• 한국기후변화학회지
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• 제8권1호
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• pp.1-10
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• 2017

Over the past centuries, industrialization in developed and developing countries has had a negative impact on global warming, releasing $CO_2$ emissions into the Earth's atmosphere. In recent years, the transportation sector, which emits one-third of total $CO_2$ emissions in the United States, has adapted by implementing a climate change action plan to reduce $CO_2$ emissions. Having an environmental policy might be an essential factor in mitigating the man-made global warming threats to protect public health and the coexistent needs of current and future generations; however, to my best knowledge, no research has been conducted in such a context with appropriate statistical validation process to evaluate the effects of climate change policy on $CO_2$ emission reduction in recent years in the U.S. transportation. The empirical findings using an entity fixed-effects model with valid statistical tests show the positive effects of climate change policy on $CO_2$ emission reduction in a state. With all the 49 states joining the climate change action plans, the U.S. transportation sector is expected to reduce its $CO_2$ emissions by 20.2 MMT per year, and for the next 10 years, the cumulated $CO_2$ emission reduction is projected to reach 202.3 MMT, which is almost equivalent to the $CO_2$ emissions from the transportation sector produced in 2012 by California, the largest $CO_2$ emission state in the nation.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제6권4호
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• pp.28-38
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• 2018

Wikipedia is composed of millions of articles, each of which explains a particular entity with various languages in the real world. Since the articles are contributed and edited by a large population of diverse experts with no specific authority, Wikipedia can be seen as a naturally occurring body of human knowledge. In this paper, we propose a method to automatically identify key entities and relations in Wikipedia articles, which can be used for automatic ontology construction. Compared to previous approaches to entity and relation extraction and/or identification from text, our goal is to capture naturally occurring entities and relations from Wikipedia while minimizing artificiality often introduced at the stages of constructing training and testing data. The titles of the articles and anchored phrases in their text are regarded as entities, and their types are automatically classified with minimal training. We attempt to automatically detect and identify possible relations among the entities based on clustering without training data, as opposed to the relation extraction approach that focuses on improvement of accuracy in selecting one of the several target relations for a given pair of entities. While the relation extraction approach with supervised learning requires a significant amount of annotation efforts for a predefined set of relations, our approach attempts to discover relations as they occur naturally. Unlike other unsupervised relation identification work where evaluation of automatically identified relations is done with the correct relations determined a priori by human judges, we attempted to evaluate appropriateness of the naturally occurring clusters of relations involving person-artifact and person-organization entities and their relation names.

• 창의정보문화연구
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• 제5권2호
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• pp.145-156
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• 2019

본 연구에서는 명명된 실체 인식 기법에 기초한 정보 추출 모듈을 개발하고 평가하였다. 본 논문의 제시된 목적을 위해, 모듈은 사전 지식 없이 임의의 문서에서 우편 주소 정보를 추출하는 문제에 적용하도록 설계되었다. 정보 기술 실무의 관점에서, 우리의 접근방식은 유니그램 기반 키워드 매칭과 비교하여 일반화된 기법인 확률론적 n-gram(바이오그램 또는 트리그램) 방법이라고 말할 수 있다. 모델을 순차적으로 적용하지 않고 문장검출, 토큰화, POS 태그를 재귀적으로 적용하는 것이 우리의 접근법과 자연어 처리에 채택된 전통적인 방법 사이의 주요한 차이점이다. 이 논문에서는 약 2천 개의 문서를 포함한 시험 결과를 제시한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제28권2호
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• pp.75-92
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• 2018

Conceptual modeling is well suited as a subject that constitutes the "core" of the Information Systems (IS) discipline and has grown in response to IS development. Several modeling grammars and methods have been studied extensively in the IS discipline. Previous studies, however, present deficiencies in research methods and even put forward contradictory results about the ternary relationship in conceptual modeling. For instance, some studies contend that the semantics of a binary relationship are better for novices, but others argue that a ternary relationship is better than three binary relationships when the association among three entity types clearly exists. The objective of this research is to acquire complete and accurate understanding of the ternary relationship, specifically to understand practitioners' modeling performance when utilizing either a ternary or binary relationship. To the best of our knowledge, no previous work clearly compares real-world modeler performance differences between binary and ternary representations. By investigating practitioners' understanding of ternary relationship and identifying practitioners' cognition, this research can broaden the perspective on conceptual modeling.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1568-1574
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• 2015

