• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1990.11a
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• pp.3-10
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• 1990

언어 정보 처리가 정보과학의 가장 중요한 분야의 하나로 부상하면서 언어 정보 가치가 높은 실용성있는 우리말 사전의 필요성이 더욱 더 절실해지고 있으며, 또 우리 언어사회에 외래어가 지나치게 범람함으로써 고유 언어 문화를 위협할 정도가 되어 외래 신생어에 대한 대책이 긴요하다 하겠다. 그러므로 본 논문은 최신 전산 기술을 이용하여 우리말 어휘 뭉치를 대량 정보 처리함으로써 우리말 언어 세계를 신속하고 정확하게 반영하며, 실용성있고 사용하기 편리하며, 우리말 어휘 확장에 보조 역할을 해줄 하이퍼텍스트화된 우리말 전자사전을 제안하며 그 원형을 설계 및 구현하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.355-358
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• 2010

모바일 환경이 발전하고 보편화됨에 따라 사용자의 상황정보를 인식하고 추론하여 서비스를 제공하는 상황인식 서비스에 대해 관심이 높아지고 있다. 상황인식 서비스는 사용자 및 주변 환경의 상황을 알아내고 공유하여 그에 맞는 서비스를 제공한다. 이를 위한 상황정보는 사용자의 요구와 주변 상황이 수시로 변화하는 이동통신 환경에서 중요하게 활용된다. 본 논문에서는 컨텍스트의 수집과 공유를 위해 안드로이드 기반의 컨텍스트폰 플랫폼과 컨텍스트 서버를 구현하여 사용자 상황 정보를 시각화 하고 서로 공유할 수 있게 하였다. 상황인식에 대한 연구에는 주로 위치 및 이동에 관한 연구가 많은 부분을 차지하고 있는데, 위치정보는 상황인식을 위해 반드시 필요한 정보이며 이를 통해 사용자의 현재 상황을 파악할 수 있는 중요한 정보로 활용되고 있다. 안드로이드 기반의 컨텍스트폰 플랫폼과 컨텍스트 서버, GPS를 이용하여 사용자의 위치를 추적하거나 찾아내어 실시간으로 상대방의 위치 정보와 사용자 간의 거리를 알아내어 공유하고 맵을 통해 사용자 위치를 파악하여 위치와 관련된 서비스를 제공하려 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.222-225
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• 2010

휴대전화는 다양한 기술들이 융합되고 유비쿼터스 환경과 결합되면서 진화하고 있다. 이런 모바일 환경으로 인해 사용자의 상황을 인식하는 상황인식 기반 서비스들의 수요가 증가하고 있으며 사용자들은 그 상황을 실시간으로 공유하고 보기를 원한다. 따라서 본 연구에서는 모바일 사용자의 주변 상황을 인지하고 그 상황 정보를 공유할 수 있는 컨텍스트폰 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 안드로이드 플랫폼을 기반으로 하여 사용자의 주변 상황을 실시간으로 수집하며 사용자간 자동 상황 공유 메커니즘을 지원한다. 또한 사용자 연락처의 상황 수집과 컨텍스트폰 플랫폼간 논리적인 연결을 위해 컨텍스트 서버를 구축하였으며 서버는 사용자간 동시다발적으로 발생하는 상황정보를 저장하고 사용자간 상황 정보를 전달해 준다. 또한 플랫폼이 수집하는 상황정보를 시각적으로 표현하기 위해서 컨텍스트 뷰어 어플리케이션을 구현하였으며 모바일 스크린에 시각화하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.41-46
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• 2022

본 논문에서는 중요도를 반영한 긴 회의록 요약 모델을 제안한다. 제안한 모델은 먼저 회의록을 일정 크기로 구분한 후 구분된 텍스트에 대해 중간 요약문을 생성하고 각 요약문의 중요도를 계산한다. 다음으로 생성된 중간 요약문과 중요도를 함께 사용하여 최종 요약문을 생성한다. 제안 방법은 최종 요약문을 생성할 때 중간 요약문을 다르게 반영하므로 중요한 중간 요약문에서는 핵심 내용을 중점적으로 생성하도록 한다. 실험에서 제안한 요약 모델은 BART기반 요약 모델과, 중요도를 고려하지 않는 요약 모델(SUMM^N)보다 핵심 내용을 포함한 요약문을 생성하였고, 평가 데이터에 대해 ROUGE-1 기준 1.37, 0.29 향상된 성능을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.05a
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• pp.279-282
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• 2022

컴퓨터가 마이크 등의 소리 센서를 통해 얻은 음향학적 신호를 단어나 문장으로 변환시키는 기술인 음성 인식 기술과 인공지능 기술을 결합한 음성 대화 시스템에 대한 연구 진행 및 제품 출시가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 시스템을 사용하면서 날짜와 시간 외의 정보 추출 정도가 빈약하거나 자동 등록이 되지 않는 문제점을 확인하였다. 음성 인식 기술을 통해 얻은 텍스트에서 보다 많은 정보를 추출하고, 자동 등록 및 알림과 맛집 등 추가 정보 제공 시스템을 구축하는 것을 목표로 하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.10
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• pp.134-142
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• 2006

