Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10d
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pp.76-86
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1999
본 논문에서는 포항공과대학교 지식 및 언어공학연구실에서 개발한 한국어 형태소 분석기 및 품사 태거에 대하여 설명한다. 먼저, 음운 축약 현상이 많은 한국어에 적합한 음절단위 CYK 알고리즘을 제안한다. 그리고, 복합명사 및 복합동사에 대한 처리와 실제 문서에서 빈번히 발생하는 띄어쓰기 오류 처리에 대한 방법론을 설명하고 미등록어에 대한 처리 방안을 제시한다. 품사 태거에서 사용된 방법론과 태그 집합간 매핑, 그리고 명사 추출기에 대해 기술한 후 마지막으로 MATEC'99를 위한 준비과정에서 발생한 표준안과 우리 시스템 사이의 차이점을 나열 및 분석하고 간단히 MATEC'99를 통해 얻은 실험 결과와 평가를 하고자 한다.
This paper treats the berth planning problem which is encountered at public container terminals. The main issue of the berth planning problem is to decide how to allocate the berths to scheduled calling containerships of which the ETA' s are given beforehand. Three optimization models for the berth planning problem are proposed in the formulation of set problems. Some heuristic algorithms for generating the decision variables of the models are also devised by using the concept of the ship's waiting time and the modified berth occupancy rate. Computational experiments based on the data arising from the real public container terminal are also carried out and the results are reported to show that the proposed optimization models and the heuristic algorithms for generating the decision variables are applicable and useful for the berth planning problem at public container terminals.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04a
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pp.423-426
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2002
현재 B2B 전자상거래와 같은 XML을 이용한 정보교환이 확산되고 있으며, 이에 따라 상호 교환되는 정보에 대하여 체계적이며 안정적인 저장관리가 요구되고 있다. 이를 위해 XML 응용과 데이터베이스 연계를 위한 다양한 연구가 관계형 데이터베이스를 중심으로 수행되었다. 그러나 계층구조를 갖는 XML 데이터를 2차원 테이블의 집합인 관계형 정보로 표현하는 관계형 데이터베이스로의 저장에는 본질적인 한계가 있으므로, 해결책으로 계층구조를 지원하는 ORDB로의 저장이 요망되고 있다. 따라서 계층구조를 갖는 XML 데이터를 ORDB로 저장하기 위한 모델링 방안이 요구된다. 양질의 어플리케이션 시스템을 구축하기 위해서는 우선적으로 모델링이 중요하다. 1997년에 OJG는 표준 모델링 언어로 UML을 채택하였고 이에 따라 UML은 보다 널리 사용되고 있다. 그러므로 효율적인 XML 어플리케이션을 개발하는데 UML을 기반으로 한, 설계 방법론이 필요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 UML을 이용하여, ORDB 기반의 XML 응용은 위한 통합 설계 방법론을 제안한다. 이를 위하여 먼저 UML을 이용하여 XML DTD글 설계하기 위한 XML 모델링 방안을 제시하고, 아울러 교환되는 XML 데이터를 효율적으로 저장하기 위하여 ORDB 스키마 설계를 위한 데이터 모델링 방법을 제안한다.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.40
no.4
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pp.359-374
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2020
This study is a complex type consisting of survey study and self-study. The former investigated elementary teachers' epistemological beliefs on convergence knowledge and teaching. As a representative of the result of survey study I, as a teacher as well as a researcher, was the participant of the self-study, which investigated my epistemological belief on convergence knowledge and teaching and my execution of convergent science teaching based on family resemblance of mathematics, science, and physical education. A set of open-ended written questionnaires was administered to 28 elementary teachers. Participating teachers considered convergent teaching as discipline-using or multi-disciplinary teaching. They also have epistemological beliefs in which they conceived convergence knowledge as aggregation of diverse disciplinary knowledge and students could get it through their own problem solving processes. As a teacher and researcher I have similar epistemological belief as the other teachers. During the self-study, I tried to apply convergence knowledge system based on the family resemblance analysis among math, science, and PE to my teaching. Inter-disciplinary approach to convergence teaching was not easy for me to conduct. Mathematical units, ratio and rate were linked to science concept of velocity so that it was effective to converge two disciplines. Moreover PE offered specific context where the concepts of math and science were connected convergently so that PE facilitated inter-disciplinary convergent teaching. The gaps between my epistemological belief and inter-disciplinary convergence knowledge based on family resemblance and the cases of how to bridge the gap by my experience were discussed.
