• Korea Information Processing Society Review
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• v.11 no.2
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• pp.76-87
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• 2004

기계번역은 자연어 처리 및 인공지능 분야에서 가장 어려 운 태스크 중의 하나로 인식되어 왔다. 이는 정확한 번역이란 텍스트에 대한 이해 없이는 불가능하기 때문이다. 그러한 이유로 연구자들은 한때 기계번역에 대한 부정적인 결론에 도달하기도 하였다. 지금까지 기계번역을 위해 다양한 방법이 연구되어 왔으며 이들 연구에서는 주로 두 언어에 대한어휘나 구의 대역사전, 숙어사전, 개별 언어의 문법, 혹은 변환규칙 및 변환사전, 문장생성에 관련된 지식, 의미나 실세계 지식, 도메인에 적합한 지식 등 번역의 방식과 목적에 따라 다양한 형태의 지식과 알고리즘이 적용되었으며 그 대부분은 방대한 양의 수작업에 의존적이었다.(중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.61-64
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• 2004

데이터베이스 이용자의 지속적인 증가를 위한 선행과제로서 데이터베이스의 질적 향상 문제가 대두된다. 품질이 낮은 데이터베이스는 이용자의 호응을 얻지 못할 뿐 아니라 여러 측정하기 힘든 직 간접적인 손실들을 초래할 수도 있다. 따라서 질 높은 지식정보자원의 구축이야말로 국가경쟁력을 넘어 국민의 삶의 질을 향상시키는 기본 요소이다. 지식기반시대에 지식정보의 창출-가공-전달-활용보전을 위한 제반요소의 구축뿐 아니라 질적인 향상을 위한 노력은 지식정보시대를 앞서나갈 수 있는 일로 매우 중요한 일이라 할 수 있겠다. 이러한 노력의 일원으로 시행된 "KISTI DB 현황 조사"의 결과를 살펴보고 그 의미와 발전방향에 대해 알아보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.726-729
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• 2011

스마트폰의 보급으로 인해 이를 이용한 전자금융거래가 빠르게 확산되고 있다. 대부분의 금융회사가 스마트폰을 이용한 전자금융거래 서비스를 시행하고 있으며, 장소와 시간의 제약이 없는 스마트폰의 특성으로 인해 이용자 수는 계속 증가하고 있다. 그러나, 현재의 스마트폰은 전자금융거래에서 가장 중요하게 처리해야 할 인증 단계에서 보안 취약점을 보유하고 있으며, 이에 대한 보안 대책 기술이 강력하게 마련되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기존 연구가 가지고 있는 인증 방식의 취약점을 보안하기 위해 2팩터 인증기술과 인증 이미지 사진의 GPS정보를 활용하여 본인 인증 절차를 강화시키고, 전자금융거래에서 부인방지 기능을 제공한다. 또한, 단계별 시나리오 및 설계 방안을 제시하고 이를 바탕으로 보안 모듈을 설계 및 구현하여 연구의 효율성 및 타당성을 증명해 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.631-634
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• 2005

공공기관 및 국가 연구기관 뿐만 아니라, 대학 및 모든 기업체는 연구 및 업무 수행 중 발생하는 모든 제반 지식 및 성과 정보를 관리하고 공동 활용하기 위하여 지식관리 시스템(Knowledge Management System)을 구축하여 업무 수행의 효율성을 꾀하고 있다. 각 기관은 연구 활동 및 업무 수행에 필요한 기자재 구입이나 연구비(비용) 지출에 대한 거래처 정보(거래 관계자 및 해당 은행 계좌정보)를 관리 및 활용하고 있는데, 거래처 정보는 일반적으로 특정 부서 및 업무 담당자에 의해 관리됨으로 인해 유용한 정보를 공유하는데 있어서 어려움을 지닌다. 본 논문에서는 지식관리 측면에서의 거래처 정보 공유 방법을 제시함으로써, 연구 활동 및 업무 수행에 있어서 거래처 정보 및 구매 혹은 지출 등의 관련 거래 정보를 유용한 지식으로써 공동 활용코자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.118-125
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• 2004

인간의 언어지식은 다양한 개념 관계를 가지며 서로 망(network)의 모습으로 연결되어 있다. 인간의 언어지식의 산물 중에서 가장 체계적이며 구조적으로 언어의 모습을 드러내고 있는 결과물이 사전이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 사전 뜻풀이 말에서 개념 어휘와 자동적인 지식획득을 통하여 의미 정보를 구조적으로 추출한다. 이러한 의미 정보가 추출되면서 동시에 자동적으로 개념 어휘의 의미 참조 모형이 구축된다. 이러한 것은 사전이 표제어 리스트와 표제어를 기술하는 뜻풀이말로 이루어진 구조의 특성상 가능하다. 먼저 172,000여 개의 사전 뜻풀이말을 대상으로 품사 태그와 의미 태그가 부여된 코퍼스에서 의미 정보를 추출하는데, 의미분별이 처리 된 결과물을 대상으로 하기 때문에 의미 중의성은 고려하지 않아도 된다. 추출된 의미 정보를 대상으로 정제 작업을 거쳐 정보이론의 상호 정보량(Ml)을 이용하여 개념 어휘와 의미 정보간에 연관도를 측정한 후, 개념 어휘간의 유사도(SMC)를 구하여 지식표현의 하나로 연관망을 구축한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.289-291
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• 2005

