• 프린팅코리아
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• v.10 no.6
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• pp.88-89
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• 2011

• Korean Journal of Heritage: History & Science
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• v.46 no.3
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• pp.16-31
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• 2013

This study addresses how the main group of community ritual changed as the regional community changed during the period of Japan's colonial rule of Korea with emphasis on Gwanseongmyo in Jangchung-dong, Seoul. First, almost every regional community was changed because of city planning which was carried out by Japan in Korea for colonial exploitation and for the use of military bases. Mapo-dong and Seobinggo-dong were the appropriate examples. The city planning projects by the Japanese colonial government selected Jangchung-dong as the place of settlement of many Japanese people. The stream, Cheonggyecheon, made a border between the Korean and Japanese settlements and the traditional system of regional community in Jangchung-dong was changed and reorganized considerably. Second, the Japanese government used the rituals of regional community purposefully to combine them with the ceremony in the Japanese shrine. Those who supported Japan performed the regional rituals and tried to follow the policy of 'Rule of Culture' required by the Japanese colonial government. However, most regional rituals continued as they were before Japan's colonial rule of Korea without any change. Under this new trend the ritual of Gwanseongmyo was changed from the ritual for worshipping Guan Yu to that of the regional community. Last, the main groups that led the rituals of regional community were diversified during the period of Japan's colonial rule of Korea. In other words, the rituals of community used to be led by the families that lived in the region for generations before Japan's colonial rule of Korea. However, they were later led by various groups that emerged as a result of the colonial rule, urbanization, commercial development, regional differentiation, and so on. As an example,Yeongsinsa of Gwanseongmyo,which was the main group to lead the ritual of Gwanseongmyo, shows that the regional community rituals were extended to worshipping Guan Yu. The members of the main group to lead the ritual were pro-Japanese senior officials who were formerly military officers. This shows that the main groups leading the regional community rituals were further diversified.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.591-595
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• 2023

최근 지시 학습을 통해 미세 조정한 자연어 처리 모델들이 큰 성능 향상을 보이고 있다. 하지만 한국어로 학습된 자연어 처리 모델에 대해 지시 학습을 진행할 수 있는 데이터 세트는 공개되어 있지 않아 관련 연구에 큰 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 T5 기반 한국어 자연어 처리 모델인 Long KE-T5로 영어 데이터 세트를 번역하여 한국어 지시 학습 데이터 세트를 구축한다. 또한 구축한 데이터 세트로 한국어로 사전 학습된 Long KE-T5 모델을 미세 조정한 후 성능을 확인한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.456-459
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• 2019

대화 행위는 단순한 발화 문장들의 교환을 넘어 발화자들의 다양한 주변 정보를 고려한 종합적인 판단의 결과로 볼 수 있다. 본 논문은 여섯 가지 유형의 외부 상황 정보를 기반으로 적응적 발언을 생성하는 딥러닝 기반 대화 모델을 소개한다. 직접 구축한 상황 정보들이 태깅된 대화 데이터를 바탕으로, 외부 상황 정보를 사용자 발화와 더불어 활용하는 다양한 구조의 신경망 구조를 가지는 모델과 더불어 외부 상황 정보를 사용하지 않는 모델과의 성능에 대해 비교한다. 실험 결과들은 대화 모델의 발화 생성에 있어서 상황 정보 활용의 중요성을 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.496-497
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• 2021

감정 분류는 사람의 사고방식이나 행동양식을 구분하기 위한 중요한 열쇠로, 지난 수십 년간 감정 분석과 관련된 다양한 연구가 진행되었다. 감정 분류의 품질과 정확도를 높이기 위한 방법 중 하나로 단일 레이블링 대신 다중 레이블링된 데이터 세트를 감정 분석에 활용하는 연구가 제안되었고, 본 논문에서는 T5 모델을 한국어와 영어 코퍼스로 학습한 KE-T5 모델을 기반으로 한국어 발화 데이터를 단일 레이블링한 경우와 다중 레이블링한 경우의 감정 분류 성능을 비교한 결과 다중 레이블 데이터 세트가 단일 레이블 데이터 세트보다 23.3% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.284-285
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• 2023

