• Toxicological Research
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• v.17
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• pp.189-191
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• 2001

In the past, IUTOX engaged in dialogue with various international toxicology organizations to address this important issue. IUTOX Executive Committee engaged in activities that support accreditation and/or registration of toxicologists around the world. As a result of discussions held during the IUTOX-sponsored workshop at the 2000 Annual Meeting of the SOT in Philadelphia, it was decided to create an international forum, the "International Assembly for the Recognition of Toxicologists"(IART). The mission of IART was defined as threefold: 1) to establish a forum for development of criteria for recognizing qualified experts in toxicology; 2) to assist "recognizing organizations" in establishing these criteria; and 3) to promote identification and training needs to enhance expertise in toxicology. The membership of IART is open to all organizations (e.g., registries, boards, academies, etc.) whose purpose is the recognition of expertise in toxicology.rtise in toxicology.

• Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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• v.27 no.1
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• pp.83-97
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• 2015

This study is to investigate elementary school teacher's awareness about the operation of school accounting budget system such as annual expenditure budget, operation process, and its effect. To achieve the research purpose, based upon literature review and pilot test survey questionnaire was developed. Subjects of the survey were public elementary teachers of Busan Metropolitan city. The findings were the followings: Teachers' awareness about the budget structure was higher than that of school budget amount. Teachers' awareness about the budget process such as budgeting, deliberation, finalizing, expenditure, etc was comparatively high. The study suggests close connection between the school budget and school management plan, in-service training for teachers regarding the budgeting etc.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10d
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• pp.151-156
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• 1999

텍스트로부터 명사를 추출하기 위해서 다양한 기법이 이용될 수 있는데, 본 논문에서는 학습 데이터를 이용하여 생성한 규칙과 사전을 이용하는 단순한 모델을 통해 명사를 효과적으로 추출할 수 있는 기법에 대하여 기술한다. 사용한 모델은 기본적으로 명사, 어미, 술어 사전을 사용하고 있으며 명사 추정은 학습 데이터를 통해 생성한 규칙을 통해 이루어진다. 제안한 방법은 복잡한 언어학적 분석 없이 명사 추정이 가능하며, 복합명사 사전을 이용하지 않고 복합 명사를 추정할 수 있는 장점을 지니고 있다. 또한, 명사추정의 주 요소인 규칙이나 사전 등록어의 추가, 갱신 등이 용이하며, 필요한 경우에는 특정 분야의 텍스트 분석을 위한 새로운 사전의 추가가 가능하다. 제안한 방법을 이용해 "제1회 형태소 분석기 및 품사 태거 평가대회(MATEC '99')"의 명사 추출기 분야에 참가하였으며, 본 논문에서는 성능평가 결과를 제시하고 평가결과에 대한 분석을 기술하고 있다. 또한, 현재의 평가기준 중에서 적합하지 않은 부분을 규정하고 이를 기준으로 삼아 자체적으로 재평가한 평가결과를 제시하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.73-76
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• 2012

영어 교육의 필요성이 증가하고 그에 대한 수요가 늘어남에 따라 컴퓨터를 이용한 외국어 교육 시스템이 개인적인 영어 교육방법으로 소개되고 있다. 새로운 외국어를 접할 때 습득하기 어려운 부분 중 하나가 발음이고, 발음이 외국어 말하기 실력에 중요한 요소이기 때문에 특별한 훈련이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점에 대하여 충분히 인지하고 외국어 발음 향상에 도움을 주기 위하여 컴퓨터 보조 발음 훈련시스템을 개발하였다. 본 시스템은 발음 훈련과 억앙 훈련, 즉 문장 강세 훈련과 끊어 읽기 훈련을 포함하며, 사용자의 발화에 대해 적절한 평가와 피드백을 제공한다. 본 논문에서는 발음 훈련 시스템의 구성요소와 동작에 대하여 중점적으로 기술하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.61-66
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• 2018

