• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.389-393
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• 2020

말뭉치를 구성하고 있는 문장들 사이의 관계가 반영된 시각화는 말뭉치 전체의 구조나 유사의미 문장군의 분포 등을 파악하는데 매우 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는, 유사한 의미를 가지는 문장들은 서로 가까이에 분포하도록 시각화되어야 한다는 제어조건을 사용자가 제공했을 때, 해당 조건이 만족되도록 2차원 공간에 말뭉치의 각 문장을 시각화하는 기법을 소개한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권12호
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• pp.3099-3108
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• 1998

본 논문에서는 새로운 다중 컴퓨터의 위상으로 하이퍼-스타 그래프를 제안하고, 하이퍼-스타 그래프에 대하여 주요 망 척도인 분지수, 연결도, 확장성, 라우팅, 지름, 임베딩 등의 특징을 분석한다. 하이퍼-스타 그래프 HS(2n,n)에 에지를 한 개 추가한 folded 하이퍼-스타 그래프 FHS(2n,n)은 2nCn개의 노드를 갖고 널리 알려진 상호 연결망인 하이퍼큐브에 비해 상대적으로 분지수와 지름이 작은 값을 갖는 연결망이다. Folded 하이퍼-스타 그래프 FHS(2n,n)가 하이퍼큐브 Qn이 같은 노드 수를 가질 때 분지수$\times$지름에 대한 척도에 있어서 은 n2/2보다 작고, 하이퍼큐브 Qn와 그의 변형들보다 연결망의 망 비용에 있어서 우수함을 의미한다. 또한 하이퍼큐브 Qn과 n$\times$n 토러스를 하이퍼-스타 그래프 HS(2n,n)에 연장비율 2에 임베딩하는 방법을 보인다.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.506-512
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• 2006

다양한 아파트 특성들을 이용하여 아파트 가격을 추정하고 예측하는 연구 또한 많이 존재하고 있는 실정이다. 그렇지만 이러한 연구들 대부분이 회귀모형에 지나치게 의존하고 있는 실정이다 그러나 회귀모형은 단점보다 장점이 많은 모형이다. 본 연구는 회귀모형을 부정하기보다는 새로운 모형을 도입하여, 회귀모형의 문제점들을 극복하고 회귀모형과 상호보완적인 모형을 도입할 필요성에 의해서 본 연구를 수행한 것이다. 다양한 아파트 특성들에 대하여 신경망모형을 이용하여 아파트 가격을 예측하고, 기존의 회귀모형과 비교하는 것이 본 연구의 주목적이다 또한 회귀모형과 신경망모형의 상호 보완적인 측면을 규명하는 것은 본 연구의 부차적인 목적이 된다 아파트 특성들은 주변에서 쉽게 이용 가능한 데이터를 위주로 하였다. 2004년 6월 기준으로 서울시 송파구와 도봉구의 아파트 매매가격들과 12개의 아파트 특성들을 수집하였다. 아파트 매매가격들 (즉, 매매 하한가, 일반 거래가, 매매 상한가) 을 새로운 측정방법을 이용하여 하나의 매매가격으로 추정하였으며, 대표성을 가지도록 하였다. 신경망모형을 도입하여 아파트 특성들을 이용하여 아파트 가격을 정밀하고 유효하게 예측하고, 기존의 회귀모형들과 비교하는 것은 아파트 가격에 대한 연구 분야에 큰 의미가 있다 하겠다. 그리고 주택에 관한 기존의 연구와 신규 연구에 신경망모형이 활용될 수 있으리라 판단된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.47-58
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• 2021

본 연구는 COVID-19과 같이 불확실성이 증대되어 있는 상황에서 인지된 불확실성, 거래특성, 공급업체 역량과 공급망 성과 간의 상호 관계를 문헌 연구를 바탕으로 제시하였다. 이론 고찰 결과 거래특성 및 공급업체 역량은 인지된 불확실성에 영향을 미치며, 인지된 불확실성은 공급망 성과에 영향을 미치는 매개 변수가 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 연구결과는 현재와 같은 팬데믹 상황이 공급망의 성과에 미치는 영향을 돌이켜보고, 동일한 환경 하에서 불확실성을 상대적으로 낮추기 위한 방법을 본 연구에서 제시한 연구모형과 이론적 고찰을 바탕으로 살펴볼 수 있다는 점에서 의미가 있다 하겠다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.181-183
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• 2015

