• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.166-171
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• 2020

데이터를 저장하고 분석하여 새로운 지식을 얻을 수 있는 빅데이터 처리기술은 사회의 여러 분야에서 중요성이 강조되고 있으며 정보통신기술 분야의 핵심 이슈로 부각되면서 관련 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 빅데이터를 분석할 수 있는 도구인 R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 본 논문에서는 이를 이용하여 성경데이터를 분석한다. 성경 중에서 신약성경의 4복음서의 데이터를 분석한다. 먼저 성경데이터를 수집하고 분석을 위한 필터링을 수행한다. 이후 R을 이용하여 어떠한 텍스트가 분포되어 있는지를 빈도 조사를 수행하며 정확한 데이터의 분석을 위해 한 문장에서 나오는 단어들을 쌍으로 표현하고 단어 간의 관계성을 분석하는 소셜 네트워크 분석을 통해 성경을 분석한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제2권5호
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• pp.1-7
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• 2001

본 논문에서는 기업 내 사무업무 프로세스를 자동화하고 보다 효율적인 작업 환경 구축을 위하여 실시간 그룹 협업 지원 기술과 ICN 기반의 워크플로우 모델링 도구를 설계하고 구현한다. 모델링 도구는 그룹 단위의 실시간 협업 지원을 가능하게 하는 워크플로우 비즈니스 프로세스를 정의하므로 "그룹 ICN 에디터"라 부른다. 본 논문에서는 그룹 ICN 에디터가 여러 사용자가 동시에 작업이 가능하게 하기 위해 Flexible rJAMM을 이용하여 에디터를 구현한다. 에디터를 통하여 정의된 워크플로우 비즈니스 프로세스 모델들의 집합은 데이터베이스에 저장이 되고, WfMC에서 표준화한 워크플로우 프로세스 정의 언어(WPDL)로 변환되게 된다.로 변환되게 된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권5호
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• pp.420-429
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• 2009

특허 문서는 과학기술 발전을 탐지하고 기존 트렌드를 이해함으로써 미래의 트렌드를 예측하는데 유용한 자원이다. 본 연구에서는 단위 기술을 "문제점"과 "해결방법"으로 구성되어 있다고 보고, 언어적 단서(linguistic clue)와 언어 모델(1anguage model)을 결합한 혼합 모델을 사용하여 이들에 해당하는 의미 핵심문구(semantic keyphrase)를 찾고, 의미 핵심문구로 표현되는 단위 기술을 추출하였다. 추출된 결과에 근거하여 비지도 학습(unsupervised learning) 방법으로 과학기술들의 트렌드를 발견하는 새로운 접근방법(Technological Trend Discovery, TTD)을 제안한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안한 방법으로 과학 기술을 나타내는 의미적 핵심 문구를 추출하는데 77%의 R-정확률을 달성하였고 결과적으로 의미있는 과학기술 트렌드를 발견할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1076-1087
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• 2010

특정 응응 분야를 위해 개발된 임베디드 프로세서의 진화 및 새로운 출현과 더불어 이를 지원할 수 있는 소프트웨어 개발 환경에 관한 연구와 상용화 시도가 활성화되고 있다. 재목적성(retargetability)은 프로세서나 메모리에 대한 아키텍처 정보를 아키텍처 기술 언어(ADL)로 기술하여 컴파일러, 시뮬레이터, 어셈블러, 프로파일러, 디버거 등과 같은 소프트웨어 개발 도구를 생성하는데 이용된다. EXPRESSION ADL은 아키텍처 모델링, 소프트웨어 개발 도구 생성, 빠른 프로토타입핑, 아키텍처에 대한 설계 탐색과 SoC에 대한 기능적인 검증을 위해 개발된 ADL로서 프로세서 코어, 코프로세서, 메모리 등으로 구성된 소프트웨어적인 아키텍처를 구조와 동작 정보를 혼합하여 자연스럽게 모델링하였다. 이 논문에서는 EXPRESSION ADL을 기반으로 ADL의 작성 편리성, 확장성을 높이기 위해 클래스 기반 ADL을 설계하고 문법의 타당성을 검증하였다. 이를 위해, 6개의 핵심 클래스를 정의하고 MIPS R4000에 대한 ADL을 표현으로부터 EXPRESSION과 동일한 컴파일러, 시뮬레이터를 생성하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.329-339
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• 2011

본 연구는 비영어권 OECD 21개 국가들을 대상으로 영어능력과 경제활동(국가별 무역량, R&D투자 등), 그리고 경제 성장률과의 관계 분석을 통하여 영어능력이 국가의 경제성장에 미치는 영향을 실증적으로 규명하고자 하였다. 단순회귀분석(OLS)과 표면상무관회귀분석(Seemingly Unrelated Regression Estimation: SURE)의 기법을 사용하여 추정한 결과 체코, 핀란드, 그리고 폴란드를 제외한 여타 국가들에서는 영어능력이 직접적으로 경제성장에 정(+)의 효과를 미친다는 통계학적 유의성이 발견되지 않았다. 그러나 영어 능력은 무역량 증진의 기여를 통하여 간접적으로 경제성장에 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 따라서 영어 능력은 경제성장에 있어서 하나의 필요조건이지 충분조건은 아닌 것으로 결론 지울 수 있다. 더불어 영어 능력은 최소한의 물적 자본과, 기술축적, 정치적 안정, 그리고 훌륭한 통치를 보완하는 충분한 보완재 역할을 담당한다면 경제성장에 긍정적인 영향을 끼칠 것이 예상된다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.467-470
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• 2009

