• 한국치위생학회지
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• 제16권5호
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• pp.741-750
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• 2016

Objectives: This study aims to identify dentists' opinions about the return to work of the dental hygienists with career interrupted. Convenience sampling was made of 22 dentists with the clinical experience (about 0.25%) of the 4,944 members of Gyeonggi-do Dental Association. Data were collected through an electronic survey using e-mails and telephone interviews and analyzed using the constant comparison method. Methods: Open coding was assigned to the initial data from the survey in an explicit language, and focusing on the types of their employment, working conditions, etc. Summarization and conceptualization were made of the second data in an implicit language. Results: Most of the dentists were found to have positive attitudes toward the return to work of career interrupted dental hygienists and hope to adjust their wages based on their job performance or after their probational period expires. Most of the dentists were found to have positive attitudes towards the hygienists' flexible working although their concerns about work efficiency and hospital atmosphere. This study is a qualitative study that describes dentists' opinions and presents the need for the career interrupted dental hygienists to return to work. Conclusions: The study proposed that the educational institutions should take into account the hygienists' opinions when implementing the programs for promoting their return to work and their evaluative studies.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권9호
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• pp.838-844
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• 2015

본 논문은 고체 로켓 모터 연소실 내의 연소과정 중 발생하는 연소 불안정 현상을 억제하는 여러 요소들 중 입자에 의한 감쇠와 유동방향 변환 감쇠에 대한 선행연구의 연구결과를 정리 분석하였다. 입자에 의한 감쇠는 연소실 내에서 발생하는 고주파 연소불안정을 억제하는데 있어 가장 효과적이며 입자의 직경과 질량 분율에 영향을 받는다. 한편 입자에 의한 감쇠에 비해 적은 감쇠량을 갖는 유동방향 변환 감쇠는 추진제의 구조에 따라 변하며, 추진제 표면에서 생성된 와도를 고려한다면 펌핑에 의한 증폭을 고려해야한다. 그러나 추진제의 형상이 원통형일 경우 유동방향 변환 감쇠와 펌핑에 의한 증폭의 크기는 같아지고 상쇄가 일어나 연소 안정성을 보다 쉽게 평가할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.243-250
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• 2008

본 논문에서는 은닉 마코프 모델을 이용하여 논문 모집 공고에서 정보를 추출하는 시스템을 제안한다. 논문 모집 공고는 완전히 정형화된 형식을 가지지는 않지만, 내용의 출현 순서에 따른 흐름이 어느 정도 존재한다. 따라서 순차적인 데이터를 해석하는데 강점을 지닌 은닉 마코프 모델을 논문 모집 공고를 분석하는데 사용한다. 하지만, 논문 모집 공고를 은닉 마코프 모델로 직관적으로 모델링하면 정보 경계가 정확히 인식되지 않는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 2-단계의 은닉 마코프 모델을 사용한다. 즉, 첫 번째 단계에서, 문서를 구로 모델링한 P-HMM(Phrase hidden Markov model)이 지역적으로 문서를 인식한다. 그리고 두 번째 단계에서 D-HMM(Document hidden Markov model)은 문서가 가진 전체적인 구조와 정보의 흐름을 파악한다. 웹에서 수집된 400개의 논문 모집 공고에 대한 실험 결과, F-measure 성능이 0.49를 보인다. 이는 직관적인 은닉 마코프 모델보다 F-measure로 0.15 정도 향상된 결과이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권6호
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• pp.497-502
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• 2009

본 논문에서는 상품평의 효율적인 분석을 위한 평가 항목 추출 시스템을 제안한다. 시스템은 크게 상품평 수집-보정과 평가 항목 추출의 두 단계로 구성된다. 상품평 수집-보정에서는 인터넷 쇼핑몰에서 상품평을 수집하고 상품평 특유의 구어체 표현과 맞춤법 오류 등을 처리한다. 평가 항목 추출에서는 스커트 상품 카테고리의 경우 ‘사이즈', ‘스타일'과 같이 상품을 평가하는 기준이 되는 항목을 상품평과 인터넷 상의 웹 문서를 활용하여 자동으로 추출한다. 상품평에 나타나는 명사들을 평가 항목 후보로 설정하고, 각 후보 명사의 상품평에서의 어휘 통계인 내부연관도와, 후보 명사와 상품 카테고리명의 웹 문서에서의 공기 빈도에 기반하여 계산된 외부연관도를 결합하여 상품과 평가 항목 후보의 연관도를 계산한다. 본 논문의 평가 항목 추출 방식은 평균 재현율 90%를 보여 기존 연구보다 우수한 결과를 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.180-185
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• 2015

