• 한국노년학
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• 제39권1호
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• pp.109-125
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• 2019

본 연구는 노인들의 온라인 건강 정보 탐색 및 건강관리를 막는 주요 장애 요인을 살펴보고 증진방안을 검토하였다. 65세 이상의 노인을 대상으로 면대면 설문이 이루어졌고, 총 240명이 참여하였다. 정성적인 자료 검토를 위해 의미 연결망 분석(Semantic Network Analysis)을 실행하였고, 정량적인 자료를 바탕으로 위계적 회귀분석을 하였다. 분석 결과 정보 검색을 막는 주요 장애 요인과 건강관리를 막는 주요 장애 요인으로는 유용성(예, 원하는 정보 없음, 상세정보 부족, 신뢰성)과 이용용이성(예, 검색방법, 앱설치, 잘 안보임)으로 나타났다. 기술수용모델(Technology Acceptance Model)에서 제시하는 인지된 유용성과 인지된 이용용이성이 노인들의 모바일 앱 이용의도와 정적인 관계를 보였다. 즉 유용성과 이용용이성을 높이는 것이 노인들의 모바일 앱의 이용의도를 증진시킬 수 있는 것으로 나타났다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.121-128
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• 2006

본 연구는 적응형 학습을 제공하기 위한 새로운 에이전트 기반 e-러닝 시스템을 제안하였다. 시멘틱웹 환경에서 적응형 e-러닝은 온톨로지와 지능형 에이전트의 개발은 필수적이다. 특히 학습 콘텐트의 분석과 학습자 정보를 이용한 추론 엔진의 개발은 효과적인 e-러닝 환경을 제공할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 시멘틱웹 환경에서 적응형 e-러닝 적용 모형을 설계하였고, e-러닝 학습에 대한 다양한 온톨로지를 개발하였다. 온톨로지는 학습 도메인과 학습자 그리고 인터페이스관점에서 분석하고 개발하였다. 그리고 에이전트의 추론을 위하여 지능형 환경을 구현하였다. 제안된 시스템을 통하여 시멘틱 웹 환경에서 새로운 e-러닝 시스템 모형을 제시하였다.

• ETRI Journal
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• 제36권3호
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• pp.429-438
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• 2014

Semantic role labeling (SRL) is a task in natural-language processing with the aim of detecting predicates in the text, choosing their correct senses, identifying their associated arguments, and predicting the semantic roles of the arguments. Developing a high-performance SRL system for a domain requires manually annotated training data of large size in the same domain. However, such SRL training data of sufficient size is available only for a few domains. Constructing SRL training data for a new domain is very expensive. Therefore, domain adaptation in SRL can be regarded as an important problem. In this paper, we show that domain adaptation for SRL systems can achieve state-of-the-art performance when based on structural learning and exploiting a prior model approach. We provide experimental results with three different target domains showing that our method is effective even if training data of small size is available for the target domains. According to experimentations, our proposed method outperforms those of other research works by about 2% to 5% in F-score.

• 한국비블리아학회지
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• 제23권1호
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• pp.91-111
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• 2012

웹 정보의 폭발적인 성장과 함께, 단순히 한 두 개의 키워드의 입력에 따른 검색은 너무 많은 검색결과를 가져오게 되기 때문에 전통적인 정보검색기법은 이용자들에게 있어서 만족할 수 없는 결과를 제공하고 있다. 본 연구에서는 정보에 대한 의미를 기반으로 정보검색의 질적 향상을 위한 기술의 개발을 목표로 하고 있다. 이를 위하여 시멘틱 웹 기술에서 요구되는 시멘틱 기반 검색에 대한 최근의 연구동향 및 기술을 분석하여 시멘틱 기반 검색시스템에서 요구사항을 파악하고, 지능형 검색시스템의 아키텍처, 시멘틱 검색 서비스 개발 과정과 핵심기술 등을 살펴보았다. 분석결과와 함께, 시멘틱 기반 정보검색 시스템의 전체적인 아키텍처에 대한 설계 및 요구사항을 제안하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.9-21
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• 2006

온톨로지를 사용하여 웹 서비스 검색 기능을 향상시키려는 연구가 진행되고 있다. 그 중 DAML, DAML+OIL를 이용하여 UDDI를 검색하는 방안이 제안되었다. 하지만 이 방식은 UDDI 검색에 적합한 연산자들을 사용해야 하는 불편함과 그에 따른 온톨로지를 정의해 주어야 하는 번거로움이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 정보검색 및 의미적인 추천을 위한 N-Triple 처리, 핵심 Triple 추출을 위한 필터링, Triple 통합, Triple간 의미적 연결, Triple 탐색 기법을 제시하고 더 나아가 제시된 기법으로 시스템을 설계하고 구현한다. 끝으로 가상의 시맨틱 웹 환경에서 제안된 시스템을 실험하여 본 논문의 유용성을 입증한다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권4호
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• pp.113-124
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• 2021

