• 한국경제지리학회지
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• 제17권1호
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• pp.69-85
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• 2014

본 연구의 목적은 두 종류의 서로 다른 트리플 헬릭스 모델(대학주도형 vs. 제3섹터형)이 기업혁신에 미치는 영향을 밝히는 데 있다. 특히 사회적 자본으로서의 신뢰가 두 종류의 트리플 헬릭스 상호작용과 기업혁신 사이의 관계에 있어 조절효과를 보이는 지에 주안점을 두고 있다. 우리나라에서는 정부부처(교과부 vs. 지식경제부: <교육부 vs. 미래창조과학부>)를 중심으로 크게 두 가지 방식의 트리플 헬릭스 상호작용이 진행되어 왔다. 하나는 기업가적 대학이 중심적인 역할을 하는 대학주도형 전통적인 트리플 헬릭스 상호작용이며, 또 다른 하나는 테크노파크와 같은 제3섹터형 기관이 트리플 헬릭스 상호작용을 수행하는 제3섹터 주도형 방식이다. 본 연구는 대구 경북 지역에 위치한 231개 기업으로부터 수집한 자료를 바탕으로 하고 있다. 분석 결과, 첫째 제3섹터형 기관의 지원을 통한 트리플 헬릭스 상호작용은 기업혁신에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 대학주도형 트리플 헬릭스 상호작용은 기업혁신에 유의미한 영향을 미치지 못했다. 둘째, 제3섹터형 기관의 지원은 전통적인 트리플 헬릭스 상호작용보다 기업혁신에 더 큰 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 신뢰는 두 종류의 트리플 헬릭스 상호작용에 있어서 기업혁신에 대한 정(+)의 조절효과를 보여주었다. 결론에서는 연구의 시사점과 연구의 한계점, 향후 연구방향 등이 제시되었다.

• 한국경제지리학회지
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• 제12권4호
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• pp.388-405
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• 2009

본 연구는 덴마크 코펜하겐과 스웨덴 스케네 지방을 아우르는 초국경적 산업 클러스터를 형성하고 있는 외레순 지역 식품 클러스터의 성격을 트리플 힐릭스 혁신체계 관점에서 분석한 것이다. 외레순 식품 클러스터의 트리플 힐릭스 혁신체계는 3가지 차원의 트리플 힐릭스 공간을 통해 지속적인 혁신과 혁신 시너지를 창출하고 있는 것으로 나타났다. 먼저 트리플 힐릭스 지식공간(knowledge spaces)은 지역 대학들의 연합 조직인 외레순 대학을 통해 식품산업과 관련된 교육 및 연구 협력 프로그램을 운영하고 있으며, 대학들이 생성해 내는 강력한 지식창출 체계와 자발적 및 정책적 노력에 의해 활성화된 산 학 협력을 통해 지식 이전과 활용 체계가 효율적으로 구축되어 있다. 둘째, 트리플 힐릭스 합의공간(consensus spaces)으로는 외레순 푸드 네트워크(Oresund Food Network)가 핵심 매개조직으로 기능하면서 식품 클러스터의 네트워크 조직자이자 비전 제시자 역할을 담당하고 있다. 마지막으로 트리플 힐릭스 혁신공간(innovation spaces)은 이데온 사이언스 파크를 비롯한 다수의 인큐베이터 및 비즈니스파크들이 단순한 물리적 컨테이너 역할을 벗어나 식품 클러스터의 공식적 및 비공식적 네트워크의 공간적 거점 역할을 수행하고 있다. 외레순 식품 클러스터는 이러한 3가지 층위의 트리플 힐릭스 공간을 통해 산 학 관이 역동적인 상호작용 네트워크 체계를 형성하면서 진화하고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.425-429
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• 2018

