• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.15-21
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• 2006

본 논문에서는 올바른 한국어 생활과 한국어 실력 향상을 위하여, 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 한국어사전, 사용자 어휘지능망(User-Word Intelligent Network : U-WIN)등의 언어자원을 이용한 자동문제생성기술을 소개하고, 이를 이용한 한국어 어휘학습시스템을 제시한다. 대부분의 학습시스템에서 사용하는 문제 은행식 출제 방식의 문제점을 해소할 수 있는 하나의 방법으로서, 기존의 한국어 어휘문제의 문항을 분석하여 8가지 문제 유형으로 재편성하고, 각 유형별 자동 문제 생성패턴에 따라 언어자원이 가지고 있는 한국어 어휘의 형태적 정보, 의미적 정보를 이용하여 한국어 어휘 문제를 자동 출제하는 한국어 어휘학습시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.175-178
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• 2001

동영상 정보는 압축율을 높이기 위해 서로 연관성이 깊고, 정확한 의미 전달을 위해 지연 민감한 데이터로 구성된다. 이와 같은 동영상 데이터를 다양한 대역폭 변화율, 전송중의 높은 패킷 손실율의 특성을 갖는 인터넷을 통해서 전송하기 위해서는 대역폭 적응적이고 에러강인성(Error Resilience)이 높은 시스템이 필요하다. ISO/IEC 의 MPEG-4 에서는 FGS(Fine Grannular scalability)를 표준으로 채택하여 이러한 문제점의 해결방안으로 삼고 있다. FGS 는 기존의 적응적 비디오 코딩의 개념을 적응적 비디오 컨텐츠로 바꾸면서 낮은 복잡도로 대역폭에 적응이 용이하여 다수의 다양한 망 사용자를 모두 만족시킬 수 있어 VoD 나 화상회의 등의 응용에 적합한 기술이라 할 수 있다. 또 인터넷에서 예측하기 어렵게 자주 발생하는 패킷 손실에 대한 오류전파(Error Propagation)가 없는 장점을 가지고 있다. 고용량의 영상 데이터를 다수의 사용자가 동시에 요구하게 되는 상황에서 네트워크 자원을 절약하는 멀티캐스트(Multicast)는 필수적이다. 그리고 비디오와 같은 정보는 그 중요도가 다른 데이터로 구성되므로 특정 상황에서 중요도에 따라 지능적인 처리를 필요로 하는데 차세대 망 기술로 연구되는 Active Network 를 고려 할 수 있다. 영상 정보를 효율적이고 안정적으로 활용하기 위한 이러한 신기술의 효율적인 적용방안을 제안하였다.

• 한국만화애니메이션학회:학술대회논문집
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• 2011.05a
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• pp.23-30
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• 2011

지금, 세계는 바야흐로 'Social Network Service(이하 SNS)의 시대' 이다. SNS란 '일련의 관계에 의해 모인 사람들 간의 관계망을 특정 체계를 통해 대중에게 제공하는 것' 이라고 할 수 있다. 과거 향우회, 동문회처럼 오프라인에서 존재했던 이러한 관계망이 온라인으로 도입된 것이 현재 SNS라고 일컫는 서비스이다. SNS가 큰 인기를 끌고 정보 사회가 발전함에 따라 SNS의 서비스와 형태도 점차 다양해져 왔다. 특히나 그림 영상 등의 시각적인 요소를 사용한 의사소통과 정보의 공유가 과거 그 어떤 매체보다도 손쉽고 빠르게 이루어지고 있다. 인간의 거의 모든 문화 사회적 활동에 컴퓨터가 기반이 됨으로써, 우리는 점차 텍스트, 사진, 영화, 음악, 가상환경 등과 같은 문화 데이터와 더욱 밀접한 관계에 놓이게 되었으며 이것은 SNS에서도 예외가 아니다. 우리는 더 이상 컴퓨터를 마주하는 것이 아니라 디지털 형식으로 기호화된 문화와 마주하고 있으며, 그 중심에는 시각적인 요소들, 즉 '이미지'가 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구는 'SNS'와 그 이미지들의 특성에 대한 이해를 선행한 뒤, 최근 국내에서 가장 활발한 성장세를 나타내고 있는 SNS인 미투데이 페이스북 이상의 두 서비스의 사례를 분석할 것이다. SNS의 이미지의 정체성, 이미지 표현의 특징과 양상이 어떠한지를 분석하고 SNS에서 사용되는 이미지와 그 의미를 보다 심층적인 관점에서 이해해 보는 것은 SNS를 중심으로 형성되어 있는 관련 업계와 학계에 유의미한 내용을 제공할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.296-296
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• 2011

