• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.585-588
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• 2007

엑세스 기술의 발달로 사용자는 점점 더 다양한 엑세스 네트워크를 선택할 수 있게 되고 있다. 엑세스 기술들은 서로 다른 특징을 가지고 있으므로 사용자들의 상황에 따른 적시 핸드오버에 대한 요구는 점점 커지고 있다. 이러한 사용자의 요구에 따라 고속 및 이종망간 핸드오버를 위한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 기존의 1, 2 계층과 3, 4 계층을 분리하여 핸드오버를 진행할 때의 한계를 극복하기 위하여 IEEE 802.21 WG 이나 IRTF의 MobOpts (IP Mobility Optimizations) 연구그룹에서는 여러 계층이 통신하고 협력하여 핸드오버를 할 수 있도록 이벤트 기반 통신을 통한 핸드오버에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 고속의 핸드오버를 위하여 요구되는 L2 계층의 메시지의 종류와 속성에 대해서 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권2호
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• pp.58-65
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• 2019

문서 자동 요약은 주어진 문서로부터 주요 내용을 추출하거나 생성하는 방식으로 축약하는 작업을 말한다. 최근 연구에서는 대량의 문서를 딥러닝 기법을 적용하여 요약문 자체를 생성하는 방식으로 발전하고 있다. 생성 요약은 미리 생성된 위드 임베딩 정보를 사용하는데, 전문 용어와 같이 저빈도 핵심 어휘는 입베딩 된 사전에 없는 문제가 발생한다. 인코딩-디코딩 신경망 모델의 문서 자동 요약에서 미등록 어휘의 출현은 요약 성능 저하의 요인이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 요약 대상 문서에서 새로 출현한 단어를 복사하여 요약문을 생성하는 방법을 사용한다. 기존의 연구와는 달리 정확한 포인팅 정보와 선택적 복사 지시 정보를 명시적으로 제공하는 방법으로 제안하였다. 학습 데이터는 논문의 초록과 제목을 대상 문서와 정답 요약으로 사용하였다. 제안한 인코딩-디코딩 기반 모델을 통해서 자동 생성 요약을 수행한 결과 단어 제현 기반의 ROUGE-1이 47.01로 나타났으며, 또한 어순 기반의 ROUGE-L이 29.55로 향상되었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권12호
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• pp.1252-1257
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• 2017

대화에서 화자의 의도는 감정, 화행, 그리고 서술자로 표현될 수 있다. 따라서 사용자 질의에 정확하게 응답하기 위해서 대화 시스템은 발화에 내포된 감정, 화행, 그리고 서술자를 파악해야한다. 많은 이전 연구들은 감정, 화행, 서술자를 독립된 분류 문제로 다뤄왔다. 그러나 몇몇 연구에서는 감정, 화행, 서술자가 서로 연관되어 있음을 보였다. 본 논문에서는 Convolutional Neural Netowork를 이용하여 감정, 화행, 서술자를 동시에 분석하는 통합 모델을 제안한다. 제안 모델은 특정 추상화 계층과, 공유 추상화 계층으로 구성된다. 특정 추상화 계층에서는 감정, 화행, 서술자의 독립된 정보가 추출되고 공유 추상화 계층에서 독립된 정보들의 조합이 추상화된다. 학습 시 감정의 오류, 화행의 오류, 서술자의 오류는 부분적으로 역 전파 된다. 제안한 통합 모델은 실험에서 독립된 모델보다 좋은 성능(감정 +2%p, 화행 +11%p, 서술자 +3%)을 보였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.543-550
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• 2019

컴퓨팅 사고력에 대한 연구는 2006년 자넷 윙이 이를 정의하고 2014년 영국에서 SW교육을 필수교과로 운영하게 되면서 관련 연구가 본격화 되었다. 본 연구는 최근 중요도가 높아가는 컴퓨팅 사고력을 키워드로 관련 연구논문을 수집하여 텍스트 마이닝 기법으로 분석하였다. 1차는 컴퓨팅 사고력을 키워드로 CONCOR 분석을 하였으며 2차는 국내외 대표 학술지를 선정하여 컴퓨팅 사고력의 구성요소를 텍스트 마이닝 기법으로 분석하였다. 2회에 걸친 분석결과 도출된 시사점은 다음과 같다. 첫째, 추상화, 알고리즘, 데이터처리, 문제분해, 패턴인식은 컴퓨팅 사고력 구성요소에 대한 연구의 핵심을 이루고 있었다. 둘째, 컴퓨팅 사고력과 과학, 수학 교과 중심의 융합 교육에 대한 연구가 활발히 진행되고 있음을 확인하였다. 셋째, 컴퓨팅 사고력에 대한 연구가 2010년 이후 확대되고 있었다. 향후 컴퓨팅 사고력과 구성요소에 대한 분류와 정의를 정립하여 이를 교육현장에 적용하는 연구가 꾸준히 진행되어야 할 필요가 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권2호
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• pp.139-147
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• 2017

문자 정보는 인터넷 공간에 통용되는 정보의 대다수를 차지하고 있다. 따라서 대용량의 문서의 의미를 빠르게 특히 자동적으로 파악하는 일은 빅 데이터 시대의 중요한 연구 주제중 하나이다. 이 분야의 대표적인 연구 중 하나는 문서의 의미를 요약해주는 주요 주제어의 자동 추출 및 분석이다. 그러나 단순히 추출된 개별 주제어들의 집합만으로 문서의 의미구조를 나타내기에는 부족함이 있다. 본 논문에서는 추출된 주제어들의 연관관계를 그래프로 표현하여 대상 문서의 의미구조를 보다 다양하게 표시하고 추상화할 수 있는 주제어 가시화 방법을 개발하였다. 먼저 각 주제어들 간의 연관관계를 추출하기 위해 주제어별 지배구간 모델과 단어거리 모델을 제안하였다. 이렇게 추출한 주제어 연결성과 그를 형상화한 그래프는 문서의 의미구조를 보다 함축적으로 담고 있으므로 문서의 빠른 내용파악과 요약이 가능하며 이 가시화 그래프를 비교함으로서 문서의 의미적 유사도 비교도 가능하다. 실험을 통하여 문서의 의미파악과 비교에 본 주제어 가시화 그래프는 일반적인 요약문이나 단순 주제어 리스트보다 더 유용함을 보였다.