• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.289-294
• /
• 2022

의존구문분석은 문장을 의존관계(의존소-지배소)로 분석하는 구문분석 방법론이다. 현재 사전학습모델을 사용한 전이 학습의 딥러닝이 좋은 성능을 보이며 많이 연구되지만, 데이터셋에 의존적이며 그로 인한 자료부족 문제와 과적합의 문제가 발생한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 언어학적 지식에 기반한 강화된 지배소-의존소 제약규칙 에지 알고리즘을 심층학습과 결합한 모델을 제안한다. TTAS 표준 가이드라인 기반 모두의 말뭉치로 평가한 결과, 최대 UAS 96.28, LAS 93.19의 성능을 보였으며, 선행연구 대비 UAS 2.21%, LAS 1.84%의 향상된 결과를 보였다. 또한 적은 데이터셋으로 학습했음에도 8배 많은 데이터셋 학습모델 대비 UAS 0.95%의 향상과 11배 빠른 학습 시간을 보였다. 이를 통해 심층학습과 언어지식의 결합이 딥러닝의 문제점을 해결할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Practical Engineering Education
• /
• v.13 no.2
• /
• pp.293-300
• /
• 2021

The aim of this study was to measure preservice teachers' perceptions of Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK). The researcher analyzed responses on the TPACK scale of 307 students in A University located in Chungcheongbuk-do. During the statistical analysis, IBM SPSS 21 program was used to implement Independent Samples T-test, One-way Analysis of Variance, and Multiple Regression Analysis (Enter method). The results are as follows. First, for the mean difference by gender, the mean of female students was higher than that of male students in Pedagogical Knowledge, Pedagogical Content Knowledge, Technological Pedagogical Knowledge, and Technological Pedagogical Content Knowledge. Second, for the mean difference by grade level, the mean of the 1^st, 3^rd and 4^th graders was higher than that of the 2^nd graders in the Content Knowledge at a statistically significant level. Third, toward Technological Pedagogical Content Knowledge, Pedagogical Knowledge of .11 beta value, Pedagogical Content Knowledge of .11 beta value, and Technological Pedagogical Knowledge of .715 beta value were found to be statistically significant predictors. Finally, the researcher discussed development of the TPACK implementation manual and workbook and provision of various technology practice opportunities.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
• /
• 2002.06a
• /
• pp.123-137
• /
• 2002

생물정보공학을 위한 학문적/실용적 접근은 전산학, 생물학, 유전공학, 수학/통계학등이 유기적으로 통합되어 이루어져야 한다. 그러나 각계의 전문가가 서로의 특정 지식을 활용하기 위한 물리적인 기반이 갖추어져 있지 않은 상태에서는 각 분야의 전문적 지식 활용이 용이하지 않다. 현재의 의료 서비스 제공자/병원이 가진 방대한 의료 데이터를 생물정보공학 령역에서 활용할 수 있도록 해야 하고, 진료 데이터에 근거한 유전적 정보 분석을 위해 생물학 전문가들이 생성하는 인간 질병에 관한 유전적 분석, 연구 결과를 다시 의료 서비스 제공자에게 돌려주는 순환적 사이클이 필요하고, 이러한 순환적 사이클 지원자는 정보 기술이라고 생각한다. 인간 질병 극복과 좀 더 나은 진료, 예방책을 제공할 수 있도록 생물정보공학, 의료정보학, 컴퓨터과학의 통합 활용 목표를 설정할 수 있다. 각계의 전문가가 지식을 공유할 수 있고 기존의 병원 시스템 및 유전 연구소 등의 시스템을 통합하여 유기적으로 엮음으로써 데이터를 의미 있게 해석하고 공유할 수 있도록 지원하는 프레임워크가 절실히 요구된다. 본 세미나에서는 의료정보학과 생물정보공학에서 활용하는 시스템 통합, 전문 지식의 통합적 활용을 위해 각 전문가를 대신하는 에이전트로 구성된 멀티에이전트 플랫폼을 제시하여, 각 분야가 갖는 전문성 확보, 광고, 유기적 연결을 멀티에이전트 시스템에게 위임함으로써 각 영역에서 서비스 할 수 있는 내용과 서비스 제공 주체인 각계의 전문가 집단을 유기적으로 통합하고자 한다. 의료 영역에서 이루어진 의료 영상 통신 시스템 (Picture Archiving and Communication Systems), 의료 정보 표준화를 위한 HL7 (Health Level 7)에 대해서 경북대학교 지능정보 연구실에서 연구, 개발한 내용을 발표한다. 의료 정보 시스템과 생물학 영역의 유전체 정보 데이터베이스 시스템 사이에 의미 있는 데이터 전송, 지식 획득을 위해 정보 기술 분야에서 활용해야 할 영역으로 XML Web Services, Multi-agent Systems, 전문가 컴뮤니티를 위한 그룹웨어 연구 개발에 관해 사례 중심으로 발표한다.

