• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.51 no.3
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• pp.95-106
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• 2023

Korean healing research has developed over the past 20 years along with the growing social interest in healing. The field of healing research is diverse and includes legislated natural-based healing. In this study, abstracts of 2,202 academic journals, master's, and doctoral dissertations published in KCI and RISS were collected and analyzed. As for the research method, LDA topic modeling used to classify research topics, and time-series publication trends were examined. As a result of the study, it identified that the topic of Korean healing research was connected with 5 types and 4 mediators. The five were "Healing Tourism," "Mind and Art Healing," "Forest Therapy," "Healing Space," and "Youth Restoration and Healing," and the four mediators were "Forest," "Nature," "Culture", and "Education". In addition, only legalized healing studies extracted from Korean healing research and the topics were analyzed. As a result, legalized healing research classified into four. The four types were "Healing Spatial Environment Plan", "Healing Therapy Experiment", "Agricultural Education Experiential Healing", and "Healing Tourism Factor". Forest Therapy, which has the largest amount of research in legalized healing, Agro Healing and Garden Healing which operate similar programs through plants, and Marine Healing using marine resources also analyzed. As a result, topics that show the unique characteristics of individual healing studies and topics that are considered universal in all healing studies derived. This study is significant in that it identified the overall trend of research on Korean healing facilities and programs by utilizing LDA topic modeling.

• Journal of Technology Innovation
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• v.26 no.4
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• pp.146-172
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• 2018

In the Small and Medium Enterprises(SMEs) sector, research has shown an increasing trend due to changes in industrial society and policy. Therefore, the interrelationship between academic research and policy is relatively high. In this study, we analyzed the trends of academic research related to SMEs innovation policy. Moreover, we examined the interrelationships. By using text mining techniques, we have identified key themes and changes in domestic policy papers published since the announcement of the "Five-Year Plan for Innovation of SMEs". Also, we compared them with "Five-Year Plan for Innovation of SMEs" of each period. The result shows that the gap between academic research and policy has been closing over time. This study shows that there is an increasing number of research studies that verify policies at the relevant time from an academic point of view, and that policy issues are in turn influencing academic research due to government-driven policies. Also, it was confirmed that there was a time gap between academic research and policy. Academic research tended to increase compared to the previous year's level, when the policy had been implemented. The results of this study are expected to contribute to the establishment of the "2019~2023 five-year plan for Small and Medium Enterprises" which will be announced in the future, and this study will demonstrate the possibility of devising evidence-based policy.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.185-186
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• 2016

Animations are filled with emotional expressions of childlike innocence and fun, their dramatic plots and boundless imaginations have made them the focal points in a global context featuring industrialization and marketization, and people around the world like watching these animations. Animated adaptations are very common artistic phenomenons and cultural practices, and they have been one of central topics of theoretical discussions since the creation of animation films. Currently, the research on animated adaptations is mainly about case analysis, but from the perspective of methodology, there lacks a theoretical and systematic study on the adaptation and recreation of narrative text. This paper takes western narratology as the theoretical tool to do a systematic research analysis on the narrative adaptation of animation films, and it will involve the method and values of animated adaptation. This paper used to the method of 'Greimas' and to study the procedure of adaption from an origin to an animation. The paper found the success factors in animation through it.

• Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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• v.17 no.1
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• pp.191-211
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• 2022

As the value of highly sustainable companies increases, ESG(Environmental, Social, and Governance) has emerged as the biggest topic of discussion for companies around the world. In addition, as domestically, more research is being done on ESG in line with global trends, it is necessary to examine ESG research trends. Accordingly, ESG academic papers that have been published for the past 10 years were collected for each year, and frequency analysis was conducted using text mining techniques regarding key themes and thesis titles. This paper analyzed the number of selected publications by year and the cumulated number of studies through bibliometric analysis. The findings suggested that the number of ESG papers is increasing each year and that academic interest in ESG-related issues continues to abound. Next, according to the results of frequency analysis of the keywords and titles of the research papers, the words- "ESG", "company", "society", "responsibility", "management", "investment", and "sustainability"- were extracted. This analysis identified the research fields and keywords that have been relevant to ESG in the past 10 years. As a result of comparing the major ESG issues presented in recent overseas studies and the common factors of the ESG key keywords presented in this study, it was confirmed that the environment is the focus of recent studies compared to previous studies. Third, it was found that the data used by domestic ESG studies mainly include the KEJI index, the KRX index, and the KCGS ESG evaluation index. After identifying the main research subjects of ESG papers, research found that 8 out of 152 domestic ESG studies were focused on SMEs. Through this study, it was possible to confirm the ESG research trend and increase in research, and future researchers divided the research topics and research keywords and presented basic data for selecting more diverse research topics. Based on both, the arguments of previous ESG studies conducted on SMEs and the results of this study, there is a lack of studies on guidelines for ESG practice and their application to SMEs, and more ESG research regarding SMEs will need to be conducted in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.159-163
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• 2009

