• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.5
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• pp.801-808
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• 2022

Research on how to embed knowledge in large-scale Linked Data and apply neural network models for entity matching is relatively scarce. The most fundamental problem with this is that different labels lead to lexical heterogeneity. In this paper, we propose an extended GCN (Graph Convolutional Network) model that combines re-align structure to solve this lexical heterogeneity problem. The proposed model improved the performance by 53% and 40%, respectively, compared to the existing embedded-based MTransE and BootEA models, and improved the performance by 5.1% compared to the GCN-based RDGCN model.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.46 no.5
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• pp.772-788
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• 2022

This study investigates whether the image of the casual Hanbok brand is being communicated to consumers successfully. We conducted a semantic network analysis to identify ways of revitalizing communication between casual Hanbok brands and consumers; in addition, we quantitatively evaluated the effectiveness of communication marketing through Quadratic Assignment Procedure (QAP) analysis. Unstructured data from 2014-2021 were collected through portal sites and then refined and networked. Our analysis showed that casual Hanbok brands generally target younger people and that different brands employ similar methods to promote and popularize the casual Hanbok style. Consumers tended to recognize and show interest in casual Hanbok, suggesting the potential to expand the market to Blue Ocean. However, some of our findings revealed the potential factors of style coordination risk and prejudice against existing Hanbok, which could potentially hinder casual Hanbok's uptake and adoption. We conclude that increasing the demand for casual Hanbok depends not only on delivering an accurate brand image to consumers but also on balancing fashion with traditional images when planning products and providing styling information.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.317-317
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• 2023

수자원의 확보와 어류 서식 환경보전이라는 두 가지 측면은 수자원 이용이라는 목적하에 합의되기 어려운 문제를 가지고 있다. 점차적으로 수자원이 고갈되는 현시점에 효율적 물관리를 위해 최근에는 단절된 하천을 연결하기 위한 기술들이 개발되고 있으며, 이중 안정적인 물공급 시스템을 구축하기 위한 수중터널이 그러한 기술 중 하나이다. 수자원의 확보 측면에서는 의미가 있는 방법일 수 있으나 물리적으로 동떨어져 있던 서로 다른 환경을 연결하는 문제로 인한 부작용이 발생하는데 이중 외래어종 유입으로 인한 수중생물의 환경변화가 가장 큰 문제로 대두되고 있다. 이러한 문제를 방지하기 위해 어류의 이동을 차단하는 기술 또한 개발되고 있으며 그물망, 버블스크린, 빛, 소리를 이용한 다양한 방법을 통해 어류의 접근을 방지하고자 노력하고 있다. 본 연구에서는 이러한 차단시설 중 기포를 이용한 버블스크린과 관련하여 효율성을 높이기 위한 방법을 모색하고자 실제 버블의 상승속도에 영향을 미치는 여러 가지 불확실성 인자들에 대한 상관성과 인과관계를 검토하고자 하였다. 이를 위해서 외부적 원인에 대한 오차요소를 확인하고 결과값에 영향을 미치는 여러 가지 변수에 대하여 검토하고자 하는 실험연구를 수행하였다. 버블실험을 위한 수로는 길이 15m, 폭 1.5m 의 제원을 가지는 직선수로에서 수행하였으며, 버블 발생을 위한 튜브는 PVC 재질이며, 5cm 간격으로 1mm 직경을 갖는 파이프를 제작하여 활용하였다. 실험의 분석은 이미지를 이용한 방법을 사용하였으며 분석위치 및 버블사이즈 그리고 해석격자 크기에 대한 상관분석 및 회귀분석을 통해 각각 인자들과의 관계를 규명하고자 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.348-353
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• 2022

최근 신경망 기반의 언어모델이 발전함에 따라 대부분의 검색 모델에서는 Bi-encoder를 기반으로한 Dense retrieval 모델에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히 DPR은 BM25를 통해 정답 문서와 유사한 정보를 가진 하드 네거티브를 사용하여 대조학습을 통해 성능을 더욱 끌어올린다. 그러나 BM25로 검색된 하드 네거티브는 term-base의 유사도를 통해 뽑히기 때문에, 의미적으로 비슷한 내용을 갖는 하드 네거티브의 역할을 제대로 수행하지 못하고 대조학습의 효율성을 낮출 가능성이 있다. 따라서 DRP의 대조학습에서 하드 네거티브의 역할을 본질적으로 수행할 수 있는 문서를 샘플링 하는 방법을 제시하고, 이때 얻은 하드 네거티브의 집합을 주기적으로 업데이트 하여 효과적으로 대조학습을 진행하는 방법을 제안한다. 지식 기반 대화 데이터셋인 MultiDoc2Dial을 통해 평가를 수행하였으며, 실험 결과 기존 방식보다 더 높은 성능을 나타낸다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.535-540
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• 2022

