• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.945-946
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• 2009

현재의 컴퓨터 설문 시스템은 설문의 규칙이나 처리절차들을 하드코딩하는 방식으로 구현하기 때문에 설문이 변경되면 처리엔진을 수정해야 한다. 이것은 설문 처리엔진이 설문에 종속되어 있음을 의미한다. 본 논문에서는 이러한 약점을 해결하고자 능동문서 모델을 이용하여 설문으로부터 처리엔진을 독립시키는 방법을 고안하였다. 능동문서 기반의 설문지는 컨텐츠, 로직, 지식베이스(사용자 응답), 질의로 구성된다. 이 중에서 로직은 다양한 질문유형에 대한 처리 방법을 기술하는 것으로서 어떤 설문 설계자도 정의할 수 있어야 한다. 또한 로직은 직관적으로 서술할 수 있고 실행가능 하도록 XML 형식의 규칙 마크업 언어인 ERML로 표현하였다. ERML로 작성된 로직은 Prolog로 변환된 후 추론기에 등록되며, 사용자 응답에 따라 설문을 제어하고 처리한다. 마지막으로 몇 가지 질문유형을 ERML로 구현하고 설문 시스템(WINAD: The Web Interview System with Active Documents)에 적용한 실험 결과 설문으로부터 처리엔진을 독립시킬 수 있음을 확인했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.71-73
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• 2000

본 논문에서 다루는 SGML 문서편집기는 파서를 내포하는 구조로서, 문서편집을 위하여 DTD 가 입력되고, 입력된 DTD 는 DTD 파서에 의해 적합성을 점검하게 된다. DTD 파서는 표준규칙에 따라 DTD를 파싱하고, 결과를 편집처리에 적합한 BNF-스타일 형태로 변환된 문법 테이블을 생성한다. SGML 문서 편집은 문법테이블 정보에 따라 처리된다. 문법 테이블의 크기는 엘리먼트 선언내용 중 컨텐트 모델의 표현에 따라 결정된다. 그 중 and(&) 접속자는 엘리먼트 개수에 따라 문법수가 기하급수적으로 증가하므로 DTD 파서에 의해 처리된다면 속도나 비용면에서 비효율적이다. 이에 본 논문에서는 고정된 문법테이블을 이용하는 SGML 편집기에 and 접속자로 표현된 엘리먼트 문법을 동적으로 확정 처리할 수 있는 기능이 추가 향상된 구문지향적 SGML 문서편집기를 제시한다. 그러므로 향상된 구문지향 SGML 문서편집기는 고정된 문법을 이용한 문서편집 뿐 아니라 편집처리에 따른 변환에 능동적으로 처리할 수 있다는 특징을 갖게된다.

• Digital Contents
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• no.12 s.91
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• pp.74-79
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• 2000

데이터베이스에서 기초정보로 포함되는 여러가지 수학 기호와 수식은 일반 문자들과는 다른 독특한 처리 방법을 필요로 한다. 워드프로세서에 포함되어 있는 수식 편집기가 이런 기능을 처리하는 대표적 예인데, 과학기술분야에서는 이전부터 TeX과 Tex의 매크로 패키지인 LaTeX의 규칙이 많이 이용되고 있다. 이외에도 한글의 수식편집기에도 사용되는 eqn, SGML계열의 수식 DTD등 수식표현을 위한 문법은 여러가지가 있다. 과학기술분야의 출판물이나 학술지 제공 서비스는 웹상으로 옮겨가는 추세이며, 다양한 애플리케이션간의 데이터 교환 언어로 XML이 부상하고 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.12
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• pp.865-872
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• 2013

Two-level morphology analysis method is one of rule-based morphological analysis method. This approach handles morphological transformation using rules and analyzes words with morpheme connection information in a lexicon. It is independent of language and Korean Two-level system was also developed. But, it was limited in practical use, because of using very small set of lexicon built manually. And it has also a over-generation problem. In this paper, we propose an automatic construction method of Korean Two-level lexicon for PC-KIMMO from morpheme tagged corpus. We also propose a method to solve over-generation problem using lexical information and sub-tags. The experiment showed that the proposed method reduced over-generation by 68% compared with the previous method, and the performance increased from 39% to 65% in f-measure.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.3
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• pp.45-54
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• 2014

