• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.25 no.4
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• pp.29-57
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• 2014

This study aims to develop a metadata schema for sports moving records based on a multiple entity model as an attempt to suggest an effective way to manage, retrieve, and utilize sports moving records. The multiple entity model consists of four entities - sports match, match contributors, moving records, and record management business - and metadata elements were developed for each entity. In addition, authority records for sports team and persons were created to ensure the consistency of terminology and provide rich contextual information. The suggested multiple entity model, metadata elements, and authority records for sports teams and persons were verified, modified, and expanded by a group of experts including a sports marketing expert and professors in the sports department.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.18-23
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• 2013

기존 대화시스템과 달리 대화형 개인 비서 시스템은 사용자에게 정보를 제공하기 위해 앱(APP)을 구동하는 방법을 사용한다. 사용자가 앱을 통해 정보를 얻고자 할 때, 사용자가 필요로 하는 정보를 제공해주기 위해서는 사용자의 목적을 정확하게 인식하는 작업이 필요하다. 그 작업 중 중요한 두 요소는 개체명 인식과 문장목적 인식이다. 문장목적 인식이란, 사용자의 문장을 분석해 하나의 앱에 존재하는 여러 정보 중 사용자가 원하는 정보(문장의 목적)가 무엇인지 찾아주는 인식작업이다. 이러한 인식시스템을 구축하는 방법 중 대표적인 방법은 사전규칙방법과 기계학습방법이다. 사전규칙은 사전정보와 규칙을 적용하는 방법으로, 시간이 지남에 따라 새로운 규칙을 추가해야하는 문제가 있으며, 규칙이 일반화되지 않을 경우 오류가 증가하는 문제가 있다. 또 두 인식작업을 파이프라인 방식으로 적용 할 경우, 개체명 인식단계에서의 오류를 가지고 문장목적 인식단계로 넘어가기 때문에 두 단계에 걸친 성능저하와 속도저하를 초래할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 우리는 통계기반의 기계학습방법인 Conditional Random Fields(CRF)를 사용한다. 또한 사전정보를 CRF와 결합함으로써, 단독으로 수행하는 CRF방식의 성능을 개선시킨다. 개체명과 문장목적인식의 구조를 분석한 결과, 비슷한 자질을 사용할 수 있다고 판단하여, 두 작업을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 실험결과, 사전규칙방법보다 제안한 방법이 문장단위 2.67% 성능개선을 보였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.4
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• pp.229-237
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• 2007

To solve of complex problems for access and management data stored in the very large spatial database system that need to constructed metadata for the physical and logical elements concerned with spatial and non-spatial data sets. Also, in the underground water management system which managed with spatial and non-spatial elements, need to spatial features metadata system based on feature-based. We, in this paper, proposed metadata model for the feature-based underground water management system using underground water meta-information inputted on the DXF formatted tile-based geological maps. Additional, we modeled metadata level of feature and data set and presented standard specification of underground water metadata.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.34 no.4
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• pp.577-586
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• 2024

As new technologies are developed, new security threats such as the emergence of AI technologies that create ransomware are also increasing. New security equipment such as XDR has been developed to cope with these security threats, but when using various security equipment together rather than a single security equipment environment, there is a difficulty in creating numerous regular expressions for identifying and classifying essential data. To solve this problem, this paper proposes a method of identifying essential information for identifying threat information by introducing artificial intelligence-based entity name recognition technology in various security equipment usage environments. After analyzing the security equipment log data to select essential information, the storage format of information and the tag list for utilizing artificial intelligence were defined, and the method of identifying and extracting essential data is proposed through entity name recognition technology using artificial intelligence. As a result of various security equipment log data and 23 tag-based entity name recognition tests, the weight average of f1-score for each tag is 0.44 for Bi-LSTM-CRF and 0.99 for BERT-CRF. In the future, we plan to study the process of integrating the regular expression-based threat information identification and extraction method and artificial intelligence-based threat information and apply the process based on new data.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.167-170
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• 2007

동일한 집단에 속하는 개체를 다른 집단에 속하는 개체로부터 구별할 수 있는 염기의 특징을 해당 집단의 시그너쳐라고 한다. 학습 데이터는 두 집단에 속하는 염기서열들이고, 염기서열에 대한 시그너쳐는 개체를 다른 집단과 구별할 수 있는 위치의 염기들로 구성된 서열이다. 제안한 방법에서는 각 집단에 대해서 위치별로 염기의 발생빈도를 계산하고, 가장 발생빈도가 높은 염기를 결정한 다음, 다른 집단의 대응 위치에서 해당 염기의 빈도를 계산하여, 빈도차이가 지정한 분류임계값 이상이면, 해당 위치의 염기를 시그너쳐를 구성하는 특징으로 간주한다. 시그너쳐를 대한 임의의 염기서열에 대한 부합정도는 시그너쳐에 속하는 염기의 학습집단에서의 상대빈도값을 가중치로 하여 계산한다. 임의의 염기서열이 특정 집단에 속하는지 판단하기 위해서는 해당 집단의 시그너쳐에 대한 부합정도를 계산하게 되는데, 부합정도가 얼마이상이 되어야 해당 집단에 속하는 것으로 간주할지 기준이 되는 임계값을 엄밀도 임계값이라고 한다. 엄밀도 임계값은 학습 데이터 집합에 대해서 주어진 시그너쳐에 대한 엄밀도 임계값이 민감도와 특이도를 최대로 하는 것을 선택한다. 제안한 방법을 구현한 바이오인포매틱스 도구를 개발하여, 한국형 HIV-1 바이러스 시그너쳐 추출에 적용하여 분류특성이 우수한 시그너쳐를 추출할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.335-338
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• 2005

