• Economic and Environmental Geology
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• v.37 no.6 s.169
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• pp.603-612
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• 2004

Pyrochlore is known as one of the most promising materials for the immobilization of radionuclide in high level waste. This study included the synthesis, phase relation and characteristics of $pyrochlore(CaCeZr_xTi_{2-x}O_{7,\;x=0.2\~2.0)$ in the system of Ca-Ce-Zr-Ti-O. Using the CPS(Cold pressing and sintering) method, the mixtures of $CaCO3_,\;CeO_2,\;ZrO_2\;and\;TiO_2$ oxides were pressed, and sintered at $1100\~1600^{\circ}C$ for 20 hours. The optimal synthetic conditions at various compositions were differed from 1300 to $1600^{\circ}C$ Even in the optimal temperatures, pyrochlore or fluorite coexisted with minor amount of perovskite, $CeO_2\;or\;Ce_{0.75}Zr_{0.25}O_2$. It was confirmed that pyrochlore and fluorite structures were stable at $x\leq0.6\;and\;x\geq1.0$, respectively. Especially, the compositions of pyrochlore or fluorite showed non-stoichiometric compositions in that contents of Ca and Ti were more deficient and those of Zr and Ce were more excess than batch compositions with the increase of x value. These characteristics stemmed from the behavior of elements occupied at eight- and six-coordinated site, and then caused the coexistence of perovskite, $CeO_2\;or\;Ce_{0.75}Zr_{0.25}O_2$ along with pyrochlore or fluorite.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.55 no.4
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• pp.141-157
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• 2021

In this study, we aimed to understand research trends of domestic artificial intelligence research. To achieve the goal, we applied network analysis and dynamic topic modeling to domestic research papers on artificial intelligence. Among the papers that have been indexed in KCI (Korean Journal of Citation Index) by 2020, metadata and abstracts of 2,552 papers where the titles or indexed keywords include 'artificial intelligence' both in Korean and English were collected. Keyword, affiliation, subject field, and abstract were extracted and preprocessed for further analyses. We identified main keywords in the field by analyzing keyword co-occurrence networks as well as the degree and characteristics of research collaboration between domestic and foreign institutions and between industry and university by analyzing institutional collaboration networks. Dynamic topic modeling was performed on 1845 abstracts written in Korean, and 13 topics were obtained from the labeling process. This study broadens the understanding of domestic artificial intelligence research by identifying research trends through dynamic topic modeling from abstracts as well as the degree and characteristics of research collaboration through institutional collaboration networks from author affiliation information. In addition, the results of this study can be used by governmental institutions for making policies in accordance with artificial intelligence era.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.43 no.3
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• pp.307-319
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• 2023

This study aims to explain the key concepts and principles of text-based generative artificial intelligence (AI) that has been receiving increasing interest and utilization, focusing on its application in science education. It also highlights the potential and limitations of utilizing generative AI in science education, providing insights for its implementation and research aspects. Recent advancements in generative AI, predominantly based on transformer models consisting of encoders and decoders, have shown remarkable progress through optimization of reinforcement learning and reward models using human feedback, as well as understanding context. Particularly, it can perform various functions such as writing, summarizing, keyword extraction, evaluation, and feedback based on the ability to understand various user questions and intents. It also offers practical utility in diagnosing learners and structuring educational content based on provided examples by educators. However, it is necessary to examine the concerns regarding the limitations of generative AI, including the potential for conveying inaccurate facts or knowledge, bias resulting from overconfidence, and uncertainties regarding its impact on user attitudes or emotions. Moreover, the responses provided by generative AI are probabilistic based on response data from many individuals, which raises concerns about limiting insightful and innovative thinking that may offer different perspectives or ideas. In light of these considerations, this study provides practical suggestions for the positive utilization of AI in science education.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.15 no.3
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• pp.35-44
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• 2004

As the use of internet becomes proliferated, a great amount of information is provided through diverse channels. Users require effective information providing service and we have studied the conversational agent that exchanges information between users and agents using natural language dialogue. In this paper, we develop a question answering agent providing the corresponding answer by analyzing the user's intention using artificial intelligence techniques such as pattern matching and Bayesian network We work out various problems in knowledge representation of users by constructing keyword synonym database. The proposed method is applied to designing an agent for the introduction of a fashion web site, which confirms that it responds more flexibly to the user's queries.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.1 s.97
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• pp.159-164
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• 2005

In a computing environment connected pan-based computers and a server by Internet, This paper describes a language learning system evaluating the quality of a handwriting string. For the purpose of the system, this paper explains how to retrieve reference data from a database, how to evaluate the quality of a handwriting string using global and local features. The Proposed system can evaluate the qualify of a handwriting string as well as a handwriting character. The qualify can be computed in the case of different language between reference and input. Therefore, we expect that the system is very useful not only for training on handwriting but also learning a language.

• Journal of fish pathology
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• v.9 no.2
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• pp.169-176
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• 1996

An indirect double antibody enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) was developed for rapid detection of a new virus isolated from abnormally swimming salmonid fish, RVS (Retrovirus of salmonid). Results using brain tissue homogenates, and infected cell cultures are described. The sensitivity of the methods is $10^{2.6}$ $TCID_{50}/100{\mu}l$ of the examined cell culture fluid. The specificity was confirmed by the ELISA inhibition test and virological examinations. Viral antigen could be detected in artificially infected fish tissue homogenates. The assay will allow the diagnosis of RVS-infected fish within a day.

