• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.636-639
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• 2004

본 논문은 웹 도큐먼트를 기반으로 사용자에게 의미 있는 정보를 찾아주기 위한 연관 객체 추출 기법인 PMPL(Personalized Multi-Strategey Pattern Loaming) 시스템을 제안하고자 한다. PMPL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출 시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시켰으며, 연관규칙 탐색을 보완하기 위해 가중치 기법인 만유인력 기법을 적용시켰다. PMPL 시스템을 실행한 결과 개인화된 사용자 중심어 기초로 기존의 단일 학습 기법에 비해 더 많은 의미 있는 연관 지식을 추출한 결과가 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.184-188
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• 2002

본 논문에서는 단순히 주변에 위치하는 어휘들간의 문맥 공기 정보를 이용하는 방식과는 달리 국소 구문 관계 및 의미 공기 정보에 기반한 명사 의미 모호성 해소 방안을 제안한다. 기존의 WSD 방법은 구조 분석의 어려움으로 인하여 문장의 구문 관계를 충분히 고려하지 못하고 주변 어휘들과의 공기 관계로 그 의미를 파악하려 했다. 그러나 본 논문에서는 동사구의 논항 의미 관계뿐만 아니라 명사구내에서의 의미 관계도 고려한 국소 구문관계를 고려한 명사 의미 모호성 해소 방법을 제안한다. 이 때, 명사들의 의미는 자동번역 시스템의 목적에 맞게 공기(co-occurrence)하는 동사들에 따라 분류하였다. 그리고 한중 자동 번역 지식으로 사용되는 명사 의미 코드가 부착된 74,880 의미 격틀의 의미 공기정보를 이용하였으며 형태소 태깅된 말뭉치로부터 의미모호성이 발생하지 않게 의미 공기정보 및 명사구 의미 공기 정보를 자동으로 추출하였다. 실험 결과, 의미 모호성이 발생하는 명사들에 대해서 83.9%의 의미 모호성 해소 정확률을 보였다.

• Education of Primary School Mathematics
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• v.17 no.3
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• pp.173-188
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• 2014

The aim of the case study presented in this paper was to explore mathematics curriculum knowledge of a South Korean elementary teacher. An in-depth case study is applied to examine mathematics curriculum knowledge that influences teachers' instructional process including analysis of diverse artifacts such as lesson plan, observation and interviews. Findings of this study suggest that mathematics curriculum knowledge has direct relevance to teaching a lesson, designing a lesson and assessing students' work. In addition, this study identified that mathematics curriculum knowledge may be divided into two sub-categories: vertical mathematics curriculum knowledge and horizontal mathematics curriculum knowledge. The results of this case study help our understanding of South Korean elementary teachers' mathematics curriculum knowledge, which has a deep impact on their teaching practice. Moreover, this cross-national research offers implications for researchers, policymakers, and teachers in U.S. as well as those in South Korea.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.6
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• pp.407-419
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• 2011

This study explains the knowledge transfer process by exploring the significant factors affecting knowledge transfer within an organization from a socio-political perspective. Knowledge transfer occurs in various social contexts, within individuals and groups, and, thus, is closely linked to inter-organizational politics and social network in an organization. By conceptualizing knowledge as a socio-political process, this paper applies organizational politic theory and social network theory to knowledge management area. Here the paper shows that both organizational politics and social network such as in-group and out-group's tie strength have a significant effect on knowledge transfer. In addition, the study empirically verifies that knowledge management system has a moderating effect on the in-group's tie strength and knowledge transfer.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.10
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• pp.35-43
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• 2014

Many researchers in the knowledge management area pointed out that leadership is a important factor affected knowledge management. But, research focused on relationship between knowledge management and leadership was very rare. This study analyzes, by qualitative approach of in-depth interviews for employees and CEO of 2 rolled-rated municipalities, relationship between leadership of CEO in local government and knowledge management. The results show that participatory leadership expand opportunity of participation in decision-making of employees in local government, and enable successful knowledge management through free communication among employees. Participatory leadership is positively associated with high levels of employee knowledge management activities. Future research may want to focus on relationship between leadership and knowledge management through a quantitative approach.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.231-235
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• 2002

본 논문에서는 전문 안무가와 일반인들을 대상으로, 현대적 스타일의 독무와 임의적으로 움직이는 육면체를 제시할 때의 두뇌 활동 양상을 fMRI를 통하여 알아보았다. 피험자들은 총 8명으로 구성되었으며, 4명은 안무 전문가들, 4명은 동일한 연령대의 일반인들이었다. 피험자들은 시각 자극으로 제시되는 춤동작과 다양하게 변화하는 단순한 육면체의 움직임을 아무런 반응 없이 보는 과제를 수행하였다. 두 피험자 그룹 모두에서 육면체의 움직임보다 무용을 응시할 때 occipital cortex에서 더 큰 활성화를 보였고, 특히 좌측 STS와 angular gyrus사이의 경계선 영역, 그리고 좌측 fusiform gyrus에서는 안무가들이 무용을 볼 때 일반인들보다 더 높은 활성화를 나타내었다. STS/angular gyrus와 fusiform gyrus가 시각 자극의 의미 표상을 이해하는데 관련이 있고, angular gyrus가 사전적 의미 해석에 있어 중계적 역할을 하는 곳이며, fusiform gyrus는 사물을 지각하는데 있어서 보조 역할을 맡고 있다는 논의를 바탕으로, 무용가들은 그들이 지니고 있는 안무에 대한 전문적인 소견과 지식을 이용하여 몸의 움직임을 분석할 수 있고, 또 그것에서부터 어떠한 상징적인 의미까지 끌어내어 결과적으로 의미 추출의 과정에서 두뇌의 semantic network를 활성화시킨다고 볼 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.957-962
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• 2007