U-City는 신기술 융합형 신성장동력 사업으로 미래 지식기반사회에 있어서 도시민들로 하여금 누구나 평등하게 최첨단 정보기술의 혜택을 맘껏 누릴 수 있도록 하는 필수 요소이다. 본 연구에서는 성공적인 UCity건설을 위한 합리적이고 효율적인 프로세스의 정립을 위해 기존의 U-City건설사업 프로세스를 재설계(BPR: Business Process Reengineering)하고자 한다. 이에 우선 기존 U-City건설사업의 프로세스를 분석하여 문제점을 진단하고, 둘째로 향상된 방안을 도출하고 프로세스와 관리 체계를 정리하여 개선된 프로세스를 제안하고자 하며, 마지막으로 UML(Unified Modeling Language)을 이용하여 보다 직관적으로 모델링 함으로써 최적의 프로세스를 정립하고자 하였다. 이를 통해 체계적인 사업추진을 통해 녹색성장의 발판으로써 지속 가능한 U-City의 개발이 될 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제4권4호
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• pp.159-168
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• 2008

Human-Robot Interaction (HRI), based on already well-researched Human-Computer Interaction (HCI), has been under vigorous scrutiny since recent developments in robot technology. Robots may be more successful in establishing common ground in project-based education or foreign language learning for children than in traditional media. Backed by its strong IT environment and advances in robot technology, Korea has developed the world's first available e-Learning home robot. This has demonstrated the potential for robots to be used as a new educational media - robot-learning, referred to as 'r-Learning'. Robot technology is expected to become more interactive and user-friendly than computers. Also, robots can exhibit various forms of communication such as gestures, motions and facial expressions. This study compared the effects of non-computer based (NCB) media (using a book with audiotape) and Web-Based Instruction (WBI), with the effects of Home Robot-Assisted Learning (HRL) for children. The robot gestured and spoke in English, and children could touch its monitor if it did not recognize their voice command. Compared to other learning programs, the HRL was superior in promoting and improving children's concentration, interest, and academic achievement. In addition, the children felt that a home robot was friendlier than other types of instructional media. The HRL group had longer concentration spans than the other groups, and the p-value demonstrated a significant difference in concentration among the groups. In regard to the children's interest in learning, the HRL group showed the highest level of interest, the NCB group and the WBI group came next in order. Also, academic achievement was the highest in the HRL group, followed by the WBI group and the NCB group respectively. However, a significant difference was also found in the children's academic achievement among the groups. These results suggest that home robots are more effective as regards children's learning concentration, learning interest and academic achievement than other types of instructional media (such as: books with audiotape and WBI) for English as a foreign language.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.127-146
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• 2022

최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권3호
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• pp.50-58
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• 2006

본 논문은 JPEG2000의 비율 제어과정의 성능을 향상시키기 위해 효율적인 비율-왜곡 최적화 알고리즘 구현에 대해 기술한다. 기존의 비율-왜곡 최적화 알고리즘에서는 전체 코드 블록들의 최대 비율-왜곡 기울기와 최소 비율-왜곡 기울기를 참조하여 그 평균을 비율 제한상수로 설정하는 반면 제안된 알고리즘 구현에서는 절단점 인접의 비율-왜곡 기울기를 참조하여 비율 제한상수를 설정하고, 이전의 비율 할당과정에서 배제된 코딩 패스에 대해서만 비율 할당과정을 수행함으로서 비율-왜곡 최적화를 위한 연산수를 감소하도록 하였다. 비율-왜곡 최적화 알고리즘은 C 언어를 통해 구현되었으며, Altera Excalibur(EPXA4)개발 보드를 통해 실험되었다.

• 말소리와 음성과학
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• 제6권4호
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• pp.161-169
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• 2014

This study investigated changes in the prelinguistic vocal production of typically developing infants aged 5-20 months based on Stark Assessment of Early Vocal Development-Revised (SAEVD-R). Fifty-eight typically developing infants participated in the study, and they were divided into four age groups, 5-8 months, 9-12 months, 13-16 months, and 17-20 months of age. Vocalization samples were collected from infants' play activities and were classified into 5 levels and 23 types using SAEVD-R. The results revealed that the four age groups showed significant differences in production proportion of vocalization levels. Level 1, 2, 4, and 5 vocalizations exhibited significantly different across the four age groups. Level 3 was predominantly produced across every age group. Therefore, the vocalization level was not significantly different across the four age groups. Especially, vowels in Level 3 vocalization predominantly produced across all ages during a long period. Also, significant increases in the proportion of Levels 4 and 5 occurred after 9 months, which suggested that the production of cannonical syllables is a key indicator of advancement in prelinguistic vocal development. The results have clinical implication in early identification and speech-language intervention for young children with speech delays or at risk.