• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.215-219
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• 2018

다중 화자 대화 속 인물 식별이란 여러 등장인물이 나오는 대본에서 '그녀', '아버지' 등 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물을 나타내는지 파악하는 문제이다. 대본 자연어 데이터만을 입력으로 하는 대화 속 인물 식별 문제는 드라마 대본에 대해서 데이터가 구축 되었고 이를 기반으로 여러 연구가 진행되었다. 그러나, 사람도 다중 화자 대화의 문장만 보고는 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물인지 파악하기 어려운 경우가 있다. 이에 본 논문에서는 발화가 되는 시점의 영상 장면 정보를 추가적으로 활용하여 인물 식별의 성능을 높이는 방법을 제시한다. 또한 기존 대화 속 인물 식별 연구들은 미리 정의된 인물을 대상으로 분류하는 형태로 접근해왔다. 이는 학습에 사용되지 않았던 인물이 나오는 임의의 다른 드라마 대본이나 대화 등에 바로 적용될 수 없다. 이에 본 논문에서는 영상 정보는 활용하되, 한번 학습하면 임의의 대본에 적용될 수 있도록 사전 인물 정보를 사용하지 않는 상호참조해결 기반의 인물 식별 방법도 제시한다.

• Water for future
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• v.29 no.2
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• pp.221-233
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• 1996

To investigate the hydrodynamic characteristics of a two-dimensional buoyant surface jet, the most important factors of the numerical analysis are the evaluation of the free surface and the turbulence transportation under the stratification. In present study, a numeriacal simulation model used with the semi-implicit method for pressure-linked equations (SIMPLE), the non-hydrostatic approximation and the algebraic stress model (ASM) is applied to investigate the vertical structure of internal flow hydrodynamically. The ASM enables to take account of anisotropy of turbulence, the damping effects of the density interface, and the free surface on the turbulence structure accurately. The ASM tested produces better agreement than the $\kappa-\varepsilon$ model with measurements by Nakatsuji (1984) on the flow development and turbulence structure. Applicability of the ASM to a two-dimensional buoyant surface jet is examined through comparison with experimental data.

• Korean Journal of Food Science and Technology
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• v.44 no.5
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• pp.503-525
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• 2012

Consumers are increasingly concerned about the origin of foods, so the geographical origin of foods has been a major topic of debate and extensive research. Various instrumental methods (e.g. high performance liquid chromatography (HPLC), gas chromatography (GC), capillary electrophoresis (CE), electronic nose, near-infrared spectroscopy (NIRS), nuclear magnetic resonance spectroscopy (NMR), DNA analysis, multi-isotope analysis) in conjunction with statistical analysis, were developed and applied in attempt to provide reliable answers to their geographical origin. This study reviews current developments in the application of various methods for a clear geographical origin of foods. The limitation of discrimination analysis for geographical origin was also discussed.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.153-158
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• 2017

본 논문은 한국어 어휘 의미망인 코어넷(CoreNet)을 활용한 비지도학습 방식의 한국어 어의 중의성 해소(Word Sense Dsiambiguation)에 대한 연구이다. 어의 중의성 해소의 실질적인 응용을 위해서는 합리적인 수준으로 의미 후보를 나눌 필요성이 있다. 이를 위해 동형이의어와 코어넷의 개념체계를 활용하여 의미 후보를 나누어서 진행하였으며 이렇게 나눈 것이 실제 활용에서 의미가 있음을 실험을 통해 보였다. 접근 방식으로는 문맥 속에서 서로 영향을 미치는 어휘의 의미들을 동시에 고려하여 중의성 해소를 할 수 있도록 마코프랜덤필드와 의존구조 분석을 바탕으로 한 지식 기반 모델을 사용하였다. 이 과정에서도 코어넷의 개념체계를 활용하였다. 이 방식을 통해 임의의 모든 어휘에 대해 중의성 해소를 하도록 직접 구축한 데이터 셋에 대하여 80.9%의 정확도를 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.153-158
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• 2017

본 논문은 한국어 어휘 의미망인 코어넷(CoreNet)을 활용한 비지도학습 방식의 한국어 어의 중의성 해소(Word Sense Dsiambiguation)에 대한 연구이다. 어의 중의성 해소의 실질적인 응용을 위해서는 합리적인 수준으로 의미 후보를 나눌 필요성이 있다. 이를 위해 동형이의어와 코어넷의 개념체계를 활용하여 의미 후보를 나누어서 진행하였으며 이렇게 나눈 것이 실제 활용에서 의미가 있음을 실험을 통해 보였다. 접근 방식으로는 문맥 속에서 서로 영향을 미치는 어휘의 의미들을 동시에 고려하여 중의성 해소를 할 수 있도록 마코프랜덤필드와 의존구조 분석을 바탕으로 한 지식 기반 모델을 사용하였다. 이 과정에서도 코어넷의 개념체계를 활용하였다. 이 방식을 통해 임의의 모든 어휘에 대해 중의성 해소를 하도록 직접 구축한 데이터 셋에 대하여 80.9%의 정확도를 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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• v.19 no.4
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• pp.391-397
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• 2006

