• 월간산업보건
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• 통권183호
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• pp.4-23
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• 2003

협회는 제36ㅎ회 산업안전보건강조주간을 맞이하여 '소규모사업장 보건관리 국고지원사업의 현황과 과제' 를 주제로 한 세미나를 7월 4일(금) 코엑스에서 개최하였다. 중소규모사업장 보건관리정책방향(노동부 김종호 과장), 소규모사업장의 직업병 예방관리(한양대 송재철 교수), 소규모사업장 보건관리 기술지원사업 추진현황(한국산업안전공단 유기호 국장), 소규모사업장 보건관리 기술지원사업의 문제점과 개선방안(대한산업보건협회 이명숙 국장)에 대한 연제발표와 지정토론 및 참석자의 질의, 토론이 이루어졌다. 본 세미나에서 발표된 연제를 요약하여 소개한다.

• 열병합발전
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• 통권22호
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• pp.3-3
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• 2001

우리협회에서는 2001, 상반기 열병합발전 기술세미나(제어분야)를 지난 5월 24일 동서 발전(주) 호남화력발전처 강당에서 개최하였음. 이번 세미나의 주제는 한국전력연구원과 LG산전(주)이 산학협동으로 연구개발하여 호남화력발전처에 설치한 보일러 제어시스템의 이론 및 현장운영에 관한 내용으로서 발표진은 동 시스템에 참여하였던 과장급 실무진으로 구성하였음. 이번 세미나에서는 11개 회원사 21명을 비롯, 열병합발전 시설보유 및 관련업체 등 17개사 33명의 제어분야 담당자들이 참석하여 새로운 시스템에 대한 높은 관심으로 많은 질의, 응답이 있었음.

• 과학과기술
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• 2호통권453호
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• pp.82-85
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• 2007

65세 이상 총인구가 차지하는 비율이 14% 이상을 고령사회라고 한다. 우리나라는 지난해 이 비율이 8.7%에서 2019년에는 14.4%, 2026년에는 20%를 넘어 초고령사회로 진입할 것으로 예상되고 있다. 이러한 초고령 사회에서 노화와 이에 따른 질병은 개인에 있어서는 궁극적인 삶의 질 하락을, 국가에 있어서는 엄청난 재정 부담과 함께 국가 경제력 하락을 초래한다. 그러나 '99세까지 88하자(구구팔팔)'는 질병 없는 행복한 장수는 결코 꿈이 아니다. 지난 수십년간의 연구를 통해 노화의 원인들이 속속 밝혀지고 있기 때문이다. 월간 '과학과 기술'은 '노화'를 주제로 이번 2월호부터 10회에 걸쳐 연재한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.151-153
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• 2004

정보검색이 발달함에 따라 인터넷 환경에서의 정보 검색은 하이퍼링크 정보를 분석하여 이용하는 추세에 있다. 최근에는 주어진 주제어나 질의어에 대해 가장 적합한 검색 방법을 결정하기 위해 하이퍼텍스트 기반 링크 구조를 분석하는 알고리즘이 늘어나고 있는 실정이다. Bharat〔2〕은 HITS 알고리즘의 문제점을 지적하고 이를 개선하기 위한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 Bharat이 제시한 확장 질의어를 만드는 방법에 대한 문제점 제기와 이 문제에 대한 개선 안을 제시하고자 한다.

• 정보관리학회지
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• 제3권1호
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• pp.70-102
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• 1986

본 연구는 인공지능의 한 응용분야인 전문가 시스팀중, 그의 핵심 영역인 지식베이스와 추론기제를 문헌정보검색을 위하여 개발하였다. 이는 어느 특정주제를 검색하고자 하는 이용자는 일반적으로 그 주제분야에 대한 선행지식이 부족할 것이다는 가정하에 선행지식이 부족한 이용자의 질의어를 시스팀에서 지적으로 처리하도록 지식베이스를 설계하어 결과적으로 정보검색의 효율을 향상시킴을 목적으로 한다. 또한 우리말 문헌정보의 주제어에서 주가 되는 복합명사의 특성을 구조적으로 분석하여 지식베이스에 포함시켰다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.17-18
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• 2017

자연어 처리 분야에서 대화문 생성, 질의응답 등과 같은 문장생성과 관련된 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존 순환신경망 모델에 Neural Attention을 추가하여 주제 정보를 어느 정도 포함시킬지 결정한 뒤 다음 문장을 생성할 때 사용하는 모델을 제안한다. 이는 기존 문장과 다음 문장의 확률 정보를 사용할 뿐만 아니라 주제 정보를 추가하여 문맥적인 의미를 넣을 수 있기 때문에, 더욱 연관성 있는 문장을 생성할 수 있게 도와준다. 이 모델은 적절한 다음 문장을 생성할 뿐만 아니라 추가적으로 어떤 단어가 다음 문장을 생성함에 있어 주제문장에 더 민감하게 반응하는지 확인할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.715-716
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• 2009