유역의 폭 함수는 출구를 기준으로 동일한 거리에 위치한 link의 개수로 정의된다. 하천망을 구성하는 기본 성분 중의 하나인 link는 동일한 유역의 경우 유사한 평균길이와 직접배수면적을 갖는 것으로 알려져 있다. 이는 폭 함수가 흐름방향 축을 따라 정의되는 지점별 배수면적의 기여도와 동일함을 의미하는 것으로 유역의 형태학적 특성에 따라 조직되는 초기유량분포함수로 해석할 수 있다. 따라서 DEM을 기반으로 원점으로부터 동일한 거리에 위치한 pixel의 수를 계량할 경우 비교적 쉽게 유역의 폭 함수를 유도할 수 있게 된다. 또한 물 입자의 동적특성에 따라 폭 함수의 흐름방향 축을 시간 축으로 재조정할 경우 대상 유역에 대한 수문학적 응답함수로의 변환이 가능해 진다. 본 연구에서는 보청천 시험유역의 탄부수위표 지점을 출구로 하여 DEM으로부터 폭 함수를 작성하고 지면과 하천유속의 차에 따른 운동학적 확산효과만을 고려하여 재조정된 폭 함수를 다음 그림과 같이 유도하여 보았다. Figs 1, 2에서 주목되는 사항은 왜곡도의 반전으로 부왜도의 형태를 갖던 폭 함수가 정왜도의 형태를 갖는 수문학적 응답함수(순간단위도)로 변환되어 가는 과정을 시각적으로 확인할 수 있다. 이는 Mod-Clark 방법에 따른 준분포형 순간단위도의 유도과정과 유사한 것으로 이에 따라 선형저수지의 저류효과는 지면과 하천유속의 차에 따른 운동학적 확산효과와 동일한 거동을 보일 수 있음이 추론된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.50-53
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• 2013

스마트 폰의 등장으로 인해 사용자들은 모바일 기기를 통해 언제 어디서나 인터넷 서비스를 이용할 수 있게 되었고 더불어 다양한 앱을 통해 기존에 PC에서 제공되던 서비스들이 모바일 기기로 이동하게 되었다. 이러한 변화는 TV시장에도 영향을 미치게 되었고 TV에서도 인터넷 서비스뿐만 아니라 다양한 앱 서비스를 이용할 수 있는 스마트TV 시대를 열게 되었다. 스마트 TV시스템은 방송망과 인터넷 망을 통해 사용자에게 보다 다양한 멀티미디어 콘텐츠 서비스를 제공할 수 있게 되었으나 각 인터넷 콘텐츠 제공자가 앱 형태로 콘텐츠를 제공함으로써 다양한 콘텐츠 제공자로부터 사용자가 원하는 멀티미디어 콘텐츠를 검색하는 데에 한계가 있었다. 본 논문은 사용자 키워드 검색문 의미해석을 통해 서로 상이한 멀티미디어 콘텐츠 메타데이터 정보 구조를 가지고 있는 콘텐츠 제공자들이 효과적으로 검색결과를 제공할 수 있는 스마트TV통합검색시스템에 대하여 기술한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.15 no.2
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• pp.49-57
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• 2010

This paper proposes a Korean document. categorization algorithm using Back Propagation Neural Network(BPNN) with Singular Value Decomposition(SVD). BPNN makes a network through its learning process and classifies documents using the network. The main difficulty in the application of BPNN to document categorization is high dimensionality of the feature space of the input documents. SVD projects the original high dimensional vector into low dimensional vector, makes the important associative relationship between terms and constructs the semantic vector space. The categorization algorithm is tested and compared on HKIB-20000/HKIB-40075 Korean Text Categorization Test Collections. Experimental results show that BPNN algorithm with SVD achieves high effectiveness for Korean document categorization.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.329-330
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• 2021

벌크화물운송은 해상운송시장에서 가장 큰 규모이고 철강 및 에너지 산업을 뒷받침 하는 중요한 시장이다. 또한 운임의 변동성이 가장 큰 시장으로 상당한 수익을 기대할 수 있는 반면에 파산에 이르는 큰 손실이 발생할 수 있기때문에 시장 참여자들은 합리적이고 과학적인 예측을 기반하여 의사결정을 해야 한다. 그러나 해운시장에서는 과학적 의사결정보다는 경험기반의 의사결정에 의존하기 때문에 시황변동성에 취약하다. 본 논문은 벌크운임예측에 신호 분해 방법인 EMD와 인공신경망을 결합한 하이브리드 모델을 적용하여 과학적 예측방법을 제시하고자 한다. 본 논문은 학문적으로 해운시장 운임예측연구에서 거의 시도되지 않았던 시계열분해법과 기계학습기법을 결합한 하이브리드 모델을 제시하였다는데 의미가 있으며 실무적으로는 해운시장에서 빈번이 일어나는 의사결정의 질이 제고되는데 기여할 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.243-248
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• 2020

