• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.418-425
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• 1999

한국어 화자를 위한 외국어 학습 코스웨어를 학습 목표언어 독립적으로 모델링하는 방안을 모색하기 위한 외국어 학습 이론과 웹상의 자료 제시 유형에 관해 논하고 기개발된 플랫폼 LangEdu를 살펴봄으로써 그 실현 가능성을 증명하고 있다. 체계적인 학습 자료 제시와 사용자간의 긴밀한 상호 작용 및 손쉬운 관리가 가능하도록 설계되어진 이 플랫폼을 이용하면 전산 전문 지식이 없는 교과 전문가가 큰 어려움이 없이 개별 외국어 학습 코스웨어를 제작할 수 있다. 따라서, 이 방법론은 비용효과적일 뿐만 아니라 교과전문가의 적극적인 참여를 유도하여 양질의 코스웨어 제작에 기여한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.27-29
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• 2011

위성 전체 시스템의 동작과 임무 수행을 책임지고 있는 위성 탑재 소프트웨어의 개발 과정에서 위성 탑재 컴퓨터를 이해하고 소프트웨어가 동작하기 위한 환경을 구성하는 작업은 필수적인 과정이다. 위성 탑재 소프트웨어 개발의 초기 과정은 하드웨어와 매우 밀접하게 관련되어 있으며, 이러한 하드웨어의 동작을 보다 쉽게 테스트하기 위한 환경이 필요하게 된다. 최근 위성 탑재 컴퓨터로 널리 쓰이고 있는 LEON 2/3 플랫폼은 AHB-UART 를 이용하여 Memory 에 대한 직접적인 R/W Operation 을 지원하고 있는데, 본 논문에서는 이 기능을 이용하여 위성 탑재 컴퓨터를 보다 쉽게 테스트할 수 있는 테스트 스크립트 언어의 구현 방안에 대하여 기술하며, 더불어 이러한 테스트 언어의 구현에 있어 ANTLR 을 이용하는 방안도 함께 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.375-379
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• 2019

언어학에서의 환유법은 표현을 위해 빌려온 대상이 다양한 의미로 해석 가능하기에 매우 어렵고 난해한 분야이다. 환유의 특성 상 주어진 엔티티의 환유 여부를 구분하기 위해서는 앞뒤 단어와의 연관성 뿐만 아니라 문장 전체의 문맥 정보에 대한 고려가 필수적이다. 최근 이러한 문맥 정보를 고려하여 학습된 다양한 모델들이 등장하면서 환유법에 대한 연구를 하기에 좋은 환경이 구축되고 있다. 본 논문에서는 언어학적 자질 정보를 최소화한 딥러닝을 이용한 환유 해소 모델을 제안한다. LSTM 기반의 feature-based 모델과 및 BERT, XLNet, RoBERTa와 같은 fine-tuning 모델들에 대한 실험을 진행하였다. 실험 결과, fine-tuning 모델들이 baseline과 비교하여 뛰어난 성능 향상을 가져왔으며, 특히 XLNet 모델은 두 개의 환유 해소 데이터 SemEval 2007와 ReLocaR에 대해 각각 90.1%과 95.8%의 정확도를 보여주었다.

• Journal of the Korean Society of Laryngology, Phoniatrics and Logopedics
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• v.24 no.2
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• pp.112-117
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• 2013

Background and Objectives : This study aimed to determine the clinical effect of $Artecoll^{(R)}$ injection laryngoplasty for patients with vocal atrophy and mild sulcus vocalis. Materials and Method : Forty-one patients with vocal atrophy and/or mild sulcus vocalis received transcutaneous $Artecoll^{(R)}$ injection into the vocal folds under local anesthesia. Subjective evaluations including voice handicap index (VHI) and perceptual grading with Grade, Roughness, Breathiness, Asthenia, Strain (GRBAS) scales and objective evaluations including jitter, shimmer, noise-to-harmonic ratio (NHR), speaking fundamental frequency (SFF) and maximum phonation time (MPT) were evaluated before and 3 months after the injection. Results : VHI and Grade, Breathiness and Strain scales in GRBAS showed significant improvement 3 months after injection. SFF and MPT also significantly improved after the injection ; MPT increased and SFF in male patients decreased. Conclusion : Injection laryngoplasty with $Artecoll^{(R)}$ is an effective method for correcting the glottal insufficiency and improving voice quality in patients with vocal atrophy and/or mild sulcus.

