• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
• /
• pp.101-106
• /
• 2007

본 논문에서는 SOA(Service Oriented Architecture) 기반으로 국가 R&D 정보의 종합 조회 기능을 제공하는 국가 R&D 정보시스템(RnDIS: R&D Information System)을 설계 및 구현하였다. 물리적으로 분산되고 각각 별도의 DB를 구성하여 활용하는 이질적인 4개의 응용시스템의 기능을 효과적으로 연계 및 활용하기 위해 유연하며 확장이 용이한 SOA를 채택하였다. 서비스의 식별, 정의, 분석 등의 개발을 위해 CBD 방법론을 확장한 새로운 서비스 개발방법론을 정의 및 활용하였으며, RnDIS를 위해 4개의 어플리케이션 서비스와 4개의 비즈니스 프로세스 서비스를 정의 및 설계하였다. 어플리케이션 서비스는 기존의 자바코드로부터 WSDL(Web Service Description Language)을 생성하는 래핑(wrapping) 방식을 사용하여 구현하였며, 비즈니스 프로세스 서비스는 BPEL(Business Process Execution Language) 엔진을 이용하여 어플리케이션 서비스를 조합하는 방식을 이용하여 구현하였다. RnDIS는 NTIS(National Science and Technology Information System) 공식 홈페이지(http://www.ntis.go.kr)의 종합검색 메뉴로 시범서비스 되고 있으며, 향후 서비스 대상 데이터의 확장과 기능 추가를 통해 정식 서비스를 오픈 할 예정이다.

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

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 1990년도 제2회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
• /
• pp.11-15
• /
• 1990

문자 생활에 있어서 컴퓨터의 도입이 가속화되면서, 한글의 맞춤법 검사를 자동으로 해주는 문안 편집 도움 기법의 필요성이 대두되었다. 교착어인 한국어의 문자인 한글의 맞춤법 검사는 다른 언어에 비해 상대적으로 어렵게 여겨져 왔다. 본 논문에서는 한글 맞춤법 검사시스템의 개발에 대하이 실용화의 관점에서 논한다. 실용화의 관점에서는 한글 맞춤법 검사뿐 만 아니라 문서 편집기를 통한 인터페이스, 사전의 제공, 틀린 경우의 적절한 조치 등이 필요하다.

• 한국생활과학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.699-710
• /
• 2007

The study purposes to explore the effects of individual characteristics and home environments of children on their bilingual language aquisition, that is, to examine whether their English language competency is different from their Korean language competency depending on those variables. Thus English or Korean language competency of children who had had early exposure in English learning were studied in terms of child's individual characteristics such as age, gender, exposure period to English, intelligence, and experiences of visiting English-speaking countries, and home environments such as parental age, educational level, income level, their perceived English competency, their perceived significance of English and Korean language, and the frequency of using English at home. 72 children who went to English kindergarten were tested with Peabody Pictures Vocabulary Test-Revised (PPVT-R) in Korean version and in English version respectively. The results show that child's intelligence and experiences of visiting English-speaking countries influence their Korean language competency. Also child's age, exposure period to English and experiences of visiting English-speaking countries influence their English language competency. Moreover their mother's educational background, father's English fluency, mothers' English fluency, and the frequency of using English at home influence child's English language competency, whereas any variables did not influence child's Korean language competency. Accordingly, child's English and Korean language competencies are related to each other.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제34권1호
• /
• pp.89-99
• /
• 2018

Spatial downscaling is often applied to coarse scale satellite products with high temporal resolution for environmental monitoring at a finer scale. An area-to-point regression kriging (ATPRK) algorithm is regarded as effective in that it combines regression modeling and residual correction with area-to-point kriging. However, an open source tool or package for ATPRK has not yet been developed. This paper describes the development and code organization of an R-based spatial downscaling tool, named R4ATPRK, for the implementation of ATPRK. R4ATPRK was developed using the R language and several R packages. A look-up table search and batch processing for computation of ATP kriging weights are employed to improve computational efficiency. An experiment on spatial downscaling of coarse scale land surface temperature products demonstrated that this tool could generate downscaling results in which overall variations in input coarse scale data were preserved and local details were also well captured. If computational efficiency can be further improved, and the tool is extended to include certain advanced procedures, R4ATPRK would be an effective tool for spatial downscaling of coarse scale satellite products.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.441-445
• /
• 2020

토큰화(Tokenization)는 사람이 작성한 자연어 문장을 기계가 잘 이해할 수 있도록 최소 단위인 토큰으로 분리하는 작업을 말하여, 이러한 토큰화는 자연어처리 전반적인 태스크들의 전처리에 필수적으로 사용되고 있다. 최근 자연어처리 분야에서 높은 성능을 보이며, 다양한 딥러닝 모델에 많이 활용되고 있는 SentencePiece 토큰화는 여러 단어에서 공통적으로 출현하는 부분단어들을 기준으로, BPE 알고리즘을 이용하여 문장을 압축 표현하는 토큰화 방법이다. 본 논문에서는 한국어 기반 특허 문헌의 초록 자연어 데이터를 기반으로 SentencePiece를 비롯한 여러 토큰화 방법에 대하여 소개하며, 해당 방법을 응용한 기계번역 (Neural Machine Translation) 태스크를 수행하고, 토큰화 방법별 비교 평가를 통해 특허 분야 자연어 데이터에 최적화된 토큰화 방법을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 특허 초록 한-영 기계번역 태스크에서 성능이 향상됨을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.40-43
• /
• 2009