인터넷 미디어의 발달과 함께 온라인 문서의 양이 급격하게 증가함에 따라, 문서 요약과 정보 검색 등 다양한 분야에 활용가능한 키워드를 자동으로 찾고자하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 키워드 추출 연구들은 문서에서 나타나는 키워드만을 대상으로 하고 있어, 문서에서 등장하지 않는 잠재 키워드를 추출하지 못하는 한계를 갖고 있다. 잠재 키워드는 실데이터 키워드의 1/4 이상을 차지하고 있으며, 문서에서 나타나지는 않지만 문서의 중요한 개념이나 내용을 함축하고 있어 문서 요약 및 정보 검색에 중요한 역할을 차지할 수 있다. 특히 SNS와 같이 내용이 적어 키워드가 명시적으로 나타나기 어려운 문서에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 잠재 키워드를 추출하기 위해 주어진 문서와 유사한 문서의 키워드를 후보 키워드로 선택하고 후보 키워드를 구성하는 개별 단어들을 이용해 후보 키워드의 중요도를 평가하는 방법을 제안한다. 실험을 통해, 제안 기법이 잠재 키워드를 합리적인 수준으로 추출할 수 있음을 보였다.

• 대한가정학회지
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• 제29권1호
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• pp.59-70
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• 1991

This study was designed to investigate the effects of aerobic and /or Ca supplementation for six months on lipid metabolism and blood pressure in postmenopausal women. The subjects were healthy 29 women aged from 60 to 70 years old. They were divided into four groups: placebo and Ca supplementation group with and without exercise. The amount of Ca supplemented was 500mg a day. The frequency of doing exercise was three times a week and each time, it took 40 minutes to complete all the course of aerobic dancing programmed for old women. During the experimental period, the subjects ate their usual diets and the use of druge as well as additional exercise was prohibited. The results were summarized as follows. 1. Percent body fat and BMI were significantly decreased and the body weight tended to decreased due to aerobic dancing. 2. Serum lipids content tended to show only a slihgt changes due to Ca supplementation: serum triglyceride, total-chol, LDL-chol, FFA content tended to decrease but serum HDL-chol / LDL-chol ratio tended to increase after the experiment in Ca group. On the contrary, serum lipids level was not changed by exercise. 3. Blood pressure did not show any significant changes by Ca supplementation and / or exercise for 6 months in old women. 4. Serum Ca level of Ca group was significantly increased after experiment in Ca group (p<0.05) but not in Ex-Ca group. In summarization, it appeared that the aerobic dancing was a definite way to reduce percent body fat and BMI in postmenopausal women. On the other hand, Ca supplementation seemed to be able to induce favorable changes in serum lipids. However, any synergistic metabolic effects of exercise and Ca supplementation was not seen in this study. Further study is needed to elucidate the relationship between exercise and/or Ca supplementation and the changes in blood lipids profile as well as blood pressure more clearly.

• 대한산업공학회지
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• 제40권1호
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• pp.18-33
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• 2014

A Word is the smallest unit for text analysis, and the premise behind most text-mining algorithms is that the words in given documents can be perfectly recognized. However, the newly coined words, spelling and spacing errors, and domain adaptation problems make it difficult to recognize words correctly. To make matters worse, obtaining a sufficient amount of training data that can be used in any situation is not only unrealistic but also inefficient. Therefore, an automatical word extraction method which does not require a training process is desperately needed. WordRank, the most widely used unsupervised word extraction algorithm for Chinese and Japanese, shows a poor word extraction performance in Korean due to different language structures. In this paper, we first discuss why WordRank has a poor performance in Korean, and propose a customized WordRank algorithm for Korean, named KR-WordRank, by considering its linguistic characteristics and by improving the robustness to noise in text documents. Experiment results show that the performance of KR-WordRank is significantly better than that of the original WordRank in Korean. In addition, it is found that not only can our proposed algorithm extract proper words but also identify candidate keywords for an effective document summarization.

