• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.388-392
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• 2010

본 연구는 가뭄이 발생한 경우에 그 피해를 최소화하고 가뭄지역에 대한 적절한 행정적인 구제를 수행하기 위한 기본 연구로서의 성격을 가진다. 자연재해에 대한 대책으로서 자연재해대책법, 재난및안전관리기본법, 농어업재해대책법 등에서 몇몇 조항이 적용되고 있으나, 가뭄에 대한 대책으로서는 대단히 미흡한 실정이라고 할 수 있다. 특히, 가뭄의 특성상 피해지역의 특정이 어렵고 피해기간이 장기간에 걸치며, 가뭄 그 자체의 정의가 어렵다는 점 등이 가뭄피해 구제의 걸림돌이 되고 있다. 이의 해결을 위해서는 우선 피해구제의 관점에서 가뭄의 정의를 명확히 할 필요가 있다. 가뭄의 법적인 정의가 명확하지 않다는 것은 재난으로서의 가뭄을 인정할 것인지에 대한 판단이 모호하다는 것을 의미하며, 결과적으로 가뭄지역 선포 및 구제책의 지연을 초래할 수 있다. 가뭄에 대한 명확한 법적 근거를 마련함으로써 가뭄이라고 하는 자의적 해석이 강한 재해로부터 보다 합리적인 대응책의 마련이 가능할 것이다. 또한 피해구제의 관점에서도 공정하고 효율적이며 신속한 대응이 이루어 질 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1995.08a
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• pp.37-40
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• 1995

본 연구는 자연언어시스템에서 색인어와 탐색어의 특정성에 기인하는 재현율 감소를 극복하기 위한 방법론으로써 탐색어의 확장을 통한 검색효율을 평가하였다. 이를 위하여 우리말 데이터베이스를 대상으로 주제전문가가 자연언어로 작성한 원 질의문 (Q1), 원 질의문에 사용된 탐색어와 데이터베이스내의 색인어간의 유사도를 이용하여 탐색어를 확장한 질의문 (Q2(0.2), Q2(0.3)), 주제전문가인 이용자가 Q1의 의미적인 관계를 고려해서 자연언어로 탐색어를 확장한 질의문 (Q3)을 검색효율면에서 비교하였다. 실험결과, 평균재현율은 Q2(0.2), Q2(0.3), Q3, Q1의 검색의 순이었다. 평균정확율은 Q3, Q2(0.3), Q1, Q2(0.2)검색의 순으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.656-659
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• 2004

최근 많은 연구에서, 동일한 영상그룹들로부터 추출된 저수준의 특징들을 이용해서 고수준의 정보를 분석한 뒤, 이를 이용해서 영상을 분류하는 방법들을 소개하고 있다. 이러한 연구는 CBIR의 인덱싱에서 저수준의 특징만을 사용할 때 발생하는 의미적인 차이(semantic gap)문제를 해결하여, 검색의 효율을 높일 수 있게 한다. 하지만 이들 연구는 대부분 전경(scenery)영상만을 대상으로 하고 있다. 한편 영상을 객체 단위로 다루는 것은 CBIR의 성능을 크게 향상 시킬 수 있는 요인이 된다. 왜냐하면 대부분의 사용자는 관심있는 객체가 포함된 영상을 검색하기 원하기 때문이다. 본 논문에서는 영상의 객체를 인공객체와 자연객체로 분류하는 방법을 제안한다. 인공객체의 경우 자연객체에 비해 상대적으로 직선형태의 에지가 많이 발견되며 객체를 구성하는 패턴이 규칙적이고 방향성을 가진다. 또한 인공객체는 자연객체에 비해 객체영역의 경계가 직선에 의한 단순한 형태로 나타난다. 이러한 특징들을 EDH(edge Direction Histogram)의 에너지, EDAS(Energy Difference of Adjacent Sector)와 가버 필터를 통해 추출하여 분류에 이용한다. 실험을 통하여 각 특징들을 개별적으로 사용해서 76%에서 84% 사이의 분류 정확성을 얻었으며, 제안한 머징 방법을 이용하여 최종적으로 약 90%의 정확성으로 분류하였다.

