• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.91-92
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• 2015

현재 실외 대기 중 미세먼지농도는 한국환경공단으로부터 지역별 실시간 정보를 받아볼 수 있다. 하지만 일반가정이나 사무실, 개개인이 있는 실내의 지속적인 공기상태는 사용자가 직접 미세먼지를 측정하는 기기를 사용하여 측정해야 만이 확인이 가능하기 때문에 쉽게 알기가 어렵다. 언제 어디서든 손쉽게 공기오염도를 측정 할 수 있으며 오염도가 심한 수준일 경우 사용자가 즉시 알 수 있다면 이를 조금 더 손쉽게 예방하고 대처할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 공기의 질을 측정 할 수 있는 휴대용 측정기와 개인이나 가정의 실내 공기의 질을 손쉽게 측정할 수 있는 실내측정기를 개발하여 사용자가 실시간으로 측정된 정보를 받을 수 있도록 하는 시스템의 개발내용에 대해 기술한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.772-774
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• 2004

본 논문은 원시코퍼스에서 추출한 동음이의어의 의미 별 공기정보를 사용한 비지도식 의미구분 시스템의 구축을 제안한다. 대용량 원시코퍼스에서 추출한 의미체계를 기준으로 의미구분을 수행하였기 때문에 비현실적인 의미체계에 의한 문제점을 해결하였고, 원시코퍼스에서 추출한 공기정보로 데이터 획득비용과 부족문제를 해소하였다 실험을 통해 의미체계의 현실화와 비지도식 훈련데이터 추출방법이 의미구분의 성능향상에 기여함을 보였다

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.611-614
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• 2002

문서 자동 요약은 입력된 문서에 대해 컴퓨터가 자동으로 요약을 생성하는 과정을 의미한다. 즉, 컴퓨터가 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도 즉 문서의 길이를 줄이는 작업이다. 효율적인 정보 접근을 제공함과 동시에 정보 과적재를 해결하기 위한 하나의 방법으로 문서 자동요약에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문의 목적은 어휘 연관성 정보를 이용하여 한국어 문서를 자동으로 요약하는 효율적이며 효과적인 모형을 개발하는 것이다. 제안한 방법에서는 신문기사와 같은 특정 부류에 국한되는 단어간의 어휘연관성을 이용하여 명사-명사 공기패턴과 명사-동사 공기패턴을 구축하여 문서요약에 이용한다. 크게 불용어 처리 단계, 공기패턴 구축 단계, 문장 중요도 계산 단계, 요약 생성단계의 네 단계로 나누어 요약을 생성한다. 30% 중요문장 추출된 신문기사를 대상으로 평가한 결과 명사-명사 공기패턴과 빈도만을 이용한 방법보다 명사-동사 공기패턴을 이용한 방법이 좋은 결과를 가져 왔다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.158-162
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• 2003

이중주어 문장이란 하나의 용언이 두 개의 주격조사를 취하는 경우를 말한다. 이러한 이중주어 현상은 영어권에서는 없는 현상으로, 한국어 분석 측면에서 어려움을 야기할 뿐 아니라, 자동 번역 측면에서도 반드시 고려되어야 하는 현상이다. 그러나 이중주어의 분석에 대한 기존 연구는 국어학 분야에서만 진행되었을 뿐 자연어 처리분야에서는 다루어진 적이 없다. 본 논문에서는 이중주어 현상에 대한 분석을 통해, 이중주어 현상이 한국어 문장에서 빈번히 발생하는 현상이며, 기존의 ‘명시-격조사-용언’으로 구성되는 공기정보만으로는 이중주어 문장을 올바로 분석할 수 없음을 보인다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 이중주어의 특성을 파악하고, 이들 특성에 맞게 ‘명사-격조사-용어’ 공기정보뿐 아니라 명사들 간의 공기정보 및 관형형 용언과 명사 공기정보, 그리고 주격조사의 교체를 통한 이중주어 분석 방법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.2
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• pp.243-251
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• 2006

In multi-document summarization by means of salient sentence extraction, it is important to remove redundant information. In the removal process, the similarities and differences of sentences are considered. In this paper, we propose a method for multi-document summarization which extracts salient sentences without having redundant sentences by way of cohesive term clustering method that utilizes co-occurrence Information. In the cohesive term clustering method, we assume that each term does not exist independently, but rather it is related to each other in meanings. To find the relations between terms, we cluster sentences according to topics and use the co-occurrence information oi terms in the same topic. We conduct experimental tests with the DUC(Document Understanding Conferences) data. In the tests, our method shows better performance of summarization than other summarization methods which use term co-occurrence information based on term cohesion of document or sentence unit, and simple statistical information.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1239-1241
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• 2021

