• 무역학회지
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• 제46권4호
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• pp.113-130
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• 2021

This study aims to analyze the WTO-inconsistent aspects of the single rate presumption of the United States in establishing and imposing anti-dumping duties for non-market economy exporters. By examining the drafting history in the GATT/WTO negotiations and the practice of the single rate presumption for non-market economies by the United States from a comparative perspective, it critically addresses the inherent lack of pertinent disciplines under the framework of the WTO Anti-Dumping Agreement in establishing dumping margins for exporters of non-market economies. The WTO Dispute Settlement Body leaves open the possibility of allowing the investigating authority to consider multiple exporters and the exporting country as a single entity. However, the study argues that it is difficult in practice for the investigating authority to make a single-entity decision in a WTO-consistent manner. The study also finds an incompatibility in the notion between establishing dumping margins for 'individual' exporters and 'non-market economies.' A proper discipline for non-market economies under the multilateral anti-dumping norm needs to be reconsidered in the era of persistent trade conflicts between the United States and China.

• 한국문헌정보학회지
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• 제50권3호
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• pp.329-359
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• 2016

본 연구는 다중개체모형을 기반으로 무형문화유산 메타데이터 요소를 개발하였다. 이를 위해 2016년에 새롭게 제정된 "무형문화재 보전 및 진흥에 관한 법률"과 무형문화유산 기록화도서 및 자원조사를 실시한 기관들의 기록정보자원과 가이드라인 및 전승현황을 조사하고, 관련 기관의 무형문화유산 디지털아카이빙 현황과 정보서비스들을 분석하여 무형문화유산에서 요구되는 정보항목들을 도출하였다. 또한 다중개체모형 기반의 무형문화유산 메타데이터 개발을 통해 가장 핵심인 무형문화유산 정보를 기준으로 무형문화유산과 관련된 행위주체들의 정보, 그리고 이들이 생산하는 기록정보자원 정보, 이들 기록정보자원들을 관리하는 데 필요한 기록관리업무 정보를 유기적으로 연결하여 종합적으로 제공할 수 있도록 하였다. 무형문화유산의 다양한 관계와 이들 정보의 최신성을 유지함으로써 정보의 효율적인 관리와 더불어 이용자에게 무형문화유산에 대한 풍부한 맥락 정보를 제공하고 궁극적으로 무형문화유산의 가치와 지속가능한 발전을 이끌어낼 수 있을 것으로 기대한다.

• Annals of Clinical Neurophysiology
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• 제15권2호
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• pp.63-67
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• 2013

Multiple cranial and peripheral neuropathies as a delayed sequellae of ethylene glycol poisoning is a less well known clinical entity and its information about long-term electrophysiological and clinical outcomes is limited. We report a 45-year-old male who presented with acute renal failure and subsequently developed multiple cranial neuropathy, respiratory failure, and flaccid tetraparesis. Through sequential electrophysiological studies, we would like suggest that the main pathophysiology of ethylene glycol-related neuropathy is a demyelinating polyradiculoneuropathy with secondary axonal degeneration.

• ETRI Journal
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• 제46권1호
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• pp.35-47
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• 2024

This study introduces CR-M-SpanBERT, a coreference resolution (CR) model that utilizes multiple embedding-based span bidirectional encoder representations from transformers, for antecedent recognition in natural language (NL) text. Information extraction studies aimed to extract knowledge from NL text autonomously and cost-effectively. However, the extracted information may not represent knowledge accurately owing to the presence of ambiguous entities. Therefore, we propose a CR model that identifies mentions referring to the same entity in NL text. In the case of CR, it is necessary to understand both the syntax and semantics of the NL text simultaneously. Therefore, multiple embeddings are generated for CR, which can include syntactic and semantic information for each word. We evaluate the effectiveness of CR-M-SpanBERT by comparing it to a model that uses SpanBERT as the language model in CR studies. The results demonstrate that our proposed deep neural network model achieves high-recognition accuracy for extracting antecedents from NL text. Additionally, it requires fewer epochs to achieve an average F1 accuracy greater than 75% compared with the conventional SpanBERT approach.

