• 융합정보논문지
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• 제7권1호
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• pp.87-92
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• 2017

본 논문은 오늘날의 외국어 학습환경의 변화에 따른 학습환경 개선 방안에 대한 실효성 있는 학습 시스템의 개발에 중점을 두고 있다. 현대 사회가 제공하는 다양한 외국어학습정보들 중에서 학습자 개인에게 특화된 학습정보와 콘텐츠만을 검색 및 추출하여 사용자 맞춤형 정보의 제공으로 학습 효율성을 증가시키는 효과를 가져 올 수 있다. 제안 시스템은 클라우드 기반의 빅데이터를 활용하여 사용자 맞춤형 학습정보를 제공하여 외국어 학습자에게 제공되는 정보의 활용성을 증대하는데 그 목적이 있다. 제안 시스템은 온라인과 오프라인 상의 다양한 학습정보 및 콘텐츠를 수집하여 클라우드에 저장하여 시공간적인 제약사항을 최소화하고 사용자의 개인정보, 수준, 관심사 등을 파악하여 사용자의 요구사항에 적합한 정보만을 추출하여 최적의 학습정보를 제공한다. 그 결과 사용자는 학습정보검색에 필요한 시간을 단축시킬 수 있고 수준에 맞는 학습정보만을 제공받음으로 인해서 학습의 효율성이 증가할 수 있을 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제10권10호
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• pp.318-324
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• 2020

본 연구는 정상 및 불안 집단 대학생을 대상으로 하나 또는 그 이상의 부정적 어휘를 포함하는 서술어의 의미추론 과정에서 정서유형 및 부정어휘 출현의 정도가 과제처리 속도에 미치는 영향을 알아보고자 수행되었다. 정서 3유형, 자극 2유형 그리고 부정어휘 횟수 3유형을 피험자 내 변인으로, 벡(Beck) 불안척도로 구분된 불안수준을 피험자 간 변인으로 혼합반복측정 설계를 적용하여 피험자 반응시간에 대해 분석한 결과, 정서유형과 자극의 종류 그리고 부정어휘 횟수에 대한 주효과를 확인하였으며, 불안수준 x 부정어 횟수에서 상호작용이 발견되었다. 긍정적 정서에 비해 부정적 정서에서, 비언어 자극보다는 언어 자극 환경에서 과제처리에 더 효율적이었지만, 부정어휘 변인에서는 그 횟수의 증가가 정상집단의 신속한 반응과 불안집단의 지연된 반응으로 분기되면서 부정어휘처리 반응시간의 지체로 나타났다. 또한 유입 정서유형 및 자극의 종류와 상관없이 불안수준은 과제처리 속도를 지연시키는 요인으로 확인되었다. 아울러 추후 연구를 위한 함의와 한계를 논의하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.309-314
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• 2011

시스템의 복잡도가 증가함에 따라 상위수준 추상화에 기반한 시스템수준 설계 및 하드웨어의 기능적 검증을 위한 방법론의 중요성이 부각되고 있으며, Verilog HDL(Hardware Description Language)에 하드웨어 검증기능이 추가된 SystemVerilog를 이용하는 시스템수준의 기능적 검증방법이 각광받고 있다. SystemVerilog는 Verilog HDL의 확장된 형태로 하드웨어 설계언어와 검증언어의 특징을 모두 포함하나, 다중상속을 허용하지 않는다. 본 논문에서는 SystemVerilog 기반의 검증환경과 다중상속을 허용하는 SystemC 의 구성요소를 SystemVerilog DPI(Direct Programming Interface) 및 ModelSim macro를 이용해 결합한 다중상속이 가능한 검증환경을 구성한다. 다중상속이 허용된 검증환경 시스템은 특정부분을 수정 후 재실행으로 DUT(Design Under Test)의 기능 검증을 쉽게 수행할 수 있으며, OOP(Object Oriented programming) 기법을 이용한 코드의 재사용성이 높아 또 다른 DUT의 동작 검증에 재사용할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.312-326
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• 2021

본 다중 사례 연구는 언어 학습 및 사용에서 언어 사회화의 프레임워크[10]를 기반으로 코로나19 팬데믹 기간 동안 가정 내에서 4명의 대학생의 영어 학습과 관련된 가정 내 환경적 요인을 조사합니다. 본 연구는 서술 기법을 활용하여 중국 북서부 농촌 지역에 위치한 가정에서 중국인 대학생 4명의 온라인 영어 학습 양태를 조사하기 위해 시계열 분석을 수행합니다. 데이터는 2020년 3월부터 2020년 7월까지 구두 및 서면 서술, 반구조화 인터뷰, 수업 문서(수업 일정, 시간표)를 통해 수집되었습니다. 연구 결과에 따르면 각 학생은 가정 내에서 영어 학습에 영향을 미치는 서로 다른 가정 내 행위관습을 가지고 있었습니다. 결국 4명의 학생 모두 자신의 행위관습이 온라인 영어 학습을 비효율적으로 만든다고 느꼈고 가정 내에서 계속 학습하고 싶지 않다고 말했습니다. 본 연구의 결과는 중국 북서부 농촌 지역 부모들이 대학생들의 학습 환경을 구축하고 학생들이 가정 내에서 효과적인 학습 습관을 기를 수 있도록 주의를 기울이는 것이 중요함을 시사합니다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.391-396
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• 2024

