓰인 것(상수)(象數)과 시로 쓰인 것(의리)(義理)이 하나인 것은 그 나타난 것과 나타나지 않은 것들 사이에 어떠한 들도 없음을 말한다. [(성중영)(成中英)] (8) 공통의 규범의 공통성 속에 규범적인 측면이 벌써 있다. 공통성에서 개인적이 아닌 공적인 규범으로의 전이는 규범, 가치, 규칙, 과정, 제도로의 전이라고 본다. [C. Morrison] (9) 우리의 언어사용에 신비적인 요소를 부인할 수가 없다. 넓은 의미의 발화의미(utterance meaning) 속에 신비적인 요소나 애정표시도 수용된다. 의미분석은 지금 한글을 연구하고, 그 결과에 의존하여서 우리의 실제의 생활에 사용하는 $\ulcorner$한국어사전$\lrcorner$ 등을 만드는 과정에서, 어떤 의미에서 실험되었다고 말할 수가 있는 언어과학의 연구의 결과에 의존하여서 수행되는 철학적인 작업이다. 여기에서는 하나의 철학적인 연구의 시작으로 받아들여지는 이 의미분석의 문제를 반성하여 본다.반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 단백질(蛋白質) 함량(含量)도 증가(增加)하였다. 7. CHS-13 균주(菌株)의 RNA 함량(含量)은 $4.92{\times}10^{-2 }\;mg/m{\ell}$이었으며 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 증가(增加)하다가 농도(濃度) 0.2%에서 최대함량(最大含量)을 나타내고 그후는 감소(減少)하였다.