• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1187-1190
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• 2015

최근에 비정형 데이터의 잠재적 가치를 유용한 데이터로써 사용하려는 경우가 많아지고 있다. 특히 트위터는 사용자의 상태나 이벤트가 잘 나타나 있어서 하나의 사용자의 이벤트로서 간주될 수 있다. 본 논문은 트위터에서 발생하는 이벤트에 주목하여, 감기라는 이벤트를 트위터 내에서 추적하고자 한다. 추적을 위해서는 트위터를 판단할 필요가 있는데, 이를 위해 기존의 감성 사전 방식 중 하나인 통계적 사전 구축을 기반으로 키워드를 활용하여 감기 판단 사전을 구축하는 방식을 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권4호
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• pp.111-115
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• 2023

Knowledge Based Authentication is the most well-known technique for user authentication in a computer security framework. Most frameworks utilize a straightforward PIN (Personal Identification Number) or psssword as an data authenticator. Since password based authenticators typically will be software based, they are inclined to different attacks and weaknesses, from both human and software.Some of the attacks are talked about in this paper.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.85-90
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• 2018

The new information service has been demanded due to the recent mobile internet activation, and the government is promoting the activation of the private use of the public data by putting up the Government 3.0. According to government policy, many public sectors provide public data, but the railway sector is inferior to other public sector. In the case of national railway corporation, urban railway is now operated by 14 corporations such as Seoul Metro through the nation and high-speed railway is now operated by Korea Railroad Corporation and Supreme Railways. It is very difficult to standardize and integrate data due to mutual interests of national railway corporation. This paper describes a way to standardize and integrate rail passengers information collected through research project.

• ETRI Journal
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• 제46권1호
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• pp.59-70
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• 2024

We introduce a high-performance named entity recognition (NER) model for written and spoken language. To overcome challenges related to labeled data scarcity and domain shifts, we use transfer learning to leverage our previously developed KorBERT as the base model. We also adopt a meta-pseudo-label method using a teacher/student framework with labeled and unlabeled data. Our model presents two modifications. First, the student model is updated with an average loss from both human- and pseudo-labeled data. Second, the influence of noisy pseudo-labeled data is mitigated by considering feedback scores and updating the teacher model only when below a threshold (0.0005). We achieve the target NER performance in the spoken language domain and improve that in the written language domain by proposing a straightforward rollback method that reverts to the best model based on scarce human-labeled data. Further improvement is achieved by adjusting the label vector weights in the named entity dictionary.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.15-20
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• 1999

본 논문에서는 기후변화와 관련된 자료와 정보를 제공하기 위한 기후변화 정보시스템을 제시한다. 이 기후변화 정보시스템은 기후변화에 관련된 관측된 기상자료, 관련 연구기관 및 연구 프로그램을 보여준다. 또한, 기상자료를 분석하여 그래프 형식과 멀티미디어 자료를 이용하여 사용자가 원하는 기후변화 정보를 제공한다. 기후변화에 관련된 용어 검색 기능도 포함하고 있으므로 기후변화에 관심이 있는 사용자에게 도움이 된다.

• 대한간호학회지
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• 제29권1호
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• pp.21-33
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• 1999

This study was designed to develop a basic plan for computerization of nursing records. The subjects were 7 nursing record forms, 58 charts, 23 nurses, 2 nurse managers, a nurse and computer specialist, 16 master course students and 3 professors. Data collection was conducted through questionnaire, observation and interview. The collected data were analyzed for problems, plan of improvement and needs for computerization. Based upon these results, it is recommended that nursing record computerization was needed a basic plan to integrate needs of nursing record computerization. The basic plan as fellows : 1. To illustrate a data flow path of nursing record and data dictionary that show nurse's work and record process. 2. To establish a system in order to use multi -tasking and graphic user interface. 3. To establish hardware and software in order to embody integrated management of computer based system through structured walkthrough. 4. To choose effective database management system and to achieve Log as record unit.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.21-29
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• 2016

본 논문은 명시야 (bright-field) 현미경 영상를 위한 데이터 기반 세포 분할 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 일반적인 사전 학습 기법과 다르게 동시에 두 개의 사전과 관련된 희소 코드 (sparse code)를 통해 정의된 에너지 함수의 최소화를 진행하게 된다. 두 개의 사전 중 하나는 명시야 영상에 대해 학습된 사전이고 다른 하나는 사람에 의해 수작업으로 세포 분할된 영상에 대해 학습된 것이다. 학습된 두 개의 사전을 세포 분할 될 새로운 입력 영상에 대해 적용하여 이와 관련된 희소 코드를 획득한 후 픽셀 단위의 분할을 진행하게 된다. 효과적인 에너지 최소화를 위해 합성곱 희소 코드 (Convolutional Sparse Coding)와 Alternating Direction of Multiplier Method(ADMM)이 사용되었고 GPU를 사용하여 빠른 분산 연산이 가능하다. 본 연구는 이전에 사용된 가변형 모델 (deformable model)을 이용한 세포 분할 방식과는 다르게 제시된 알고리즘은 세포 분할을 위해 사전 지식이 필요없이 데이터 기반의 학습을 통해서 쉽고 효율적으로 세포 분할을 진행할 수 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제48권2호
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• pp.353-378
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• 2014