Out of Vocabulary(OOV) 문제는 인공신경망 기계번역(Neural Machine Translation, NMT)에서 빈번히 제기되어 왔다. 이를 해결하기 위해, 기존에는 단어를 효율적인 압축할 수 있는 Byte Pair Encoding(BPE)[1]이 대표적으로 이용되었다. 하지만 BPE는 빈도수를 기반으로 토큰화가 진행되는 결정론적 특성을 취하고 있기에, 다양한 문장에 관한 일반화된 분절 능력을 함양하기 어렵다. 이를 극복하기 위해 최근 서브 워드를 정규화하는 방법(Subword Regularization)이 제안되었다. 서브 워드 정규화는 동일한 단어 안에서 발생할 수 있는 다양한 분절 경우의 수를 고려하도록 설계되어 다수의 실험에서 우수한 성능을 보였다. 그러나 분류 작업, 특히 한국어를 대상으로 한 분류에 있어서 서브 워드 정규화를 적용한 사례는 아직까지 확인된 바가 없다. 이를 위해 본 논문에서는 서브 워드 정규화를 대표하는 두 가지 방법인 유니그램 기반 서브 워드 정규화[2]와 BPE-Dropout[3]을 이용해 한국어 분류 문제에 대한 서브 워드 정규화의 효과성을 제안한다. NMT 뿐만 아니라 분류 문제 역시 단어의 구성성 및 그 의미를 파악하는 것은 각 문장이 속하는 클래스를 결정하는데 유의미한 기여를 한다. 더불어 서브 워드 정규화는 한국어의 문장 구성 요소에 관해 폭넓은 인지능력을 함양할 수 있다. 해당 방법은 본고에서 진행한 한국어 분류 과제 실험에서 기존 BPE 대비 최대 4.7% 높은 성능을 거두었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.142-142
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• 2020

하천에서의 화학사고는 자연적 및 인위적인 원인으로 인해 발생할 수 있으며, 대량의 화학물질이 하천으로 유입되는 것을 말한다. 이러한 화학사고는 수환경의 변화를 야기해 생태계나 인간에게 악영향을 초래하여 심각한 문제가 발생 될 수 있다. 하천으로 유입된 화학물질의 정량적 평가에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있지만, 화학사고 초기 대응을 위한 하천에서의 화학물질 감지에 대한 연구는 미비한 실정이다. 한국 하천의 주요 지점에는 pH 및 EC 등을 실시간으로 측정하는 자동측정망을 운영하고 있기 때문에 이러한 측정항목들을 활용하여 화학물질을 감지하거나 식별 가능성에 대한 평가 연구는 하천 화학사고 대응을 위한 중요한 기초자료로 활용될 수 있다. 또한 분석된 결과를 바탕으로 미지의 화학물질을 다른 용매에 적용 시켰을 때 변화되는 pH 및 EC 결과와 통계적 수치비교를 통해 미지의 화학물질 식별 가능성을 평가하였다. 이를 통해 본 연구에서 선정한 pH 및 EC 항목이 화학물질 감지 및 식별을 위한 대체지표로써의 활용 가능성을 실험적 연구를 통해 평가하고자 하였다. 본 연구의 결과는 현장에서 쉽고, 신속하게 화학물질 감지 및 식별을 위한 정보를 제공할 수 있다는데 의미가 있으며, 화학사고의 신속한 대응을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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• v.33 no.2
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• pp.121-129
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• 2022

