• 지식경영연구
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• 제22권3호
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• pp.91-106
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• 2021

최근 딥러닝 기술이 빠르게 발전함에 따라 국가 R&D 분야의 방대한 텍스트 문서를 다양한 관점에서 분석하기 위한 수요가 급증하고 있다. 특히 대용량의 말뭉치에 대해 사전학습을 수행한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 언어모델의 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 국가 R&D와 같이 고도로 전문화된 분야에서 높은 빈도로 사용되는 전문어는 기본 BERT에서 충분히 학습이 이루어지지 않은 경우가 많으며, 이는 BERT를 통한 전문 분야 문서 이해의 한계로 지적되고 있다. 따라서 본 연구에서는 최근 활발하게 연구되고 있는 추가 사전학습을 활용하여, 기본 BERT에 국가 R&D 분야 지식을 전이한 R&D KoBERT 언어모델을 구축하는 방안을 제시한다. 또한 제안 모델의 성능 평가를 위해 보건의료, 정보통신 분야의 과제 약 116,000건을 대상으로 분류 분석을 수행한 결과, 제안 모델이 순수한 KoBERT 모델에 비해 정확도 측면에서 더 높은 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 1996년도 제6회 학술대회 심포지움
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• pp.86-86
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• 1996

연축성 발성장애(spasmodic dysphonia)는 아직까지 그 원인을 정확히 밝혀내지 못하고 있는 만성적인 발성장애로 과거에는 경직성 발성장애(spastic dysphonia)로 불리던 질환이다. 연축성 발성장애는 두 종류 즉, 내전형(adductor)과 외전형(abductor)으로 나누어지며 이중 내전형이 대부분이다. 외전형 연축성 발성장애는 발성도중에 성대가 갑자기 불수의적으로 외전되면서 음성이 중단되므로 원활히 대화하기가 힘든 질환이다. 이러한 질환은 국소적 근긴장이상(fecal dystonia)의 일종이다. 현재까지 연축성 발성장애의 치료법으로 사용되고 있는 것으로는 언어치료, botulium 독소주입술, 편측반회후두신경절 단술, 반회후두신경분쇄술, 상후두신경절단술, 갑상연골성형술, implantable stimulator 등이 있다. 연축성 발성장애 환자에 $Botox^{circledR}$ 주입에 관한 보고는 주로 내전형에 대해서만 보고되고 있으며 외전형에 대하여 보고된 예는 매우 적다. (중략)

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1426-1428
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• 2011

컴퓨터에서 사용하는 데이터의 기본 단위는 2진수 형식으로 표현되는 이진(binary) 데이터이며 이는 CPU 연산에서부터 이기종간 네트워크 통신에 이르기까지 폭넓은 영역에서 사용되고 있다. 이진데이터를 처리하는 소프트웨어를 개발하기 위하여 다양한 원시타입(Primitive Type)을 사용하는 프로그래밍 언어가 사용되는데, 일반적으로 이러한 프로그래밍 언어를 통한 개발은 소스코드에 구조체, 공용체 및 클래스로 이진 데이터를 정적으로 정의함으로써 추후 데이터 변경에 대한 유연성이 떨어지는 문제가 존재한다. XML 기반의 객체 모델은 프로그래밍 언어에서 사용되는 모든 타입 및 이진 데이터 구성 형식을 제공하고 이를 통해 이진 데이터를 동적으로 관리함으로써 이러한 유연성의 문제를 해결하고 있으며 실제 이진 데이터를 사용하는 분야에 적용할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.559-562
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• 2020

