• Genomics & Informatics
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• 제17권2호
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• pp.20.1-20.5
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• 2019

Entity normalization, or entity linking in the general domain, is an information extraction task that aims to annotate/bind multiple words/expressions in raw text with semantic references, such as concepts of an ontology. An ontology consists minimally of a formally organized vocabulary or hierarchy of terms, which captures knowledge of a domain. Presently, machine-learning methods, often coupled with distributional representations, achieve good performance. However, these require large training datasets, which are not always available, especially for tasks in specialized domains. CONTES (CONcept-TErm System) is a supervised method that addresses entity normalization with ontology concepts using small training datasets. CONTES has some limitations, such as it does not scale well with very large ontologies, it tends to overgeneralize predictions, and it lacks valid representations for the out-of-vocabulary words. Here, we propose to assess different methods to reduce the dimensionality in the representation of the ontology. We also propose to calibrate parameters in order to make the predictions more accurate, and to address the problem of out-of-vocabulary words, with a specific method.

• Steel and Composite Structures
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• 제29권6호
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• pp.703-716
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• 2018

Rapid detection of damages in civil engineering structures, in order to assess their possible disorders and as a result produce competent decision making, are crucial to ensure their health and ultimately enhance the level of public safety. In traditional intelligent health monitoring methods, the features are manually extracted depending on prior knowledge and diagnostic expertise. Inspired by the idea of unsupervised feature learning that uses artificial intelligence techniques to learn features from raw data, a two-stage learning method is proposed here for intelligent health monitoring of civil engineering structures. In the first stage, $Nystr{\ddot{o}}m$ method is used for automatic feature extraction from structural vibration signals. In the second stage, Moving Kernel Principal Component Analysis (MKPCA) is employed to classify the health conditions based on the extracted features. In this paper, KPCA has been implemented in a new form as Moving KPCA for effectively segmenting large data and for determining the changes, as data are continuously collected. Numerical results revealed that the proposed health monitoring system has a satisfactory performance for detecting the damage scenarios of a three-story frame aluminum structure. Furthermore, the enhanced version of KPCA methods exhibited a significant improvement in sensitivity, accuracy, and effectiveness over conventional methods.

• Safety and Health at Work
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• 제14권1호
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• pp.135-140
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• 2023

Introduction: With recent higher awareness of the necessity of improving healthcare workers' wellbeing, we aimed to overview systematic reviews dealing with interventions on well-being, occupational health, and aging of healthcare workers. Methods: From three databases (PubMed, Embase, and Web of Science), a scoping review of systematic reviews was carried out to determine current knowledge on interventions focused on the well-being or aging of healthcare workers. Only systematic reviews were considered, with appropriate extraction and quality evaluation. Results: Of the total of 445 references identified, 10 systematic reviews were included, mostly published since 2019. Nurses were the most frequent targets of interventions, and mental health was the main outcome described. The overall level of quality was also heterogenous, with high to low-quality reviews. Conclusions: Workers' mental health well-being was the major outcome targeted by intervention, with varying level of evidence. Further studies are needed with integrative approaches on global health and life course perspectives, with a focus on the plurality of settings, worker types, and women.

• Current Optics and Photonics
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• 제8권3호
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• pp.270-281
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• 2024

Information-hiding technology is introduced into an optical ghost imaging encryption scheme, which can greatly improve the security of the encryption scheme. However, in the current mainstream research on camouflage ghost imaging encryption, information hiding techniques such as digital watermarking can only hide 1/4 resolution information of a cover image, and most secret images are simple binary images. In this paper, we propose an equal-resolution image-hiding encryption scheme based on deep learning and computational ghost imaging. With the equal-resolution image steganography network based on deep learning (ERIS-Net), we can realize the hiding and extraction of equal-resolution natural images and increase the amount of encrypted information from 25% to 100% when transmitting the same size of secret data. To the best of our knowledge, this paper combines image steganography based on deep learning with optical ghost imaging encryption method for the first time. With deep learning experiments and simulation, the feasibility, security, robustness, and high encryption capacity of this scheme are verified, and a new idea for optical ghost imaging encryption is proposed.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.244-251
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• 2007

사용자 의도 파악(intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김하고 있다 이 논문에서는 스마트 홈(smart home) 환경에서 제공 가능한 개인화된 서비스 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분한 경우가 많아서 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률 (probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링(IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 이용한 다양한 학습 제어 구조를 바탕으로 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 하고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효용성을 보이도록 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권1호
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• pp.70-81
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• 2009

