• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.21-24
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• 2011

오늘날 정보통신기술의 발달로 스마트폰을 활용한 스마트러닝의 관심이 높아지고 있다. 하지만 부정적인 시각도 높아 긍정적인 학습효과를 제시하기 위해 많은 연구가 시도되고 있지만 대부분의 기존 연구에서는 이론적인 학습효과만을 제시하고 있어 긍정적인 학습효과를 증명하기에는 많은 부족함이 있다. 따라서 본 연구에서는 뇌파를 이용한 과학적인 근거를 제시하기 위하여 Mindset 장비를 이용하여 학습자의 Attention과 Meditation에 관한 뇌파를 분석하였다. 실험은 스마트폰을 활용한 학습과 기존의 종이를 활용한 학습으로 두 집단 간의 뇌파를 비교 분석 하였다. 실험 결과 스마트폰을 활용한 집단이 기존의 종이를 활용한 집단 보다 Meditation 뇌파가 지속적으로 높게 나타났으며 학습 시간이 지남에 따라 스마트폰을 활용한 집단의 Attention 뇌파가 높게 나타나 스마트폰을 활용한 학습이 학습자를 더욱 집중하게 만든다고 볼 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.1483-1485
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• 2004

Photovoltaic(PV) technology is a popular part of building vocabulary. It can be used today on both existing and new buildings. Its use in the building envelope is very varied and open ways, such as roofing materials, facades, skylights and shading systems, for creative designers. So, to activate this systems demand appropriate sources of information, performance data of elements and design tools offering architects and designer. Therefore this paper describe application elements for BIPV system and then predict improvement in the generated electric power performance of balcony BIPV system.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.445-454
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• 2001

A workflow model is useful fur business process analysis and has often been implemented for office automation through information technology. Accordingly, the results of workflow modeling need to be systematically managed as information assets. In order to manage the modeling process effectively, it is necessary to enhance the efficiency of their reuse. Therefore, this paper creates a Document-barred Workflow Modeling Support System (DWMSS) using a case-based reasoning (CBR) approach. It proposes a system architecture, and the corresponding modeling process is developed. Furthermore, a repository, which consists of a case base and vocabulary base, is built. A carte study is illustrated to demonstrate the usefulness of th is system.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 2003.05a
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• pp.87-90
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• 2003

In order to produce high quality synthesized speech, it is very important to get an accurate grapheme-to-phoneme conversion and prosody model from texts using natural language processing. Robust preprocessing for non-Korean characters should also be required. In this paper, we analyzed Korean texts using a morphological analyzer, part-of-speech tagger and syntactic chunker. We present a new grapheme-to-phoneme conversion method, i.e. a dictionary-based and rule-based hybrid method, for unlimited vocabulary Korean TTS. We constructed a prosody model using a probabilistic method and decision tree-based method.

• Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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• v.14 no.7
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• pp.626-631
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• 2004

In this study, the extracted words from the former study such as annoying, loud, noisy, irritating, disagreeable, strident, disturbed, and dissonant are given to subjects in psycho acoustic experiment lab. And then, correlation analysis between the words and floor impact noise rating method were carried out. As a result of this study followings are suggested ‘Annoying’ is the word most accurately expressing the subjects’ unpleasant feeling of domestic floor impact noise. The results of this study could be basic materials for psycho acoustic experiments for criteria on floor impact noise and Sound Classification on Floor Impact Sound Insulation Performance.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.42 no.4
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• pp.470-475
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• 2021

This study aimed to explore alignments among three curricula based on the contents of the university level curriculum. The 2015 revised curriculum, International Baccalaureate(IB), and Next Generation Science Standards(NGSS) were selected for this study, and a college textbook was analyzed to compare the curricula. As the age groups studying the curricular were different, we reorganized them according to school ages prior to conducting the study. The results of the analysis were: first, the contents of the 2015 revised curriculum did not sufficiently elaborate on the natural hazards related to humans, unlike the university level, IB PYP, and NGSS curricula. Third, there are different ways of introducing scientific vocabulary curricula, meaning that the number of scientific vocabularies in the 2015 revised curriculum was less than that in the IB, PYP, and NGSS.