• Journal of the Korean Society of Laryngology, Phoniatrics and Logopedics
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• v.18 no.1
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• pp.11-15
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• 2007

Background and Objectives: $VoCoM^{(R)}$ is a set composed of prefabricated hydroxylapatite implants and shims of various sizes that are designed for the type I thyroplasty, Authors aimed to evaluate the efficacy of $VoCoM^{(R)}$ System in type I thyroplasty. Materials and Method: Twenty three patients with unilateral vocal cord palsy were included in the study, who received type I thyroplasty with $VoCoM^{(R)}$ between May 2000 and May 2007 in St. Mary's Hospital, The Catholic University of Korea, Seoul, Korea, Acoustic, aerodynamic and stroboscopic analyses were performed pre-and post-operatively, Subjective voice improvement was analysed by Voice handicap index, Results : Preoperative jitter was $4.68{\pm}2.46%$ and improved to $3.19{\pm}1.94%$(P<0,05), Preoperative NHR was $0.26{\pm}0.1$ and improved to $0.18{\pm}0,07$(P<0.05), Preoperative MPT was $6.16{\pm}4.9$secs improved to $9.55{\pm}4.67$secs(p<0.05), The postoperative stroboscopy revealed an effective medialization of vocal fold of all patients, Conclusion: Type I thyroplasty using $VoCoM^{(R)}$ is a efficient, safe and convenient way of vocal fold medialization at the expense of its high cost and difficulty in removal.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.42 no.4
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• pp.298-303
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• 2023

This study aimed to investigate the clinical utility of voiced sentence tasks for voice evaluation. To this end, we analyzed the correlation between perturbation-based acoustic measurements [jitter percent (jitter), shimmer percent (shimmer), Noise to Harmonic Ratio (NHR)] using sustained vowel phonation, and cepstrum-based acoustic measurements [Cepstral Peak Prominence (CPP), Low/High spectral ratio (L/H ratio)] using voiced sentences. As a result of analyzing data collected from 65 patients with voice disorders, there was a significant correlation between the CPP and jitter (r = -.624, p = .000), shimmer (r = -.530, p = .000), NHR (r = -.469, p = .000).This suggests that the cepstrum measurement of voiced sentences can be used as an alternative to the analysis limitations of the pathological voice such as not possible perturbation-based acoustic measurement, and result difference according to the analysis section.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.249-250
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• 2016

본 연구에서는 데이터 분석도구인 R을 활용하여 튜터링 학습법 참여 학생의 성취도를 검증하였다. 분석도구 R은 대용량 데이터의 고급 분석과 통계 계산을 위한 스크립트 언어로 빅데이터의 자료 분석에 다양하게 활용되고 있다. 대학의 학습 활동 측면에서의 튜터링 학습법은 학습 능력이 우수한 선배 또는 동료인 튜터와 학습 받고자하는 튜티가 1:1 또는 1:N의 관계를 이루고 학습 활동을 진행해 나가는 과정이다. 튜터링 학습법 운영 후 실시하는 참여 학생 만족도 조사 결과에 의하여 튜터링 학습법이 학력 수준 차이를 극복하는데 도움이 되고 있다는 정성적인 근거는 있으나 정량적인 분석 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 튜터링 학습법에 참여한 공학정보학부 튜티들의 성적 결과를 분석도구 R을 활용하여 분석하여 튜터링 학습법이 학업성취도에 긍정적 영향을 미치는 것을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.223-227
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• 2006

시맨틱 웹 기술을 이용하는 추론 엔진들이 사용하는 지식은 기본적으로 주어(subject)와 술어(predicate), 목적어(object)로 구성된 트리플(triple)들의 집합이며, 이를 저장하기 위한 구조로 관계형 데이터베이스(R-DB)가 주로 이용된다. 본 논문은 DBMS 기반의 추론 서비스인 OntoThink-K$^{(R)}$트리플 저장 구조와 함께 SPARQL 질의 언어를 지원하기 위한 SPARQL-SQL 매핑에 대해 설명한다. OntoThink-K$^{(R)}$스키마 무관과 스키마 인지의 두 가지 방식의 트리플 저장 구조를 지원하며, 본 논문에서는 각 저장 구조에 따른 SPARQL-SQL 매핑 방법을 설명하고 실험을 통해 두 방식에서의 추론 속도의 차이를 비교한다. 이 실험 결과로부터 우리는 스키마 인지 방식을 사용함으로써 스키마 무관 방식에 비해 적어도 2배 이상의 속도 향상을 꾀할 수 있음을 알았다.

