• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제15권2호
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• pp.23-45
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• 2011

This paper proposes a statistical-based linguistic methodology for automatic mapping between large-scale heterogeneous languages resources for NLP applications in general. As a particular case, it treats automatic mapping between two large-scale heterogeneous Korean language resources: Sejong Semantic Classes (SJSC) in the Sejong Electronic Dictionary (SJD) and nouns in KorLex. KorLex is a large-scale Korean WordNet, but it lacks syntactic information. SJD contains refined semantic-syntactic information, with semantic labels depending on SJSC, but the list of its entry words is much smaller than that of KorLex. The goal of our study is to build a rich language resource by integrating useful information within SJD into KorLex. In this paper, we use both linguistic and statistical methods for constructing an automatic mapping methodology. The linguistic aspect of the methodology focuses on the following three linguistic clues: monosemy/polysemy of word forms, instances (example words), and semantically related words. The statistical aspect of the methodology uses the three statistical formulae ${\chi}^2$, Mutual Information and Information Gain to obtain candidate synsets. Compared with the performance of manual mapping, the automatic mapping based on our proposed statistical linguistic methods shows good performance rates in terms of correctness, specifically giving recall 0.838, precision 0.718, and F1 0.774.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제50권4호
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• pp.429-440
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• 2011

This paper analysed gifted middle students' conception of the definitions of point and line and the uses of definitions in proving. The findings of this paper suggest that the concept of mathematical definitions is very unnatural to students, therefore teachers and textbooks need to explain explicitly the characteristics of mathematical definitions which are different from dictionary definitions using common sense. Also introducing undefined terms in middle school geometry would give students a critical chance to deal with the transition from dictionary definitions to mathematical definitions.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권5호
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• pp.2590-2606
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• 2017

Generally, research of classical image classification algorithms assume that training data and testing data are derived from the same domain with the same distribution. Unfortunately, in practical applications, this assumption is rarely met. Aiming at the problem, a domain adaption image classification approach based on multi-sparse representation is proposed in this paper. The existences of intermediate domains are hypothesized between the source and target domains. And each intermediate subspace is modeled through online dictionary learning with target data updating. On the one hand, the reconstruction error of the target data is guaranteed, on the other, the transition from the source domain to the target domain is as smooth as possible. An augmented feature representation produced by invariant sparse codes across the source, intermediate and target domain dictionaries is employed for across domain recognition. Experimental results verify the effectiveness of the proposed algorithm.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.465-465
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• 2010

A controlled medical vocabulary is a vital component of medical information management because it enables computers to use information meaningfully and different institutions to share the medical data. There are currently many standard medical vocabularies - SNOMED-CT, ICD-10, UMLS, GALEN, MED, etc, but none is universally accepted as an optimal controlled medical vocabulary for application to medical information system. Moreover, it is difficult to settle the well-designed local data dictionary consisting of controlled medical vocabularies for the individual hospital information system (HIS). One of the major reasons is the local terminology with poor contents have been used in the hospital. Thus, as a trial, the local controlled vocabulary referencing system has being constructed in a limited medical field - nuclear medicine. We selected practical nuclear medicine terms from interpretation reports and electronic medical records, and removed ambiguity and redundancy, mapping the selected terms to standard medical vocabularies. Relationship and hierarchy structure between terms have being made, referring to standard medical vocabularies. Further studies may be warranted.

• ETRI Journal
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• 제30권4호
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• pp.555-564
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• 2008

This paper proposes a test algorithm that can detect and diagnose all the faults occurring in dual-port memories that can be accessed simultaneously through two ports. In this paper, we develop a new diagnosis algorithm that classifies faults in detail when they are detected while the test process is being developed. The algorithm is particularly efficient because it uses information that can be obtained by test results as well as results using an additional diagnosis pattern. The algorithm can also diagnose various fault models for dual-port memories.

