• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.407-420
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• 2014

한국어 형태소 분석 및 태깅은 크게 2가지 단계로 나뉜다. 첫 번째 단계는 어절을 분석하여 후보들을 생성하는 것으로, 여러 의미를 가진 어절은 이 단계에서 다양한 후보들이 생성된다. 두 번째는 문맥 정보를 이용하여 후보 중에 가장 적절한 하나를 선택하는 단계로, 흔히 태깅이라 한다. 일반적으로 두 번째 단계에서는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model, 이하 HMM)을 자주 사용하지만, 본 논문에서는 처리속도를 향상시킨 부분어절 조건부확률 모델을 제안한다. 이 모델은 우선적으로 인접 어절 정보를 이용하여 현재 처리 중인 어절의 의미를 결정하고, 예외적으로 용언이 인접한 경우에만 후보 정보의 극히 일부분을 이용한다. 실험 결과 정확률은 HMM의 96.49%보다 0.07% 낮았지만, 처리 소요 시간을 약 53% 감소시켰다.

• 동아시아경상학회지
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• 제4권2호
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• pp.48-60
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• 2016

This study analyzes what effects does restaurant's well-being attribute selection have on word-of-mouth intention. Based on the result, this study aims to provide basic data for establishing Korean restaurant's service strategy and marketing strategy. The researchers surveyed 350 customers who visited a Korean restaurant located in Kangbook, Seoul. We encoded gathered data and analyzed them using SPSS 17.0 statistics package program. Following are the analyzed results. First, under hypothesis 1 - Korean restaurant's well-being attribute selection will have a positive influence on re-visitation intention - it is shown that sufficiency, healthiness, and steadiness have similar influence on re-visitation intention. Second, under hypothesis 2 - Korean restaurant's well-being attribute selection will have a positive influence on word-of-mouth intention - it is shown that sufficiency, healthiness, environment, and steadiness have similar influence on word -of-mouth intention. Third, under hypothesis 3 - Korean restaurant's re-visitation intention will have a positive influence on word -of-mouth intention - it is considered that eliciting customer's re-visitation intention also has influence on word-of-mouth intention. We will be necessary to consult how to derive customer's re-visitation intention or word-of-mouth intention by considering factors which customers of traditional Korean restaurant value.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.71-76
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• 2006

기계번역에서 올바른 번역 문장을 구성하기 위해서는 원시 문장의 의미를 올바르게 표현하면서 자연스러운 목적 문장을 구성하는 번역어를 선택해야 한다. 본 논문에서는 '단어-의미 의미-단어' 관계, 즉 원시언어의 한 단어는 하나 이상의 의미를 가지고 각 의미는 각기 다른 목적언어 단어로 표현된다는 점에 기반하여, 원시 단어의 의미 분별과 목적 단어 선택을 결합하여 번역어를 선택하는 방식을 제안한다. 기존의 번역방식은 원시 단어에 대한 목적단어를 직접 선택하는 '단어-단어' 관계에 기반하고 있기 때문에, 원시언어를 목적 언어로 직접 대응시키기 위한 지식을 필요로 하여 지식 획득에 어려움이 있었다. 본 논문의 방식에서는 원시 단어의 의미 분별과 목적 언어의 단어 선택의 결합을 통해 번역어를 선택함으로써, 손쉽게 획득할 수 있는 원시 언어와 목적 언어 각각의 지식원에서 번역어 선택을 위한 지식을 자동으로 추출할 수 있다. 또한 원시 언어의 의미와 목적 언어의 쓰임새를 모두 반영하여 충실도와 이해도를 모두 만족시키는 보다 정확한 번역어를 선택할 수 있다.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제13권2호
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• pp.3-14
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• 2014

Online communities are an important source of electronic-word-of-mouth (eWOM), however few studies have examined these types of messages within the Middle Eastern context. This study focuses on Kuwaiti women as members of an online beauty forum; previous work has suggested a mediating effect of gender with women being more likely to trust and follow-up word-of-mouth with a purchase. A conceptual model, based on existing theoretical contributions, provides the basis of a coding framework for the message characteristics that influence members' eWOM adoption. A sub-set of the analysis is presented: 218 threads (1820 messages, coded into 6702 units) illustrating cases where eWOM was adopted and thereby demonstrating continuance intention with members returning to the forum. Content analysis revealed the prevalence of emotional aspects in messages, coded into a new category of 'community bonding'. Findings show that emotion expressed in messages is as influential and important as cognitive aspects of argument quality.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.113-121
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• 2009

본 논문에서는 지역적으로 서로 다른 감성을 지닌 영상을 검출하기 위해서 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템을 제안 하였다. 제안하는 검색 시스템은 영상을 $17{\times}17$의 겹치지 않는 부분영역으로 나누고, 각 부분영역에 대한 감성 특징을 추출한다. 본 논문에서는 부분영역 내에서 감성 특징을 추출하기 위해서, H. Nagumo의 배색이미지차트에서 제안하는 160개 감성어에 대한 감성 색상을 이용하였다. 부분영역으로부터 해당 감성어에 대한 감성 색상의 분포정도를 계산하여 각 부분영역의 감성어에 대한 히스토그램 값 중 가장 큰 값을 지닌 감성어를 취하게 된다. 제안하는 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템은 Corel 영상 데이터베이스에 대해서 유효성을 평가하여, 전역적 방법보다 우수한 검색 정확도와 재현도를 가짐을 보여주었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.644-649
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• 2023

