• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.77-82
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• 2000

본 논문에서는 워크플로우 모델링 도구인 ICN(Information Control Net) 모델을 이용하여 워크플로우 역할 의존성 분석 메커니즘을 제안하였다. 즉, ICN 모델로 정의된 워크플로우의 각 액티비티(activity)들 간에 존재하는 역할 의존 관계를 표현하기 위하여 역할 의존 넷(Role Dependency Net)을 정의하였고, ICN 모델로부터 역할 의존 넷을 생성하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제시된 알고리즘을 이용하여 생성된 역할 기반의 워크플로우 모델은 any-cast 워크플로우와, multi-cast 워크플로우 작업환경을 제공함으로써 현재 대부분 조직에서의 작업 환경인 객체지향 작업 환경 및 분산 작업 환경에서 워크플로우 관리 시스템을 구축할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.73-77
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• 2010

본 논문은 의존 구조 분석기를 통합하기 위해 입력 문장의 단어 특성을 활용하는 단어 단위 분배기를 제안한다. 본 모델은 기존의 문장 수준 분배기와는 달리 입력 문장의 단어 특성에 따라 가장 적절한 의존 구조 분석기를 선택하고, 선택된 의존 구조 분석기의 결과를 최종 결과로 사용한다. 기존의 문장 단위 분배기보다 단어 수준의 풍부한 특질을 활용할 수 있다는 장점과 큰 크기의 코퍼스를 사용할 수 있다는 장점이 있다. 총 6개 언어의 LAS를 측정했는데, MALT 보다는 평균 1.98%, MST 보다는 0.54%의 성능 향상이 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.353-355
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• 2013

한국어는 어근의 형태가 변하는 굴절어인 영어와 달리, 한 어절이 어근과 접사가 결합하여 각자 고유한 의미를 지닌다. 이 때문에 하나의 어절에 대한 형태소 분석 후보가 여러 개가 나올 수 있어 구문 분석을 더욱 어렵게 만든다. 본 논문에서는 한국어의 통사적 특성에 적합한 의존문법을 이용하여 구분 분석을 수행한다. 모든 형태소 분석 후보에 의존관계를 부여하고 통사적 제약규칙을 통해 의존관계를 줄여나간다. 특히, 기존의 통사적 제약규칙에 형용사의 결합정보와 논항정보를 이용한 통사적 제약규칙을 추가하여 생성 가능한 의존관계의 수를 줄인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.93-97
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• 2020

본 연구는 딥 러닝 기반 의존 구문 분석에서, 학습에 적용하는 손실 함수에 따른 성능을 평가하였다. Pointer Network를 이용한 Left-To-Right 모델을 총 세 가지의 손실 함수(Maximize Golden Probability, Cross Entropy, Local Hinge)를 이용하여 학습시켰다. 그 결과 LH 손실 함수로 학습한 모델이 선행 연구와 같이 MGP 손실 함수로 학습한 것에 비해 UAS/LAS가 각각 0.86%p/0.87%p 상승하였으며, 특히 의존 거리가 먼 경우에 대하여 분석 성능이 크게 향상됨을 확인하였다. 딥러닝 의존 구문 분석기를 구현할 때 학습모델과 입력 표상뿐만 아니라 손실 함수 역시 중요하게 고려되어야 함을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권9호
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• pp.1131-1141
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• 2004

응집도는 모듈의 구성 요소들 사이의 관련성 정도를 나타내는 척도로서, 응집도가 높을수록 소프트웨어에 대한 이해 및 유지보수가 용이하다고 알려져 있다. 최근에 응집도의 개념을 객체지향 시스템의 클래스에 적용하기 위하여 많은 응집도 척도들이 제안되고 있다. 그러나, 기존의 응집도 척도들은 다른 인스턴스 변수의 값에 의존하는 의존 인스턴스 변수의 특성을 고려하지 않았기 때문에 클래스의 응집도를 정확하게 측정하지 못하였다. 본 논문에서는 응집도 평가 시 의존 인스턴스 변수에 대한 고려를 통하여 기존의 응집도 척도를 개선시킬 수 있음을 소개한다. 그리고, 의존 인스턴스의 특성을 기존의 응집도 척도에 반영한 실험을 통하여 의존 인스턴스 변수에 대한 고려의 중요성을 소개한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.379-387
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• 2003

