• 정보화사회
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• s.103
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• pp.16-19
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• 1996

통신사업자 구도에 일대 변혁의 바람을 몰고올 신규기간통신사업자 선정이 지난 6월 10일자로 마무리 되었다. 그 선정과정과 의미에 대하여 작업에 직접 참여한 정보통신부 관계자로부터 들어본다.

• The Journal of Korean society of community based occupational therapy
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• v.8 no.1
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• pp.11-21
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• 2018

Objective : Migration can be a stressful process to people because they have to adjust a lot of things including habits, routine and cultural behavior. Also, Migrant can negatively impact on participation in daily meaningful occupations. Thus, the purpose of this research is to investigate whether participation in meaningful occupations after immigration and environmental factors impact the QOL in migrant women. Method : Migrant females who live in Australia were invited to participate in the study (n= 9). In this study, participation, environmental factors and QOL were measured using the questionnaire, which was developed by researchers. Purposive sampling was used to select the participants who were then asked to fill out a survey. Both quantitative data and qualitative data were collected. The SPSS program was used to process the quantitative data that was transcribed and coded. Result : Spearman's rank correlation coefficient shows that the total scale of QOL and the total scale of occupational engagement were significantly correlated at the 0.05 level. Conclusion : There was a significant relationship between quality of life and occupational engagements. Migrant women tend to have a lack of participation in meaning occupations thus, it seems to impact on their quality of life.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.252-255
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• 2001

본 연구에서는 웹 기반 멀티미디어 협력 작업 환경에서의 오류 관리기에 대해서 기술한다. 웹 기반 멀티미디어 협력 작업 환경은 멀티미디어 협력 작업에 웹의 동기화 기술을 확장한 웹노트, 즉 복제형 구조에 기반한 응용 공유의 동작 원리를 이용하여 동기화를 수행할 수 있는 환경을 의미한다. 오류 관리기의 기능에는 오류 검출과 복구가 있다. 웹 상에서의 세션 유지와 복원을 위하여 웹 세션과 직접 연관된 프로세서만을 주기적으로 폴링(polling)하여 오류 감지를 수행하고 복구를 위하여 복원이 가능한 경우에는 단순 재실행 방법을 사용한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.965-968
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• 2003

본 연구에서는 웹 기반 멀티미디어 공동 작업 환경에서의 다중 세션을 잘 유지하기 위하여 웹 노트 오류 제어를 위한 관리기에 대해서 기술한다. 웹 기반 멀티미디어 공동 작업 환경은 멀티미디어 협력 작업에 웹의 동기화 기술을 확장한 웹 노트, 즉 복제형 구조에 기반을 둔 응용 공유의 동작 원리를 이용하여 동기화를 수행할 수 있는 환경을 의미한다. 각 세션의 생성에 따라 서비스 제공자는 생성된 서비스 제공자 인스턴스를 생성하게 되고 이 인스턴스는 부모인 서비스 제공자의 자원을 이용하여 다수 세션을 지원한다. 이러한 환경에서의 웹 노트 오류 제어 시스템을 기술한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.06a
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• pp.313-316
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• 1998

본 논문은 한국어 단어의 의미 영역 정보를 저장하기 위한 시소러스를 설게하고 이를 구축하기 위한 시스템을 설계하였다. 기존에 TOP_DOWN이나 BOTTOM_UP 방식을 이용하는 경우 각각 비 객관성과 작업 속도의 문제와 비구조성, 비일관성의 문제를 안고 있어 이를 혼합하여 어의문을 이용하여 객관성을 유지하면서도 기본모델을 이용하여 비구조성과 비일관성의 문제를 해결하고 있다. 또한 그 동안 필요성이 증가되었으나 작업을 하지 못했던 가장 큰 이유인 단어의 방대성으로 기인한 작업속도의 문제해결하기 위하여 C/S 모델을 적용하여 다수의 입력자들에 의해 동시 입력을 가능케 함으로써 작업 속도의 향상을 이루었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.2
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• pp.219-228
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• 2003

This paper presents an efficient construction method of determination rules of thematic roles from syntactic relations in Korean language processing. This process is one of the main core of semantic analysis and an important issue to be solved in natural language processing. It is problematic to describe rules for determining thematic roles by only using general linguistic knowledge and experience, since the final result may be different according to the subjective views of researchers, and it is impossible to construct rules to cover all cases. However, our method is objective and efficient by considering large corpora, which contain practical osages of Korean language, and case frames in the Sejong Electronic Lexicon of Korean, which is being developed by dozens of Korean linguistic researchers. To determine thematic roles more correctly, our system uses syntactic relations, semantic classes, morpheme information, position of double subject. Especially by using semantic classes, we can increase the applicability of the rules.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.237-240
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• 2020