• The Microorganisms and Industry
• /
• v.19 no.2
• /
• pp.28-33
• /
• 1993

이번 여행을 통해, 여러 각도에서 국제사회가 어떻게 변해가는 가를 주시하여야 할 것이라는 생각이 들었다. 특히 생명공학 분야에서 가까운 ㅇ리본 뿐 아니라, 중국 대만에서도 많은 연구가 이루어지고 있으니, 독불장군 style의 연구태도를 지양하여 국제화된 사회로서, 국제적인 새로운 지식의 교환으로서 좀 더 광범위한 빠른 지식의 장을 열 수 있으리라. 이런 면을 고려해 볼때, 이번 한.중 미생물학회는 서로의 지식을 교환할 수 있는 좋은 매개체 역할을 하였다 생각되며, 앞으로도 이런 기회가 자주 열렸으면 한다.

• 프린팅코리아
• /
• s.24
• /
• pp.144-147
• /
• 2004

오늘날 우리네 일상은 과학기술로 구성되거나 매개된다. 정보처리기술, 유전공학기술 등 과학기술이 급속하게 혁신됨으로써 새로운 지식정보가 쏟아져 나오고 있다. 그러나 기술문명이 발전할수록 물질적인 풍요는 늘어날지 모르지만 정작 우리의 삶은 점전 불안하고 위태롭고 피폐해지는 상황이 전개되고 있다. 새로운 지식정보를 기반으로 현대사회가 날로 복잡해지고 있으며, 인간의 삶의 질을 위협하는 위험요소가 빠른 속도로 증가하고 있는 것이다. 비행기 사고, 건물 붕괴 및 화재, 도시가스 폭발 등 공학 시설에서의 대형사고, 교통사고와 환경오염, 지하철 안전사고, 식품 및 의약품 위해성, 핵발전소 누출과 화학공장의 폭발위험, 유전공학에 의한 생명조작 등은 끊임없이 우리의 삶을 위협하고 있다.

• Journal of the Korean Regional Science Association
• /
• v.37 no.3
• /
• pp.3-18
• /
• 2021

The fourth Industrial Revolution is transforming the industrial structure of the region, and it is necessary to develop new industries and technologies that reflect regional characteristics. The purpose of this study is to measure the knowledge relatedness and technological complexity in Busan, Ulsan, and Gyeongnam, and to identify technologies with potential for regional industrial differentiation strategies. Using patent data from 2015 to 2019, co-occurrence matrices were derived from 652 IPC codes, and the knowledge relatedness density and technology complexity index were calculated. Network analysis was performed using the knowledge relatedness density. As a result of analysis, it was found that mechanical engineering occupied a large proportion, followed by chemistry and electrical engineering. As a result of applying the risk-benefit framework to derive technologies with the potential to differentiate local industries, the technological capabilities of low-risk-high-benefit were different. Among mechanical engineering, technologies such as engine, machine operation, and transportation were included in Busan. In Ulsan, environmental technology in chemical and materials, and heat treatment technology in mechanical engineering were technologies with low-risk and high-benefit capabilities. Gyeongnam showed competence in mechanical engineering, chemistry, and electrical engineering in some areas such as Gimhae, Yangsan, and Changwon. The results of this study are meaningful in that they identified technologies with potential for selecting and deriving strategic industries for regional growth based on latent knowledge in the region.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2006.10e
• /
• pp.197-204
• /
• 2006

인터넷 쇼핑몰 분야에서 한국어 인터페이스에 대한 필요성이 대두되면서 이와 관련한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 기존 연구들의 문제점은 다른 응용 분야에 대한 확장성이 떨어지고, 대화식 질의 문장을 처리하기 위해 필요한 상황 지식을 사용할 수 없다는 것이다. 확장성을 위해 한국어 인터페이스는 내부 구현의 변경 없이 도메인 지식의 교체만으로 다른 분야에 대한 적용이 쉬워야 한다. 아울러, 한국어 질의 문장을 SQL이나 ACL과 같은 여러 응용 분야의 인공 언어에 쉽게 변환할 수 있으려면 모호성이 전혀 없는 의미 구조로 표현되어야 한다. 이렇게 표현된 의미 구조는 상황 지식의 표현과 적용을 용이하게 한다. 본 논문은을 Sowa의 개념 구조를 이용하여 의사 의미 구조를 유형 정의, 관계형 정의, 액터와 같은 도메인 지식베이스를 이용하여 표준 의미 구조로 변환하는 시스템을 제안한다. 본 논문은 먼저 필요한 도메인 지식베이스의 종류와 역할 등을 설명하고, 상황 지식을 이용하여 불완전한 의미 구조를 완전한 의미 구조로 변환하는 방법을 보인다. 아울러, 같은 의미를 갖는 여러 형태의 의사 의미 구조가 하나의 표준 의미 구조로 변환됨으로서 시스템의 일관성을 유지하는데 용이함을 보일 것이다. 본 시스템에서 생성한 의미구조는 중간 언어의 역할을 하므로, 제안하는 한국어 인터페이스 시스템은 데이터베이스 분야뿐만 아니라 에이전트 분야, 시맨틱 웹 분야 등에서도 손쉽게 적용할 수 있다는 장점을 가진다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2020.10a
• /
• pp.529-534
• /
• 2020

