• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.10
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• pp.631-643
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• 2018

This study is the first ever attempted series paper of one particular TV drama writer, Su-Hyeon Kim, with diversified and systematic scale. Along with the just before study, proving Su-Hyeon Kim's line's conceptual properties as the Bahktin's dialogism, its core of polyphony, this study is to analyze the concrete method of creation through Bahktin's Canivalistic creation component of 'Grotesque Realism' and 'Unofficial Square Language'. With her work of (SBS, 1992), this study verifies its characteristic creation of lines to be the 'Grotesque Realism' components of overturn, destruction, and creation along with 'Unofficial Square Language' components of the masses, material, physical language, and discourse of self-liberation. In this way, this study is on one hand, to overcome the application problem of Bahktin's theory as a separated one, but also to enhance the quality of the study of the writer and the lines. As a result, she has acquired her own distinction of ambivalence by the way of demotion, overturn with masses' material, physical, unofficial square language along with a stronger execution of acquiring self denial, positivity. liberation, and life. Therefore the writer is highly rated for her fierce cognition of language and her artistic spirit. Also, this paper proposes the following study to appraise the impact of the writer's differentiation and artistic spirit on the creation of Korean TV drama, contents industry, and mass media.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.430-433
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• 2017

Programming that ensures concurrency is essential for developers. If you do not use it, it is hard to expect the speed of the program to improve unless there is technical advancement of the hardware itself. Programming languages that support good concurrency code include go, elixir, and scala. Python, which supports a number of useful libraries, also supports concurrent programming like asyncio and coroutine. This paper defines the concepts of concurrency and parallelism, and explains what to note when writing concurrency programming in Python. The crawler that collects web data is written in concurrent code and compared with programs written in sequential, multithreaded code.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.559-560
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• 2016

Modern was also the era that can go quickly and easily, as well as overseas travel domestic travel. Whereby the two grew more and more people enjoying the trip. In the first place, but if you been easy to get lost overseas will receive help if not the ability to speak local languages and also to develop a tool that is easy to find your way in the first place because been difficult. Previously, became the drone that was used for military purposes now enjoy easy and convenient operation and safety of the public. Drones are using this time because of the wide application field width should also try to develop a drone navigation to find your way. If you set the destination using Google Maps it aims to make the user want to go to fly toward the destination while keeping the user with a certain distance.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2006.06a
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• pp.208-231
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• 2006

JSP 모델 1로 개발된 웹 어플리케이션의 문제점은 HTML과 자바 코드가 같은 파일로 결합되어 유지관리에 어려움을 준다. HTML과 자바가 같은 파일로 결합될 때, HTML과 애플리케이션의 논리적인 측면 모두가 복잡해지기 때문에 여러 사람이 이들 파일에 대해 책임을 갖게 되는 것이 불가피해지는 문제점이 발생한다. 반면, JSP 모델 2(MVC 모델)는 객체지향 방법론의 구현으로 구현과 모델, 뷰를 분리함으로써 위의 문제점을 해소한다. 우리가 개선할 Web CMS도 JSP 모델 1로 개발된 웹 어플리케이션으로 JSP가 가지고 있는 문제점을 가지고 있었다. 이런 문제점을 개선하기 위해 기업에서 대학측에 Web CMS 개선 프로젝트를 제안하였다. 프로젝트에 적용한 기술들은 객체지향 모델링 언어인 UML을 기반으로 설계를 하고, 일정관리 도구인 MS-Project에 의해 일정관리를 하였다. 개발 프로그래밍 언어는 웹 어플리케이션 아키텍처인 자바 스트러츠로 개발하였다. 이에 본 논문은 새로운 기술인 객체지향 방법론을 적용하기 원하는 중소 SI 기업과 지역 거점 대학과의 산학협동 사례를 제시한다. 지방 중소 SI 기업과 그 기업에서 개발한 Web CMS를 지역 거점 대학과의 산학 협동을 통해 신기술로 개선한 과정과 방법, 결과에 대해 말하고자 한다. 또한, 기업과의 산학협동을 통해 얻은 교훈을 통해 대학과 기업이 서로 상생할 수 있는 방법에 대해 고찰해 보고한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.552-554
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• 2019

Deaf mutism (a hearing-impaired person and speech disorders) communicates using sign language. There are difficulties in communicating by voice. However, sign language can only be limited in communicating with people who know sign language because everyone doesn't use sign language when they communicate. In this paper, a finger language translation system is proposed and implemented as a means for the disabled and the non-disabled to communicate without difficulty. The proposed algorithm recognizes the finger language data by leap motion and self-learns the data using machine learning technology to increase recognition rate. We show performance improvement from the simulation results.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.22-25
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• 2022