인터넷의 발전은 대량의 정보를 양산하였고, 이러한 대량의 정보 집합 내에서는 비슷한 정보가 재활용 되거나 반복되는 정보중복문제를 가지고 있다. 중복되는 정보들로부터 사용자에게 원하는 정보를 신속히 검색할 수 있도록 하는 정보 요약에 대한 필요성은 점차 증가하고 있다. 본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF, non-negative matrix factorization)에 의한 문서의 의미특징을 이용하여 주제기반의 다중문서를 요약하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 다중문서가 포함하고 있는 문서들 간의 고유구조를 문서요약에 이용하여서 요약의 질을 높일 수 있고, 주제와 문장 간의 유사성과 다양성 고려하여서 쉽게 과잉정보를 제거하여 문장을 요약할 수 있는 장점을 갖는다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.143-150
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• 2009

공간 데이터웨어하우스는 공간 DBMS 또는 다양한 소스데이터로부터 시간에 따라 추출된 공간데이터를 ETL 과정을 통해 가공된 데이터를 관리하는 시스템이다. 적재 주기 마다 추출된 공간데이터는 비공간 데이터와 달리 같은 주제의 중복된 공간 정보가 유용하지 않으며, 공간 데이터의 특징으로 저장 공간의 낭비가 크다. 또한 이기종간의 시스템에서 소스 데이터를 추출할 경우 서로 다른 공간데이터 타입 및 스키마를 가지고 있어 이를 위한 공간데이터 추출 기법이 요구된다. 기존 기법에서는 기준이 되는 Geocoding DB를 이용하여 추출된 공간데이터에 대한 주소 매칭과정을 수행함으로써, 정형화된 데이터 셋을 적재한다. 하지만 이 기법은 추출 데이터를 매번 Geocoding DB와 비교 연산이 발생하며, 주제별로 공간 데이터를 통합 관리함에 따라 이 기종 공간 DBMS 사이에 중복된 데이터를 고려하지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 공간 데이터웨어하우스 구축기 내에서 이 기종의 소스 시스템으로부터 추출된 갱신질의 통합을 이용한 효율적 추출 기법을 제안한다. 이는 이 기종의 공간 DBMS로부터 발생한 과거 적재 시점부터 현재까지 발생한 질의 중 삽입이나 삭제 등의 업데이트 관련 질의만을 추출하여 공간데이터의 불필요한 추출 연산 비용을 제거한다. 또한 소스 공간 데이터베이스 관리시스템의 업데이트 질의를 이용하여 추출된 공간 데이터를 주제별로 중복 제거 및 통합 한다. 제안 기법은 데이터 중복 저장에 의한 저장 공간의 낭비를 줄이고, 적재시점 별 통합된 데이터를 적재함으로써 빠른 공간데이터 분석을 지원할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.29-34
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• 2017

챗봇 혹은 대화 시스템은 특정 질문이나 발화에 대해 적절한 응답을 해주는 시스템으로 자연어처리 분야에서 활발히 연구되고 있는 주제 중 하나이다. 최근에는 대화 모델 학습에 딥러닝 방식의 시퀀스-투-시퀀스 프레임워크가 많이 이용되고 있다. 하지만 해당 방식을 적용한 모델의 경우 학습 데이터에 나타나지 않은 다양한 형태의 질의문에 대해 응답을 잘 못해주는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 디노이징 응답 생성 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 다양한 형태의 노이즈가 임의로 가미된 질의문을 모델 학습 시에 경험시킴으로써 강건한 응답 생성이 가능한 모델을 얻을 수 있게 한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 질의-응답 쌍으로 구성된 한국어 대화 데이터에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 비교 모델에 비해 정량 평가인 ROUGE 점수와 사람이 직접 평가한 정성 평가 모두에서 더 우수한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회지
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• 제28권2호
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• pp.61-77
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• 2018

차분 프라이버시는 통계 데이터베이스 상에서 수행되는 질의 결과에 의한 개인정보 추론을 방지하기 위한 수학적 모델로써 2006년 Dwork에 의해 처음 소개된 이후로 통계 데이터에 대한 프라이버 보호의 표준으로 자리잡고 있다. 차분 프라이버시는 데이터의 삽입/삭제 또는 변형에 의한 질의 결과의 변화량을 일정 수준 이하로 유지함으로써 정보 노출을 제한하는 개념이다. 이를 구현하기 위해 메커니즘 상의 연구(라플라스 메커니즘, 익스퍼넨셜 메커니즘)와 다양한 데이터 분석 환경(히스토그램, 회귀 분석, 의사 결정 트리, 연관 관계 추론, 클러스터링, 딥러닝 등)에 차분 프라이버시를 적용하는 연구들이 수행되어 왔다. 본 논문에서는 처음 Dwork에 의해 제안되었을 때의 차분 프라이버시 개념에 대한 이해부터 오늘날 애플 및 구글에서 차분 프라이버시가 적용되고 있는 수준에 대한 연구들의 진행 상황과 앞으로의 연구 주제에 대해 소개한다.