• 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 Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.419-420
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• 2023

최근 인공지능 기술과 로봇 기술의 발전으로 인해 비서 로봇을 만드는 기술적인 가능성이 커지면서 업무 자동화를 위해 많은 기업에서 도입하고 있다. 특히 인구 고령화가 진행되면서 노동력 부족이 심각한 문제로 대두되고 있다. 현재 비서로봇은 정형화된 대화는 잘 처리하지만 비정형화된 대화에 대해서는 한계가 있다. 본 논문은 앞선 문제를 해결하기 위해 비정형화된 대화도 가능하면서 사용자가 원하는 행동을 실행할 수 있는 보편화된 비서 로봇을 선보인다. 음성인식 모듈과 구글 어시스턴트를 활용하여 마이크를 통해 비서 로봇에게 스케줄 관리, 날씨 등을 질문하고, 스피커를 통해 대답을 듣는 등 비정형화된 의사소통을 할 수 있으며, 비서 로봇에게 원하는 행동을 지시하여 행동을 구현시킬 수 있는 비서로봇을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.611-614
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• 2024

최근 많은 분야에서 인공지능을 사용한 산업이 각광을 받고 있고 그중 챗-GPT 로 인하여 챗봇에 관한 관심도가 높아져 관련 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 질문에 대한 답변을 생성해주는 분야에 대한 연구가 많이 이루어지고 있는데, 질문-답변의 데이터 셋에 대한 학습 방식보다는 질문-답변-배경지식으로 이루어진 데이터 셋에 대한 학습 방식이 많이 연구가 되고 있다. 그러다 보니 배경지식을 어떤 방식으로 모델에게 이해를 해줄 지가 모델 성능에 큰 부분 차지한다. 그리고 최근 연구에 따르면 이러한 배경지식 정보를 이해시키기 위해 잠재 변수 모델링 기법을 활용하는 것이 높은 성능을 갖는다고 하고 트랜스포머 기반 모델 중 생성 문제에서 강점을 보이는 BART(Bidirectional Auto-Regressive Transformer)[1]도 주로 활용된다고 한다. 본 논문에서는 BART 모델에 잠재 변수 모델링 기법 중 잠재 변수를 어텐션에 곱하는 방식을 이용한 모델을 통해 답변 생성 문제에 관한 해결법을 제시하고 그에 대한 결과로 배경지식 정보를 담은 답변을 보인다. 생성된 답변에 대한 평가는 기존에 사용되는 BLEU 방식과 배경지식을 고려한 방식의 BLEU 로 평가한다.

• Proceedings of the Korean Aquaculture Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.51-51
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• 2003

대농갱이는 체형이 동자개와 비슷하나 지금까지 인공부화는 물론 산란습성에 관해서도 잘 알려져 있지 않은 미개발 어종으로 양식품종의 다양화 및 경쟁력 있는 새로운 품종 개발을 위하여 인공종묘생산 시험을 시도하였다. 본 연구에 사용한 대농갱이 친어는 금강 중류역에서 서식하고 있는 자연산 친어로 암컷 210마리, 수컷 148마리를 사용하였다. 호르몬주사에 의한 인공 배란효과 조사를 위해 암컷 한 마리당 HCG 1,000 IU 주사군(75마리)과 2,000 IU 주사군(135마리)으로 나누어 배란율을 조사하였으며, 수컷은 주사하지 않고 정소를 적출하여 막자사발에 갈아서 등조액과 혼합하여 사용했다. 수정 방법은 난을 착출하면서 정자 등조액을 동시에 흘리는 방법, 난을 그릇에 받은 후 정자 등조액을 혼합 수정하는 방법, 채란용기에 정자 등조액을 미리 넣고 암컷의 난을 짜 넣어 수정시키는 방법 등 3가지 방법을 사용하였다. 부화된 자어는 초기먹이로 알테미아(3일 급이), 실지렁이(6일 급이), 배합사료 순으로 급이하였으며 수온 25~28$^{\circ}C$에 유지관리하면서 성장도 시험을 실시하였다. 호르몬 주사에 의한 배란효과는 HCG 2,000 IU 주사군(채란율 88.9%)이 1,000 IU 주사군(37.3%)에 비해 월등히 높았으며 난의 성숙상태도 좋았다. 수정방법에 있어서는 채란과 동시에 정자 등조액을 흘려 수정시키는 방법과 채란용기에 미리 정자 등조액을 넣고 암컷의 난을 한 마리씩 짜서 수정한 후 바로 부화지로 이동하여 고르게 뿌려 준 경우가 수정율 및 부화율이 좋았다. 부화수온은 23$\pm$1$^{\circ}C$에서 96시간, 26$\pm$1$^{\circ}C$에서는 72시간만에 부화되었으며 부화여건이 좋으면 단시간에 부화할 수 있도록 하는 것이 수생균 발생을 억제할 수 있어서 효과적이었다. 자치어의 성장도 실험에서는 사육수온 25~28$^{\circ}C$에서 직선식으로 나타낼 수 있어서 평균체장은 Y=0.9943X+0.7867, 평균체중은 Y=0.8800-0.6800로 각각 표시되었다.