CAT(Catchment hydrologic cycle Analysis Tool)은 기존 개념적 매개변수 기반의 집중형 수문모형과 물리적 매개변수 기반의 분포형 수문모형의 장점을 최대한 집약하여, 도시유역 개발 전 후의 장 단기적인 물순환 변화 특성을 정량적으로 평가하고 물순환개선시설의 효과적인 설계를 지원하기 위한 물순환 해석 모형이다. CAT은 수문학적으로 균일하게 판단되는 범위를 소유역으로 분할하여 지형학적 요인에 의한 유출 특성을 객관적으로 반영할 수 있으며, 개발 공간 단위별로 침투, 증발, 지하수 흐름 등의 모의가 가능하도록 하는 Link-Node 형식으로 개발되었다. 모형의 UI(User Interface)는 사용자가 손쉽게 모형을 적용 관리하고, 여러 시나리오를 동시에 효과적으로 모의하여 분석할 수 있도록 설계되었다. 또한 모든 입력 출력 자료를 Excel이나 텍스트 형식과 연동되도록 하여 프로젝트별 매개변수 관리가 용이하도록 개발하였다. CAT의 수문해석모듈로 증발산, 침투, 유역 유출, 지하수 유거, 하도추적 등의 모듈을 개발하였다. 증발산은 기준 증발산을 외부에서 직접 입력하거나, Penman-Monteith 방법을 선택할 수 있으며, 침투는 토양의 수리전도도에 따른 연직방향 침투 및 사면방향 복귀류를 고려할 수 있다. 노드의 지하수 유거를 고려하여 기존 노드-링크 방식 모형의 장기 유출 해석시 제한점을 보완하였으며, 하도추적을 위해 Muskingum, Muskingum-Cunge, Kinematic wave 방법 등의 해석법을 제공하였다. CAT의 수문모듈을 이용하여 설마천 유역을 단일노드 및 멀티노드로 개념화하여 모의하였으며, 모의결과를 관측유량과 비교한 결과, 두 경우 적절한 범위내의 결과임을 확인할 수 있었다. CAT의 안정적인 수문해석 기능을 바탕으로 향후 물순환개선시설 모듈과의 결합을 통해 장기 물순환 해석에 광범위하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.164-167
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• 2022

In table Machine comprehension, the knowledge required for language models or the structural form of tables changes depending on the domain, showing a greater performance degradation compared to text data. In this paper, we propose a pre-learning data construction method and an adversarial learning method through meaningful tabular data selection for constructing a pre-learning table language model robust to these domain changes in table machine reading. In order to detect tabular data sed for decoration of web documents without structural information from the extracted table data, a rule through heuristic was defined to identify head data and select table data was applied. An adversarial learning method between tabular data and infobax data with knowledge information about entities was applied. When the data was refined compared to when it was trained with the existing unrefined data, F1 3.45 and EM 4.14 increased in the KorQuAD table data, and F1 19.38, EM 4.22 compared to when the data was not refined in the Spec table QA data showed increased performance.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.648-653
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• 2023

