• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제25권4호
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• pp.121-139
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• 2016

Purpose In this study, we propose the special purposed R package named ""new_Noun()" to process nonstandard texts appeared in various social networks. As the Big data is getting interested, R - analysis tool and open source software is also getting more attention in many fields. Design/methodology/approach With more than 9,000 R packages, R provides a user-friendly functions of a variety of data mining, social network analysis and simulation functions such as statistical analysis, classification, prediction, clustering and association analysis. Especially, "KoNLP" - natural language processing package for Korean language - has reduced the time and effort of many researchers. However, as the social data increases, the informal expressions of Hangeul (Korean character) such as emoticons, informal terms and symbols make the difficulties increase in natural language processing. Findings In this study, to solve the these difficulties, special algorithms that upgrade existing open source natural language processing package have been researched. By utilizing the "KoNLP" package and analyzing the main functions in noun extracting command, we developed a new integrated noun processing package "new_Noun()" function to extract nouns which improves more than 29.1% compared with existing package.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.115-124
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• 2022

본 연구의 목적은 2019~2022학년도 중등교사 임용시험 교육학문제의 연도별 핵심어와 그 경향, 핵심어들의 언어네트워크를 분석하여 그 결과를 제시하는 것이다. 주요 연구방법론은 텍스트 마이닝 기법과 언어네트워크 분석방법이었으며, 분석프로그램으로는 KrKwic, Wordcloud Maker, Ucinet6, NetDraw 등이었다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 연도별 교육학문제의 상위출현빈도 핵심어는 교사, 학생, 교육과정, 수업, 평가 등의 기존 상위출현빈도 핵심어들이었으며, 최근 코로나 19 상황의 온라인수업 진행을 반영한 핵심어(온라인, 위키, 토의식, 정보 등)들도 추가로 등장하는 경향을 보였다. 4개년도 통합 텍스트에서의 상위출현빈도 핵심어는 학생(44), 교사(39), 수업(27), 학교(18), 교육과정(16), 온라인(10), 토의식(8) 등이었다. 둘째, 4개년도 상위출현빈도 핵심어들의 전체 언어네트워크는 상당한 수준의 밀도(0.566), 총연결수(492), 평균연결정도(16.4)로 분석되었다. 연결정도 중심성은 교사(199.0), 수업(197.0), 학생(185.0), 학교(150.0) 순으로 나타났으며, 매개 중심성은 교사(30.859), 수업(18.956), 학생(16.054), 학교(15.745) 순으로 나타났다. 본 연구결과는 중등교사 임용시험 수험생인 예비교사, 해당 시험 출제 관리하는 기관과 관련자, 중등학교 예비교사 양성기관의 교수자와 행정가들에게 고려해볼 만한 자료가 되길 기대한다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.31-36
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• 2014

Recent advancement in Wireless Sensor Networks (WSNs) has paved the way for WSNs to enable in various environments in monitoring temperature, motion, sound, and vibration. These applications often include the detection of sensitive information from enemy movements in hostile areas or in locations of personnel in buildings. Due to characteristics of WSNs and dealing with sensitive information, wireless sensor nodes tend to be exposed to the enemy or in a hazard area, and security is a major concern in WSNs. Because WSNs pose unique challenges, traditional security techniques used in conventional networks cannot be applied directly, many researchers have developed various security protocols to fit into WSNs. To develop countermeasures of various attacks in WSNs, descriptions and analysis of current security attacks in the network layers must be developed by using a standard notation. However, there is no research paper describing and analyzing security models in WSNs by using a standard notation such as The Unified Modeling Language (UML). Using the UML helps security developers to understand security attacks and design secure WSNs. In this research, we provide standard models for security attacks by UML Sequence Diagrams to describe and analyze possible attacks in the three network layers.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제28권3호
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• pp.105-121
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• 2019

Purpose One of the reasons for the expansion of information systems in the enterprise is the increased efficiency of data analysis. In particular, the rapidly increasing data types which are complex and unstructured such as video, voice, images, and conversations in and out of social networks. The purpose of this study is the customer needs analysis from customer voices, ie, text data, in the web environment.. Design/methodology/approach As previous study results, the word frequency of the sentence is extracted as a word that interprets the sentence has better affects than frequency analysis. In this study, we applied the TF-IDF method, which extracts important keywords in real sentences, not the TF method, which is a word extraction technique that expresses sentences with simple frequency only, in Korean language research. We visualized the two techniques by cluster analysis and describe the difference. Findings TF technique and TF-IDF technique are applied for Korean natural language processing, the research showed the value from frequency analysis technique to semantic analysis and it is expected to change the technique by Korean language processing researcher.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.238-241
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• 2017