XML의 출현으로 메타데이터를 이용한 개념수준의 지식 모델링 토대가 구축됨으로써, 추론 기능을 부가하여 실질적인 개념화를 실현하는 온톨로지 기술이 정보시스템의 핵심요소로 부각되고 있다. 온톨로지를 적용함으로써 기존의 정보처리를 지식 처리로 고도화할 수 있으며, 다양한 지식처리 기능을 실현해 낼 수 있다. 본 연구에서는 기업이나 기 관 간의 지식 자원 관리 및 공유, 협업 등이 가능한 JSR 168과 WSRP 기반의 포탈 프레임워크를 구축하고 온톨로지 기술을 응용하여 포틀릿 정보를 의미 수준에서 관리하는 방법을 제시한다. 본 논문의 온톨로지 기반의 로틀릿 관리 기능을 갖은 엔터프라이즈 포털 시스템은 깁업의 정보 자산 관리와 정보 서비스 향상에 기반 시스템으로 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.156-159
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• 2012

최근 모바일 기기의 발달로 모바일 환경에서도 예약 서비스를 이용할 수 있다. 모바일 예약 시스템은 서버와 사용자간에 예약 정보 데이터를 일관성 있게 유지하여 사용자에게 실시간 예약 현황을 제공해야 한다. 현재 모바일 예약 시스템은 어플리케이션을 기반으로 서비스를 제공하고 있고, 웹 서비스와 같이 요청 대 응답 방식으로만 데이터를 처리하기 때문에 사용자가 요청하지 않으면 변화된 데이터를 알 수 없다는 문제점이 있다. 이는 데이터 일관성의 문제로 연결되어 사용자에게 실시간으로 예약 현황을 제공하지 못하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 모바일 예약 시스템에서 스트리밍 방식을 개선한 Push를 통해 데이터 일관성을 유지하는 동기화 메커니즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.43-46
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• 2009

의료 분야의 정보화 움직임으로 인해 단순한 정보 저장과 검색 시스템에서 벗어나 지능화된 서비스를 제공 해주는 시멘틱 웹 기반의 의료 시스템이 요구되고 있다. 이에 한의학 분야도 한의사의 진단을 보조할 수 있는 지식 기반 시스템에 대한 요구가 증대되고 있으며 관련 시스템들이 개발되어지고 있다. 온톨로지는 시멘틱 웹의 핵심적인 지식 체계로 지식의 처리와 추론이 가능하므로 질의 및 논리 추론을 통하여 진단을 내리는 한의학 지식 데이터베이스 구축에 적합하다. 본 연구에서는 한의학 분야의 지식을 보다 의미적이고 체계적으로 표현하고 온톨로지를 이용한 검색 결과의 이점을 보여주기 위해 추론 기술을 접목시켜 한의학 온톨로지를 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.900-903
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• 2017

캡슐내시경은 일반적인 내시경의 접근이 어려운 소장을 관찰하는 데 특화되어 있다. 보통 캡슐내시경 영상을 판독하기 위해 의사는 해부학적 지식과 병리학적 지식과 같은 도메인 지식을 활용하여 영상에 내재된 정보를 획득한다. 이와 같은 내재된 정보는 도메인 지식을 활용하여 분석될 수 있는 의미적 정보라고 할 수 있다. 본 논문에서는 의미적 정보를 추출하는 과정을 의미 기반 분석이라 정의하고, 의미 기반 분석 과정에서 요구되는 도메인 지식 모델링 기법을 제안하고자 한다. 캡슐내시경의 의미 기반 분석 과정은 크게 이미지 특징 추출, 해부학적 분석, 병리학적 분석으로 구성되며, 이와 같은 분석 과정에 활용될 수 있는 해부학 모델과 병리학 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 캡슐내시경 영상의 주요 대상 기관인 소장에 특화된 모델로 효과적인 영상 판독을 보조할 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.557-559
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• 2022

최근 딥러닝의 기술발전으로 자연어 처리 분야에서 Q&A, 문장추천, 개체명 인식 등 다양한 연구가 진행 되고 있다. 딥러닝 기반 자연어 처리에서 좋은 성능을 보이는 트랜스포머 기반 BERT 모델의 성능향상에 대한 다양한 연구도 함께 진행되고 있다. 본 논문에서는 토픽모델인 잠재 디리클레 할당을 이용한 토픽별 지식그래프 분류와 입력문장의 토픽을 추론하는 방법으로 K-BERT 모델을 학습한다. 분류된 토픽 지식그래프와 추론된 토픽을 이용해 K-BERT 모델에서 대용량 지식그래프 사용의 효율적 방법을 제안한다.