관계 추출 태스크는 주어진 텍스트로부터 두 개체 간의 적절한 관계를 추론하는 작업이며, 지식 베이스 구축 및 질의응답과 같은 응용 태스크의 기반이 된다. 최근 자연어처리 분야 전반에서 생성형 거대 언어모델의 내재 지식을 활용하여 뛰어난 성능을 성취하면서, 대표적인 정보 추출 태스크인 관계 추출에서 역시 이를 적극적으로 활용 가능한 방안에 대한 탐구가 필요하다. 특히, 실 세계의 추론 환경과의 유사성에서 기인하는 저자원 특히, 제로샷 환경에서의 관계 추출 연구의 중요성에 기반하여, 효과적인 프롬프팅 기법의 적용이 유의미함을 많은 기존 연구에서 증명해왔다. 따라서, 본 연구는 한국어 관계 추출 분야에서 거대 언어모델에 다각적인 프롬프팅 기법을 활용하여 제로샷 환경에서의 추론에 관한 비교 연구를 진행함으로써, 추후 한국어 관계 추출을 위한 최적의 거대 언어모델 프롬프팅 기법 심화 연구의 기반을 제공하고자 한다. 특히, 상식 추론 등의 도전적인 타 태스크에서 큰 성능 개선을 보인 사고의 연쇄(Chain-of-Thought) 및 자가 개선(Self-Refine)을 포함한 세 가지 프롬프팅 기법을 한국어 관계 추출에 도입하여 양적/질적으로 비교 분석을 제공한다. 실험 결과에 따르면, 사고의 연쇄 및 자가 개선 기법 보다 일반적인 태스크 지시 등이 포함된 프롬프팅이 정량적으로 가장 좋은 제로샷 성능을 보인다. 그러나, 이는 두 방법의 한계를 지적하는 것이 아닌, 한국어 관계 추출 태스크에의 최적화의 필요성을 암시한다고 해석 가능하며, 추후 이러한 방법론들을 발전시키는 여러 실험적 연구에 의해 개선될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.235-237
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• 2005

인터넷 사용의 증가로 않은 사람들이 기존의 편지나 엽서를 사용하던 것을 전자 메일(e-mail)로 대체하고 있다. 전자 메일은 텍스트뿐만 아니라 그림, 음성, 동영상까지 전송이 가능하여 필요한 문서들도 첨부가 가능하여 많은 사람들에게 호응을 얻고 있지만 광고 메일이나 음란 사이트 홍보 메일로 사용되면서 많은 전자 메일 사용자들에게 정신적 피해를 주고 있으며 메일링 서비스를 하고 있는 업체들에게 큰 유해를 끼치고 있다. 본 논문에서는 사용자가 요구하지 않은 광고성 스팸 메일을 OTP(One Time Password)를 이용하여 효과적으로 차단하는 모듈을 제안, 설계한다. 기존의 차단 방식은 메일 서버에 저장된 메일들을 삭제하는 방식으로 메일 서버에 많은 과부하를 주며 메일 서버의 저장 용량을 낭비하여 사용자로 하여금 곡 필요한 메일들을 송, 수신 하지 못할 수도 있었다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 스팸 메일로 분류된 메일들을 메일 서버 자체에 저장하지 않는 방식을 사용하여서 기존의 문제점을 해결하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.242-244
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• 2012

과학기술 문헌의 기술개체 인식에 관한 연구는 정보추출, 텍스트마이닝, 질의응답 분야 등의 선행 연구로서 다양한 통계적 방법론을 사용하여 기술개체 인식 정확률을 향상시키기 위해 연구되어 왔다. 하지만 기존의 연구는 단일-코어 또는 단일 머신 상에서 수행되었기 때문에, 폭발적으로 증가하는 문헌들에 대한 실시간 분석 요구를 처리할 수 없는 상황에 직면하고 있다. 이에 본 논문에서는 기술개체를 인식하는 과정에서 병목현상이 발생하는 작업을 "후보개체 추출 과정"의 언어처리 부분과 "개체 가중치 할당 과정"에서 통계정보를 취합하는 부분으로 분류하고, 각 작업을 하둡의 맵 작업과 리듀스 작업을 이용하여 해결하는 분산 병렬 처리 기반의 기술개체 인식 방법에 대해 살펴보고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.111-115
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• 2017

목적 지향적 대화 시스템(Goal-oriented dialogue system) 은 텍스트나 음성을 통해 특정한 목적을 수행 할 수 있는 시스템이다. 최근 RNN(recurrent neural networks)을 기반으로 대화 데이터를 end-to-end learning 방식으로 학습하여 대화 시스템을 구축하는데에 활용한 연구가 있다. End-to-end 방식의 학습은 도메인에 대한 지식 없이 학습 데이터 자체만으로 대화 시스템 구축을 위한 학습이 가능하다는 장점이 있지만 도메인 지식을 학습하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하다는 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 도메인 특정 지식을 결합하여 end-to-end learning 방식의 학습이 가능한 Hybrid Code Network 구조를 기반으로 한국어로 구성된 식당 예약에 관련한 대화 데이터셋을 이용하여 식당 예약을 목적으로하는 대화 시스템을 구축하는 방법을 제안한다. 실험 결과 본 시스템은 응답 별 정확도 95%와 대화 별 정확도 63%의 성능을 나타냈다.