지식 그래프는 많은 수의 개채와 이들 사이의 관계를 저장하고 있기 때문에 많은 연구에서 중요한 자원으로 활용된다. 최근에는 챗봇과 질의응답과 같은 연구에서 자연어 생성을 위한 연구에 활용되고 있다. 특히 자연어 생성에서 최근 발전 된 심층 신경망이 사용되고 있는데, 이러한 방식은 모델 학습을 위한 많은 양의 데이터가 필요하다. 즉, 심층신경망을 기반으로 지식 그래프에서 문장을 생성하기 위해서는 많은 트리플과 문장 쌍 데이터가 필요하지만 학습을 위해 사용하기엔 데이터가 부족하다는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 핵심어 시퀀스를 추출하여 학습하는 방법을 제안하고, 학습된 모델을 통해 트리플을 입력으로 하여 자연어 문장을 생성한다. 부족한 트리플과 문장 쌍 데이터를 대체하기 위해 핵심어 시퀀스를 추출하는 모듈을 사용해 핵심어 시퀀스와 문장 쌍 데이터를 생성하였고, 순환 신경망 기반의 인코더 - 디코더 모델을 사용해 자연어 문장을 생성하였다. 실험 결과, 핵심어 시퀀스와 문장 쌍 데이터를 이용해 학습된 모델을 이용해 트리플에서 자연어 문장 생성이 원활히 가능하며, 부족한 트리플과 문장 쌍 데이터를 대체하는데 효과적임을 밝혔다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2012년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.281-282
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• 2012

문서에 존재하는 중요한 개체를 인식하고 그것들 간의 관계를 식별하는 시맨틱 트리플 추출은 문헌 분석의 기반이 되는 중요한 작업이다. 본 논문에서는 특허 문헌에서 이러한 시맨틱 트리플을 추출하는 방법에 대해서 설명한다. 특허 문헌의 효과적인 자동 분석을 위하여 문장 내의 다양한 구문적 변형을 인식하여 하나의 정규화된 의미 형태로 표현해주는 술어-논항 구조 기반의 패턴을 사용하였고, 패턴의 자동화된 확장을 위하여 부트스트랩핑 방법을 적용하였다. 이러한 방법은 소규모의 시드 데이터를 활용하여 특정의미 관계를 갖는 패턴을 자동으로 확장하고 최종적으로는 유의미한 트리플을 추출하는 방법으로 다량의 이진 관계 집합을 처리해야 할 때 아주 유용한 방법이다. 시스템 적용을 통하여 특허 문헌에 적합한 38개의 연관관계 집합을 생성하였고, 32,608개의 유의미한 트리플을 추출하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.23-28
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• 2015

본 논문에서는 한국어 트리플 생성 시스템의 정확도를 향상시키기 위한 distant supervision 기반의 신뢰도 측정 방법을 제안한다. 기존의 많은 패턴 기반의 트리플 생성 시스템에는 distant supervision의 기본 가정으로 인해 다수의 오류 패턴이 발생할 여지가 크다. 기존의 연구에서는 오류 패턴을 제거하기 위하여 발생 빈도, 공기 횟수 등의 통계에 기반하여 간접적으로 신뢰도를 측정하였다. 본 논문에서는 한국어 패턴과 영어 프로퍼티 사이의 의미 유사도를 측정함으로써 통계에 기반한 방법보다 더 정확한 신뢰도 측정 방법을 제안한다. 비지도 학습 방법인 워드임베딩을 활용하여 어휘의 의미를 학습하고, 이들 사이의 유사도를 측정한다. 한국어 패턴과 영어 프로퍼티의 어휘 불일치 문제를 해결하기 위하여 정준상관분석을 활용하였다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 패턴 신뢰도 측정 방법은 통계 기반의 방법에 비해 정확률이 9%나 더 높은 트리플 집합을 생성함을 보여주어, 의미 유사도를 반영한 신뢰도 측정이 기존의 통계 기반 신뢰도 측정보다 고품질 트리플 생성에 더 적합함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1615-1617
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• 2015