In this paper, we investigate a Hausdorff distance, which is used for the measurement of image similarity, to see whether it is also effective for document retrieval. The proposed method uses a local crowdedness and a Hausdorff distance to locate text images by determining whether a pair of images scanned at different time comes from the same text or not. To reduce the processing time, which is one of the disadvantages of a Hausdorff distance algorithm, we adopt a local crowdedness for feature point extraction. We apply the proposed method to 190 pairs of the same class and 190 pairs of the different class collected from postal envelop images. The results show that the modified Hausdorff distance proposed in this paper performed well in locating the tort region and calculating the degree of similarity between two images. An improvement of accuracy by 2.7% and 9.0% has been obtained, compared to a binary correlation method and the original Hausdorff distance method, respectively.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.241-249
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• 2007

본 연구는 IT 인물 관련 텍스트 정보의 효율적인 검색을 위하여 문서 내에서 인물과 관련된 정보를 담고 있는 문장들이 어떠한 특징을 가지고 실현되는가를 살펴보고 언어적 속성을 어떻게 구조화하고 형식화할 것인가를 논의하는 것을 목적으로 한다. 언어적 속성 분석을 위해서 전자신문 내에서 인물 관련 코퍼스를 수집하고 이들의 분석을 통해 다음과 같이 문제가 되는 특징들을 확인하였다. 즉 외래어 음차 표기문제, 복합명사 및 명사구 그리고 서술 명사적 표현의 문제 등으로 요약된다. IT라는 특정 영역에 대해 텍스트 내에서의 어휘-통사적 패턴을 분석하고 언어적 특징에 대한 효율적 기술을 위해서는 LGG 부분 문법 그래프 모델을 활용하도록 한다. 본 연구는 특정 영역인 IT 관련 문서에서 자연언어 텍스트를 대상으로 정보 검색할 때 문제가 되는 다양한 언어학적 현상들을 다루며, 향후보다 확장된 영역에서의 효율적 언어 처리에 대한 방법론적 대안을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 2002.01a
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• pp.362-366
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• 2002

일반적 정의 :"온라인 네트워크를 통해 이뤄지는 모든 형태의 거래" OECD(1997):"전자상거래는 일반적으로 개인과 조직 모두를 포함해 텍스트, 음성 화상을 포함한 디지털데이터의 처리와 전송에 기초한 상업활동과 관련된 모든 종류의 거래" 경제주체에 따른 EC의 분류 : 기업 대 기업(Business to Business), 기업 대 소비자(Business to Consumer), 소비자 대 소비자(Consumer to Consumer), 정부 대 기업(Government to Business), 정부 대 소비자(Government to Consumer), 기업 대 딜러간(Business to Dealer), 인터네 비즈니스 사이트 대 사이트(Site to Site) Mobile Commerce의 정의 일반적 정의 : 휴대폰, PDA, 노트북 등의 개인 휴대 단말기와 무선 통신네트웍을 기반으로 한 재화(Goods), 용역(Service), 정보(Information) 및 디지털 컨텐츠 등의 모든 전자적 거래(중략)

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2002.07a
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• pp.643-647
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• 2002

본 논문에서는 전력전자분야의 교육과 자가학습에 활용될 수 있는 소프트웨어인 'iPES-Interactive Power Electronics Seminar'를 소개한다. iPES는 HTML 텍스트로 구성되었고 자바 애플릿이 포함되어서 전력전자회로 및 전기기기시스템을 친화적인 만화와 시뮬레이션으로 이해할 수 있도록 하고 있다. 이를 구동하기 위해서는 표준 웹브라우저만 있으면 사용이 가능하며 별도의 소프트웨어를 필요로 하지 않는 다는 특징이 있다. iPES는 www.ipes.ethz.cz에 접속하면 되고 한국어로도 사용이 가능하다. 본 자료는 Kolar 교수와 공동 협의로 APEC '2002에 발표된 자료를 기초로 국내 관련분야 전문가들에게 소개하고자 작성되었으며 지면관계상 그림 예를 포함하지 못하였다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.24 no.1
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• pp.121-137
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• 2019

De-identification is a method by which the remaining information can not be referred to a specific individual by removing the personal information from the data set. As a result, de-identification can lower the exposure risk of personal information that may occur in the process of collecting, processing, storing and distributing information. Although there have been many studies in de-identification algorithms, protection models, and etc., most of them are limited to structured data, and there are relatively few considerations on de-identification of unstructured data. Especially, in the medical field where the unstructured text is frequently used, many people simply remove all personally identifiable information in order to lower the exposure risk of personal information, while admitting the fact that the data utility is lowered accordingly. This study proposes a new method to perform de-identification by applying the k-anonymity protection model targeting unstructured text in the medical field in which de-identification is mandatory because privacy protection issues are more critical in comparison to other fields. Also, the goal of this study is to propose a new utility metric so that people can comprehend de-identified data set utility intuitively. Therefore, if the result of this research is applied to various industrial fields where unstructured text is used, we expect that we can increase the utility of the unstructured text which contains personal information.