• Convergence Security Journal
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• v.21 no.1
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• pp.73-78
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• 2021

Big data is a key driver of the fourth industrial revolution, represented by ultra-connected, ultra-intelligence, and ultra-convergence, and it is important to create innovation and share, link, and utilize data to discover business models. However, it is difficult to secure and utilize high-quality and abundant data when big data platforms are built in a regular manner without considering shared-linked. Therefore, this paper presents the development direction of big data platform infrastructure by comparing and analyzing various cases of big data platforms to enable data production, construction, linkage, and distribution.

• ETRI Journal
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• v.43 no.3
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• pp.549-560
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• 2021

Cyberattacks are often difficult to identify with traditional signature-based detection, because attackers continually find ways to bypass the detection methods. Therefore, researchers have introduced artificial intelligence (AI) technology for cybersecurity analysis to detect malicious PowerShell scripts. In this paper, we propose a feature optimization technique for AI-based approaches to enhance the accuracy of malicious PowerShell script detection. We statically analyze the PowerShell script and preprocess it with a method based on the tokens and abstract syntax tree (AST) for feature selection. Here, tokens and AST represent the vocabulary and structure of the PowerShell script, respectively. Performance evaluations with optimized features yield detection rates of 98% in both machine learning (ML) and deep learning (DL) experiments. Among them, the ML model with the 3-gram of selected five tokens and the DL model with experiments based on the AST 3-gram deliver the best performance.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1038-1041
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• 2013

모바일의 발전과 확산으로 인해 모바일 웹의 필요성이 높아지고 있으며 사용성과 접근성이 용이한 웹 기반에서 인적자원 시스템이 구축되고 있는 사례가 많아지고 있다. 인적자원과 관련된 모바일 애플리케이션 개발과 활용성에 대한 연구가 여러 기업에서 진행 중이며 국내외 인적 자원 시스템을 개발하고 있는 기업들은 모바일을 활용하여 인적자원 시스템에 다양한 각도에서 접근하기 위해 노력하고 있다. 본 논문은 모바일 웹 기반의 인사 시스템에서 감성 어휘를 구축하여 면접자가 면접을 통해 받은 감성이나 인상에 대한 정보를 면접자의 모바일을 통해 설문지 형태로 모바일 웹 기반으로 한 채용 시스템에 입력하게 한다. 입력된 정보는 감성 어휘의 특정 형용사를 기준으로 구축된 감성 사전을 통해 면접 환경 개선에 필요한 정보들을 시각적으로 제공하는 모바일 웹 기반의 감성 어휘 분석 모형을 설계하여 면접 환경 개선을 할 수 있는 시각화 모델을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.379-383
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• 2021

감정 분석은 텍스트 데이터에서 인간이 느끼는 감정을 다양한 감정 유형으로 분류하는 것이다. 그러나 많은 연구에서 감정 분석은 긍정과 부정, 또는 중립의 극성을 분류하는 감성 분석의 개념과 혼용되고 있다. 본 연구에서는 텍스트에서 느껴지는 감정들을 다양한 감정 유형으로 분류한 감정 말뭉치를 구축하였는데, 감정 말뭉치를 구축하기 위해 심리학 모델을 기반으로 분류한 감정 어휘 사전을 사용하였다. 9가지 감정 유형으로 분류된 한국어 감정 어휘 사전을 바탕으로 한국어 영화 리뷰 말뭉치에 9가지 감정 유형의 감정을 태깅하여 감정 분석 말뭉치를 구축하고, KcBert에 학습시켰다. 긍정과 부정으로 분류된 데이터로 사전 학습된 KcBert에 9개의 유형으로 분류된 데이터를 학습시켜 기존 모델과 성능 비교를 한 결과, KcBert는 다중 분류 모델에서도 우수한 성능을 보였다.