• 한국기록관리학회지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.193-214
• /
• 2010

최근 메타데이터 표준의 국제적 흐름은 기록을 둘러싼 다양한 맥락정보를 개체로 설정하고 이들 각 개체 간의 다양한 관계를 보여주는 다중 개체 모형의 적용이다. 이에, 이 논문에서는 다중 개체 모형을 적용한 기록관리 메타데이터의 표준인 ISO 23081-2, 호주, 뉴질랜드, 호주의 뉴사우스웨일즈주, 퀸즈랜드주, 사우스오스트레일리 아주 표준의 특징을 비교 분석하였다. 분석은 1) 적용범위, 2) 개체수, 3) 개체 내 카테고리, 4) 요소 설계 방법을 중심으로 비교하고, 다중 개체에 있어서 가장 핵심인 관계(relationship) 개체가 어떻게 구현될 수 있는지, 실제 사례를 통해 살펴본다. 마지막으로 앞선 분석을 통해 다중 개체 모형을 적용하여 표준을 제정 할 때 고려해야 할 몇 가지 사항들을 정리해 본다.

• 한국비블리아학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.29-57
• /
• 2014

본 연구는 스포츠 영상기록물의 효과적인 관리 검색 활용을 목적으로 다중개체 모형을 기반으로 하여 메타데이터 요소들을 제안하였다. 스포츠 영상기록이 가진 특성을 표현하고 풍부한 맥락 정보를 제공하기 위하여 스포츠 경기, 경기 참여자, 영상기록, 기록관리업무의 네 가지 개체들을 선정하였으며, 각 개체에 해당하는 메타데이터 요소들을 추출하였다. 또한 스포츠 인물 및 팀에 대한 용어에 일관성을 유지하고 보다 상세한 정보를 제공하고자 인물과 팀에 대한 전거레코드를 제안하였다. 제안된 다중개체 모형과 메타데이터 요소들, 그리고 스포츠 인물 및 팀 전거레코드는 체육학과 교수들과 스포츠 마케팅 전문가로 이루어진 전문가 집단과의 면담을 통해서 검정되었고 수정, 확대되었다.

• 산업기술연구
• /
• 제25권A호
• /
• pp.123-131
• /
• 2005

Semantic object model has widely been recognized as an alternative data modeling approach to entity-relationship model for database system design. In this study, we have presented a semantic object model for intermediary type shopping mall consisting of multiple buyers and sellers. Essential processes and information with regard to the customer management, product management, price estimation, product order etc. have been considered for this study. Upon careful examination and analysis of them, a detailed semantic objects and attributes have been drawn and structured into semantic object diagrams. The final objects were converted into an entity-relationship diagram so that intuitive comparison could be made for relational database design. The results in this study may form a conceptual framework for both academic concerns and more complicated system applications.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제16권6호
• /
• pp.1833-1848
• /
• 2022

Named entity recognition (NER) is an important basic task in the field of Natural Language Processing (NLP). Recently deep learning approaches by extracting word segmentation or character features have been proved to be effective for Chinese Named Entity Recognition (CNER). However, since this method of extracting features only focuses on extracting some of the features, it lacks textual information mining from multiple perspectives and dimensions, resulting in the model not being able to fully capture semantic features. To tackle this problem, we propose a novel Multi-view Semantic Feature Fusion Model (MSFM). The proposed model mainly consists of two core components, that is, Multi-view Semantic Feature Fusion Embedding Module (MFEM) and Multi-head Self-Attention Mechanism Module (MSAM). Specifically, the MFEM extracts character features, word boundary features, radical features, and pinyin features of Chinese characters. The acquired font shape, font sound, and font meaning features are fused to enhance the semantic information of Chinese characters with different granularities. Moreover, the MSAM is used to capture the dependencies between characters in a multi-dimensional subspace to better understand the semantic features of the context. Extensive experimental results on four benchmark datasets show that our method improves the overall performance of the CNER model.

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

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

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

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

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

• 셀메드
• /
• 제5권4호
• /
• pp.27.1-27.6
• /
• 2015

Literatures and experimental studies have shown that Prunella has an effect on anti-hypertension, however, its components are complicated, so that it is still difficult to clear the specific roles of its various components in blood pressure regulation in. So we decide to systematically study the anti-hypertension mechanism of Prunella. We integrated multiple databases and constructed molecular interaction network between the chemical constituents of Prunella Vulgaris and hypertension based on entity grammar systems model. The network has 262 nodes and 802 edges. Then we infer the interactions between chemical compositions and disease targets to clarify the anti-hypertension mechanism. Finally, we found Prunella could influence hypertension by regulating apoptosis, cell proliferation, blood vessel development and vasoconstriction, etc. Thus this study provides reference for drug development and compatibility, and also gives guidance for health care at a certain extent.