온톨로지는 관심 영역의 개념과 개념관계를 명시적으로 명세한 것을 말하며, 지식 표현의 대표적인 방법으로 인식되어 의미에 기반을 둔 정보의 추출, 지식 관리, 정보 공유 등 다양한 분야에서 온톨로지를 적용한 연구가 이루어지고 있다. 정보기술(IT) 기반의 경제/산업 분야에서 기업 간의 상호 협력을 위한 정보 공유 및 통합 연구에 온톨로지의 적용이 이루어지고 있다. 여러 업체가 물류 주체로 참여하며 물품의 이동, 보관, 배송 등을 계획하고 관리하는 물류 분야에서도 원활한 공급체인관리나 물류관리를 위한 물류정보의 통합과 정보공유 연구가 많이 이루어지고 있다. 최근에는 물품마다 부여한 고유의 식별코드에 의한 물품의 추적과 관리, 물류 과정의 가시성 제공 둥의 요구가 발생하면서 물류 과정에 흩어져 있는 물류정보의 통합 제공 요구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 물류 과정에서 발생하는 데이타를 의미에 기반을 두고 해석하고 통합하기 위한 지식자원으로 물류 도메인 온톨로지를 제시한다. 물품을 식별하는 고유 식별코드인 전자물품코드(EPC)로 물품의 추적과 관리가 이루어지는 EPC 네트워크 기반의 물류 환경에서 발생하는 EPC 이벤트 데이타를 의미에 따라 표현하고 이벤트 데이타의 내포된 의미를 해석할 수 있는 개념과 개념관계를 표현하는 데 초점을 맞추어 온톨로지를 구성하였다. 그리고 EPC 네트워크 기반의 물류 환경에서 물품의 위치, 상태, 이동경로 등 물류 관리를 위한 정보추출 과정에서 물류 도베인 온톨로지가 이용될 수 있음을 물류 시나리오를 통해 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제27권4호
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• pp.33-47
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• 2010

정보기술혁명 및 네트워크 기반 정보공유 대중화는 국방 분야 디지털콘텐츠 수를 증가시켰다. 이에 따라 급격하게 그 수가 증가한 장기 보존된 디지털화된 공공정보 가운데 사용자 본인에게 적합한 공공정보를 찾는 것은 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 디지털콘텐츠는 원 자료의 출처 및 생산 시기에 따라 그 형태가 매우 다양하고, 디지털콘텐츠간에는 많은 상호 연관 관계가 존재한다. 비즈니스 서비스 온톨로지는 공공분야 디지털 아카이브 정보 생산자와 정보 이용자 간의 상호 지식을 명시화하고 지식을 공유할 수 있는 방안을 제공함으로써 디지털 공공정보 검색능력을 증진시키는데 많은 도움을 줄 수 있다. 비즈니스 서비스 온톨로지는 정보 생산자와 정보 이용자 간의 교량과 같은 인터페이스 역할을 수행하는 것이다. 그러나 업무 처리절차에 대한 의미 지식 추출의 어려움으로 인하여, 비정형의 업무 활동들로부터 정형화된 비즈니스 서비스로의 매핑 정보를 제공하는 비즈니스 서비스 온톨로지 자동화는 실용화하기가 매우 힘든 실정이다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 비즈니스 서비스 온톨로지 구축을 위한 첫단계로써 전사적 아키텍처(ITA/EA)로부터 단위 비즈니스 서비스 식별 자동화 방안을 제안한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 춘계정기학술대회
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• pp.233-239
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• 2001