In this paper, an improved two-step P2P traffic classification scheme is proposed to overcome the limitations of the existing methods. The first step is a signature-based classifier at the packet-level. The second step consists of pattern heuristic rules and a statistics-based classifier at the flow-level. With pattern heuristic rules, the accuracy can be improved and the amount of traffic to be classified by statistics-based classifier can be reduced. Based on the analysis of different decision tree algorithms, the statistics-based classifier is implemented with REPTree. In addition, the ensemble algorithm is used to improve the performance of statistics-based classifier Through the verification with the real datasets, it is shown that our hybrid scheme provides higher accuracy and lower overhead compared to other existing schemes.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.634-636
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• 2020

대형 및 복합 화재에 효과적으로 대응하기 위해서 화재 현장에 대한 다양한 컨텍스트를 고려하여 표준작전절차 및 매뉴얼을 기반으로 최적의 대응 방안을 도출해야 한다. 이러한 의사결정을 긴급한 상황에서 신속하고 정확하게 수행하기 위하여 화재 상황 및 관련 대응규칙을 자동으로 분석하고 대응절차를 선제적으로 제시하는 방법이 필요하다. 이를 위해 이 논문에서는 공간정보 및 화재안전정보를 이용하여 규칙 기반으로 화재 대응 의사결정을 지원하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 소방대상물의 실내외 공간정보 및 다양한 화재안전정보를 기반으로 화재 상황의 가변성을 모델링하고 이를 참조하여 화재 대응규칙 명세를 개발한다. 그리고 의사결정 시 주어진 상황에 맞게 가변성을 선택하고 룰 엔진을 통해 대응규칙을 실행하여 대응절차를 도출한다. 제안하는 방법을 재난현장 표준작전절차의 대상물별 표준작전절차를 대상으로 적용하여 실현 가능성을 검증하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.05a
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• pp.627-630
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• 2005

주변상황에 대한 상황정보를 이용하여 지능형 서비스를 제공하려는 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 이러한 연구중의 하나로서, 규칙과 온톨로지를 이용하여 주변상황인식을 위한 상황정보 표현 방법과 표현된 상황정보를 이용한 상황정보 처리 방법을 제시한다. 상황을 기술하고 있는 규칙베이스를 이용하여 주변상황을 개념화하고, 개념 및 기타 시스템에 필요한 정보는 온톨로지를 이용하여 표현한다. 이렇게 표현된 상황정보들은 상황정보 처리기를 통해 하위 수준에서 상위 수준까지의 상황정보들이 도출되어 상황기반의 지능형 서비스 제공을 위해 사용된다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.9
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• pp.706-711
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• 2010

In the applications of a human speech interface, reducing the error rate in recognition is the one of the main research issues. Many previous studies attempted to correct errors using post-processing, which is dependent on a manually constructed corpus and correction patterns. We propose an automatically learnable post-processing method that is independent of the characteristics of both the domain and the speech recognizer. We divide the entire post-processing task into two steps: error detection and error correction. We consider the error detection step as a classification problem for which we apply the conditional random fields (CRFs) classifier. Furthermore, we apply transformation-based learning (TBL) to the error correction step. Our experimental results indicate that the proposed method corrects a speech recognizer's insertion, deletion, and substitution errors by 25.85%, 3.57%, and 7.42%, respectively.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.11
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• pp.795-802
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• 2002

We propose a fast and powerful Question-answering (QA) system in Korean, which uses a predictive answer indexer based on 2-pass scoring method. The indexing process is as follows. The predictive answer indexer first extracts all answer candidates in a document. Then, using 2-pass scoring method, it gives scores to the adjacent content words that are closely related with each answer candidate. Next, it stores the weighted content words with each candidate into a database. Using this technique, along with a complementary analysis of questions which is based on lexico-syntactic pattern matching method, the proposed QA system saves response time and enhances the precision.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.25-28
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• 2011

새로운 지식과 패턴을 발견하고자 하는 데이터 마이닝 알고리즘들은 큰 수의 규칙들을 생성하는 문제점을 가지고 있다. 최근 들어 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 다양한 유용성(Interestingness) 연구들이 데이터 마이닝의 후처리 단계에서 진행되고 있다. 그러나 이러한 접근방법들 역시 지식을 습득하기 위한 과정에서 병목현상을 보여줌으로써 수많은 상식수준의 규칙을 정제하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 상식을 기반으로 하는 Common-Sense 척도를 정의하고 구현한다. 규칙이 얼마나 상식에 가까운지를 시맨틱 차원교체 기법을 이용한 유사도 분석을 통해 측정한다.