최근 자연어 처리 분야에서 딥 러닝이 많이 사용되고 있다. 자연어 처리에서 딥 러닝의 성능 향상을 위해 단어의 표현이 중요하다. 단어 임베딩은 단어 표현을 인공 신경망을 이용해 다차원 벡터로 표현한다. 본 논문에서는 word2vec의 Skip-gram과 negative-sampling을 이용하여 단어 임베딩 학습을 한다. 단어 임베딩 학습 데이터로 한국어 어휘지도 UWordMap의 용언의 필수논항 의미 제약 정보를 이용하여 구성했으며 250,183개의 단어 사전을 구축해 학습한다. 실험 결과로는 의미 제약 정보를 이용한 단어 임베딩이 유사성을 가진 단어들이 인접해 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권7호
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• pp.259-266
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• 2018

본 논문에서는 단어의 순서와 문맥을 고려하는 특징을 추출하여 순환신경망(Recurrent Neural Network)으로 문서를 분류하는 방법을 제안한다. 단어의 의미를 고려한 word2vec 방법으로 문서내의 단어를 벡터로 표현하고, 문맥을 고려하기 위해 doc2vec으로 입력하여 문서의 특징을 추출한다. 문서분류 방법으로 이전 노드의 출력을 다음 노드의 입력으로 포함하는 RNN 분류기를 사용한다. RNN 분류기는 신경망 분류기 중에서도 시퀀스 데이터에 적합하기 때문에 문서 분류에 좋은 성능을 보인다. RNN에서도 그라디언트가 소실되는 문제를 해결해주고 계산속도가 빠른 GRU(Gated Recurrent Unit) 모델을 사용한다. 실험 데이터로 한글 문서 집합 1개와 영어 문서 집합 2개를 사용하였고 실험 결과 GRU 기반 문서 분류기가 CNN 기반 문서 분류기 대비 약 3.5%의 성능 향상을 보였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.115-124
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• 2014

하이퍼큐브와 스타 그래프는 상호연결망으로 널리 알려져 있다. 상호연결망의 임베딩은 임의의 연결망 G를 다른 연결망 H에 사상하는 것이다. 상호연결망 G가 H에 적은 비용으로 임베딩 가능하다는 것은 연결망 G에서 개발된 알고리즘들을 연결망 H에서 효율적으로 이용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 HCN과 HON 사이의 임베딩과 스타(star)그래프와 하프팬케익그래프 사이의 임베딩을 분석한다. 연구 결과로 HCN(n,n)은 HON($C_{n+1},C_{n+1}$)에 연장율 3에 임베딩 가능하고, HON($C_d,C_d$)를 HCN(2d-1,2d-1)에 임베딩 비용은 O(d)임을 보인다. 또한 스타그래프는 하프팬케익그래프에 연장율 11, 확장율 1에 임베딩 가능하고, 평균 연장율은 8이다. 본 연구 결과는 HCN 연결망과 스타그래프에서 이미 개발된 여러 가지 알고리즘을 HON 연결망과 하프팬케익그래프에서 효율적으로 이용할 수 있음을 의미한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권3호
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• pp.243-253
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• 2013

극심해지는 경쟁 환경 속에서 경쟁우위 확보를 위하여 SCM을 도입하는 기업들이 증가하고 있다. 공급망 프로세스의 복잡성과 SCM 도입에 투입되는 막대한 기업 자원을 감안할 때 성공적인 SCM 구축을 위해서는 자사의 공급망 수준에 대한 정확한 진단을 통해 취약점 및 개선점을 파악하는 것이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 SCM 성과 측정지표에 관한 선행 연구를 살펴보고 대표적인 ETO 산업인 조선업을 대상으로 업종의 특성에 맞는 공급망 수준진단 프레임워크를 제안한다. 특히 가트너에서 제안한 공급망의 주요 3개 프로세스인 수요, 공급, 제품 관리를 기준으로 조선소의 공급망 프로세스를 세부 프로세스로 분해하고, 분해된 각 프로세스 별로 공급망 수준을 진단할 수 있는 측정지표를 제안한다. 또한 사례 연구를 통하여 제안된 공급망 수준진단 프레임워크를 실제 조선소의 공급망에 적용해 보고, 현실적 의미를 도출해 본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.90-95
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• 2008