사전학습 언어모델은 다양한 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보였다. 하지만, 사전학습 언어모델은 문장 내 문맥 정보만을 학습하기 때문에 단어간 의미관계 정보를 추론하는데는 한계가 있다. 최근에는, 사전학습 언어모델이 어느수준으로 단어간 의미관계를 이해하고 있는지 다양한 Probing Test를 진행하고 있다. 이러한 Test는 언어모델의 강점과 약점을 분석하는데 효율적이며, 한층 더 인간의 언어를 정확하게 이해하기 위한 모델을 구축하는데 새로운 방향을 제시한다. 본 논문에서는 대표적인 사전 학습기반 언어모델인 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)의 단어간 의미관계 이해도를 평가하는 3가지 작업을 진행한다. 첫 번째로 단어 간의 상위어, 하위어 관계를 나타내는 IsA 관계를 분석한다. 두번째는 '자동차'와 '변속'과 같은 관계를 나타내는 PartOf 관계를 분석한다. 마지막으로 '새'와 '날개'와 같은 관계를 나타내는 HasA 관계를 분석한다. 결과적으로, BERT_base 모델에 대해서는 추론 결과 대부분에서 낮은 성능을 보이지만, BERT_large 모델에서는 BERT_base보다 높은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.271-273
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• 2001

웹 로그는 웹 서버를 통해 이루어지는 작업들에 관한 기록으로써, OLAP이나 데이터 마이닝과 같은 비즈니스 인텔리전스 기술로 분석되어 고부가가치 창출에 사용되는 중요한 자료이다. 웹 로그에는 파일 이름과 같은 물리적인 데이터가 저장되는데 이러한 데이터는 분석에 사용되기 전에 정제과정을 통해 의미 있는 데이터로 변환되거나 불필요한 경우에는 삭제된다. 웹 로그 데이터의 분량을 적정선으로 유지하면서 데이터 정제 작업의 일부가 해결되도록 하는 방법으로 웹로그 생성단계에서 시스템이 제공하는 필터를 쓸 수 있다. 그러나, 필터로는 웹 페이지의 내용이 동적으로 변경되는 경우 그 상황을 즉시 반영하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 웹 로그가 ‘지능적 웹 로거’를 통해 생성되도록 하여 이러한 문제를 해결하였다. ‘지능적 웹 로거’를 통해 불필요한 데이터의 생성을 막고, 물리적인 데이터를 신속하게 의미 있는 데이터로 변환하도록 하였다. 웹 페이지의 변경 내용을 웹 로그 생성에 즉시 반영하여 의미 있는 데이터 생성에 이용함으로써, 웹 로그 생성 후에 실행되던 데이터 정제작업 자체를 단순화시켰고, 웹사이트 관리자가 편리한 사용자 인터페이스로 로그 규칙을 만들어 적용할 수 있도록 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.225-228
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• 2019

문장 임베딩은 문장의 의미를 잘 표현 할 수 있도록 해당 문장을 벡터화 하는 작업을 말한다. 문장 단위 입력을 사용하는 자연언어처리 작업에서 문장 임베딩은 매우 중요한 부분을 차지한다. 두 문장 사이의 의미관계를 추론하는 자연어 추론 작업을 통하여 학습한 문장 임베딩 모델이 기존의 비지도 학습 기반 문장 임베딩 모델 보다 높은 성능을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 문장 임베딩 성능을 높이기 위하여 사전 학습된 BERT 모델을 이용한 문장 임베딩 기반 자연어 추론 모델을 제안한다. 문장 임베딩에 대한 성능 척도로 자연어 추론 성능을 사용하였으며 SNLI(Standford Natural Language Inference) 말뭉치를 사용하여 실험한 결과 제안 모델은 0.8603의 정확도를 보였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.13 no.4
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• pp.1-10
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• 2012

In this paper, an optimal feature selection method considering sematic of features, which is preprocess of document classification is proposed. The feature selection is very important part on classification, which is composed of removing redundant features and selecting essential features. LSA (Latent Semantic Analysis) for considering meaning of the features is adopted. However, a supervised LSA which is suitable method for classification problems is used because the basic LSA is not specialized for feature selection. We also apply GA (Genetic Algorithm) to the features, which are obtained from supervised LSA to select better feature subset. Finally, we project documents onto new selected feature subset and classify them using specific classifier, SVM (Support Vector Machine). It is expected to get high performance and efficiency of classification by selecting optimal feature subset using the proposed hybrid method of supervised LSA and GA. Its efficiency is proved through experiments using internet news classification with low features.