본 논문에서는 구글 학술 검색 기반의 데이터를 이용하여 질병과 폐질환과 관련된 바이오마커 단어의 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 질병과 바이오마커의 유사도를 계산할 때, 각 단어의 구글 학술 검색의 검색 결과를 이용하였다. 이를 통해 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 관계를 파악하고자 하며, 의료 전문가에게 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 새로운 관계를 제시하고자 한다. 이러한 데이터를 이용하여 계산한 결과, Wor2Vec의 결과를 이용한 코사인 유사도의 결과와 상관 계수가 약 0.64로 상당히 높은 상관 관계를 확인할 수 있었다. 따라서 이 방법을 통해 질병과 바이오마커의 관계를 파악하고자 하였다. 또한 Word2Vec을 이용한 질병과 바이오마커 단어의 벡터 값과 단어 유사도 계산 방법의 결과를 이용한 Deep Neural Networks (DNNs) 모델을 구축하고자 하며, 이를 통해 자동적으로 유사도를 분석하고자 하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제9권2호
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• pp.71-80
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• 2002

Automatic language translation has greatly advanced due to the increased user needs and Information retrieval in WWW. This paper utilizes the integrated knowledge bases of noun and verb networks for automatic translation of ambiguous words in the Korean sentences, through the selectional restriction relation in the sentences. And this paper presents the method to verify validity of Korean noun semantic networks that are used for the construction of the selectional restriction relation by applying the networks to the syntactic and semantic properties Integration of Korean Noun Networks into the SENKOV system will provide the accurate and efficient knowledge bases for the semantic analysis of Korean NLP.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.2020-2028
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• 2013

본 논문에서는 복잡계 네트워크 이론에 기반하여 무선 애드혹 네트워크를 분석하고 네트워크 토폴로지를 구성하는 방법에 관하여 제안한다. 본 논문에서는 기존의 복잡계 네트워크 연구가 무선 통신 채널의 특성을 정확히 반영하지 못한 부분을 개선하였으며, 랜덤 그래프 이론을 무선 통신 환경을 고려하여 확장하였다. 주요 결과로서 복잡계 네트워크 이론에 기반한 네트워크 토폴로지 구성이 전체 애드혹 네트워크 성능에 미치는 영향을 분석하고 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.

• 대한두개안면성형외과학회지
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• 제22권5호
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• pp.223-231
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• 2021

The field of artificial intelligence (AI) is rapidly advancing, and AI models are increasingly applied in the medical field, especially in medical imaging, pathology, natural language processing, and biosignal analysis. On the basis of these advances, telemedicine, which allows people to receive medical services outside of hospitals or clinics, is also developing in many countries. The mechanisms of deep learning used in medical AI include convolutional neural networks, residual neural networks, and generative adversarial networks. Herein, we investigate the possibility of using these AI methods in the field of craniofacial surgery, with potential applications including craniofacial trauma, congenital anomalies, and cosmetic surgery.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.326-332
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• 1994

본 연구에서는 중사전 규모의 현대국어사전에서 약 5,000 개의 표제항목의 뜻풀이 8,000여 항에 사용된 어휘를 분석한 결과를 제시하였다. 분석 결과 명사류의 의미구조에서 최상위계층에 속하는 것들이 사전의 뜻풀이에 자주 사용됨을 확인할 수 있었고, 아울러 뜻풀이에 사용되는 단어들이 어느 정도 통제된 상태임을 알 수 있었다. 그러나 표제항목과 뜻풀이에 사용된 단어들 사이의 관계만을 바탕으로 해서는 의미망을 구축하기 어려웠는데, 그것은 국어사전에서의 뜻풀이가 지니고 있는 구조적 문제에서 기인하는 것이다. 즉 일부 한자어의 경우에는 명사로 정의되지 않으며, 그 결과 표제명사와 뜻풀이에 사용된 명사 사이의 관계를 바탕으로 한 의미망의 구축에 포함되지 않는 것이다. 또한 순환적 뜻풀이의 경우 역시 의미망 구축에 장애요소로 작용함을 밝혔다.

• ETRI Journal
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• 제45권1호
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• pp.93-104
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• 2023

Coreference resolution is a task in discourse analysis that links several headwords used in any document object. We suggest pointer networks-based coreference resolution for Korean using multi-task learning (MTL) with an attention mechanism for a hierarchical structure. As Korean is a head-final language, the head can easily be found. Our model learns the distribution by referring to the same entity position and utilizes a pointer network to conduct coreference resolution depending on the input headword. As the input is a document, the input sequence is very long. Thus, the core idea is to learn the word- and sentence-level distributions in parallel with MTL, while using a shared representation to address the long sequence problem. The suggested technique is used to generate word representations for Korean based on contextual information using pre-trained language models for Korean. In the same experimental conditions, our model performed roughly 1.8% better on CoNLL F1 than previous research without hierarchical structure.