본 연구는 대화형 인공지능이 비윤리적 표현을 학습하거나 생성하는 것을 방지하기 위한 기초적 연구로, 메신저 대화에 나타나는 단어 단위, 구 단위 이상의 비윤리적 표현을 수집하고 그 특성을 분석하였다. 비윤리적 표현은 '욕설, 혐오 및 차별 표현, 공격적 표현, 성적 표현'이 해당된다. 메신저 대화에 나타난 비윤리적 표현은 욕설이 가장 많은 비중을 차지했는데, 욕설에서는 비표준형뿐만 아니라 '존-', '미치다' 등과 같이 맥락을 고려하여 판단해야 하는 경우가 있다. 가장 높은 빈도로 나타난 욕설 '존나류, 씨발류, 새끼류'의 타입-토큰 비율(TTR)을 확인한 결과 '새끼류'의 TTR이 가장 높게 나타났다. 다음으로 메신저 대화에서는 공격적 표현이나 성적인 표현에 비해 혐오 및 차별 표현의 비중이 높았는데, '국적/인종'과 '젠더' 관련된 혐오 및 차별 표현이 특히 높게 나타났다. 혐오 및 차별 표현은 단어 단위보다는 구 단위 이상의 표현의 비중이 높았고 문장 단위로 떨어지기 보다는 대화 전체에 걸쳐 나타나는 것을 확인하였다. 따라서 혐오 및 차별 표현을 탐지하기 위해서는 단어 단위보다는 구 단위 이상 표현의 탐지에 대한 필요성이 있음을 학인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.167-171
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• 2020

문서 요약은 길이가 긴 원본 문서에서 의미를 유지한 채 짧은 문서나 문장을 얻어내는 작업을 의미한다. 딥러닝을 이용한 자연어처리 기술들이 연구됨에 따라 end-to-end 방식의 자연어 생성 모델인 sequence-to-sequence 모델을 문서 요약 생성에 적용하는 방법들이 연구되었다. 본 논문에서는 여러 자연어처리 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 BERT 모델을 이용한 자연어 생성 모델에 복사 메커니즘과 강화 학습을 추가한 문서 요약 모델을 제안한다. 복사 메커니즘은 입력 문장의 단어들을 출력 문장에 복사하는 기술로 학습데이터에서 학습되기 힘든 고유 명사 등의 단어들에 대한 성능을 높이는 방법이다. 강화 학습은 정답 단어의 확률을 높이기 위해 학습하는 지도 학습 방법과는 달리 연속적인 단어 생성으로 얻어진 전체 문장의 보상 점수를 높이는 방향으로 학습하여 생성되는 단어 자체보다는 최종 생성된 문장이 더 중요한 자연어 생성 문제에 효과적일 수 있다. 실험결과 기존의 BERT 생성 모델 보다 복사 메커니즘과 강화 학습을 적용한 모델의 Rouge score가 더 높음을 확인 하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.4
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• pp.29-35
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• 2020

In this paper, we propose a new structured entity recognition DeNERT model. Recently, the field of natural language processing has been actively researched using pre-trained language representation models with a large amount of corpus. In particular, the named entity recognition, which is one of the fields of natural language processing, uses a supervised learning method, which requires a large amount of training dataset and computation. Reinforcement learning is a method that learns through trial and error experience without initial data and is closer to the process of human learning than other machine learning methodologies and is not much applied to the field of natural language processing yet. It is often used in simulation environments such as Atari games and AlphaGo. BERT is a general-purpose language model developed by Google that is pre-trained on large corpus and computational quantities. Recently, it is a language model that shows high performance in the field of natural language processing research and shows high accuracy in many downstream tasks of natural language processing. In this paper, we propose a new named entity recognition DeNERT model using two deep learning models, DQN and BERT. The proposed model is trained by creating a learning environment of reinforcement learning model based on language expression which is the advantage of the general language model. The DeNERT model trained in this way is a faster inference time and higher performance model with a small amount of training dataset. Also, we validate the performance of our model's named entity recognition performance through experiments.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.11B
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• pp.1363-1372
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• 2011

Flooding based routing protocols are usually used to disseminate information in wireless sensor networks. Those approaches, however, require message retransmissions to all nodes and induce huge collision rate and high energy consumption. In this paper, HoGoP (Hop based Gossiping Protocol) in which all nodes consider the number of hops from sink node to them, and decide own gossiping probabilities, is introduced. A node can decide its gossiping probability according to the required average reception percentage and the number of parent nodes which is counted with the difference between its hop and neighbors' ones. Therefore the decision of gossiping probability for network topology is adaptive and this approach achieves higher message reception percentage with low message retransmission than the flooding scheme. Through simulation, we compare the proposed protocol with some previous ones and evaluate its performance in terms of average reception percentage, average forwarding percentage, and forwarding efficiency. In addition, average reception percentage is analyzed according to the application requirement.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.159-159
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• 2017

스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.