• Korean Journal of Human Ecology
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• v.13 no.4
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• pp.497-506
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• 2004

This study examines the influence of early English education on children's bilingual language development to see whether the early exposure to English education affects children's competencies of both English and Korean. Based on this purpose, it attempts to examine whether it supports additive or subtractive bilingualism. The competencies of both English and Korean of the children with early English education were, therefore, compared with those of the children without it, and the relation between the two competencies was also studied. For this research, two different groups of children - one with 48 children who attend English kindergarten and the other with 60 children who attend only Korean kindergarten - took PPVT-R in Korean and in English each. The result shows that children with early English education have more English competency than those without it. No significant differences, however, are found in Korean competency between the two groups. The relation between the two competencies proves positive in children with early English education. It can thus be concluded that the effect of early English education is partially positive on children's language development, which may support the additive bilingualism that children's second language can improve without losing their native language competency. In addition, this result will be able to provide for us the direction and the guideline to the policy of foreign language education and early education.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.168-168
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• 2017

ICT 융합 스마트팜 내의 환경계측 센서, 영상 및 사양관리 시스템의 증가에도 불구하고 이들 장비에서 확보되는 데이터를 적절히 유효하게 활용하는 기술이 미흡한 실정이다. 돈사의 경우 가축의 복지수준, 성장 변화를 실시간으로 모니터링 및 예측할 수 있는 데이터 분석 및 모델링 기술 확보가 필요하다. 이를 위해선 가축의 생리적 변화 및 행동적 변화를 조기에 감지하고 가축의 복지수준을 실시간으로 감시하고 분석 및 예측 기술이 필요한데 이를 위한 대표적인 정보 통신 공학적 접근법 중에 하나가 Data mining 이다. Data mining에 대한 연구 수행에 필요한 다양한 소프트웨어 중에서 Open source로 제공이 되는 4가지 도구를 비교 분석하였다. 스마트 돈사 내에서 열환경 모델링을 목표로 한 데이터 분석에서 고려해야할 요인으로 데이터 분석 알고리즘 도출 시간, 시각화 기능, 타 라이브러리와 연계 기능 등을 중점 적으로 분석하였다. 선정된 4가지 분석 도구는 1) R(https://cran.r-project.org), 2) OpenCV(http://opencv.org), 3) OpenNN (http://www.opennn.net), 4) Orange(http://orange.biolab.si) 이다. 비교 분석을 수행한 운영체제는 Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS(X64)이며, CPU의 클럭속도는 3.6 Ghz, 메모리는 64 Gb를 설치하였다. 개발언어 측면에서 살펴보면 1) R 스크립트, 2) C/C++, Python, Java, 3) C++, 4) C/C++, Python, Cython을 지원하여 C/C++ 언어와 Python 개발 언어가 상대적으로 유리하였다. 데이터 분석 알고리즘의 경우 소스코드 범위에서 라이브러리를 제공하는 경우 Cross-Platform 개발이 가능하여 여러 운영체제에서 개발한 결과를 별도의 Porting 과정을 거치지 않고 사용할 수 있었다. 빌트인 라이브러리 경우 순서대로 R 의 경우 가장 많은 수의 Data mining 알고리즘을 제공하고 있다. 이는 R 운영 환경 자체가 개방형으로 되어 있어 온라인에서 추가되는 새로운 라이브러리를 클라우드를 통하여 공유하기 때문인 것으로 판단되었다. OpenCV의 경우 영상 처리에 강점이 있었으며, OpenNN은 신경망학습과 관련된 라이브러리를 소스코드 레벨에서 공개한 것이 강점이라 할 수 있다. Orage의 경우 라이브러리 집합을 제공하는 것에 중점을 둔 다른 패키지와 달리 시각화 기능 및 망 구성 등 사용자 인터페이스를 통합하여 운영한 것이 강점이라 할 수 있다. 열환경 모델링에 요구되는 시간 복잡도에 대응하기 위한 부가 정보 처리 기술에 대한 연구를 수행하여 스마트팜 열환경 모델링을 실시간으로 구현할 수 있는 방안 연구를 수행할 것이다.