• 제목/요약/키워드: 의미론적 유사도

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'경험-학습' 이론에 비추어 본 『삼국유사』 설화의 수양론적 특징 - 낙산사·분황사·금산사에 얽힌 세 설화를 중심으로 - (Characteristic of cultivating theory in fables of Sam Guk Yu Sa(三國遺事; The Heritage of the Three States) reflected to "Experience-Learning" theory - In the central figure of Three Fables with Naksan temple, Bunhwang temple, and Geumsan temple)

  • 최승현;김영훈;신창호
    • 한국철학논집
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    • 제32호
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    • pp.371-394
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    • 2011
  • 한국의 전통교육에서 불교는 큰 영향력을 차지하고 있다. "삼국유사"는 불교적 세계관을 바탕으로 민중성을 담보하고 있는 저작이다. 넓은 범위에서 민중성은 민중들의 수양교육으로 이어진다. 본고는 "삼국유사"에 나타난 불교적 민중성을 존 듀이의 '경험-학습' 모델에 근거하여 수양교육의 모습으로 검토한 것이다. "삼국유사"에 나타난 '성인-되기'라는 '의미-경험'은 불교적 세계관인 생성의 지평에서 볼 때, 강력한 수양교육의 성격을 띠고 있다. 듀이의 이론을 현대화한 듀이-들뢰즈적인 수양교육은 불교적 세계관을 바탕으로 한 "삼국유사"의 세 설화와 민중성이라는 지점에서 만난다. 이는 서구의 교육론과 한국의 전통사상의 수양론이 상호 교차하면서 독해될 수 있는 가능성을 열어준다. 승려에서 서민에 이르기까지 민중의 성장과 성숙을 다루고 있는 "삼국유사"의 설화에는, '충동-관찰-지식-판단'에 이르는 수양 교육의 과정을 통해, 불국토(佛國土)의 성취를 염원한다. 이러한 일련의 '성인-되기'의 과정은, 그 삶 자체가 수양론적 특성을 갖추고 있다. 이런 점에서 "삼국유사"의 설화는 한국의 전통 수양론의 모습을 보여주고 있으며, 서구의 교육이론과 접목할 수도 있는 수양교육의 담론서 역할을 할 수 있다.

자기유사성을 고려한 VoIP 트래픽 생성 시뮬레이션 방법 의 연구 (Study of the Simulation of VoIP Traffic Generation with Considering Self-Similiarity)

  • 김윤배;이계신;김재범
    • 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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    • 한국시뮬레이션학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.25-29
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    • 2004
  • VoIP는 인터넷 프로토콜(IP)를 이용하여 음성을 데이터 packet처럼 전송하는 것을 의미한다. 최근 VoIP 기술의 도입으로 기존 망 성능 관리에 대한 관심이 높아지고 있다. 보다 원활한 기술 구현을 위해서는 VoIP 트래픽에 대한 체계적인 분석과 위험성 검증을 할 수 있는 도구가 필요하다. 또한 기존의 트래픽 시뮬레이션 기법에서 실제 망에서의 자기유사성을 적용한 사례가 적다는 것 또한 본 연구가 행하여진 동기이다. 본 연구에서는 자기유사성을 반영하여 소량의 샘플을 갖고 전체 VoIP 망 트래픽을 생성할 수 있는 방법론을 개발하고자 시도하였다.

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색상과 깊이정보를 융합한 의미론적 영상 분할 방법 (Color-Depth Combined Semantic Image Segmentation Method)

  • 김만중;강현수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.687-696
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    • 2014
  • 본 논문은 사용자의 입력, 색상 및 깊이 정보를 이용한 의미론적 물체 분할 방법을 제안한다. 의미있는 영역을 깊이영상에서 유사한 깊이 정보와 사용자 스트로크 입력의 중심에 위치한다고 가정한다. 제안된 방법은 스트로크 입력을 이용하여 관심 영역을 설정하고, 색상과 깊이 정보를 이용하여 의미있는 영역을 검출한다. 구체적으로 제안방법은 관심영역에 대해 색상과 깊이 정보를 이용한 과분할 과정과 과분할 영역에 대해 깊이 정보를 이용한 의미론적 물체 추출과정으로 구성되어 있다. 과분할 과정에서 적응적 임계값 적용 및 형태학적 기울기에 대한 적응적인 가중치 적용을 통한 마커 추출 방법을 제안하였다. 의미론적 물체 추출과정에서는 관심영역의 가장자리 영역에서 내부 영역으로의 순서대로 전체 깊이의 평균과 차이를 이용하여 추출하고자 하는 물체 영역인지 아닌지를 결정하도록 하였다. 실험 결과에서 제안한 방법이 효과적으로 의미있는 물체 추출 결과를 얻을 수 있음을 보인다.