본 논문은 자연언어 문장을 지식베이스의 지식 골격에 맞추어 지식의 형태로 변환하기 위한 과정 중의 하나인 관계추출(Relation Extraction)을 목표로 한다. 특히, 문장 내에 있는 서술어(Predicate)에 집중하여 서술어와 관련성 높은 지식베이스 프로퍼티(Property or Relation)를 찾아내고, 이를 통해 두 개체(Entity)간의 의미를 파악하는 관계추출에 초점을 둔다. 이에 널리 활용되는 원격지도학습(Distant Supervision) 접근 방식에 따라, 지식베이스와 자연언어 텍스트로부터 원격 학습이 가능한 레이블(Labeled) 데이터를 자동으로 마련하여 지식베이스 프로퍼티에 대한 어휘화 작업을 수행한다. 즉, 두 개체 사이의 관계로 표현되는 서술어와, 온톨로지로 정의할 수 있는 프로퍼티와의 연결을 통해, 텍스트로부터 구조적 정보를 생성할 수 있는 기반을 마련하고 최종적으로 지식베이스 확장의 가능성을 열어준다.

• 한국기록관리학회지
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• 제20권4호
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• pp.1-17
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• 2020

정보기술의 발전에 따라 아카이브의 디지털화가 가속화되고 있다. 그런데 전통적인 방식의 디지털 아카이브는 기록을 효과적으로 검색하고 연계하고 이해하는 데 한계가 있다. 본 논문은 디지털 아카이브의 활용성을 극대화하기 위한 방안으로 관계 중심의 지식그래프 방식을 제안한다. 디지털 아카이브의 사례인 '1997 외환위기 아카이브'의 특징을 검토하고, 아카이브에 포함된 모든 개체와 개체 사이의 관계는 RiC-O(Records in Contexts-Ontology) 기반의 지식그래프로 구축한다. 본 연구의 결과인 외환위기 지식그래프는 1997 외환위기 아카이브의 모든 개체를 기계가 처리할 수 있는 형식으로 구축한다. 디지털 아카이브와 비교해 지식그래프 접근은 개체의 정보, 개체 사이의 관계를 정확히 탐색할 수 있고, 이를 통해 의미검색, 지능형 서비스에 활용될 수 있다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2003년도 제2차 연례학술대회 발표논문집
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• pp.3-3
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• 2003

With biomedical literature expanding so rapidly, there is an urgent need to discover and organize knowledge extracted from texts. Although factual databases contain crucial information the overwhelming amount of new knowledge remains in textual form (e.g. MEDLINE). In addition, new terms are constantly coined as the relationships linking new genes, drugs, proteins etc. As the size of biomedical literature is expanding, more systems are applying a variety of methods to automate the process of knowledge acquisition and management. In my talk, I focus on the project, GENIA, of our group at the University of Tokyo, the objective of which is to construct an information extraction system of protein - protein interaction from abstracts of MEDLINE. The talk includes (1) Techniques we use fDr named entity recognition (1-a) SOHMM (Self-organized HMM) (1-b) Maximum Entropy Model (1-c) Lexicon-based Recognizer (2) Treatment of term variants and acronym finders (3) Event extraction using a full parser (4) Linguistic resources for text mining (GENIA corpus) (4-a) Semantic Tags (4-b) Structural Annotations (4-c) Co-reference tags (4-d) GENIA ontology I will also talk about possible extension of our work that links the findings of molecular biology with clinical findings, and claim that textual based or conceptual based biology would be a viable alternative to system biology that tends to emphasize the role of simulation models in bioinformatics.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권8호
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• pp.243-250
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• 2020