• 한국문헌정보학회지
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• 제51권4호
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• pp.227-248
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• 2017

본 논문에서는 급격히 증가하는 생의학 분야 비정형 텍스트에서 핵심적 내용을 추출할 수 있는 기계학습 기반 정보 추출시스템을 구축하기 위한 언어자원 수집 및 통합적 구조화 방안을 제안한다. 제안된 방법은 정보 추출 시스템을 크게 개체명 인식과 개체명 간 관계 추출 시스템으로 구분하고, 각각의 시스템에 적합한 학습데이터를 구성하기 위해 생의학 분야 개체명 사전과 학습 집합을 수집한다. 그리고 수집된 해당 자원들의 특성을 분석하여 개체 구별을 위해 필수적으로 포함시켜야 할 항목들을 도출하고 이를 통해 시스템 학습과정에서 사용될 학습 데이터를 구성하기 위한 항목을 선정한다. 이와 같이 선정된 학습데이터의 구성 내용에 따라 수집된 자원들을 가공하여 학습 데이터를 구축한다. 본 연구에서는 생의학 분야의 하위 분야인 유전자, 단백질, 질병, 약물 4개 분야에 대한 개체명 사전과 학습 집합을 수집하여 각각을 학습 데이터로 구축하였으며, 개체명 사전을 통해 구축된 개체명 인식용 학습 데이터를 대상으로 개체명 수용 범위를 측정하기 위한 검증 과정을 수행하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.61-65
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• 2006

이 논문에서는 개체에 대한 신뢰도를 계산하기 위해 여러 가지의 평가기준을 이용하고, 또한 다른 개체들로 부터의 추천정보를 이용하는 신뢰모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델에서는 개체의 신뢰도를 개체가 주어진 상황에서 만족스러운 결과를 낼 기대값으로 정의한다. 다른 개체와 상호작용이 일어날 때마다 각 평가기준에 빠른 평가결과가 얻어진다고 전제하는 상황에서 적용되는 신뢰 모델이다. 제안한 모델에서는 신뢰정보가 요구될 때 우선 결과확률 분포와 개체의 평가결과에 대한 선호도를 고려하여 각 평가기준에 대한 만족정도를 계산한때, 이렇게 계산된 만족정도 값들은 각 평가기준의 중요를 반영하여 하나의 신뢰값으로 결합된다. 이때 추천 정보도 신뢰값에 함께 결합되는 모델이다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권12호
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• pp.243-248
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• 2019

다중작업학습(Multi-Task Learning, MTL) 기법은 하나의 신경망을 통해 다양한 작업을 동시에 수행하고 각 작업 간에 상호적으로 영향을 미치면서 학습하는 방식을 말한다. 본 연구에서는 전통문화 말뭉치를 직접 구축 및 학습데이터로 활용하여 다중작업학습 기법을 적용한 개체명 인식 모델에 대해 성능 비교 분석을 진행한다. 학습 과정에서 각각의 품사 태깅(Part-of-Speech tagging, POS-tagging) 과 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER) 학습 파라미터에 대해 Bi-LSTM 계층을 통과시킨 후 각각의 Bi-LSTM을 계층을 통해 최종적으로 두 loss의 joint loss를 구한다. 결과적으로, Bi-LSTM 모델을 활용하여 단일 Bi-LSTM 모델보다 MTL 기법을 적용한 모델에서 1.1%~4.6%의 성능 향상이 있음을 보인다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제47권2호
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• pp.189-192
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• 2014

