• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 1996.04a
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• pp.190-201
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• 1996

설계자는 설계를 진행시켜 가면서 많은 의사 결정을 내려야 한다. 그 결정은 크게 선택 결정과 타협 결정으로 나뉘어질 수 있다. 선택 결정은 여러 평가 기준을 고려해 여러 대안들 중 하나를 선택하는 결정이며 타협 결정은 제한 조건과 목표들을 가장 잘 만족하는 설계 대안의 주요 치수를 결정하는 것이다. 이때 두 결정의 결과는 설계자의 의사에 크게 의존하게 된다. 따라서 설계자의 의사를 체계적이고 정확하게 반영시켜줄 필요가 있다. AHP 기법은 불분명한 선택 문제에 있어서 문제를 계층적으로 분석하여 평가함으로써 설계자의 의사를 체계적으로 반영시켜줄 수 있다. 또한 정성적인 성질들을 정량적인 판단 기준에 따라 평가함으로써 설계자의 의사를 보다 일관적으로 반영할 수 있다. 보통 공학 문제의 경우 하나의 설계 대안을 선택하고 또한 그 대안의 주요 치수를 동시에 결정해야 하는 결합된 문제이다. 이때 선택에 필요한 각 대안의 속성이 타협 문제 변수들의 함수로 표현되기 때문에 최적 과정 중에 계속 변화하게 된다. 또한 여러 속성을 고려할 경우 자릿수와 단위가 모두 다르기 때문에 속성들의 평가가 표준적으로 이루어져야 한다. 이 부분에 학습된 인공 신경망을 도입함으로써 변화하는 속성치를 자동적으로 평가할 수 있으며 설계자의 의사와 경험적인 지식도 반영할 수 있게 되었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.5 s.43
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• pp.75-86
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• 2006

Target word selection is one of the most important and difficult tasks in English-Korean Machine Translation. It effects on the translation accuracy of machine translation systems. In this paper, we present a new approach to select Korean target word for an English noun with translation ambiguities using multiple knowledge such as verb frame patterns, sense vectors based on collocations, statistical Korean local context information and co-occurring POS information. Verb frame patterns constructed with dictionary and corpus play an important role in resolving the sparseness problem of collocation data. Sense vectors are a set of collocation data when an English word having target selection ambiguities is to be translated to specific Korean target word. Statistical Korean local context Information is an N-gram information generated using Korean corpus. The co-occurring POS information is a statistically significant POS clue which appears with ambiguous word. The experiment showed promising results for diverse sentences from web documents.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.2 no.1
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• pp.73-79
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• 2001

Most of the existing algorithms try to disseminate the multimedia contents of internet service provider(ISP), without taking into account the needs and characteristics of specific websites including e-learning systems with web-based .educational contents. Sometimes the client must select the best one among the replicated repositories. However, this is a less reliable approach because clients' selections are made without prior information on server load capacity. In this paper we propose an agent system inspired by the need of improving QoS of delivering web-based educational multimedia contents without incurring long access delays. This agent system consists of three components, Analyzer, Knowledge Base, and Automaton embedded the capacity algorithm. It analyzes and investigates traffic information collected from individual replicated server by learners' requests, and selects a server which is available and is expected to provide the fastest latency time and the lowest loaded capacity, and achieves high performance by dynamic replicating web resources among multiple repositories.

• Journal of Korean Home Economics Education Association
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• v.29 no.1
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• pp.57-70
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• 2017

The purpose of this study was to examine the pedagogical content knowledge(PCK) and teaching efficacy levels of prospective Home Economics teachers. Also of interest were the relationship between PCK and teaching efficacy, as well as the personal factors that influence PCK and teaching efficacy. A survey was administered to students majoring in Home Economics in colleges of education or graduate schools of education in South Korea, and a total of 202 complete responses were analyzed. The prospective Home Economics teachers showed moderately low levels of PCK and teaching efficacy. Among the PCK subcategories, the mean score for content knowledge was the highest, those for expression knowledge and environmental situation knowledge were the lowest. Expression knowledge and content knowledge showed significant effects on teaching self-efficacy, and expression knowledge and environmental situation knowledge on teaching result expectation. As for students' personal characteristics, years in college showed significant effect: Sophomores were the highest in PCK and teaching efficacy levels. Also, those who plan to become Home Economics teachers showed significantly lower levels of PCK and teaching efficacy perception than those who do not. Besides, the more basic required courses they took, the lower their perception of PCK or teaching efficacy. This study suggests that teacher education programs should develop a program that can enhance prospective teachers' teaching efficacy by providing advice and assistance to those students who plan to become teachers, and more hands-on opportunities to practice teaching.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.47 no.1
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• pp.116-122
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• 2010

As the importance of HCI(Human-Computer Interface) caused by dramatically developed computer technology is getting high, the requirement for the design of human friendly systems is also getting high. First of all, the personality and Emotional factor should be considered for implementing more human friendly systems. Many studies on Knowledge, Emotion and personality have been made, but the combined methods connecting these three factors is not so many investigated yet. It is known that memorizing process includes not only knowledge but also the emotion and the emotion state has much effects on the process of reasoning and decision making step. Accordingly, for implementing more human friendly efficient sophisticated intelligent system, the system considering these three factors should be modeled and designed. In this paper, knowledge-emotion reaction model was designed. Five types are defined for representing the personality and emotion reaction mechanism calculating emotion vector based on the extracted Thought threads by Type matching selection was proposed. This system is applied to the virtual memory and its emotional reactions are simulated.