방통융합의 대표적인 서비스인 IPTV의 상용화로 이용자에게는 방송에 대한 다양한 선택의 자유와 편익을 주고 있다. 본 논문에서는 대화시스템을 통해 IPTV 서비스 이용자가 원격 모바일 환경에서 댁내의 IPTV 셋톱장치의 상태를 조회하고 셋톱장치의 환경설정을 변경하거나, IPTV의 채널이나 컨텐츠를 재생할 수 있는 대화시스템의 구조를 제안한다. 이러한 대화시스템을 이용하여 IPTV 사용자는 원격에서 가정내의 자녀들의 TV 시청을 지도하고, 셋톱장치나 리모컨에 익숙하지 않은 유아나 노년층을 위해 원격에서 컨텐츠 재생이 가능하도록 한다. IPTV 영역에 대한 요구 분석을 통해 화행과 의미구조를 수립하였으며, 1만 3천 대화쌍을 수집하였다. 다양한 IPTV 영역에 대응하기 위해 예제기반 추론 방법과 규칙기반 추론 방법을 결합하여 사용할 수 있도록 하였으며, EPG 검색 모듈을 추론모듈에 추가하였다. 또한 SMS 영역에서의 성능향상을 위한 전처리를 도입하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.455-460
• /
• 2022

오픈 도메인 질의 응답에서 질의에 대한 답변은 질의에 대한 관련 문서를 검색한 다음 질의에 대한 답변을 포함할 수 있는 검색된 문서를 분석함으로써 얻어진다. 문서내의 테이블이 질의와 관련이 있을 수 있음에도 불구하고, 기존의 연구는 주로 문서의 텍스트 부분만을 검색하는 데 초점을 맞추고 있었다. 이에 테이블과 텍스트를 모두 고려하는 질의응답과 관련된 연구가 진행되었으나 테이블의 구조적 정보가 손실되는 등의 한계가 있었다. 본 연구에서는 테이블의 구조적 정보를 모델의 추가적인 임베딩을 통해 활용한 오픈 도메인 질의응답 시스템인 R³를 제안한다. R³는 오픈 도메인 질의 응답 데이터셋인 NQ에 기반한 새로운 데이터셋인 NQ-Open-Multi를 이용해 학습 및 평가하였으며, 테이블의 구조적 정보를 활용하지 않은 시스템에 비해 더 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.17-37
• /
• 2017

Purpose Customer Loyalty is the most important factor of customer relationship management (CRM). Especially in retailing industry, where customers have many options of where to spend their money. Classifying loyal customers through customers' data can help retailing companies build more efficient marketing strategies and gain competitive advantages. This study aims to construct classification models of distinguishing the loyal customers within a Korean retailing company using data mining techniques with R language. Design/methodology/approach In order to classify retailing customers, we used combination of support vector machines (SVMs) and other classification algorithms of machine learning (ML) with the support of recursive feature elimination (RFE). In particular, we first clean the dataset to remove outlier and impute the missing value. Then we used a RFE framework for electing most significant predictors. Finally, we construct models with classification algorithms, tune the best parameters and compare the performances among them. Findings The results reveal that ML classification techniques can work well with CRM data in Korean retailing industry. Moreover, customer loyalty is impacted by not only unique factor such as net promoter score but also other purchase habits such as expensive goods preferring or multi-branch visiting and so on. We also prove that with retailing customer's dataset the model constructed by SVMs algorithm has given better performance than others. We expect that the models in this study can be used by other retailing companies to classify their customers, then they can focus on giving services to these potential vip group. We also hope that the results of this ML algorithm using R language could be useful to other researchers for selecting appropriate ML algorithms.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제8권9호
• /
• pp.379-390
• /
• 2019

본 논문에서는 시각-언어 이동 문제를 위한 새로운 심층 신경망 모델인 LVLN을 제안한다. LVLN 모델에서는 자연어 지시의 언어적 특징과 입력 영상 전체의 시각적 특징들 외에, 자연어 지시에서 언급하는 주요 장소와 랜드마크 물체들을 입력 영상에서 탐지해내고 이 정보들을 추가적으로 이용한다. 또한 이 모델은 자연어 지시 내 각 개체와 영상 내 각 관심 영역, 그리고 영상에서 탐지된 개별 물체 및 장소 간의 서로 연관성을 높일 수 있도록 맥락 정보 기반의 주의 집중 메커니즘을 이용한다. 그뿐만 아니라, LVLN 모델은 에이전트의 목표 도달 성공율을 향상시키기 위해, 목표를 향한 실질적인 접근을 점검할 수 있는 진척 점검기 모듈도 포함하고 있다. Matterport3D 시뮬레이터와 Room-to-Room (R2R) 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 LVLN 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.