With the advent of the post-2020 climate regime, the hydrogen industry is growing rapidly around the world. In order to build the hydrogen economy, it is important to identify social issues related to hydrogen and prepare countermeasures for them. Accordingly, this study conducted a semantic network analysis on hydrogen news from NAVER. As a result of the analysis, the number of hydrogen news in 2020 increased by 4.5 times compared to 2016, and as of 2018, the hydrogen issue has shifted from an environmental aspect to an economic aspect. In addition, although the initial government-led hydrogen industry is expanding to the mobility field such as privately-led fuel cell electric vehicles and hydrogen fuel, terms showing concerns about the safety such as explosions are constantly being exposed. Thus, it is necessary not only to expand the hydrogen ecosystem through the participation of private companies, but also to promote hydrogen safety.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.290-291
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• 2022

본 논문에서는 우리나라 2030년 국가 온실가스 감축목표(NDC*, 291백만톤 감축)달성 및 2050년 탄소중립 목표 달성을 위해 필연적으로 수반되는 천연가스 내 수소 혼입에 따른 안전성확보 방안과 수소혼입에 따른 국민 불안감 해소 및 수용성 제고를 위한 대안을 제시하고, 해외 사례를 연구 하였다. 탄소중립은 온실가스(이산화탄소 등)의 배출량을 최대한 줄이고, 남은 온실가스를 흡수, 제거해서 실질적인 배출량이 "0"이 되는 것을 의미하고, 수소혼입은 도시가스의 주성분인 메탄 연소시 발생하는 CO₂를 최소화하기 위해 수소(H₂)를 도시가스에 일정비율 혼합하는 것을 말한다. 본 연구에서는 수소 혼입 시 우려되는 수소취성 및 배관내구성 문제와 수소 특성인 작은 입자로 인한 누출 위험성, 고층에서 메탄과 수소가 분리되는 현상 등에 따른 문제를 도출하고 이에 대한 안전관리 방안도 함께 제시하였다. 또한, 도시가스 배관에 수소 혼입시 천연가스 대체를 통한 온실가스 감축 및 기존 배관망 사용을 통한 경제성 분석결과와 국가 온실가스 감축에 어느 정도 기영할 수 있는지도 함께 기술하였다.

• Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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• v.19 no.4
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• pp.87-96
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• 2023

ChatGPT, a leader in generative AI, can use natural expressions like humans based on large-scale language models (LLM). The ability to grasp the context of the language and provide more specific answers by algorithms is excellent. It also has high-quality conversation capabilities that have significantly developed from past Chatbot services to the level of human conversation. In addition, it is expected to change the operation method of the tourism industry and improve the service by utilizing ChatGPT, a generative AI in the tourism sector. This study was conducted to explore ChatGPT trends and paradigms in tourism. The results of the study are as follows. First, keywords such as tourism, utilization, creation, technology, service, travel, holding, education, development, news, digital, future, and chatbot were widespread. Second, unlike other keywords, service, education, and Mokpo City data confirmed the results of a high degree of centrality. Third, due to CONCOR analysis, eight keyword clusters highly relevant to ChatGPT in the tourism sector emerged.

• Journal of Korean Philosophical Society
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• v.142
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• pp.265-294
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• 2017

In the early days of human history, the governing groups of rulers needed to justify their rule. The cause of rule became the ruling ideology. In China, the backbone of the ruling ideology was originally referred to as 'Di(帝)' or 'Shangdi(上帝)', who was later replaced by 'Tian(天)', Heaven. So there was a claim that Heaven gave the cause of the rule. This idea is the 'Tianming (天命)' idea. When the Zhou(周) Dynasty took control of the central government, the 'Tianming' idea had had a relatively sophisticated form. It was the 'Zhouli(周禮)' that organized the systematic order of the Zhou Dynasty. After this system collapsed, those who recognized 'Zhouli' as a desirable social system considered the collapse of 'Zhouli' as a situation of turbulent age. It was Qin(秦) State that unified all of the states of the period. However, after the unification, the Qin Dynasty fell sharply. The next dynasty was the Han(漢) Dynasty. The new ruling powers of the Han Dynasty needed to justify their regime. That means that it was necessary to establish the ruling ideology of the Han Dynasty. The representative of the ruling ideology of the Han Dynasty was Dongzhongshu, whose thought was based on Confucianism. His thought was related to "Chunqiugongyangzhuan(春秋公羊傳)", an interpretation of "Chunqiu(春秋)". This interpretation perspective is based on the idea of religious Heaven. Dongzhongshu thought that there were co-communions between Heaven and humans. His thought has the meaning of political theology in which rulers hold the basis of the rulers' sovereignty.