• Journal for History of Mathematics
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• v.18 no.2
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• pp.95-106
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• 2005

This paper is investigated conception and methodology of data selection, cleaning, integration, transformation, reduction, selection and application of data mining techniques, and model evaluation during procedure of the knowledge discovery in database (KDD) based on Mathematics. Statistical role and methodology in KDD is studied as branch of Mathematics. Also, we investigate the history, mathematical background, important modeling techniques using statistics and information, practical applied field and entire examples of data mining. Also we study the differences between data mining and statistics.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.31-34
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• 2015

본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위한 UMLS와 위키피디아를 이용하여 지식 정보를 추출하고 질의 유형 정보를 이용한 LDA 기반 질의 확장 방법을 제안한다. 질의로는 해당 환자가 겪고 있는 증상들이 주어진다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 병명과 병과 관련된 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 추출한다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 추출한 의학 정보를 이용하여 질의와 관련된 병명을 추출한다. 질의와 관련된 병명을 이용하여 추가 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 확장 질의로 선택한다. 또한, LDA를 실행한 후, Word-Topic 클러스터에서 질의와 관련된 클러스터를 추출하고 Document-Topic 클러스터에서 초기 검색 결과와 관련이 높은 클러스터를 추출한다. 추출한 Word-Topic 클러스터와 Document-Topic 클러스터 중 같은 번호를 가지고 있는 클러스터를 찾는다. 그 후, Word-Topic 클러스터에서 의학 용어를 추출하여 확장 질의로 선택한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS) 2014 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.548-553
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• 2021

비디오 질의 응답은 입력으로 주어진 비디오와 질문에 적절할 정답을 제공하기 위해 텍스트, 이미지 등 다양한 정보처리가 요구되는 대표적인 multi-modal 문제이다. 질의 응답 시스템은 질의 응답의 성능을 높이기 위해 다수의 서로 다른 응답 모듈을 사용하기도 하며 생성된 정답 후보군 중 가장 적절할 정답을 선택하는 정답 선택 모듈이 필요하다. 정답 선택 모듈은 응답 모듈의 서로 다른 관점을 고려하여 응답 선택을 선택할 필요성이 있다. 하지만 응답 모듈이 black-box 모델인 경우 정답 선택 모듈은 응답 모듈의 parameter와 예측 분포를 통해 지식을 전달 받기 어렵다. 그리고 학습 데이터셋은 응답 모듈이 학습에 사용했기 때문에 과적합 문제로 각 모듈의 관점을 학습하기엔 어려우며 학습 데이터셋 이외 비교적 적은 데이터셋으로 학습해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정답 선택 성능을 높이기 위해 전이 학습 기반의 멀티모달 퓨전 정답 선택 모델을 제안한다. DramaQA 데이터셋을 통해 성능을 측정하여 제안된 모델의 우수성을 실험적으로 증명하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.173-178
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• 2005

지식 베이스는 대량의 인적 물적 자원을 투입하고 철저한 설계에 기반하여 구축하여야 하는 부담이 큰 자원이다. 그렇지만, 지식 베이스 없이 다양한 응용 분야와 서비스를 만족시키는 시스템을 구축할 수 없기 때문에 그 중요성을 인정하지 않을 수 없다. 기존의 지식베이스 구축에 있어서 간과했던 것들의 하나는 응용 분야와 서비스를 명확히 하고, 해당분야에 안는 지식 베이스를 선택해야 한다는 것이다. 어휘의미망을 포함하여 시소러스를 범용 또는 여러 분야에서 구축하고 있으나 이들이 어떤 서비스에 도움이 되는지를 확실히 분석하지 못함으로 인해 응용 시스템에서 제 기능을 다하지 못하고 있으며, 온톨로지 또한 근본적으로 분야와 활용 목적에 의존적이어서 이를 고려하여 설계를 하지만 시소러스나 용어 사전과 같은 기본적인 지식 베이스와의 연계를 통한 효율성 재고라는 측면에서 약점을 보여왔다. 본 연구에서는 사용자 질의와 실 데이터간의 어휘 불일치 해소를 위해 시소러스를 설계 구축하고 온톨로지의 사례화 결과인 인스턴스와 연동시킴으로써 연구자 간 협업 지원 서비스를 제공할 수 있는 기반 자원으로서의 지식 베이스 구축에 초점을 둔다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.6
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• pp.2528-2539
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• 2012

In the 21st century, knowledge is an important asset to improve productivity in the business world. In today's rapidly changing business environment, companies have rigorously brought in knowledge management system in order to secure the sustainable competitiveness and effective knowledge management. Knowledge management has now become mandatory, not optional. Today many companies which have built knowledge management on top of information technology and hardware-based infrastructure are having a difficulty in creating organizational culture in knowledge management. Even though companies have invested substantial time and money in knowledge management, the performances have not met their expectations. To solve this problem, software oriented strategy for knowledge management such as education and networking is more needed rather than hardware oriented strategy such as information technology systems. Though the knowledge management framework suggested in this study is exploratory, this study contributes to the clarification of the critical elements that companies which are about to build knowledge management should take in account.