• Korean Journal of Computational Design and Engineering
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• v.4 no.2
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• pp.139-152
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• 1999

This paper presents a feature-based approach to extracting machining features fro a feature-based design model. In the approach, a design feature to machining feature conversion process incrementally converts each added design feature into a machining feature or a set of machining features. The proposed approach an efficiently handle protrusion features and interacting features since it takes advantage of design feature information, design intent, and functional requirements during feature extraction. Protrusion features cannot be directly mapped into machining features so that the removal volumes surrounding protrusion features are extracted and converted it no machining features. By utilizing feature information as well as geometry information during feature extraction, the proposed approach can easily overcome inherent problems relating to feature recognition such as feature interactions and loss of design intent. In addition, a feature extraction process can be simplified, and a large set of complex part can be handled with ease.

• Korean Journal of Adult Nursing
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• v.26 no.5
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• pp.522-532
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• 2014

Purpose: This study's purpose is to classify and analyze caregivers' recognition of the elderly suicidal intents. Methods: This study uses applied Q-methodology to measure human subjectivity in depth. Concretely, 35 statements are composed in depth interviews and literature investigation. Then, Q-cards and distributive chart of Q-sampling were given to 25 caregivers randomly-selected, who were asked to arrange them on a 7-score based. After coding Q-factor analysis is carried out with the PC-QUANL program. Results: Four types of indicators of the elderly suicidal intents were identified by the caregivers. These are Knowledge-based recognition, Behavioral measure based recognition, Negative comprehension and Sympathy. Conclusion: In this study, four types of recognition were yielded among the caregivers and the characteristics of each type were analyzed. These findings may be useful in assessing suicidal potential and nursing interventions.

• Journal of the Korean Home Economics Association
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• v.26 no.1
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• pp.151-162
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• 1988

This study is mainly concerned with providing a basis for the T.V. ad. regulation toward child consumer. The objective of this study is to investigate the facors related to the level of understanding & trust toward T.V. ad. The samples are composed of 258 child consumers filtered by purposive sampling. The statistics used for data analysis are x-tes, T-test, and one-way ANOVA. The results are as follows: 1) The level of understanding indicates significant difference according to age, discriminent ability between T.V. ad. and T.V. program. 2) The level of understanding about persuasive intent indicates significant difference according to age, parent-child interaction. 3) The level of trust indicates significant difference according to age, parent-child interaction, purchasing experience, sex. 4) Attitude toward advertised product indicates significant difference according to level of understanding about persuasive intent, level of trust.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.191-204
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• 2007

This research investigates the present situation of petroleum market and the potential strategy which help gas stat ion obtain compel it ive advantages. Specifically, this research chooses five factors (product quality, service, price, multi-function, easy entrance) which are believed to be extensively related to repurchasing intent ion. The findings are as follows ; First, four factors associated wi th gas stat ion choice (product quality, service, price, multi-function) are related to repurchase intent ion except easy entrance. Second, sex and age have moderating effects between factors and repurchase intention. To keep and preoccupy new customers, the administrators of petroleum industry and gas station should establish sales/administration strategies considering these above.

• Journal of the Korean Home Economics Association
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• v.41 no.1
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• pp.27-38
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• 2003

The purpose of this study was to investigate how the children show their theory of mind in making stories. Eleven children of age 6, twelve children of age 9, and eleven undergraduates made their stories using the picture book “Frog, where are you?”. All of the stories were audiotaped, parsed with clauses, and were coded into mental & para-mental categories. Results showed that the children used less mind-related terms, like belief, intent, desire, and emotion, than the adults did. And the children talked primarily about the characters' intent of the mind, whereas the adults expressed other mental processes. But there were no differences between age 6 and age 9, in expressing the theory of mind.

• Journal of the Korean Society of School Health
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• v.34 no.1
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• pp.33-41
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• 2021

Purpose: Exploring the variables that predict teachers' intent when referring students to mental health professionals is important. The Theory of Planned Behavio (TPB) is a theory of predicting people's intentions of performing a particular behavior; the intent to perform a certain behavior is determined by three factors. (1) attitudes toward the behavior, (2) subjective norms, and (3) perceived control. This study aimed to develop a TPB measurement to investigate what variables predict the intentions of teacher's referral behaviors. Methods: A qualitative study following standardized manuals and guidelines for developing a TPB measurement was used. As a qualitative research method, the Consensual Qualitative Research-Modified (CQR-M) was used. According to the findings from the qualitative study, the quantitative measurement to assess teachers' referral intention, attitude, subjective norm, and behavioral control was developed. Results: The reliability and validity of the newly developed measurement were tested and verified. Conclusion: The newly developed measurement would contribute to a future empirical study that will examine predictors of teachers' referral intention.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.43-44
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• 2022