We present investigations of a hybrid type superconducting fault current limiter (SFCL), which consists of transformers and resistive superconducting elements. The secondary windings of the transformer were separated into several electrically isolated circuits and linked inductively with each other by mutual flux, each of which has a superconducting current limiting element of $YBa_2Cu_3O_7$ (YBCO) stripes as a current limiting element. Simple connection in series of the SFCL elements tends to produce ill-timed quenching because of power dissipation unbalance between SFCL elements. Both electrical isolation and mutual flux linkage of the elements provides a solution to power dissipation unbalance, inducing simultaneous quench and current redistribution of the YBCO films. This design enables to increase the voltage rating of SFCL with given YBCO stripes.

• Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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• v.23 no.2
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• pp.333-349
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• 2011

The purpose of this study was to examine middle school physical education teachers' perceptions of the School Sports Club, Questionnaires were sent to the all 547 middle school physical education teachers in the Busan Metropolitan City, 326 (59.6%) were returned and 322 (58.9%) were analyzed. The results of the study were as follows: Firstly, there were school sports clubs of 24 kinds of sports at middle schools, but overly concentrated in soccer, basketball and badminton. Secondly, physical education teachers responded positively to the importance of school sports club. Thirdly, They thought that school sports club activities had an effect on both the physical and socio-cultural improvement of students. Fourthly, among tough barriers were time restraint, school parents' unfriendly sentiments toward the activities, and financial difficulties. Fifthly, to have better school sports clubs, reducing the barriers is pivotal.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.465-469
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• 2018

본 논문에서는 지식베이스 완성을 위한 새로운 모델, KBCNN을 소개한다. KBCNN 모델은 CNN을 기반으로 지식베이스의 개체들과 관계들 사이의 연관성을 포착한다. KBCNN에서 각 트리플 <주어 개체, 관계, 목적어 개체>는 3개의 열을 가진 행렬로 표현되며, 각각의 열은 트리플의 각 원소를 표현하는 임베딩 벡터다. 트리플을 나타내는 행렬은 여러 개의 필터를 가지고 있는 컨볼루션 레이어를 통과한 뒤, 하나의 특성 벡터로 합쳐진다. 이 특성 벡터를 가중치 행렬과 내적 하여 최종적으로 해당 트리플의 신뢰도를 출력하게 된다. 이 신뢰도를 바탕으로 트리플의 진실 여부를 가려낼 수 있다. 지식베이스 완성 연구에서 가장 많이 사용되는 데이터셋인 FB15k-237을 기반으로 한 실험을 통해 KBCNN 모델이 기존 임베딩 모델들보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.50-54
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• 2018

관계 추출을 위한 원격 지도 학습은 사람의 개입 없이 대규모 데이터를 생성할 수 있는 효율적인 방법이다. 그러나 원격 지도 학습은 노이즈 데이터 문제가 있으며, 노이즈 데이터는 두 가지 유형으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 관계 표현 자체가 없는 문장이 연결된 경우이고, 두 번째는 관계 표현은 있는 문장이지만 다른 관계 표현도 함께 가지는 경우이다. 주로 문장의 길이가 길고 복잡한 문장에서 두 번째 노이즈 데이터 유형이 자주 발견된다. 본 연구는 두 번째 경우의 노이즈를 줄임으로써 관계 추출 모델의 성능을 향상시키기 위해 확장된 최단 의존 경로를 사용하는 CNN 기반 관계 추출 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해, 한국어 위키피디아와 DBpedia 기반의 원격 지도 학습 데이터를 수집하여 평가한 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 위 문제를 해결하는데 효과적이라는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.342-344
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• 2010

스마트웨어가 사용자 중심으로 다변화 되어가는 유비쿼터스 환경속에서 상황정보를 제공하는 것은 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 상황인식은 현실의 상황을 정보화하고 이를 활용하여 지능화된 개인화 서비스를 제공하는 기술이다. 본 논문에서는 상황인식을 이용한 맞춤형 패션 디자인 스타일 추천을 제안하였다. 제안된 방법은 사용자에게 자신의 선호도에 부합하는 패션 디자인 스타일을 제공함으로써 이를 얻기 위한 시간과 비용을 줄여주고, 손쉽게 원하는 스타일에 접근하도록 한다. 상황인식은 개인화 서비스에 필요한 상황정보를 추출하고 분류한다. 그리고 상황인식 기반의 필터링으로 패션 디자인 스타일 추천을 함으로 사용자에게 보다 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 이를 사용자 인터페이스로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.