공기청정기는 필터 크기에 따라 공기를 정화할 수 있는 표준 사용 면적이 존재하기 때문에 넓은 공간에서 사용할수록 부피가 큰 공기청정기를 사용해야 하는 불편함이 존재한다. 이 문제점을 해결하기 위해 스마트 자율주행 공기청정기를 개발하였다. 본 논문에서는 소형 공기청정기에 자율 주행 기능을 추가하여 간편한 조작만으로 여러 공간의 공기질 파악과 정화가 가능하도록 구현하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.59-64
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• 1997

복합명사로부터 적절한 색인어를 추출하는 것은 한국어 정보검색 시스템의 성능 향상에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 복합명사로부터 색인어 추출을 하기 위해 복합명사 구문 구조 분석 결과를 활용한다. 단일명사가 3개 이상 결합된 복합명사의 경우 각 단일명사의 구문적 관계를 파악하여 적절한 괄호치기를 한 후 색인어를 추출하면 보다 좋은 결과를 얻을 수 있다. 이러한 복합명사 구문 구조 분석을 위해 말뭉치로부터 구조적 중의성이 없는 연어 관계의 완전 복합명사와, 서술성 명사와 공기하는 명사쌍을 추출한 결과를 이용한다. 또한 서술성 명사는 이와 공기하는 명사와 결합되어 복합명사를 이를 가능성이 많고, 복합명사의 형태로 인식되어야만 정확한 의미 파악이 가능하다. 서술성 명사와 공기하는 명사를 파악하여 복합명사를 추출하기 위해서 부분 파서로 공기쌍을 찾아 복합명사 후보를 생성한 후, 이 후보 가운데 적합한 복합명사만을 선택하기 위해 말뭉치에서 추출한 완전 복합명사 사전을 통해 검증한다. 이러한 방법으로 서술성 명사에서 복합명사 형태의 색인어를 추출한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.379-382
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• 2024

본 논문에서는 위치기반 동역학(Position based dynamics, PBD)을 기반으로 하는 프레임워크를 활용하여 풍선 내 공기로 의한 표면의 회전과 변형을 효율적으로 표현할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 경우 볼륨 형태인 다면체 메쉬(Tetrahedral mesh)를 활용하여 표면 내부를 모델링 하거나 입자 기반의 유체 시뮬레이션을 통하여 공기역학을 계산해야 되지만, 각각의 동역학뿐만 아니라 상호작용까지 고려해야 되기 때문에 계산양이 커서 다양한 분야에서 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 이 문제를 효율적으로 풀어내기 위해 공기의 움직임을 파악하기 위한 유체 시뮬레이션을 계산하지 않고도, 풍선 내 바람에 의한 표면 수축 및 확장을 PBD기반으로 풀어내고, 공기가 빠질 때 나타나는 표면의 회전을 효율적으로 계산할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 정점(Vertex)의 개수가 많은 모델에서도 실시간 처리되는 결과를 보여 줄 수 있기 때문에 게임뿐만 아니라 실시간을 요구하는 물리기반 가상환경 구축에 활용될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.201-204
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• 2016

본 논문에서는 문서의 공기관계를 통해 추출된 문서의 특징을 이용하여 유사 보고서를 판별하는 시스템을 제안한다. 국가 R&D 보고서의 XML형식 파일에서 텍스트를 추출 후, 문장 단위로 나누어 각 문장의 공기 관계를 추출한다. 그 후 공기관계의 노드와 엣지를 문서에 추가하고, 노드로 사용된 단어만 남기고 나머지 단어는 제외한다. 그리고 이것을 문서의 특징으로 삼고 유사도 계산을 한다. 이 때, 유사도 계산은 코사인 유사도를 사용한다. 실험결과, 국가 R&D문서 유사도 계산에서 제안된 방법이 기존의 방법보다 높은 분류율을 보여주었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.15-20
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• 2011

본 논문은 동아, 조선, 중앙, 한겨레 신문의 2000-2009년까지의 신문 자료에서 나타나는 문화 소비 현상의 트렌드에 대한 분석이다. 구체적으로, 명사 '트렌드'와의 공기어(공기 명사) 중에서 10년 동안 꾸준히 증가하는 단어들(일반 명사, 고유 명사)을 살펴보고 이것들의 속성에 따라서 명사를 분류하여 공기어의 증감도를 살펴본다. t-score를 이용하여 공기어를 추출하고 이들의 증감도를 분석하여 매년 공기하여 나타는 정도가 증가하는 단어를 대상으로 연구하였다. 이러한 명사의 빈도 증가를 통해 신문에서 나타나는 사회적 트렌드를 관찰할 수 있다.