다수의 미생물 유전체 프로젝트들이 완료되면서 엄청난 양의 유전체 핵산 염기서열 데이터들이 양산되고 있다. 이러한 상황에서 전산 기법을 이용하여 유전체 DNA 염기서열 상에서 유전자의 프로모터 영역을 규명하는 문제는 최근에 상당한 연구의 관심대상으로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 전사조절의 핵심 역할을 하는 -10 영역과 전사개시 부위를 포함한 원핵생물의 핵심 프로모터 영역에 대한 의존성 반영 분해모델 (Dependency-Reflecting Decomposition Model)을 제안한다. 이 모델은 인접한 위치에 존재하는 핵산 염기들 사이의 의존성뿐만 아니라 인접하지 않은 위치의 핵산 염기들간의 의존성까지 고려함으로써 핵산 염기서열 상에 내포되어있는 중요한 생물학적 의존성들을 함축하고 있다. DRDM 모델은 우수한 성능평가 결과를 보였으며. 미생물 유전체 Contig들 상에서 임의의 유전자 프로모터를 예측하는데 효과적으로 이용될 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.8-12
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• 2018

구문 분석이란 문장을 단어, 어절, 구 등의 구성 성분으로 분해하고 각각의 구조적 정보를 분석하여 문장의 구조를 알아내는 작업을 말한다. 최근 의존 구문 분석은 심층 신경망을 이용하는 방법이 활발히 연구되고 있다. 특히 포인터 네트워크를 사용하는 방법은 다른 심층 신경망보다 높은 성능을 보이고 있다. 그러나 포인터 네트워크의 사용만으로 의존 관계와 의존 관계명을 예측하는 것은 한계가 존재한다. 본 논문에서는 최근 사용하는 단어 표상 방법 별로 비교 실험을 진행하고 의존 구문 분석에서 GloVe의 성능이 가장 좋음을 보인다. 또한 언어 모델을 통한 단어 표상 방법인 ELMo와 멀티헤드 어텐션을 사용하여 포인터 네트워크만을 사용 했을 때보다 높은 성능(UAS 92.85%, LAS 90.65%)을 보였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.23-32
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• 2020

본 연구는 스마트폰 이용 유형별 스마트폰 과의존과 생활만족도에 미치는 영향요인을 규명하고자 시도되었다. 분석에 사용된 데이터는 총 25,465명이었고, R(3.6.1)프로그램을 이용하여 분석하였다. 자료 분석 결과, 스마트폰 과의존은 여가 추구형과 정보 추구형에서 발생하였다. 반면, 커뮤니케이션형은 스마트폰 과의존을 감소시켰다. 생활만족도에 가장 큰 영향을 미친 스마트폰 이용 유형은 커뮤니케이션형이었다. 스마폰 이용시간이 길고 스마트폰 과의존이 높을수록 생활만족도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2004년도 추계학술대회 논문집 Vol.17
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• pp.147-150
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• 2004

Back gate가 있는 $SiO_2$ 기판에 SWCNT(Single Walled Carbon Nanotube) 분산액을 도포하여 SWCNT 네트워크를 형성하였다. 금선을 shadow mask로 사용하여 $10{\mu}m$ 간격의 2단자 금 전극을 열 증착을 통해 형성하였다. 현미경 포토리소그래피를 통하여 시료의 가장자리를 Photoresist로 남겨두어 시료 가장자리의 나노튜브를 통한 단락을 방지하였다. 전류-전압 특성, 게이트 특성과 온도 의존성은 DAQ(Data Aquisition) 보드와 Keithley 2400을 사용하여 측정하였고, Labview 기반 프로그램을 통해 제어하였다. 음의 게이트 전압에서의 저항 감소를 관측함으로써 네트워크 상태에서의 게이트 의존성이 P 형 반도체 성질을 보여줌을 알 수 있었으며, 온도가 올라감에 따라 저항이 지수 함수적으로 증가하는 것으로부터 네트워크의 온도 의존성이 금속성 온도 의존성을 가지는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권2호
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• pp.141-144
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• 2007

문장이 길어질수록 구문분석의 정확률이 급격히 떨어지므로, 문장을 분할하여 각각의 분할단위로 구문분석을 수행한 후 각 구문분석결과를 합쳐 완성된 구문트리를 만드는 것이 일반적이다. 이 때 주로 절 단위로 문장이 분할되고, 각 절의 구문분석결과를 통합하게 되는데, 통합 과정에서 절-절 간의 의존관계 설정에 많은 오류가 생긴다. 이러한 절 간의 의존관계의 애매성을 해결하기 위하여, 본 논문은 기계학습을 이용하여 절-절 간의 의존관계를 분석해 본다. Support Vector Machines(SVM)을 사용하여 성능을 평가하고, 본 논문에서 실험한 방법과 기존의 방법들의 성능을 비교해 본 결과, 절-절 간의 의존관계 설정에 있어서 $8.88{\sim}15.35%$의 성능향상을 보였다.