• 정보관리학회지
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• 제28권1호
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• pp.89-104
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• 2011

대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 정보검색 분야뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하다. 정보추출은 비정형 데이터로부터 정형화된 정보를 자동으로 추출하는 작업으로서 개체명 인식, 전문용어 인식, 대용어 참조해소, 관계 추출 작업 등으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어왔기 때문에, 구조적으로 상이한 입출력 방식을 가지며, 하부모듈인 언어처리 엔진들은 특성에 따라 개발 환경이 매우 다양하여 통합 활용이 어렵다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많으므로, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 과학기술문헌을 분석하여 개체명과 전문용어를 통합 추출할 수 있는 기반 프레임워크를 개발한다. 이를 위하여, 문장자동분리, 품사태깅, 기저구인식 등과 같은 기반 언어 분석 모듈은 물론 이를 활용한 개체명 인식기, 전문용어 인식기를 개발하고 이들을 하나의 플랫폼으로 통합한 과학기술 핵심개체 인식 체계를 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권1호
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• pp.22-29
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• 2017

최근 스마트 디바이스의 급속한 발달과 보급으로 인하여 인터넷 웹상에서 등장하는 문서의 데이터는 하루가 다르게 증가 하고 있다. 이러한 정보의 증가로 인터넷 웹상에서는 대량의 문서가 증가하여 사용자가 해당 문서의 데이터를 이해하는데, 어려움을 겪고 있다. 그렇기 때문에 자동 문서 요약 분야에서 문서를 효율적으로 요악하기 위해 다양한 연구가 진행 되고 있다. 효율적으로 문서를 요약하기 위해 본 논문에서는 텍스트랭크 알고리즘을 이용한다. 텍스트랭크 알고리즘은 문장 또는 키워드를 그래프로 표현하며, 단어와 문장 간의 의미적 연관성을 파악하기 위해 그래프의 정점과 간선을 이용하여 문장의 중요도를 파악한다. 문장의 상위 키워드를 추출 하고 상위 키워드를 기반으로 중요 문장 추출 과정을 거친다. 중요 문장 추출 과정을 거치기 위해 단어 그룹화 과정을 거친다. 단어그룹화는 특정 가중치 척도를 이용하여 가중치 점수가 높은 문장을 선별하여 선별된 문장들을 기반으로 중요 문장을 중요 문장을 추출하여, 문서를 요약을 하게 된다. 이를 통해 기존에 연구 되었던 문서요약 방법보다 향상된 성능을 보였으며, 더욱 효율적으로 문서를 요약할 수 있음을 증명하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권6호
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• pp.564-573
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• 2006

시간정보는 정보 추출, 질의응답 시스템, 자동 요약과 같은 자연언어 처리 응용분야에서 중요한 역할을 한다. 사건 탐지 및 추적 분야에서는 기사의 발행일이 기사간 유사도 계산에 많이 사용되고 있지만 그 유용성에는 한계가 있다. 본 연구에서는 사건 탐지 및 추적 시스템의 성능을 향상시키기 위해서, 한국어 신문기사를 대상으로 비교적 간단한 자연언어 처리 기술을 사용해서 시간정보를 추출하는 방법을 개발하였다. 시간표현 어구를 추출하기 위해 품사패턴과 어휘사전이 사용되었고, 추출된 시간표현 어구는 정규화 과정을 통해 특정 시각 또는 기간으로 변환되었다. 실험을 통해 시간표현 추출과정의 정확도를 측정하였고, 기사에서 자동으로 추출된 시간을 사용함으로써 사건 탐지 및 추적 시스템의 성능을 향상시킬 수 있었다.