Myelolipoma in the mediastinum is an extremely rare entity. In this report, we present the case of a 79-year-old asymptomatic man who had three bilateral paravertebral mediastinal tumors. The three tumors were resected simultaneously using bilateral three-port video-assisted thoracoscopic surgery (VATS). There has been no evidence of recurrence within four years after the operation. Multiple bilateral mediastinal myelolipomas are extremely rare. There are no reports in the English literature of multiple bilateral thoracic myelolipomas that were resected simultaneously using bilateral VATS. We also present characteristic features of myelolipomas, which are helpful for diagnosis.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권7호
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• pp.633-642
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• 2006

현재 인터넷 환경에서 사용자는 서로 잘 모르는 사람이나 시스템과 상호거래를 하게 되는데 이 경우 서로 다른 개체에 대한 신뢰 정보가 부족하기 때문에 상호 거래의 위험을 감수할 수밖에 없다. 따라서 이러한 불확실성과 위험을 감소시킬 수 있는 방안으로 상대 개체와 직접 경험한 신뢰정보와 추천자에 의한 명성정보를 계산하여 이를 활용하는 방법들이 대두되고 있다. 이 논문에서는 개체에 대한 신뢰를 계산하기 위해 상호거래 결과를 누적한 경험적 확률분포와 여러 가지의 평가 기준에 의한 만족도를 계산하고, 이를 다른 개체들로부터의 추천정보와 결합하여 계산하는 신뢰 모델을 제안한다. 제안한 모델에서는 개체의 신뢰도를 개체가 주어진 상황에서 만족스러운 결과를 낼 기대값으로 정의하고, 다른 개체와 상호작용이 일어날 때마다 각 평가 기준에 따른 평가결과가 얻어진다고 전제한다. 신뢰 정보가 요구될 때 우선 경험적 확률분포와 개체의 평가결과에 대한 선호도를 고려하여 각 평가 기준에 대한 만족도를 계산하고, 계산된 만족도 값들은 각 평가기준의 중요도를 반영하여 하나의 신뢰값으로 결합되며, 이때 추천 정보도 신뢰값에 함께 결합되는 모델이다. 이 논문에서는 제안한 모델을 이용해 전자상거래에 적용한 실험 결과를 보여 주고 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권1호
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• pp.93-114
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• 2023

정보추출은 문헌 내에 존재하는 개체명을 인식함과 동시에 이들 간의 의미적 관계까지도 식별하여 최종적으로 문헌 내에 포함된 의미적 트리플을 자동으로 추출하여 활용할 수 있으므로 문헌에 대한 심층적인 분석과 이해에 많은 도움을 줄 수 있다. 그러나 지금까지 대부분의 정보추출에 대한 연구는 개체명 인식과 관계추출이 개별 연구로 각각 분리되어 진행되었으며, 그 결과 입력 문헌에 대한 정보추출의 최종 출력인 의미적 트리플 추출 성능에 대한 객관적이고 정확한 평가가 제대로 이루어지지 않았다. 이에 본 논문에서는 진료 기록 문헌에 나타나는 개체명과 그들 간의 관계를 트리플 형태로 직접 추출할 수 있는 종단형 정보추출의 2가지 모델인 파이프라인 및 결합형 모델을 구축하는 구체적인 방법론을 제시하고 성능 비교 실험을 진행하였다. 우선 파이프라인 모델은 양방향 GRU-CRFs를 활용한 개체명 인식 모듈과 다중 인코딩 기반 관계추출 모듈로 구현되었고, 결합형 모델을 위해서는 다중 헤드 레이블링 기반의 양방향 GRU-CRFs이 적용되었다. 두 가지 시스템을 바탕으로 진료기록 문헌 내의 개체명과 관계를 모두 태깅하여 구축된 i2b2/VA 2010 데이터셋을 활용한 비교 실험에서 파이프라인 모델의 성능이 5.5%(F-measure) 더 높게 나타났다. 추가적으로, 대규모 신경망 언어모델과 수작업으로 구축된 자질 정보를 활용한 최고 수준의 기존 시스템과의 비교 실험을 통해, 본 논문에서 구현한 종단형 모델의 객관적인 성능 수준을 파악할 수 있었다.