DRAM(Dynamic Random Access Memory) 스케일링 과정에서 발생하는 셀간 거리의 감소에 따라 STI(Shallow Trench Isolation)두께 감소는 문턱이하 누설이 증가되는 패싱워드라인 효과를 유발한다. 인접한 패싱워드라인에 인가된 전압으로 인한 문턱이하누설 전류의 증가는 데이터 보존시간에 영향을 주며, 리프레시의 동작 횟수가 증가되어 DRAM의 소비 전력을 증가시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 TCAD Simulation을 통해 패싱워드라인 효과에 대한 원인을 확인한다. 결과적으로, 패싱워드라인 효과가 발생하는 DRAM 동작상황을 확인하고, 이때 패싱워드라인 효과로 인해 전체 누설전류의 원인에 따른 비중이 달라지는 것을 확인하였다. 이를 통해, GIDL(Gate Induced Drain Leakage)에 의한 누설전류뿐만 아니라 문턱이하 누설전류를 고려의 필요성을 확인하며 이에 따른 DRAM 구조의 개선 방향의 지침이 될 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.211-214
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• 1995

At what level of orthographic representation is phonology linked in thelexicon? Is it at the whole word level, the syllable level, letter level, etc? This question can be addressed by comparing the two scripts used in Korean, logographic Hanmoon and alphabetic/syllabic Hangul, on a task where judgements must be made about the phonology of a visually presented word. Four experiments are reported using a "homophone decision task" and manipulating the sub-lexical relationship between orthography and phonology in Hanmoon and Hangul, and the lexical status of the stimuli. Hangul words showed a much higher error rate in judging whether there was another word identically pronounced than both Hangul nonwords and Hanmoon words. It is concluded that the relationship between orthography and phonology in the lexicon differs according tn the type of script owing to the availability of sub-lexical information: the process of making a homophone derision is based on a spread of activation exclusively among lexical entries, from orthography to phonology and vice versa (called "Orthography-Phonology-Orthography Rebound" or "OPO Rebound"). The results are explained within the mulitilevel interactive activation model with orthographic units linked to phonological units at each level.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제60호
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• pp.29-45
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• 2006

We investigated whether the first syllable plays an important role in lexical access in Korean visual word recognition. To do so, one lexical decision task (LDT) and two form primed LDT experiments examined the nature of the syllabic neighborhood effect. In Experiment 1, the syllabic neighborhood density and the syllabic neighborhood frequency was manipulated. The results showed that lexical decision latencies were only influenced by the syllabic neighborhood frequency. The purpose of experiment 2 was to confirm the results of experiment 1 with form-primed LDT task. The lexical decision latency was slower in form-related condition compared to form-unrelated condition. The effect of syllabic neighborhood density was significant only in form-related condition. This means that the first syllable plays an important role in the sub-lexical process. In Experiment 3, we conducted another form-primed LDT task manipulating the number of syllabic neighbors in words with higher frequency neighborhood. The interaction of syllabic neighborhood density and form relation was significant. This result confirmed that the words with higher frequency neighborhood are more inhibited by neighbors sharing the first syllable than words with no higher frequency neighborhood in the lexical level. These findings suggest that the first syllable is the unit of neighborhood and the unit of representation in sub-lexical representation is syllable in Korea.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.110-115
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• 2024

본 논문은 3D NAND Flash memory에서 tapering된 O/N/O(Oxide/Nitride/Oxide) 구조와 blocking oxide를 ferroelectric material로 대체한 O/N/F(Oxide/Nitride/Ferroelectric) 구조의 V_th(Threshold Voltage) 변화량을 분석했다. Tapering 각도가 0°일 때 O/N/F 구조는 O/N/O 구조보다 저항이 작고 WL(Word-Line) 상부와 WL 하부의 V_th 변화량이 감소한다. Tapering된 3D NAND Flash memory는 WL 상부에서 WL 하부로 내려갈수록 channel 면적이 감소하며 channel 저항이 증가한다. 따라서 tapering 각도가 증가할수록 WL 상부의 V_th가 감소하고 WL 하부의 V_th는 증가한다. Tapering된 O/N/F 구조는 channel 반지름 길이와 비례하는 V_fe로 인해 WL 상부의 V_th는 O/N/O 구조보다 더 감소한다. 또한 O/N/F 구조의 WL 하부는 O/N/O 구조보다 V_th가 증가하기 때문에 tapering 각도에 따른 V_th 변화량이 O/N/O 구조보다 더 증가한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권5호
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• pp.522-536
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• 2017

키워드 추출은 주어진 문서로부터 문서의 주제나 내용에 관련된 단어들을 추출해내는 방법으로 대량의 문서를 다루는 텍스트마이닝 연구들이 전처리에서 공통적으로 거치는 대표 자질 추출에서 중요하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 하나의 문서의 주제에 적합한 키워드를 추출하기 위해 문서에 출현한 단어들 사이의 동시출현관계, 동시출현 단어 쌍 사이의 출현 종속 관계, 단어들 사이의 공통 부분단어 관계 등의 다양한 관계들을 특징으로 활용하여 구축한 계층적 그래프 모델을 제안하고, 그래프를 구성하는 정점(Vertex)들의 중요도를 평가할 때 입력 간선(Edge)에 의한 영향뿐만 아니라 출력 간선에 의한 영향도 고려한 새로운 중요도 산출 방법을 제안하며, 이를 토대로 점진적으로 키워드를 추출해내는 방안을 제안한다. 그리고 제안한 방법의 정확성과 주제적 포괄성 검증을 위해 다양한 분야의 주제를 가진 문서 데이터에 다양한 평가방법을 적용해 기존의 방법보다 전체적으로 더 나은 성능을 보임을 확인하였다.