본 연구는 구조적 정의에 의한 학술 용어 사전 데이터베이스 구축을 위해 학술용어의 의미관계 형성에 미치는 요인이 무엇인지를 찾아내고 이러한 요인이 어떠한 영향을 미치고 있는지를 밝히고자 하였다. 이를 위해 2007년부터 2011년 사이에 한국연구재단 등재학술지에 등재된 학술논문에서 학술논문 주제어를 추출하여 이를 대상으로 주제복합성, 언어 네트워크 특성, 출현빈도, 출현패턴을 분석하고 구축된 STNet의 의미관계 형성정도인 용어의 의미적 연결관계 노드의 수와 유형의 수와의 영향 관계를 살펴보았다. 가설 검증을 통해 구조적 학술용어사전의 구축에 있어 의미관계 형성정도에 주요한 영향을 미치는 요인으로 매개 중심성, 출현빈도, 구조적 공백성의 효과크기라는 것을 알 수 있었다. 그리고 용어의 중요성은 일반적으로 알려진 출현빈도를 통한 방법 외에도 연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성, 위세 중심성과 같은 측정방법에 따라서도 판단할 수 있음을 확인하였다. 또한 주제복합성은 직접적으로 의미관계 형성정도에 영향을 미치지는 않지만 용어의 근접 중심성에 영향을 미치기 때문에 크게 4가지의 요인을 고려하여 용어를 선정할 경우 의미관계 형성정도는 높아질 수 있는 것으로 파악 되었다. 본 연구의 결과는 지금까지 용어를 선정하는 프로세스의 주된 방법론인 용어의 출현빈도를 활용하는 방법 이외에도 용어 네트워크상에서의 용어의 위치나 주제복합성 같은 방법론을 적용하여 용어를 선정할 수 있다는 것을 보여준다. 따라서 전문용어 사전을 구축할 때 용어의 네트워크에서의 매개 중심성, 출현빈도, 구조적 공백성의 효과크기, 용어의 주제복합성을 면밀히 판단하여 다각도로 용어를 선정할 경우 전문용어 사전의 질적인 향상과 완성도가 높아질 것을 기대할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.1-21
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• 2016

주관적 웰빙 서비스(subjective well-being service)는 Wellness IT의 주요 서비스이며 개인의 주관적 웰빙 상태를 무구속적이고 비용 효율적으로 측정하는 방법이 중요하다. 이를 위해 감성어휘사전을 활용할 수 있으나 감성어만으로 주관적 웰빙 상태를 측정할 수는 없으며 웰니스 어휘 사전이 별도로 구축될 필요가 있다. 더욱이 기존의 감성어휘사전은 동일한 감정어에 대해 한가지만의 감성값을 제공함으로써 그 용어를 사용한 사람의 특징에 따라 감성값이 변경될 수 있다는 점을 간과하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 현존하는 감성어휘사전 중에서 표현력이 가장 뛰어난 SenticNet을 기반으로 하여 SenticNet에서 제공하는 정보를 통해 스트레스, 우울, 분노, 행복감 등 웰니스 상태를 추정한 결과를 추가한 WellnessWordNet 을 개발하는 것이다. 또한 실제 사람들을 대상으로 WellnessWordNet 에 근거한 웰니스 상태 추정 정확도를 검증해 보았다. 본 논문의 독창성은 WellnessWordNet 웰니스 상태 언어에 대한 값을 제공할 뿐더러, 성별이나 연령과 같은 사람의 특성에 따라 다른 감성값을 제공하는 최초의 감성어휘사전이라는 것이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.1161-1167
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• 2018

기계 학습의 발전은 인간만이 할 수 있었던 섬세한 작업들을 기계가 할 수 있도록 이끌었고, 이에 따라 많은 기업체들은 기계 학습 기반의 번역기를 출시하였다. 현재 상용화된 번역기들은 우수한 성능을 보이지만 숫자 번역에서 문제가 발생하는 것을 발견했다. 번역기들은번역할문장에 큰숫자가 있을경우종종숫자를잘못번역하며, 같은문장에서숫자만바꿔번역할 때문장의구조를 완전히바꾸어 번역하기도 한다. 이러한 문제점은오번역의 가능성을 높이기 때문에해결해야 될 사안으로여겨진다. 본 논문에서는 Bidirectional RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short Term Memory networks), Attention mechanism을 적용한 Neural Machine Translation 모델을 사용하여 데이터 클렌징, 사전 크기 변경을 통한 모델 최적화를 진행 하였고, 최적화된 모델에 숫자 기호화 알고리즘을 적용하여 상기 문제점을 해결하는 번역 시스템을 구현하였다. 본논문은 데이터 클렌징 방법과 사전 크기 변경, 그리고 숫자 기호화 알고리즘에 대해 서술하였으며, BLEU score (Bilingual Evaluation Understudy score) 를 이용하여 각 모델의 성능을 비교하였다.