이미 국외에서는 WordNet과 같은 의미적 언어자원을 활용한 문서 유사도 측정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 국내에서는 아직 WordNet과 같은 언어자원이 부족하여, 이를 바탕으로 한 문서 유사도 측정 방법이나 그 결과를 활용하는 방법에 관한 연구가 미흡하다. 기존에 국내에서 사용된 문서 유사도 측정법들은 대부분 문서 내에 출현하는 어휘들의 의미에 기반하기 보다는, 그 어휘들의 단순 매칭이나 빈도수를 이용한 가중치 측정법, 또는 가중치를 이용한 중요 어휘 추출방법들 이었다. 이 때문에, 기존의 유사도 측정법들은 문서의 문맥정보를 포함하지 못하고, 어휘의 빈도를 구하기 위하여 대용량의 문서집합에 의존적이며, 또한 특정 개념(의미)을 다른 어휘로 표현하거나, 유사/관련 어휘가 사용된 유사 문서에 대한 처리가 미흡하였다. 본 논문에서는 이에 착안하여 한국어 어휘 의미망인 U-WIN과 문맥에 사용된 어휘들의 overlap 정보를 사용하여, 단순히 어휘에 기반하지 않고, 기본적인 문맥정보를 활용하며, 어휘의 의미에 기반을 둔 문서유사도 측정법을 제안한다.

• 인삼문화
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• 제4권
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• pp.13-37
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• 2022

한민족은 역사 기록 이전부터 인삼을 복용했다. 한편 중국으로부터 전해진 한시(漢詩)는 신라, 고려, 조선 지식인들의 생각을 간결하게 표현하는 문학 양식으로 발전, 전개되었다. 본 논문은 '인삼을 소재로 하거나 주제로 한 한국인의 한시는 어떤 것이 있고 어떤 내용을 담고 있을까?' 하는 의문에 답하기 위해 인삼(人蔘), 산삼(山蔘), 홍삼(紅蔘), 백삼(白蔘) 등을 키워드로 한국고전번역원의 '한국고전종합DB'를 검색해 인삼에 관한 시를 찾아내어 그 의미망을 살펴보았다. 인삼관련 한시를 편의상 '인삼시(人蔘詩)'로 명명(命名)했다. 2021년 11월 현재, 검색을 통해 찾아진 '인삼시'는 삼국시대 2편, 고려시대 2편, 조선시대 23편이었다. 역사적으로 볼 때 인삼시의 시초는 6세기경 고구려에서 백성이 노래로 불렀던 「고려인삼찬(高麗人蔘讚)」이란 시다. 고려시대 인삼시는 안축(安軸)의 시로 대표된다. 안축은 인삼 조공의 부작용을 사실적인 관점에서 노래했다. 조선시대의 인삼시는 전기 서거정과 후기 정약용으로 대표된다. 서거정의 인삼시는 인삼의 신비적인 약리작용을 찬양하는 낭만적 인삼시다. 용재 성현의 「인삼(人蔘)」이라는 시도 인삼의 신비한 약효를 찬양하는 낭만적 인삼시다. 다산 정약용의 인삼시는 실학자답게 대단히 실용적이다. 다산은 가장 많은 다섯 편의 인삼시를 남겼다. 다산은 직접 인삼 농사를 시도했고 그 과정을 시로 남겼다. 그 시에서는 인삼 농사 실패와 성공의 스토리를 지켜볼 수 있다. 다산의 인삼 농사는 정조 이후 자연삼의 고갈과 재배삼의 보편화에 따른 전국적 현상이기도 했다. 19세기 초반부터는 개성을 중심으로 하여 대규모로 인삼 농사가 성행했고, 여타 지역에서도 소규모로 이루어졌다. 특이한 것은 김진수의 시다. 청나라의 수도 북경 동인당에서 조선의 인삼이 '松嶽山蔘(송악산삼)'이란 상표로 절찬리에 판매되고 있는 것을 시로 표현했다. 매천 황현도 1900년 한시로 된 인삼시를 남겼다. 한국 한시의 전통에서 인삼시의 전개를 의미망으로 파악하여 도식화하면 이렇게 된다. 1) 위민(爲民) 정신의 인삼시 - 고려의 신흥사대부(안축) 2) 낭만적 인삼시 - 조선 초기의 관학파(서거정, 성현 등) 3) 실용적 인삼시 - 조선 후기의 실학파(정약용, 김진수, 황현 등) 한국 인삼시의 전개를 살피면서 그 의미망을 추출해 보았다.