인과관계 추출이란 어떠한 문장에서 인과관계가 존재하는지, 인과관계가 존재한다면 원인과 결과의 위치까지 분석하는 것을 말한다. 하지만 인과관계 관련 연구는 그 수가 적기 때문에 말뭉치의 수 또한 적으며, 기존의 말뭉치가 존재하더라도 인과관계의 특성상 새로운 도메인에 적용할 때마다 데이터를 다시 구축해야 하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 도메인 특화에 따른 데이터 구축비용 문제를 최소화하면서 새로운 도메인에서 인과관계 모델을 잘 구축할 수 있는 통계 기반 모델을 이용한 인과관계 데이터 확장 방법과 도메인에 특화되지 않은 일반적인 언어자질과 인과관계에 특화된 자질을 심층 학습 기반 모델에 적용함으로써 성능 향상을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.389-393
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• 2018

딥러닝의 발달로 기계번역, 대화 시스템 등의 자연언어처리 분야가 크게 발전하였다. 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 데이터가 필요하다. 그러나 많은 데이터를 수집하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다. 본 연구에서는 이미지 생성 모델로 좋은 성능을 보이고 있는 생성적 적대 네트워크(Generative adverasarial network)를 문장 생성에 적용해본다. 본 연구에서는 긍/부정 조건에 따른 문장을 자동 생성하기 위해 SeqGAN 모델을 수정하여 사용한다. 그리고 분류기를 포함한 SeqGAN이 긍/부정 감성인식 학습데이터를 자동 생성할 수 있는지 실험한다. 실험을 수행한 결과, 분류기를 포함한 SeqGAN 모델이 생성한 문장과 학습데이터를 혼용하여 학습할 경우 실제 학습데이터만 학습 시킨 경우보다 좋은 정확도를 보였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• v.23 no.4
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• pp.25-39
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• 2016

Asset prices decline sharply and stock markets collapse when financial crisis happens. Recently we have encountered more frequent financial crises than ever. 1998 currency crisis and 2008 global financial crisis triggered academic researches on early warning systems that aim to detect the symptom of financial crisis in advance. This study proposes a risk recovery index for detection of good opportunities from financial market instability. We use SVM classifier algorithms to separate recovery period from unstable financial market data. Input variables are KOSPI index and V-KOSPI200 index. Our SVM algorithms show highly accurate forecasting results on testing data as well as training data. Risk recovery index is derived from our SVM-trained outputs. We develop a trading system that utilizes the suggested risk recovery index. The trading result records very high profit, that is, its annual return runs to 121%.

• New & Renewable Energy
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• v.10 no.2
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• pp.19-28
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• 2014

Wind power generation of 5 MW wind turbine was predicted by using wind measurement data from HeMOSU-1 which is at south west coast of Korea. Time histories of turbulent wind was generated from 10-min mean wind speed and then they were used as input to Bladed to estimated electric power. Those estimated powers are used in both polynominal regression and neural network training. They were compared with each other for daily production and yearly production. Effect of mean wind speed and turbulence intensity were quantitatively analyzed and discussed. This technique further can be used to assess lifetime power of wind turbine.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1997.07c
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• pp.1003-1005
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• 1997

To evaluate the quality of a system or its ability to perform a required function, it is necessary to quantify the reliability of that system. The reliability techniques are based on the concept of expected failure rate and average-outage-duration method. For each load point, the expected failure rate, average outage duration and average annual outage time are evaluated. This paper deals with the reliability evaluation for distribution system including the protection relay system. In evaluating the reliability, it suggests a method for the analysis of protective system reliability, that provides a probabilistic measure of the success of the protective apparatus to perform its intended function. The analysis shows the dependency of success on the reliability of many components, and the way this reliability may be enhanced by redundancy.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.193-199
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• 1992

이 논문에서는 123개 단어의 한국어 음성에 대하여 음성의 대역폭 변화에 따른 인식률을 비교하였다. 인식률 비교실험을 위해 hidden Markov model과 음소와 유사한 131개의 한국어 subword 유니트를 사용한 화자독립 격리단어 인식 시스팀을 사용하였다. 이 실험은 대역폭이 각각 0 - 4.5kHz 및 0.3 - 3.3kHz인 두가지 종류의 음성 데이타베이스를 사용하였다. 훈련과정에서 corrective training의 반복회수를 2로 하고 state transition duration 정보를 사용하였을 때, 0 - 4.5kHz 와 0.3 - 3.3kHz 대역폭에 대해 각각 98.8 % 및 98.2 % 의 최고 인식률을 얻었다. 이로부터 전화대역폭에서도 음성인식률은 크게 저하되지 않음을 알 수 있다.