항로표지 관련기업은 장비 및 유지보수 기업 중심으로 구성되어져 있었으나, 최근 스마트 항로표지 현장시설 고도화 R&D 추진에 따라 항로표지의 핵심장치라고 볼 수 있는 전원시스템과 통신단말 개발 기업이 참여하고 있으며, 이 두 기업들의 향후 R&D 종료 시점에 개발 제품이 최종 상용화되어 판매될 수 있도록 다양한 형태의 비즈니스 모델 발굴 추진이 필요하다. 동 연구에서는 참여기업의 성장과 신사업 추진이 가능하도록 개발 제품 및 서비스에 대한 수요 시장의 요구와 제공 가능한 수준의 단계에서부터 전략계획 및 목표관리, 비용관리 및 시스템과 같은 툴을 활용하여 체계적이고 구체적인 접근이 가능할 수 있도록 다양하게 고려하여 B2G, B2B까지 발굴에 대해 연구해보고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.168-170
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• 2023

이 논문에서는 7,400만개의 한국어, 영어 문서를 활용하여 최대 4,096개의 토큰을 입력으로하고 최대 1,024개의 토큰을 생성할 수 있도록 학습한 언어모델인 Long-KE-T5를 소개한다. Long-KE-T5는 문서에서 대표성이 높은 문장을 생성하도록 학습되었으며, 학습에 사용한 문서의 길이가 길기 때문에 긴 문맥이 필요한 태스크에 활용할 수 있다. Long-KE-T5는 다양한 한국어 벤치마크에서 높은 성능을 보였으며, 사전학습 모델링 방법이 텍스트 요약과 유사하기 때문에 문서 요약 태스크에서 기존 모델 대비 높은 성능을 보였다.

• Journal of Korean Physical Therapy Science
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• v.11 no.1
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• pp.28-35
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• 2004

The purpose of the present study was to investigate the effectiveness of silver spike point (SSP) low frequency electrical stimulation on glomerular filtration rate (GFR), specifically, such as diuretic action in 24 hour urine and in plasma analysis from normal volunteer. The current of 1 Hz continue type (CT) of SSP low frequency electrical stimulation significantly decreased in plasma creatine from normal volunteer. However, the urine creatinine clearance (Ccr) was significantly increased by SSP low frequency electrical stimulation in normal volunteer. These results suggest that the SSP low frequency electrical stimulation, especially current of 1 Hz continue type, significantly regulates urine creatinine clearance and glomerular filtration rate from normal volunteer. Therefore, the SSP low frequency electrical stimulation is a good regulator through a diuretic action of hypertension.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.91-94
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• 2023

자연스러운 상호작용이 가능한 인공지능 에이전트를 개발하기 위해서는 언어적 표현뿐 아니라, 비언어적 표현 또한 고려되어야 한다. 본 논문에서는 한국어 발화문으로부터 비언어적 표현인 모션을 생성하는 연구를 소개한다. 유튜브 영상으로부터 데이터셋을 구축하고, Text to Motion의 기존 모델인 T2M-GPT와 이종 모달리티 데이터를 연계 학습한 VL-KE-T5의 언어 인코더를 활용하여 구현한 모델로 실험을 진행하였다. 실험 결과, 한국어 발화 텍스트에 대해 생성된 모션 표현은 FID 스코어 0.11의 성능으로 나타났으며, 한국어 발화 정보 기반 비언어 표현 정보 생성의 가능성을 보여주었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.342-345
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• 2023

최근 자연어처리 연구 중 오픈 도메인 지식 기반 대화는 많은 관심을 받고 있다. 연구를 위해서는 오픈 도메인 환경을 갖추고 적절한 지식을 사용한 대화 데이터셋이 필요하다. 지금까지 오픈 도메인 환경을 갖춘 한국어 지식 기반 대화 데이터셋은 존재하지 않아 한국어가 아닌 데이터셋을 한국어로 기계번역하여 연구에 사용하였다. 이를 사용할 경우 두 가지 단점이 존재한다. 먼저 사용된 지식이 한국 문화에 익숙하지 않아 한국인이 쉽게 알 수 없는 대화 내용이 담겨있다. 그리고 번역체가 남아있어 대화가 자연스럽지 않다. 그래서 본 논문에서는 자연스러운 대화체와 대화 내용을 담기 위해 새로운 오픈 도메인 한국어 지식 기반 대화 데이터셋을 구축하였다. 오픈 도메인 환경 구축을 위해 위키백과와 나무위키의 지식을 사용하였고 사용자와 시스템의 발화로 이루어진 1,773개의 대화 세트를 구축하였다. 시스템 발화는 크게 지식을 사용한 발화, 사용자 질문에 대한 답을 주지 못한 발화, 그리고 지식이 포함되지 않은 발화 3가지로 구성된다. 이렇게 구축한 데이터셋을 통해 KE-T5와 Long-KE-T5를 사용하여 간단한 실험을 진행하였다.