The study investigates how financial markets respond to a shock to tone and semantic similarity of the Bank of Thailand press releases. The techniques in natural language processing are employed to quantify the tone and the semantic similarity of 69 press releases from 2010 to 2018. The corpus of the press releases is accessible to the general public. Stock market returns and bond yields are measured by logged return on SET50 and short-term and long-term government bonds, respectively. Data are daily from January 4, 2010, to August 8, 2019. The study uses the Structural Vector Auto Regressive model (SVAR) to analyze the effects of unanticipated and temporary shocks to the tone and the semantic similarity on bond yields and stock market returns. Impulse response functions are also constructed for the analysis. The results show that 1-month, 3-month, 6-month and 1-year bond yields significantly increase in response to a positive shock to the tone of press releases and 1-month, 3-month, 6-month, 1-year and 25-year bond yields significantly increase in response to a positive shock to the semantic similarity. Interestingly, stock market returns obtained from the SET50 index insignificantly respond to the shocks from the tone and the semantic similarity of the press releases.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.1996-2015
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• 2023

High-definition (HD) maps can provide precise road information that enables an autonomous driving system to effectively navigate a vehicle. Recent research has focused on leveraging semantic segmentation to achieve automatic annotation of HD maps. However, the existing methods suffer from low recognition accuracy in automatic driving scenarios, leading to inefficient annotation processes. In this paper, we propose a novel semantic segmentation method for automatic HD map annotation. Our approach introduces a new encoder, known as the convolutional transformer hybrid encoder, to enhance the model's feature extraction capabilities. Additionally, we propose a multi-level fusion module that enables the model to aggregate different levels of detail and semantic information. Furthermore, we present a novel decoupled boundary joint decoder to improve the model's ability to handle the boundary between categories. To evaluate our method, we conducted experiments using the Bird's Eye View point cloud images dataset and Cityscapes dataset. Comparative analysis against stateof-the-art methods demonstrates that our model achieves the highest performance. Specifically, our model achieves an mIoU of 56.26%, surpassing the results of SegFormer with an mIoU of 1.47%. This innovative promises to significantly enhance the efficiency of HD map automatic annotation.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권6호
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• pp.162-168
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• 2023

This article presents an examination of the major cognitive-semantic theories in linguistics (Langacker, Lakoff, Fillmore, Croft). The CST's foundations are discussed concerning the educational policy changes, which are necessary to improve the linguistic disciplines in the changing context of higher education, as well as the empowerment and development of the industry. It is relevant in the light of the linguistic specialists' quality training and the development of effective methods of language learning. Consideration of the theories content, tools, and methods of language teaching, which are an important component of quality teaching and the formation of a set of knowledge and skills of students of linguistic specialties, remains crucial. This study aims to establish the main theoretical positions and directions of cognitive-semantic theory in linguistics, determine the usefulness of teaching the basics of cognitive linguistics, the feasibility of using methods of cognitive-semantic nature in the learning process. During the research, the methods of linguistic description and observation, analysis, and synthesis were applied. The result of the study is to establish the need to study basic linguistic theories, as well as general theoretical precepts of cognitive linguistics, which remains one of the effective directions in the postmodern mainstream. It also clarifies the place of the main cognitive-semantic theories in the teaching linguistics' practice of the XXI century.

• 한국전자거래학회지
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• 제9권3호
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• pp.243-258
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• 2004

도메인별로 적합한 온톨로지를 구축하는 것은 시멘틱웹의 한 구현 방법으로서 해당 도메인 응용프로그램의 의미적 정보를 풍부히 해준다. 전자상거래에서 카탈로그는 상품과 서비스에 대한 가격, 특성, 조건 등의 다양한 정보를 저장 관리해주는데, 카탈로그에는 상품 개별 정보뿐 아니라 상품간에도 다양한 정보가 내재되어 존재하게 된다. 따라서 전자카탈로그 영역에 온톨로지를 적용하기 위하여는 먼저 카탈로그 영역에서 존재하는 의미적 관계(semantic relationships)를 분석해 보는 것은 의미 있는 일이다. 본 논문에서는 카탈로그의 의미적 관계를 분류체계를 통해 분석해보고, 각각의 관계가 어떻게 온톨로지 모델화 될 수 있는지를 제시한다. 모델링 기법으로서는 기본적으로 EER(Extended Entity-Relationship)을 사용하는데, 이에 제한되지 않고 궁극적으로 온톨로지 모델을 사용하여 추론을 할 수 있도록 모델을 Description Logics으로 표현한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권5호
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• pp.1807-1824
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• 2015

As the technologies advance, mobile peer-to-peer (MP2P) networks or systems become one of the major ways to share resources and information. On such a system, the information retrieval (IR), including the development of scalable infrastructures for indexing, becomes more complicated due to a huge increase on the amount of information and rapid information change. To keep the systems on MP2P networks more reliable and consistent, the index structures need to be updated frequently. For a semantic IR system, the index structure is even more complicated than a classic IR system and generally has higher update cost. The most well-known indexing technique used in semantic IR systems is Latent Semantic Indexing (LSI), of which the index structure is generated by singular value decomposition (SVD). Although LSI performs well, updating the index structure is not easy and time consuming. In an MP2P environment, which is fully distributed and dynamic, the update becomes more challenging. In this work, we consider how to update the sematic index generated by LSI and keep the index consistent in the whole MP2P network. The proposed Concept Space Update (CSU) protocol, based on distributed 2-Phase locking strategy, can effectively achieve the objectives in terms of two measurements: coverage speed and update cost. Using the proposed effective synchronization mechanism with the efficient updates on the SVD, re-computing the whole index on the P2P overlay can be avoided and the consistency can be achieved. Simulated experiments are also performed to validate our analysis on the proposed CSU protocol. The experimental results indicate that CSU is effective on updating the concept space with LSI/SVD index structure in MP2P semantic IR systems.