지식 그래프 기반의 질문 응답 문제는 자연어 질문들에 대한 깊은 이해뿐만 아니라, 대규모 지식 그래프 상에서 올바른 답변을 찾기 위한 효과적인 추론 능력을 필요로 한다. 본 논문에서는 다중 홉 추론을 요구하는 복잡한 자연어 질문에 대해 연관 지식 그래프 위에서 답변 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 지식 그래프 상의 각 개체 노드와 이웃 노드 간의 양방향 특징 전파를 허용할뿐만 아니라, 두 이웃 노드 쌍 간의 맥락 정보까지 활용할 수 있는, 표현력이 뛰어난 쌍 선형 그래프 신경망(BGNN)을 이용한다. 본 논문에서는 오픈 도메인의 지식 베이스인 Freebase, 자연어 질문 응답을 위한 벤치마크 데이터 집합들인 WebQuestionsSP와 MetaQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 우수성을 확인하였다.

• 정보관리학회지
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• 제36권1호
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• pp.191-213
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• 2019

과학적 지식을 얻는 과정은 연구자의 연구를 통해 이루어진다. 연구자들은 과학의 불확실성을 다루고 과학적 지식의 확실성을 구축해나간다. 즉, 과학적 지식을 얻기 위해서 불확실성은 반드시 거쳐가야 하는 필수적인 단계로 인식되고 있다. 현존하는 불확실성의 특성을 파악하는 연구는 언어학적 접근의 hedging 연구를 통해 소개되었으며 컴퓨터 언어학에서 수작업 기반으로 불확실성 단어 코퍼스를 구축해왔다. 기존의 연구들은 불확실성 단어의 단순 출현 빈도를 기반으로 특정 학문 영역의 불확실성의 특성을 파악해오는데 그쳤다. 따라서 본 연구에서는 문장 내 생의학적 주장이 중요한 역할을 하는 생의학 문헌을 대상으로 불확실성 단어 기반 과학적 지식의 패턴을 시간의 흐름에 따라 살펴보고자 한다. 이를 위해 생의학 온톨로지인 UMLS에서 제공하는 의미적 술어를 기반으로 생의학 명제를 분석하였으며, 학문 분야의 패턴을 파악하는데 용이한 DMR 토픽 모델링을 적용하여 생의학 개체의 불확실성 기반 토픽의 동향을 종합적으로 파악하였다. 시간이 흐름에 따라 과학적 지식의 표현은 불확실성이 감소하는 패턴으로 연구의 발전이 이루어지고 있음을 확인하였다.

• 지역사회간호학회지
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• 제9권1호
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• pp.64-71
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• 1998

This study uses [the instrument of ageing anxiety] in order to find if a negative prejudice against the old affects the attitude toward sex of the aged. The result shows no significant relation between ageing anxiety and the knowledge of and attitude toward sex of the aged. However, it does show that the higher the ageing anxiety is, the lower the knowledge of sex and the more restrictive the attitude toward it. The knowledge of and attitude toward sex of the aged shows meaninggul changes after education. Nursing students who were educated come to have more knowledge about and are more open to it. This result supports the preposition of this study. As society grows older the endeavour to guarantee a high-quality life for the old is necessary and the old should be regarded as an entity which has its own characteristic desires. Especially for the old to enjoy a good life as a sexual being, the mystical barriers about sex and old age ought to be removed. In the future the old themselves may maintain sexual desires regardless of age and society will be required to correct its prejudice against the old having sex. Particularly nursing students, as an effort to provide the old with overall care, should examine the elderly's sexual desires in a physical, psychological, and social context and consider the normal sexual changes occuring during the aging process and finally integrate this information into their nursing plans. In order to fulfill this role successfully they should overcome their own prejudice and educate themselves about this particular problem. As the proportion of the old becomes bigger and the concern about the quality of their life grows, sex among the old will become more important in the nursing field. By putting an educational mediation programme into operation with nursing students and estimating the effect, this study supplies the foundation to activate new educational programmes. In short it tells us that education can be a practical method to confront the myth and conventions concerning sex among the aged.