본 논문에서 제안하는 정보 검색기는 일반적인 불리언(Boolean) 질의를 통해서 정보를 검색하는 것이 아니라, 문장으로 입력된 질의형태의 패턴을 분석하여 그에 맞는 정보를 직접 제공하는 것에 목적을 둔다. 이를 위해 어휘 의미 패턴(Lexical Semantic Pattern)과 온톨로지(Ontology) 기술이 정보검색기 개발에 적용되었다. 제안된 시스템에서는 다양한 형태로 표현된 문장 질의를 어휘 의미 패턴을 사용해서 문장의 질의 패턴을 추출하고 사용자 질의를 하나의 온톨로지(Ontology) 추론 질의와 매칭함으로써 질의에 대한 정확한 해답을 추출할 수 있다. 또한, 자연어 문장 입력에 대한 검색 질의 생성기를 구축하고 온톨로지로 표현된 지식을 사용하여 정보검색기 질의를 자동으로 확장함으로써 더욱 정확한 정보 검색 결과를 만들어 낼 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.521-526
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• 1993

다언어간 번역을 지향하는 기계번역시스템의 개발을 위해서는, 의미 이해기반의 해석기술과 언어에 독립적인 생성기술의 설계가 기본이므로 원시언어와 목표언어가 어느 한쪽의 언어지식에 의존하지 않고 언어형식화가 가능한 중간언어 구조를 설정하는 것이 중요하다. 따라서, 한국어를 중심으로 하는 다언어 번역의 설계에서는 비교적 문구조의 정형화가 이루어진 영어와는 달리 어순 배열의 자유도가 높고 조사의 격표시로 문장구조가 결정되는 한국어의 특성을 고려한 해석 및 생성 메카니즘이 필요하다. 본 논문에서는 문장에 내포된 심층의미의 중간 표현으로써, 단어의 의미를 개념화시킨 개념소(Conceptual Primitive)간의 의미적 결합관계를 나타내는 개념 그래프(Conceptual Graph)를 채택하고 설계한 다언어 번역지향의 중간언어기반 번역시스템에 대하여 기술한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.05a
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• pp.263-266
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• 2019

단어 임베딩 모델 중 현재 널리 사용되는 word2vec 모델은 언어의 의미론적 유사성을 잘 반영한다고 알려져 있다. 본 논문은 word2vec 모델로 학습된 단어 벡터가 실제로 의미론적 유사성을 얼마나 잘 반영하는지 확인하는 것을 목표로 한다. 즉, 유사한 범주의 단어들이 벡터 공간상에 가까이 임베딩되는지 그리고 서로 구별되는 범주의 단어들이 뚜렷이 구분되어 임베딩되는지를 확인하는 것이다. 간단한 군집화 알고리즘을 통한 검증의 결과, 상식적인 언어 지식과 달리 특정 범주의 단어들은 임베딩된 벡터 공간에서 뚜렷이 구분되지 않음을 확인했다. 결론적으로, 단어 벡터들의 유사도가 항상 해당 단어들의 의미론적 유사도를 의미하지는 않는다. Word2vec 모델의 결과를 응용하는 향후 연구에서는 이런 한계점에 고려가 요청된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.635-638
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• 2008

본 연구는 웹이나 정보 검색 환경에서 사용자로부터 입력되는 단순한 키워드 형태의 질의가 아닌 문장형태의 질의에 있어 문장이 내포하는 질의의 의미를 결정하여 더 정확한 검색 결과를 제공하기 위해 온톨로지 내 개념들 간의 속성간 연결을 위해 A-Box 기반의 관계 선언과 새로운 N-ary 개체 관계 방법을 제안한다. 특히 개념 개체들 간의 의미를 더 정확히 결정하기 위해 기존의 N-ary 개체 관계 방법이 갖고 있는 속성에 가중치를 포함하는 것이 아니라 가중치에 관련된 새로운 개체를 생성 패턴을 제시하여 특정 개념에 연관된 개념들의 관련성 결정의 성능을 높이도록 하였다. 본 연구의 실험에 있어 사용자가 입력한 병증의 문장을 결정하기 위해, A-Box 기반의 관계 선언과 N-ary 디자인 패턴에 결합하는 지식 도메인 온톨로지 등을 구축하였으며, 이를 통한 실험 결과 문장의 의미에 따른 더 정확한 결과를 보여주었다.