인공신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation, NMT)이란 딥러닝(Deep learning)을 이용하여 출발 언어의 문장을 도착 언어 문장으로 번역해주는 시스템을 일컫는다. NMT는 종단간 학습(end-to-end learning)을 이용하여 기존 기계번역 방법론의 성능을 앞지르며 기계번역의 주요 방법론으로 자리잡게 됐다. 이러한 발전에도 불구하고 여전히 개체(entity), 또는 전문 용어(terminological expressions)의 번역은 미해결 과제로 남아있다. 개체나 전문 용어는 대부분 명사로 구성되는데 문장 내 명사는 주체, 객체 등의 역할을 하는 중요한 요소이므로 이들의 정확한 번역이 문장 전체의 번역 성능 향상으로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 지식그래프(Knowledge Graph)를 이용하여 심볼릭 지식을 NMT와 결합한 뉴럴심볼릭 방법론을 제안한다. 또한 지식그래프를 활용하여 NMT의 성능을 높인 선행 연구 방법론을 한영 기계번역에 이용할 수 있도록 구조를 설계한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2019.10a
• /
• pp.272-275
• /
• 2019

단어 중의성 해소 방법은 지식 정보를 활용하여 문제를 해결하는 지식 기반 방법과 각종 기계학습 모델을 이용하여 문제를 해결하는 지도학습 방법이 있다. 지도학습 방법은 높은 성능을 보이지만 대량의 정제된 학습 데이터가 필요하다. 반대로 지식 기반 방법은 대량의 정제된 학습데이터는 필요없지만 높은 성능을 기대할수 없다. 최근에는 이러한 문제를 보완하기 위해 지식내에 있는 정보와 정제된 학습데이터를 기계학습 모델에 학습하여 단어 중의성 해소 방법을 해결하고 있다. 가장 많이 활용하고 있는 지식 정보는 상위어(Hypernym)와 하위어(Hyponym), 동의어(Synonym)가 가지는 의미설명(Gloss)정보이다. 이 정보의 표상을 기존의 문장의 표상과 같이 활용하여 중의성 단어가 가지는 의미를 파악한다. 하지만 정확한 문장의 표상을 얻기 위해서는 단어의 표상을 잘 만들어줘야 하는데 기존의 방법론들은 모두 문장내의 문맥정보만을 파악하여 표현하였기 때문에 정확한 의미를 반영하는데 한계가 있었다. 본 논문에서는 의미정보와 문맥정보를 담은 단어의 표상정보를 만들기 위해 구문정보, 의미관계 그래프정보를 GCN(Graph Convolutional Network)를 활용하여 임베딩을 표현하였고, 기존의 모델에 반영하여 문맥정보만을 활용한 단어 표상보다 높은 성능을 보였다.

• Journal of the KSME
• /
• v.28 no.2
• /
• pp.146-149
• /
• 1988

19세기의 기술시대 이후, 20세기 전반은 과학의 시대, 20세기 후반은 과학과 공학이 연합한 세 련된 기술의 창조시대였으며, 21세기는 정교한 공학과 과학의 지식이 요구되는 시대라고 한다. 이러한 논리는 현대공학이 기술주도와 과학주도 공학분야의 결합체로서, 공학적 수련(engineering practice)을 위해서는 과학이 원리에 기본을 둔 지시과 수련과 기술에 의하여 주도된 경험적 지 식을 모두 요구하고 있기 때문이다. 공학은 응용과학과는 다르며 과학적인 원리와 경험적 지 식을 사용하여 기술적인 해를 추구하는 방법임에도 불구하고 오늘날의 세계적인 공학교육의 추 세는 아직까지도 과학적 원리에 중점을 두어왔으며, 따라서 공학의 요체라 할 수 있는 수련과 기술에 의한 경험적 지식은 대학교육에서 도외시 되어온 반면, 많은 부분이 산업체에 축적, 존 재하게 되었다. 특히 현대의 고도기술 경쟁사회에 있어서 창의적 기술개발은 상대적 기술우위를 점하기 위해 필수적인 요소가 되고 있으며 '기술에는 과거가 있어도 기술자에게는 과거가 없고 오직 미래만이 있다'는 아이러니가 통용되고 있는 실정이다.