• 대학교육
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• s.75
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• pp.79-85
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• 1995

환경교육이란 단지 머리 속에서 아는 지식만이 아니라 환경을 살리기 위한 실천이 전제가 되는 교육이다. 우리 삶의 근본 바탕이 되는 물과 공기와 흙이 오염되는지 어떤지 아무 관심이 없고, 그 속에 사는 생물들이 오염 때문에 죽는지 사는지에도 흥미가 없으며, 그로 인하여 인류가 멸망하든지 어떻든지 상관않고 단지 배운 고급지식을 이용해서 자신이 편안하도록 돈만 벌겠다는 사람들을 대학에서 교육시킬 필요는 하나도 없다. 돈벌이가 되고 과학적인 업적이 되기 때문에 자연을 이용하고 새로운 물질과 제품을 개발하는 데는 온갖 연구를 다 하지만, 그에 따르는 책임과 윤리 교육은 전무하다. 그런 교육을 시키는 것보다는 차라리 인간을 무식한 채로 그대로 두는 것이 훨씬 낫다. 그러한 의미에서 환경교육은 대학교육 자체에 의미와 당위성을 부여하는 대단히 중요한 교육이라고 할 수 있다.

• Journal of the Speleological Society of Korea
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• no.49
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• pp.73-82
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• 1997

최근 생활수준의 향상과 여가 선용으로 인하여 관광지역이 국내 뿐만 아니라 세계적으로 확산되고 있다. 관광이 갖는 의미도 단순한 일상 생활에서 벗어나 다른 나라의 풍경을 견학하는 차원을 떠나, 경제적 활동ㆍ사회적 활동ㆍ문화적 활동 등을 통하여 인간성 회복의 장소로서 혹은 환경보전 재생의 장소로서 그 의미가 확대 해석되고 있다. 이러한 관점에서 최근에야 개발되기 시작한 몽골, 동부러시아 이르꾸스크시, 바이칼호 관광지대를 찾아 그 실태를 대략적으로 살펴보고자 한다.(중략)

• The Magazine for Energy Service Companies
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• s.69
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• pp.30-35
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• 2011

지구 온난화와 기후변화, 신규 개발도상국의 발전에 따른 에너지 고갈 문제는 그린 IT라는 자연친화적인 IT기술에 대한 관심을 불러왔다. 그린 IT란 환경을 저해하는 현 IT의 문제점을 친환경적으로 바꾼다는 의미로 해석되고 있으나 차량으로 인한 공해나 산업에서 발생하는 환경오염 등을 IT기술로 방지하고 예방해 더 친환경적으로 만들어보자는 의미이다. 에너지와 IT융합기술(그린 IT)이 무엇이며 현재 기술 현황 및 향후 전망에 대해서 알아보고 국내외 기술 동향에 대해 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.547-549
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• 2003

본 논문에서 는 특정 도메인에서 사용되는 정보들과 그들의 관계를 정의해놓은 온톨로지를 반자동으로 구축하기 위하여 특정 도메인의 코퍼스에 있는 텍스트의 분석 결과를 이용하는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여, 실험 도메인 내에서 빈번히 출현하는 전문용어들을 접미사와의 결합형태에 따라 추출하고 계층구조를 설정하는 알고리즘을 제안하고 약품매뉴얼을 대상으로 실험을 행하였다. 구축된 온톨로지는 자연스런 의미군을 형성하면서 풍부한 의미정보를 포함함으로써 정보검색 등의 전문적인 지식의 접근에 유용하게 쓰일 수 있으며, 검색의 성능을 향상시키기 위한 추론의 기반으로도 이용할 수 있다.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.2 no.1
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• pp.69-76
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• 1993

최근 작물의 공장적 재배는 $\boxDr$식물공장$\boxUl$이라는 단어로 대표되는, 새로운 재배방식의 하나로서 세계적으로 주목받고 있다. 식물공장(plant factory or factory- style plant production system)이라는 단어의 의미와 같이 $\boxDr$시설내의 작물을 공장제품의 생산과 동일하게 재배하는 시스템$\boxUl$이다. 즉 자연환경에 의존하지 않고 인공환경하에서 식물을 공장적으로 재배하는 방식을 의미한다. 이를 위해서는 지하부의 양액, 지상부의 온습도, 탄산가스, 광 등에 대한 고도의 환경제어 및 작업의 자동화가 필요하다.(중략)

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.12 no.4
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• pp.372-377
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• 2008

This paper proposes a new query-based document summarization method using the semantic feature matrix and the semantic variable matrix. The proposed method doesn't need the training phase using training data comprising queries and query specific documents. And it exactly summarizes documents for the given query by using semantic features and semantic variables that is better at identifying sub-topics of document. Because the NMF have a great power to naturally extract semantic features representing the inherent structure of a document. The experimental results show that the proposed method achieves better performance than other methods.

• Journal of Korean Philosophical Society
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• v.143
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• pp.141-164
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• 2017

Artificial intelligence may be said like a human being. What is different thing between artificial intelligence and human intelligence? The people think that the artificial intelligence understands the meaning of the word to see artificial intelligence saying. However, it is different that artificial intelligence is identified as understanding a human being. We apply Wittgenstein's philosophy to this problem whether the artificial intelligence understands a meaning of language. We think that the artificial intelligence does not understand a live meaning of human life.