본 연구에서는 헬스케어 분야에 특화된 개체명 사전을 구축하기 위해 기존 N-Gram 방식의 한계를 극복하고 성능을 향상하게 시키기 위해 새로운 역 N-Gram 방식을 제안하였다. 제안된 역 N-Gram 방식은 헬스케어 관련 빅데이터의 복잡한 언어적 특성을 더 정밀하게 분석하고 처리할 수 있다. 제안된 방식의 효율성 검증을 위해 매년 1월에 개최되는 소비자 가전 전시회(Consumer Electronics Show: CES) 기간 동안 발표된 헬스케어 및 디지털 헬스케어 관련 빅데이터를 수집하기 위하여 뉴스를 대상으로 2010년 1월 1일부터 31일, 그리고 2024년 1월 1일부터 31일까지 언급된 2,185건의 뉴스 제목 및 요약문을 파이썬 프로그래밍언어로 새로운 역 N-Gram 방식을 구현하여 전처리한 결과, 헬스케어 분야에서의 자연어 처리를 위한 사전이 안정적으로 구축되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.194-196
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• 2017

기존의 단어 기반 접근법을 이용한 개체 연결은 단어의 변형, 신조어 등이 빈번하게 나타나는 비정형 문장에 대해서는 좋은 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 문서 임베딩과 선형 변환을 이용하여 단어 기반 접근법의 단점을 해소하는 개체 연결을 제안한다. 문서 임베딩은 하나의 문서 전체를 벡터 공간에 표현하여 문서 간 의미적 유사도를 계산할 수 있다. 본 논문에서는 또한 비교적 정형 문장인 위키백과 문장과 비정형 문장인 소셜 미디어 문장 사이에 선형 변환을 수행하여 두 문형 사이의 표현 격차를 해소하였다. 제안하는 개체 연결 방법은 대표적인 소셜 미디어인 트위터 환경 문장에서 단어 기반 접근법과 비교하여 높은 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.703-705
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• 2005

지능형 에이전트란 환경상태를 인지하고 상태정보에 따른 적절한 행위를 자동적으로 수행하는 소프트웨어 객체를 말한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 등장에 따른 시맨틱 서비스를 지능적이고 자동적으로 수행하는 에이전트의 개발에 대해 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 시맨틱 서비스 에이전트는 다음과 같은 핵심 요소 기술의 특징을 갖는다. 첫째, 시맨틱 웹 환경의 온톨로지와 메타데이터 및 사용자 프로파일을 자원으로 사용하여 상태정보를 인지하고 행동한다. 둘째, SWRL(Semantic Web Rule Language)기반의 추론엔진을 바탕으로 추론을 통한 지능적인 행동을 수행한다. 셋째, 시맨틱 웹 환경의 확장을 통한 에이전트의 활동 범위를 증가시키기 위해서 메타데이터의 저작기능을 갖는다. 넷째, 시맨틱 서비스 에이전트는 온톨로지 서버 및 시맨틱 미들웨어를 통한 시맨틱 웹 인프라 시스템의 프레임워크를 갖는다. 본 논문에서는 시맨틱 서비스 에이전트의 실제 구현을 통해서 시맨틱 웹 환경이 제공하는 자원을 적극 이용하고 이를 사용자에게 지능적이고 자동적인 서비스로 제공하는 에이전트를 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.250-259
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• 2019

Big data processing technology and artificial intelligence (AI) are increasingly attracting attention. Natural language processing is an important research area of artificial intelligence. In this paper, we use Korean news articles to extract topic distributions in documents and word distribution vectors in topics through LDA-based Topic Modeling. Then, we use Word2vec to vector words, and generate a weight matrix to derive the relevance SCORE considering the semantic relationship between the words. We propose a way to recommend documents in order of high score.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.493-495
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• 2023

Deep learning methods and attention mechanisms have been incorporated to improve facial emotion recognition, which has recently attracted much attention. The fusion approaches have improved accuracy by combining various types of information. This research proposes a fusion network with self-attention and local attention mechanisms. It uses a multi-layer perceptron network. The network extracts distinguishing characteristics from facial images using pre-trained models on RAF-DB dataset. We outperform the other fusion methods on RAD-DB dataset with impressive results.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.496-498
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• 2023

Brain tumor segmentation problem has challenges in the tumor diversity of location, imbalance, and morphology. Attention mechanisms have recently been used widely to tackle medical segmentation problems efficiently by focusing on essential regions. In contrast, the fusion approaches enhance performance by merging mutual benefits from many models. In this study, we proposed a 3D dual fusion attention network to combine the advantages of fusion approaches and attention mechanisms by residual self-attention and local blocks. Compared to fusion approaches and related works, our proposed method has shown promising results on the BraTS 2018 dataset.