기존 자연어 처리 모델은 문맥 단위 단어 임베딩을 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있는 한편 최근 BERT 기반 사전학습 모델들은 문장 단위 임베딩이 가능하고 사전학습을 통해 학습 효율이 비약적으로 개선되었다는 특징이 있다. 본 논문에서는 사전학습 언어 모델들을 이용하여 음식점, 배달전문점 등 음식 업종에서 발생한 고객 발화 의도를 분류하고 모델별 성능을 비교하여 최적의 모델을 제안하고자 한다. 연구결과, 사전학습 모델의 한국어 코퍼스와 Vocab 사이즈가 클수록 고객의 발화 의도를 잘 예측하였다. 한편, 본 연구에서 발화자의 의도를 크게 문의와 요청으로 구분하여 진행하였는데, 문의와 요청의 큰 차이점인 '물음표'를 제거한 후 성능을 비교해본 결과, 물음표가 존재할 때 발화자 의도 예측에 좋은 성능을 보였다. 이를 통해 음식 업종에서 발화자의 의도를 예측하는 시스템을 개발하고 챗봇 시스템 등에 활용한다면, 발화자의 의도에 적합한 서비스를 정확하게 적시에 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.185-186
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• 2020

최근 제품을 주문하거나 상품을 조회하는 등의 간단한 상담을 챗봇을 이용하여 자동화하는 온라인 쇼핑몰들이 늘어나고 있다. 이는 고객을 상담하는 상담원의 업무를 줄여줄 뿐 아니라 고객 상담을 즉각적이고 효율적으로 진행할 수 있다. 또한 사용자의 입장에서 챗봇은 처음 이용하는 사람도 사용하기가 쉽고, 상담원과의 연결까지 기다리지 않고 사용자가 원하는 시간에 커뮤니케이션이 가능하고, 기업 측면에서는 인건비가 감소되고 고객관리가 용이해진다는 장점이 있다. 그러나 챗봇은 주어진 질문에만 대답할 수 있고, 처음 메뉴를 파악하기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 카카오톡 오픈빌더를 사용하여 질문의도를 파악하는 intent와 entity를 추출한 뒤 딥러닝을 통해 체계적으로 학습을 진행한다. 이를 통해 주어지지 않은 질문들을 파악한다. 또한, 오픈빌더의 시나리오 선택 기능을 활용하여 초기에 선택할 수 있는 메뉴를 파악하기 쉽도록 구현하였다. 사용자는 본 논문에서 제안하는 챗봇을 통해 사용자는 상담에 필요한 도움을 받을 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.410-413
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• 2021

본 논문에서는 분류 모델의 주류로 사용되고 있는 Encoder 기반 사전학습 모델(BERT, ALBERT, ELECTRA)의 내부 Encoder Layer가 하부 Layer에서는 Syntactic한 분석을 진행하고 상부 Layer로 갈수록 Semantic 한 분석을 진행하는 점, Layer가 구성됨에 따라 Semantic 정보가 Syntactic 정보를 개선해 나간다 점에 기반한 기존 연구 결과를 바탕으로 Encoder Layer를 구성함에 따라 어떻게 성능이 변화하는지 측정한다. 그리고 의도 분류를 위한 학습 데이터 셋도 분류하고자 하는 성격에 따라 Syntactic한 구성과 Semantic한 구성을 보인다는 점에 착안하여 ALBERT 및 ELECTRA를 이용한 의도 분류 모델을 구축하고 각 데이터 셋에 맞는 최적의 Encoder Layer 구성을 가지는 모델을 비교한 결과, 두 데이터 셋 간에 다른 Layer 구성을 보이는 점과 기존 모델보다 성능이 향상됨을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.107-112
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• 2023

라벨 데이터 수집의 어려움에 따라 라벨이 없는 데이터로 학습하는 준지도학습, 비지도학습에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 그의 일환으로 Novel Intent Category Discovery(NICD) 문제를 제안하고 NICD 연구의 베이스라인이 될 모델을 소개한다. NICD 문제는 라벨이 있는 데이터와 라벨이 없는 데이터의 클래스 셋이 겹치지 않는다는 점에서 기존 준지도학습의 문제들과 차이가 있다. 제안 모델은 RoBERTa를 기반으로 두 개의 분류기를 추가하여 구성되며 라벨이 있는 데이터셋과 라벨이 없는 데이터셋에서 각각 다른 분류기를 사용하여 라벨을 예측한다. 학습방법은 2단계로 먼저 라벨이 있는 데이터셋으로 요인표현을 학습한다. 두 번째 단계에서는 교차 엔트로피, 이항교차 엔트로피, 평균제곱오차, 지도 대조 손실함수를 NICD 문제에 맞게 변형하여 학습에 사용한다. 논문에서 제안된 모델은 라벨이 없는 데이터셋에 대해 이미지 최고성능 모델보다 24.74 더 높은 정확도를 기록했다.