의미 분석과 형태소 분석을 이용한 핵심어 인식 시스템 (Key-word Recognition System using Signification Analysis and Morphological Analysis)

  • 안찬식;오상엽
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제13권11호
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    • pp.1586-1593
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    • 2010
  • 확률적 패턴 매칭과 동적 패턴 매칭의 어휘 인식 오류 보정 방법에서는 핵심어를 기반으로 문장을 의미론적으로 분석하므로 형태론적 변형에 따른 핵심어 분석이 어려운 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 음절 복원 알고리즘에서 형태소 분석을 이용하여 인식된 음소 열을 의미 분석 과정을 통해 음소의 의미를 파악하고 형태론적 분석으로 문장을 복원하여 어휘 오인식률을 감소하였다. 시스템 분석을 위해 음소 유사률과 신뢰도를 이용하여 오류 보정률을 구하였으며, 어휘 인식 과정에서 오류로 판명된 어휘에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 에러 패턴 학습을 이용한 방법과 오류 패턴 매칭 기반 방법, 어휘 의미 패턴 기반 방법의 성능 평가 결과 2.0%의 인식 향상률을 보였다.

한글 문자와 그림인지에 관한 자기공명 영상 연구 (Brain Activation of reading Hangul and recognizing Pictures)

  • 윤효운;조경덕
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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    • pp.319-322
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    • 2004
  • 한글은 알파벳 문자처럼 소리를 바탕으로 한 표음문자이지만, 각 글자의 형태는 표의문자인 한자와 유사한 시각적인 효과를 제공한다. 본 연구에서는 자기공명 영상법을 이용하여 한국인이 한글문자와 그림을 인지할 경우 나타나는 신경망적 특성을 알아보았다. 그 결과. 한글과 그림 자극에 대하여 양반구 모두에서 후측두엽 부위의 활성화가 나타났다. 그러나, 전두엽과 측두엽 부분의 활성화는 오직 한글자극의 경우에만 관찰되었다. 좌반구 중전 두엽의 활성화는 음성 및 의미론적 처리와 관련되어 있다고 볼 수 있으며, 우반구 anterior cingulate 활성화는 언어 및 소리의 형성과 관계가 있다고 할 수 있다. 본 연구에서는 우반구 medial frontal 영역인 BA 8의 활성화가 관찰되었다 이 영역은 시각적으로 고차적인 비음성적 자극을 통제하거나 그와 유사한 시각공간적인 정보의 분석과 관련이 있다고 알려져 있다. 본 연구의 결과는 한글의 특성적인 형태가 특정 영역을 활성화시킨 것을 시사한다.

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Corneal Ulcer Region Detection With Semantic Segmentation Using Deep Learning

  • Im, Jinhyuk;Kim, Daewon
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권9호
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    • pp.1-12
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    • 2022
  • 안과 환자의 질병을 판단하기 위해서는 특수 촬영 장비를 통해 찍은 안구영상을 이용한 안과의사의 주관적 판단의 개입이 전통적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 안과 의료진이 질병을 판단할 때 보조적 도움이 될 수 있도록 객관적 진단결과를 제시해주는 각막궤양 의미론적 분할방법에 대하여 제안하였다. 이를 위해 DeepLab 모델을 활용하였고 그 중 Backbone network으로 Xception과 ResNet 네트워크를 이용하였다. 실험결과를 나타내기 위한 평가지표로 다이스 유사계수와 IoU 값을 이용하였고 ResNet101 네트워크를 사용하였을 때 'crop & resized' 이미지에 대해 최대 평균 정확도 93%의 다이스 유사계수 값을 보였다. 본 연구는 객체 검출을 위한 의미론적 분할모델 또한 안구의 각막궤양 부분과 같은 불규칙하고 특이한 모양을 추출하고 분류하는데 뛰어난 결과를 도출할 수 있는 성능을 보유하고 있음을 보여주었다. 향후 학습용 Dataset을 양적으로 보강하여 실험결과의 정확도를 제고할 수 있도록 하고 실제 의료진단 환경에서 구현되어 사용되어 질 수 있도록 할 계획이다.