최근 대부분의 회사들은 업무를 수행하는데 필요한 지식과 노하우를 공유하고 재사용하기 위하여 지적 자산 관리의 중요성을 인식하고 있다. 특히 고도로 지식 집약적인 업종이라 할 수 있는 IT컨설팅 회사에서는 지적 자산의 관리가 다른 어떤 회사에서보다 큰 중요성을 가지게 된다. 컨설팅 회사에 있어서 검증이 완료된 지적 자산의 공유 및 지능적이면서도 신속한 검색은 컨설팅 서비스의 품질과 고객 만족에 직결되는 중요한 요소이다. 따라서 대부분의 컨설팅 회사들은 자사의 지식 자산을 관리하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 본 논문의 목적은 IT 컨설팅 회사예서 관리되는 다양한 형태의 지적 자산들을 중앙 관리하여 설친 고객 사이트에 흩어져 프로젝트를 수행하는 컨설턴트들이 공유할 수 있도록 함으로써 컨설팅 서비스의 생산성과 품질들 높이고자 하는데 있다 이를 위하여 건설팅 회사에서 관리되는 모든 지적 자산의 재고를 조사하여 모델링하고 이를 쉽게 저장하고 검색할 수 있는 시스템 아키텍처를 제안한다. 제안된 아키텍처를 NT 기반에서 Index server를 이용하여 시스템으로 구현하였다 (KMSCR: A Knowledge Management System for managing Consulting Resources). KMSCR에서는 컨설턴트가 찾고자 하는 검색어를 입력하면 다양한 포맷의 (.doc, .ppt, xls, .rtf, .txt, .html 등과 같은) 결과물을 관련성이 높은 순서대로 출력해 줌으로써 컨설팅 리소스를 효과적으로 재사용할 수 있도록 도와 준다. 또한 검색 시에는 미리 등록된 키워드 뿐 아니라 본문 내의 텍스트 검색까지 가능하게 함으로써 컨설팅 리소스에 대한 보다 효과적이고 효율적인 검색을 가능하게 한다.간을 성능 평가 인자로 하여 수행하였다. 논문에서 제한된 방법을 적용한 개선된 RICH-DP을 모의 실험을 통하여 분석한 결과 기존의 제한된 RICH-DP는 실시간 서비스에 대한 처리율이 낮아지며 서비스 시간이 보장되지 못했다. 따라서 실시간 서비스에 대한 새로운 제안된 기법을 제안하고 성능 평가한 결과 기존의 RICH-DP보다 성능이 향상됨을 확인 할 수 있었다.(actual world)에서 가상 관성 세계(possible inertia would)로 변화시켜서, 완수동사의 종결점(ending point)을 현실세계에서 가상의 미래 세계로 움직이는 역할을 한다. 결과적으로, IMP는 완수동사의 닫힌 완료 관점을 현실세계에서는 열린 미완료 관점으로 변환시키되, 가상 관성 세계에서는 그대로 닫힌 관점으로 유지 시키는 효과를 가진다. 한국어와 영어의 관점 변환 구문의 차이는 각 언어의 지속부사구의 어휘 목록의 전제(presupposition)의 차이로 설명된다. 본 논문은 영어의 지속부사구는 논항의 하위간격This paper will describe the application based on this approach developed by the authors in the FLEX EXPRIT IV n$^{\circ}$EP29158 in the Work-package "Knowledge Extraction & Data mining"where the information captured from digital newspapers is extracted and reused in tourist information context.terpolation performance of CNN was relatively

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1-10
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• 2012

과학기술 문헌의 전문용어 인식 분야는 지금까지 다양한 통계적 방법론을 사용하여 용어 인식 정확률을 향상시키기 위하여 연구되어 왔다. 하지만 기존의 연구는 단일-코어 또는 단일 머신 상에서 수행되었기 때문에, 폭발적으로 증가하는 문헌들에 대한 실시간 분석 요구를 처리할 수 없는 상황에 직면하고 있다. 본 논문에서는 전문용어를 인식하는 과정에서 병목현상이 발생하는 작업을 '후보용어 추출 과정'의 언어처리부분과 '용어 가중치 할당 과정'에서 통계정보를 취합하는 부분으로 분류하고, 각 작업을 분산병렬 처리 기반의 맵리듀스 작업을 이용하여 해결하는 전문용어 인식 방법을 구현하고 실험하였다. 실험은 확장성과 분산 병렬 처리 환경 최적화 두 가지로 수행하였고, 첫 번째 실험에서 12개의 노드를 사용하여 분산 병렬 처리하였을 때 단일 머신을 사용한 경우보다 11.27배의 처리속도 향상을 보였다. 두 번째 실험에서 1)기본 환경, 2)복수 리듀서, 3)컴바이너, 4) 2)와 3)의 조합에 대하여 수행하였고, 3)컴바이너 사용이 가장 우수한 성능을 보여 주었다. 본 논문에서 구현된 전문용어 인식 시스템은 대용량 과학기술 문헌에 대한 지식 추출 작업속도 개선에 기여하였다.

• 대한치과의사협회지
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• 제47권10호
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• pp.669-676
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• 2009

Purpose : Anterior region is crucial area for esthetic implant restoration. However, the alveolar process undergoes atrophy after removal of teeth and creates unfavorable situation for implant installation. The knowledge of the thickness of alveolar bone is required to estimate and expect the bone resorption after extraction. The aim of this study is to measure facial, palatal and faciopalatal bone thickness on maxillary anterior teeth. Methods : Facial, palatal, and faciopalatal bone thickness were measured on the computed tomography (CT) images from 57 patients, using an image analyzer program (Ondemand$3D^{(R)}$, Cybermed, Seoul, Korea). Results : The thickness of facial bone in incisors, lateral incisors and canines were less than 1 mm. The thickness of facial bone increased from anterior to posterior region and the thickness of palatal bone increased from posterior to anterior region. Conclusion : The measurement can be used for planning implant surgery before extraction. CT has are clinically useful in the evaluation of thickness of alveolar bone.