웹을 통한 데이터 공유에 대한 관심의 증가로 RDF 트리플 형태의 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 대용량 RDF 데이터를 저장하고 빠른 SPARQL 질의 처리를 지원하는 트리플 저장소의 개발이 중요하다. 아파치 프로젝트 중 하나인 Jena-TDB는 가장 잘 알려진 오픈소스 트리플 저장소 중 하나로서 Jena 프레임워크 기반으로 구현됐다. 하지만 Jena-TDB 의 경우 단일 컴퓨터에서 작동하기 때문에 대용량 RDF 데이터를 다룰 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MongoDB를 활용한 Jena 프레임워크 기반의 트리플 저장소인 Jena-MongoDB를 제안한다. Jena 프레임워크를 사용했기 때문에 기존 Jena-TDB와 동일한 인터페이스로 사용할 수 있고 최신 표준 SPARQL 문법도 지원한다. 또한 MongoDB를 사용했기 때문에 분산환경에서도 작동할 수 있다. 대용량 LUBM 데이터셋에 대한 SPARQL 질의 처리 실험결과 Jena-MongoDB가 Jena-TDB 보다 빠른 질의 응답 속도를 보여줬다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 I
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• pp.334-337
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• 2003

GSM / DCS1800 / PCS 대역에서 사용 가능한 9.5mm x 6.5mm 크기의 트리플 밴드 초소형 전압제어 발진기를 설계하였다. 설계된 트리플 밴드 VCO는 GSM(880∼915MHz) 대역에서 7±3dBm의 출력전력, DCS1800 (1720∼1785MHz) 대역에서 8±3dBm의 출력전력, PCS(1720∼1780MHz) 대역에서 0±3dBm의 출력전력의 특성을 보인다. 위상 잡음의 특성은 -110dBc @100KHz 이하의 만족할만한 성능을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.797-800
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• 2004

유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 공통적으로 재사용 가능하고, 확장성이 강력한 컨텍스트 모델이 필요하다. 본 논문에서는 엔티티(Entity), 컨텍스트 타입(Context Type), 값(Value)으로 구성된 트리플을 기반으로 한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 컨텍스트를 모델을 제안하였다. 컨텍스트 정보를 주어, 동사, 목적어에 해당하는 (Entity, Context Type, Value) 트리플로 표현함으로써 재사용성과 확장성을 제공한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.147-151
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• 2016

본 논문에서는 Reified 트리플 추출을 위한 한국어 개방형 정보추출 방법을 제시한다. 시맨틱웹 분야에서 지식은 흔히 RDF 트리플 형태로 표현되지만, 자연언어문장은 복수개의 서술어와 논항간의 관계로 구성되어 있다. 이러한 이유로, 시맨틱웹의 대표적인 지식표현법인 트리플을 따름과 동시에 문장의 의존구조를 반영하여 복수개의 술어와 논항간의 관계를 지식화하는 새로운 개방형 정보추출 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 문장 구조에 대한 일관성있는 변환을 고려한 새로운 개방형 정보추출 방법을 제안하며, 개체중심의 지식과 사건중심의 지식을 함께 표현할 수 있는 Reified 트리플 추출방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 위키피디아 알찬글 본문을 대상으로 추출된 지식의 양과 정확도 측정 실험을 수행하였고, 본 논문에서 제안한 방식을 응용한 의사 SPARQL 질의 생성 모듈에 대해 소개한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.161-163
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• 2014

자연어 처리를 이용한 다양한 응용 시스템에서 지식베이스는 중요한 요소이다. 지식베이스의 대표적인 예로 YAGO와 디비피디아 등이 있다. YAGO는 고성능의 지식베이스지만 한국어를 지원하지 않는다는 문제점이 있다. 그리고 디비피디아는 한국어를 지원하지만 트리플의 속성이 세분화되어 있어서 사용이 어렵다. 본 논문에서는 YAGO와 디비피디아의 트리플을 매칭하여 디비피디아 트리플의 속성을 YAGO에서 사용하는 관계명으로 변환하고 MEM을 이용해 매칭되지 않은 트리플의 속성을 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 제안한 방식으로 실험한 결과 F1-Measure 79.04%의 성능을 보였다.