Park, Junwon;Park, Sang Il;Kim, Bong-Geun;Yoon, Young-Cheol;Lee, Sang-Ho
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.27
no.6
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pp.557-564
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2014
In this study, we present an algorithm that conducts an unique naming process for the bridge object through the solid object identification focused on 3D straight bridge model. For the recognition of 3D objects, the numerical algorithm utilizes centroid point, and solid object on the local coordination system. It classifies the object feature set by classifying the objects and members based on the bridge direction. By doing so, unique names, which contain the information about span, members and order of the object, were determined and the suitability of this naming algorithm was examined through a truss bridge model and a bridge model with different coordinate systems. Also, the naming process based on the object feature set was carried out for the real 3D bridge model and then was applied to the module on local server and mobile device for real bridge inspection work. From the comparison of the developed naming algorithm based on object identification and the conventional one based on field inspection, it was shown that the conventional field inspection work can be effectively improved.
The purpose of this study is to present an appropriate management plan as a supplement to the scientific evidence of the currently operated distancing system for preventing COVID-19. The currently being used mathematical models are expressed as simultaneous ordinary differential equations, there is a problem in that it is difficult to use them for the management of entry and exit of small business owners. In order to supplement this point, in this paper, a method for quantitatively expressing the risk of infection by people who gather is presented in consideration of the allowable risk given to the gathering space, the basic infection reproduction index, and the risk reduction rate due to vaccination. A simple quantitative model was developed that manages the probability of infection in a probabilistic level according to a set of visitors by considering both the degree of infection risk according to the vaccination status (non-vaccinated, primary inoculation, and complete vaccination) and the epidemic status of the virus. In a given example using the model, the risk was reduced to 55% when 20% of non-vaccinated people were converted to full vaccination. It was suggested that management in terms of quarantine can obtain a greater effect than medical treatment. Based on this, a generalized model that can be applied to various situations in consideration of the type of vaccination and the degree of occurrence of confirmed cases was also presented. This model can be used to manage the total risk of people gathered at a certain space in a real time, by calculating individual risk according to the type of vaccine, the degree of inoculation, and the lapse of time after inoculation.
Jihyun Mun;Sunhee Kim;Myeong Ju Kim;Jiwon Ryu;Sejoong Kim;Minhwa Chung
Phonetics and Speech Sciences
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v.14
no.4
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pp.45-56
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2022
This paper proposes an optimal methodology for automatically diagnosing and predicting the severity of the chronic kidney disease (CKD) using patients' utterances. In patients with CKD, the voice changes due to the weakening of respiratory and laryngeal muscles and vocal fold edema. Previous studies have phonetically analyzed the voices of patients with CKD, but no studies have been conducted to classify the voices of patients. In this paper, the utterances of patients with CKD were classified using the variety of utterance types (sustained vowel, sentence, general sentence), the feature sets [handcrafted features, extended Geneva Minimalistic Acoustic Parameter Set (eGeMAPS), CNN extracted features], and the classifiers (SVM, XGBoost). Total of 1,523 utterances which are 3 hours, 26 minutes, and 25 seconds long, are used. F1-score of 0.93 for automatically diagnosing a disease, 0.89 for a 3-classes problem, and 0.84 for a 5-classes problem were achieved. The highest performance was obtained when the combination of general sentence utterances, handcrafted feature set, and XGBoost was used. The result suggests that a general sentence utterance that can reflect all speakers' speech characteristics and an appropriate feature set extracted from there are adequate for the automatic classification of CKD patients' utterances.
Blog plays an important role as new type of knowledge base distinguishing from traditional web resource. While information resources in their existing website dealt with a wide range of topics, information resources of the blog are concentrated in specific units of information depending on the user's interests and have the criteria of classification forresources published by tagging. In this research, we build a tag hierarchy utilizing title keywords and tags of the blog, and propose apost clustering methodology applying the tag hierarchy. We then generate the tag hierarchy reflected the relationship between tags and develop the tag clustering methodology according to tag similarity. In this paper, we analyze the possibility of applying the proposed methodology with real-world examples and evaluate its performances through developed prototype system.
In the recent years, there has been attempts to try to understand the urban waterfront in diverse aspects. This article aims to understand basically the port-city's waterfront by the cultural interpretation of it in the basis of the concept of Water Culture. Water has the attribute that put down the border between inside and outside. This attribute of water leads to the attributes of Sea, such as dynamism, collectivity, and openness. The perimetric quality, openness, hybridity, and passage quality of the sea-port city's waterfront are resulted from these attributes of water and sea. These cultural attributes of urban waterfront exert a effect upon the residents' cultural identity of sea-port city. Thus the correlation between waterfront's attributes and the cultural identity should be reflected in the stage that its development is planned.
oping and applying XML techniques. One key aspect of our taxonomy is the support of the credibility of the result by evaluating which XML document types can be processed by a method. Another key aspect is to provide a basis for determining which is the best for target XML document types. Application with preparations for XML document mining shows that our taxonomy may present XML document types to be able to consider during the preparation process and target XML document types to be used for experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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