인공 신경망을 통한 심층 학습 모델의 발전은 컴퓨터 비전, 자연언어 이해 문제들에서 인간을 뛰어넘는 성능을 보이고 있다. 특히 트랜스포머[1] 기반의 사전 학습 모델은 질의응답, 대화문과 같은 자연언어 이해 문제에서 최근 높은 성능을 보이고 있다. 하지만 트랜스포머 기반의 모델과 같은 심층 학습 모델의 급격한 발전 양상에 비해, 이의 동작 방식은 상대적으로 잘 알려져 있지 않다. 인공 신경망을 통한 심층 학습 모델을 해석하는 방법으로 모델의 예측 값과 실제 값이 얼마나 일치하는지를 측정하는 모델의 보정(Calibration)이 있다. 본 연구는 한국어 기반의 심층학습 모델의 해석을 위해 모델의 보정을 수행하였다. 그리고 사전 학습된 한국어 언어 모델이 문장이 내포하는 애매성을 잘 파악하는지의 여부를 확인하고, 완화 기법들을 적용하여 문장의 애매성을 확신 수준을 통해 정량적으로 출력할 수 있도록 하였다. 또한 한국어의 문법적 특징으로 인한 문장의 의미 변화를 모델 보정 관점에서 평가하여 한국어의 문법적 특징을 심층학습 언어 모델이 잘 이해하고 있는지를 정량적으로 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.61-62
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• 2022

알츠하이머성 치매는 현존하는 치료법이 없어 경도인지장애 단계에서의 예방이 중요하다. 지금까지의 알츠하이머 연구는 대부분이 뇌영상 마커와 뇌척수액 마커에 집중되어 있었으며, 경도 인지 장애 단계에서의 탐색은 더욱 적었다. 이러한 점에서 혈액 유전자 발현을 이용한 경도 인지장애 단계 예측은 인지 능력에 따른 관련 유전자 식별과 접근 가능한 진단 및 치료 바이오 마커 탐색에 기여할 수 있다. 그러나 유전자 발현 데이터의 경우 환자 수에 비해 높은 차원을 가지기 때문에 과적합을 막고 질병 관련 유전자를 식별하기 위해서는 데이터에서의 의미 있는 차원만을 뽑아내는 차원 축소가 선행되야 한다. 본 연구는 유전자 발현데이터에서의 인지장애 분류를 위해 차원 축소기법과 신경망을 적용하여 인지 장애 정도를 예측하였다. 그 결과, Lasso 이용 차원축소와 신경망을 이용하여 97%의 정확도로 정상과 조기 경도 인지장애, 후기 경도 인지장애 환자를 분류 할 수 있었으며, 더 적은 차원에서도 분류가 가능했다. 이는 혈액 유전자 발현을 이용해 경도 인지장애 단계를 예측한 첫 번째 연구이며, 인지능력 저하에 따른 혈액 유전자 발현의 연관성을 확인하고 향후 조기 진단, 치료 표적 탐색에 기여한다.

• Journal of Energy Engineering
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• v.17 no.3
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• pp.139-144
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• 2008

Recently due to march as the high oil price, It is necessary for Korea to grope a plan, which is to increase the energy efficiency of existing facilities as well as to develop overseas gas and oil resources. With this point, this work carried out to approach the high pressure LNG pipeline network of Inchon receiving terminal with Newton method as corrective flowrate. We found that the high pressure network mainly depends on FCVs(Flow Control Valves). The high pressure pump showed the maximum efficiency at the FCVs of 50% opening and could discharge LNG only above the LNG head of 1,500m from a system curve obtained. The operating cost of pumps was estimated from their operating points. We compared the operating cost under normal operation with the operating cost under maximum efficiency. Especially, we obtained the day savings of a year as wells as the hour savings of a day. From the results, the high pressure network win be able to reduce the operating cost of 138 million wons in a year. This means that a pump can reduce the operating cost of 9,823 thousands won. Consequently, this work could find the operating features of the pumps under the complicated high pressure LNG network and the savings effect of the pump operating cost. Also, the results will be able to macroscopically contribute the heightening of national energy competitiveness as well as to microscopically contribute the future effective operation of LNG receiving terminal.