시각-언어 이동 문제는 시각 이해와 언어 이해 능력을 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각-언어 이동 에이전트를 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 이 모델은 데모 데이터에 기초한 모방 학습과 행동 보상에 기초한 강화 학습을 함께 결합한 복합 학습을 채택하고 있다. 따라서 이 모델은 데모 데이타에 편향될 수 있는 모방 학습의 문제와 상대적으로 낮은 데이터 효율성을 갖는 강화 학습의 문제를 상호 보완적으로 해소할 수 있다. 또한, 제안 모델은 서로 다른 두 학습 간에 발생 가능한 학습 불균형도 고려하여 손실 정규화를 포함하고 있다. 또, 제안 모델에서는 기존 연구들에서 사용되어온 목적지 기반 보상 함수의 문제점을 발견하고, 이를 해결하기 위해 설계된 새로은 최적 경로 기반 보상 함수를 이용한다. 본 논문에서는 Matterport3D 시뮬레이션 환경과 R2R 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실들을 통해, 제안 모델의 높은 성능을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권9호
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• pp.281-290
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• 2020

시각-언어 이동 문제는 시각 이해와 언어 이해 능력을 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각-언어 이동 에이전트를 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 이 모델은 데모 데이터에 기초한 모방 학습과 행동 보상에 기초한 강화 학습을 함께 결합한 복합 학습을 채택하고 있다. 따라서 이 모델은 데모 데이터에 편향될 수 있는 모방 학습의 문제와 상대적으로 낮은 데이터 효율성을 갖는 강화 학습의 문제를 상호 보완적으로 해소할 수 있다. 또한, 제안 모델에서는 기존의 목표 기반 보상 함수들의 문제점을 해결하기 위해 설계된 새로운 경로 기반 보상 함수를 이용한다. 본 논문에서는 Matterport3D 시뮬레이션 환경과 R2R 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 제안 모델의 높은 성능을 입증하였다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2002년도 Language, Information, and Computation Proceedings of The 16th Pacific Asia Conference
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• pp.433-446
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• 2002

No Abstract(See Full Text)

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 2001년도 제15회 학술대회
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• pp.167-167
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• 2001

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어학회 2011년도 제34차 학술대회
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• pp.19-19
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• 2011

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.112-117
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• 2021

기계 학습을 활용하여 요약문을 생성했을 경우, 해당 요약문의 정확도를 측정할 수 있는 도구는 필수적이다. 원문에 대한 요약문의 사실관계 일관성의 파악을 위해 개체명 유사도, 기계 독해를 이용한 질문-답변 생성을 활용한 방법이 시도되었으나, 충분한 데이터 확보가 필요하거나 정확도가 부족하였다. 본 논문은 딥러닝 모델을 기반한 개체명 인식기와 질문-답변쌍 정확도 측정기를 활용하여 생성, 필터링한 질문-답변 쌍에 대해 일치도를 점수화하는 방법을 제안하였다. 이러한 기계적 사실관계 확인 점수와 사람의 평가 점수의 분포를 비교하여 방법의 타당성을 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.109-118
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• 2016

본 연구는 요리활동을 통한 언어중재가 언어발달지연을 보이는 유아의 언어능력 향상에 대해 알아보고 현장에서의 효율적인 교수학습 및 환경구성을 마련하는데 연구의 목적을 두고 있다. 연구대상은 서울시에 위치한 E아동발달센터에 재원 중인 만3세 유아 3명(남아 2명, 여아 1명)을 대상으로 각 연령 별 발달을 고려한 주제를 각각 선정하여 요리활동을 통한 언어중재를 실행하였다. 언어중재는 1주에 1회 50분씩 총 25회에 거쳐 실시하였고, 어휘는 요리동사 및 명사가 골고루 분포되도록 하였다. 자료 분석은 그림 어휘력검사(PPVT-R), 취학 전 아동의 수용언어(RLA) 및 표현언어(ELA) 발달 검사(PRES)를 사전 사후 검사를 실시하였고, 결과를 요약하면 다음과 같다. 요리활동을 통한 언어중재를 언어발달지연을 보이는 유아에게 실시한 결과 어휘력, 수용언어, 표현언어, 통합언어 모두 정상언어발달수준에 도달하였음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 요리활동을 통한 언어중재가 언어발달지연을 보이는 만3세 유아들에게 긍정적인 영향을 주는 활동임을 시사하고 있다. 따라서 요리활동은 유아의 능동적인 참여와 흥미를 유발 시킬 수 있으며, 다양한 경험을 통해 언어능력을 신장 시킬 수 있다고 본다.