작용식 2.0 기반 파이썬에 대한 형식 의미론 (Formal Semantics Based on Action Equation 2.0 for Python)

  • 한정란
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제10권6호
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    • pp.163-172
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    • 2021
  • 프로그래밍 언어의 형식적인 의미를 적절하게 표현하면 언어를 표준화하고 최적화하여 번역하는 과정에서 중요한 역할을 수행한다. 파이썬은 주목받는 강력한 언어이고, 파이썬에 대한 형식적인 의미 구조를 정의하고 표현하는 것은 향후 유사한 언어를 설계할 때 참고할 수 있고 표준화하는 과정이나 최적화된 번역기를 구현하는 과정에서도 필요하다. 본 연구에서는 파이썬에 대한 의미 구조를 표현하기 위해 기존의 작용식을 수정하고 업그레이드해서 파이썬의 정적이고 동적인 의미 구조를 표현하는 작용식 2.0을 새롭게 제시한다. 작용식 2.0에 명세된 의미구조를 자바로 구현해 파이썬 프로그램들에 대한 실행시간을 측정하고 시뮬레이션을 통해 작용식 2.0이 구현 가능한 실제적인 의미 구조임을 입증하고, 판독성(Readability), 모듈성(Modularity), 확장성(Extensibility), 융통성(Flexibility)의 네 영역에서 명세된 작용식 2.0을 기존의 대표적인 의미 표현법과 비교하여 본 작용식 2.0의 우월성을 확인하고자 한다.

정답 레이블을 고려한 마스킹 언어모델 기반 한국어 데이터 증강 방법론 (Masked language modeling-based Korean Data Augmentation Techniques Using Label Correction)

  • 강명훈;이정섭;이승준;문현석;박찬준;허윤아;임희석
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.485-490
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    • 2022
  • 데이터 증강기법은 추가적인 데이터 구축 혹은 수집 행위 없이 원본 데이터셋의 양과 다양성을 증가시키는 방법이다. 데이터 증강기법은 규칙 기반부터 모델 기반 방법으로 발전하였으며, 최근에는 Masked Language Modeling (MLM)을 응용한 모델 기반 데이터 증강 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 MLM 기반 데이터 증강 방법은 임의 대체 방식을 사용하여 문장 내 의미 변화 가능성이 큰 주요 토큰을 고려하지 않았으며 증강에 따른 레이블 교정방법이 제시되지 않았다는 한계점이 존재한다. 이러한 문제를 완화하기 위하여, 본 논문은 레이블을 고려할 수 있는 Re-labeling module이 추가된 MLM 기반 한국어 데이터 증강 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론을 KLUE-STS 및 KLUE-NLI 평가셋을 활용하여 검증한 결과, 기존 MLM 방법론 대비 약 89% 적은 데이터 양으로도 baseline 성능을 1.22% 향상시킬 수 있었다. 또한 Gate Function 적용 여부 실험으로 제안 방법 Re-labeling module의 구조적 타당성을 검증하였다.

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신경망을 이용한 언어장애인용 문장발생장치의 동사예측 (Verb Prediction for Korean Language Disorders in Augmentative Communicator using the Neural Network)

  • 이은실;민흥기;흥승홍
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제1권1호
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    • pp.32-41
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    • 2000
  • 본 논문에서는 언어장애인용 문장발생장치의 통신율을 증진시키기 위한 처리방안으로 신경망을 이용하여 문장발생장치에 통사예측을 적용하는 방법을 제안하고 유용성을 확인하였다. 각 단어들은 구문론과 의미론에 따른 정보벡터로 표현되었으며 언어처리는 전통적으로 사전을 포함하는 방법과는 다르게 상태공간에서 다양한 영역으로 분류되어 개념적으로 유사한 단어는 상태공간에서의 위치를 통하여 알게 된다. 사용자가 의미심볼을 누르면 의미심볼에 해당하는 단어는 상태공간에서의 위치를 찾아가며 입력에 따른 동사예측의 중복성을 막기 위하여 신경망을 이용하여 클래스화한 후 동사를 예측하였고 그 결과 제한된 공간 내에서 약 $20\%$ 통신율 증진을 가져올 수 있었다.

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자바 람다식에 대한 형식 의미론 (Formal Semantics for Lambda Expression of Java)

  • 한정란
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제12권5호
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    • pp.157-164
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    • 2023
  • 자바의 최신 기능인 함수 인터페이스와 람다식에 대한 의미구조를 명세하는 것은 향후 유사한 기능을 설계할 때 참고할 수 있고 표준화하는 과정이나 최적화된 번역기를 구현하는 과정에서도 필요하다. 본 연구에서는 자바의 함수 인터페이스와 람다식에 대한 의미구조를 표현하기 위해 기존의 작용식을 수정하고 업그레이드해서 함수 인터페이스와 람다식의 정적·동적 의미구조를 표현하는 작용식 3.0을 새롭게 제시한다. 작용식 3.0에 명세된 의미구조를 자바로 구현해 자바 프로그램들에 대한 실행시간을 측정하고 시뮬레이션을 통해 작용식 3.0이 구현가능한 실제적인 의미구조 명세법인 것을 입증한다. 판독성(Readability) 측면, 모듈성(Modularity) 측면, 확장성(Extensibility) 측면, 융통성(Flexibility) 측면에서 대표적인 의미구조 표현법과 작용식 3.0을 비교하여 작용식 3.0의 우월성을 확인하고자 한다.