• 전자공학회논문지
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• 제50권3호
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• pp.113-121
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• 2013

본 논문은 학습 기반의 2D-FIR필터를 이용한 부화소 렌더링 기법을 제안한다. 제안 기법은 크게 학습 단계와 합성 단계로 나뉜다. 학습 단계에서는 충분히 많은 수의 저해상도/고해상도의 영상 블록 쌍들을 이용하여 고해상도/저해상도 블록의 관계에 따른 합성 정보를 계산하고, 그 합성 정보를 담은 소위 사전을 생성한다. 합성 단계에서는 각 입력 영상에 대응하는 후보 블록을 상기 학습된 사전에서 찾는다. 탐색된 사전 내 합성 정보를 이용하여 부화소 레벨의 축소된 블록을 합성함으로써 최종 축소 영상을 얻는다. 한편, 영상 합성 시 디스플레이 장치의 RGB 패턴을 고려한 필터링을 통해 선명도를 향상시킨다. 모의 실험을 통해 제안 기법이 일반적인 영상축소 기법에 비해 흐림 효과, 엘리어싱 등의 화질 열화없이 고화질의 축소 영상을 생성함을 확인하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.75-78
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• 2016

본 논문에서는 워드 임베딩과 유의어를 이용하여 세종 전자사전을 확장하는 방법을 제시한다. 세종 전자사전에 나타나지 않은 단어에 대해 의미 범주 할당의 시스템 성능은 32.19%이고, 확장한 의미 범주 할당의 시스템 성능은 51.14%의 성능을 보였다. 의미 범주가 할당되지 않은 새로운 단어에 대해서도 논문에서 제안한 방법으로 의미 범주를 할당하여 세종 전자사전의 의미 범주 단어 확장에 대해 도움이 됨을 증명하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.367-370
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• 2000

본 논문에서는 빠른 검색 시간을 가지면서 단어의 역문자열도 검색할 수 있는 사전 구조를 설계하고 구현한다. 빠른 검색 시간을 지원하고, 역문자열 검색을 효율적으로 하기 위해 트라이 구조를 이용하였으며 트라이 성질 잘 표현하는 배열을 이용한 구현 방법을 사용하였다. 이 사전 구조는 형태소분석, 정보검색, 음성인식 및 문자 인식 과정 등 다양한 분야에서 유용하게 이용할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.75-78
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• 2016

본 논문에서는 워드 임베딩과 유의어를 이용하여 세종 전자사전을 확장하는 방법을 제시한다. 세종 전자사전에 나타나지 않은 단어에 대해 의미 범주 할당의 시스템 성능은 32.19%이고, 확장한 의미 범주 할당의 시스템 성능은 51.14%의 성능을 보였다. 의미 범주가 할당되지 않은 새로운 단어에 대해서도 논문에서 제안한 방법으로 의미 범주를 할당하여 세종 전자사전의 의미 범주 단어 확장에 대해 도움이 됨을 증명하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권1호
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• pp.93-98
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• 2010

본 논문에서는 폭발적으로 증가하고 있는 상품평을 효과적으로 활용하기 위해 언어적 분석을 통하여 상품 평가를 요약하는 시스템을 제안한다. 시스템에서는 스커트 상품 분류의 경우 '디자인'과 '재질'과 같이, 상품을 평가하는 기준이 되는 항목에 대한 상품평의 부정과 긍정의 극성 여부를 판별하여 그래프 형태로 요약하여 제시한다. 본 논문에서는 작은 시드 어휘와 문맥에 기반한 자동 확장 방법을 사용하여 평가 항목 별 평가 어휘 극성 사전을 구축하여 평가 항목에 대한 상품평의 극성을 판정한다. 제안한 방식은 여러 온라인 쇼핑몰의 실제 상품평에 대한 실험에서 극성 사전 추출에서 평균 69.8%의 정확율과 문장별 극성 식별에서 평균 81.8%의 정확율을 보였다.