로봇 에이전트는 변화하는 환경에서 센서정보를 바탕으로 적절한 행동을 선택하며 동작하는 것이 중요하다. 행동 선택 네트워크는 이러한 환경에서 변화하는 센서정보에 따라 실시간으로 행동을 선택할 수 있다는 점에서, 장시간에 걸친 최적화보다 단시간 내 개선된 효율성에 초점을 맞추어 사용되어 왔다. 하지만 행동 선택 네트워크는 초기 문제에 의존적으로 설계되어 변화하는 환경에 유연하게 대처하지 못한다는 맹점을 가지고 있다. 본 논문에서는 행동 선택 네트워크의 연결을 LCS를 기반으로 진화 학습시켰다. LCS는 유전자 알고리즘을 통해 만들어진 규칙들을 강화학습을 통해 평가하며, 이를 통해 변화하는 환경에 적합한 규칙을 생성한다. 제안하는 모델에서는 LCS의 규칙이 센서정보를 포함한다. 진화가 진행되는 도중 이 규칙들이 모든 센서 정보를 포함하지 못하기 때문에 현재의 센서 정보를 반영하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 센서정보 별로 개체를 따로 유지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 검증을 위해 Webots 시뮬레이터에서 케페라 로봇을 이용해 실험을 하여, 변화하는 환경에서 로봇 에이전트가 학습을 통해 올바른 행동을 선택함을 보였고, 일반LCS를 사용한 것보다 조건별 개체 유지를 통해 더 나은 결과를 보이는 것 또한 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.310-314
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• 2009

In this paper we propose the U-VR Simulator which seamlessly connects entities in real and virtual environments by exploiting context, based on the concept of ubiquitous virtual reality. Using the U-VR Simulator, a smart home environment can be simulated and new virtual entities such as sensors, actuators, and services can be added to existing real entities. The proposed approach is fast and cost-effective because the simulator effectively utilizes both existing and simulated devices. In addition, our approach allows application developers to rapidly develop U-VR applications and extend them to relevant domains. As a future work, we will expand our simulator to intelligently augment virtual entities into real environments.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.247-251
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• 2018

상호참조해결은 자연언어 문서 내에서 등장하는 명사구 언급(mention)과 이에 선행하는 명사구 언급을 찾아 같은 개체인지 정의하는 문제이다. 특히, 지식베이스 확장에 있어 상호참조해결은 언급 후보에 대해 선행하는 개체의 언급이 있는지 판단해 지식트리플 획득에 도움을 준다. 영어권 상호참조해결에서는 F1 score 73%를 웃도는 좋은 성능을 내고 있으나, 평균 정밀도가 80%로 지식트리플 추출에 적용하기에는 무리가 있다. 따라서 본 논문에서는 한국어 문서에 대해 영어권 상호참조해결 모델에서 사용되었던 최신 모델인 Bi-LSTM 기반의 딥 러닝 기술을 구현하고 이에 더해 언급 후보 목록을 만들어 개체명 유형과 경계를 적용하였으며 품사형태를 붙인 토큰을 사용하였다. 실험 결과, 문자 임베딩(Character Embedding) 값을 사용한 경우 CoNLL F1-Score 63.25%를 기록하였고, 85.67%의 정밀도를 보였으며, 같은 모델에 문자 임베딩을 사용하지 않은 경우 CoNLL F1-Score 67.92%와 평균 정밀도 77.71%를 보였다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.14 no.2
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• pp.143-150
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• 2010

Ontologies, which are consist of entities and their relationships, have been used to implement various scenarios of information services. That is because an entity can be understood well when the surrounding entities and the relationships are known. In describing historical events. The spatio-temporal locations connote the historical context comprehensively. Therefore spatio-temporal locations are one of the most important carriers to connect the historical events. In this paper we analyzed the usage scenarios to access and retrieve historical information, and proposed the design of ontologies for historical information services for making historical stories based on spatio-temporal reference frame.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.38 no.2
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• pp.169-177
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• 2024

This study investigated whether population dynamic analysis based on the height characteristics of Abies nephrolepis was feasible. It was necessary because existing population dynamic analyses based on age and diameter at breast height (DBH) made it difficult to reflect the slow growth characteristics of Abies nephrolepis in harsh environments of high altitudes. The limitations of population dynamics analysis based on the age and DBH distribution of Abies nephrolepis in Seoraksan, Odaesan, and Taebaeksan National Parks, where Abies nephrolepis populations are representative, were verified, and the characteristics of height growth were investigated to comprehensively analyze whether a vertical structure based on height could reveal the population dynamics. The result of this study showed some limitations in understanding the population dynamics of Abies nephrolepis based on age distribution due to practical difficulties in sampling all trees and variations in age distribution within the same community depending on factors such as light conditions. Moreover, it was challenging to differentiate the distribution of DBH classes at fine levels, making it difficult to reflect the rapid growth characteristics of Abies nephrolepis when light conditions become suitable after prolonged stays in smaller DBH classes under shade conditions. However, a comprehensive analysis of the height characteristics of Abies nephrolepis revealed that the density corresponding to the population dynamic characteristics of Abies was high and adequately reflected the predominant tree death at similar height stages, as well as the U-shaped population dynamics at the lower stratum. Moreover, it was possible to identify a transition point in height values under shaded conditions, where the annual growth of Abies nephrolepis individuals in the lower stratum increases significantly, indicating that Abies nephrolepis individuals can escape from competition with other shrubs and undergo vigorous growth only at this height level. Therefore, this study confirmed that a vertical structure based on height can be utilized to understand the population dynamics of Abies nephrolepis in high altitudes, and it is expected that future studies on height characteristics can intuitively reveal the maintenance status of Abies nephrolepis populations in the field.