• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.6 no.3
• /
• pp.356-363
• /
• 2000

Java programming language is designed to run effectively on internet and distributed network environments. However, because it has a deficit to be executed by the interpreter method on each platform, to execute Java programs efficiently the code generation system which transforms Bytecode into SPARC code as target machine code must be developed. In this paper, we implement a code generation system which translates Bytecode into SPARC code using the retargetable code generating techniques. For the sake of code expander, we wrote a Bytecode table describing a rule of SPARC code generation from Bytecode, and implemented the information extractor transforming Bytecode to suitable form during expanding of source code from class file. The information extractor determines constant pool entry of each Bytecode instruction operand and then the code expander translates the Bytecode into SPARC code accoring to the Bytecode table. Also, the retargetable code generation system can be systematically reconfigured to generate code for a variety of distinct target computers.

• Korean Journal of Adult Nursing
• /
• v.13 no.4
• /
• pp.517-528
• /
• 2001

목적: 본 연구의 목적은 미국 아이오와 대학에서 개발된 Nursing Interventions Classification (NIC)을 사용하여 신경기계 병동과 정형외과 병동에 근무하는 간호사들이 가장 빈번히 수행하는 간호중재를 파악함으로서 이러한 부서의 간호중재 리스트를 개발하는데 있다. 그리고 확인된 간호중재의 리스트를 미국 간호협회의 핵심 간호중재 목록과 비교함으로써 양국간의 간호중재의 유사성과 차이를 비교함으로써 한국간호의 발전을 도모하는데 있다. 방법: 8개의3차병원 및 종합병원 근무하는 간호사에게 NIC을 번역하여 소개한 뒤 가장 자주 수행하는 간호중재 30개를 선택하게 하였다. 선택된 간호중재는 빈도와 백분율 이용하여 분석하였고 미국의 핵심간호 중재목록과 영역(domain)별, 분류군 (class)별로 비교하였다. 결과: 신경기계 병동은 30개의 간호중재를 정형외과 병동은 34개를 핵심간호중재로 확인하였다. 한국과 미국의 간호중재를 비교해본 결과 신경기계 병동의 간호중재와 미국American Association of Neuroscience Nurses (AANN) 의 핵심간호중재 목록과는 단지 5개의 간호중재가 일치하였지만 정형외과 병동의 간호중재목록은 미국의 National Association of orthopaedic Nurses (NAON) 의 핵심중재목록과 27개의 간호중재가 일치되어 더 많은 유사성을 나타내었다. 두 나라의 간호중재를 영역(domain)별로 비교해보면 한국 간호사의 간호중재는 미국간호단체의 핵심간호 중재 목록보다 신체적 간호에 보다 많은 편중을 보였다. 결론: 한국간호사의 간호중재가 신체적 간호중재에 집중되어 있으므로 환자간호에 보다 전인적인 간호중재가 수행될 수 있도록 노력해야 할 것이다. 그리고 본 연구를 통해 개발된 핵심 간호중재 목록은 병원의 간호정보시스템을 개발하는데 사용될 수 있으며, 간호지식의 확장이나 staffing, 간호 수가화, 그리고 궁극적으로는 간호의 효과성 연구를 자극할 수 있을 것이다.

• Korean Journal of Poultry Science
• /
• v.47 no.1
• /
• pp.9-19
• /
• 2020

Avian influenza (AI) viruses are highly contagious viruses that infect many bird species and are zoonotic. Ducks are resistant to the deadly and highly pathogenic avian influenza virus (HPAIV) and remain asymptomatic to the low pathogenic avian influenza virus (LPAIV). In this study, we identified common differentially expressed genes (DEGs) after a reanalysis of previous transcriptomic data for the HPAIV and LPAIV infected duck lung cells. Microarray datasets from a previous study were reanalyzed to identify common target genes from DEGs and their biological functions. A total of 731 and 439 DEGs were identified in HPAIV- and LPAIV-infected duck lung cells, respectively. Of these, 227 genes were common to cells infected with both viruses, in which 193 genes were upregulated and 34 genes were downregulated. Functional annotation of common DEGs revealed that translation related gene ontology (GO) terms were enriched, including ribosome, protein metabolism, and gene expression. REACTOME analyses also identified pathways for protein and RNA metabolism as well as for tissue repair, including collagen biosynthesis and modification, suggesting that AIVs may evade the host defense system by suppressing host translation machinery or may be suppressed before being exported to the cytosol for translation. AIV infection also increased collagen synthesis, showing that tissue lesions by virus infection may be mediated by this pathway. Further studies should focus on these genes to clarify their roles in AIV pathogenesis and their possible use in AIV therapeutics.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2003.10d
• /
• pp.246-251
• /
• 2003

한국어의 언어적 특성에 의해 빈번하게 등장하는 명사와 기능어의 나열은 기능어나 연결 구문의 잦은 생략현상에 의해 복합 명사의 출현을 발생시킨다. 따라서, 한국어 분석에서 복합 명사의 처리 방법은 매우 중요한 문제로 인식되었으며 활발한 연구가 진행되어 왔다. 복합 명사의 의미 결정은 복합 명사구 내 단위 명사간의 의미적인 수식 관계를 고려하여 머리어의 선택과 의미를 함께 결정할 필요가 있다. 본 논문에서는 정보 검색의 색인어 추출 방법에서 사용되는 복합 명사구 내의 서술성 명사 처리를 이용하여 복합 명사의 의미 결정을 인접 명사의 의미 공기 정보가 아닌 구문관계에 따른 의미 공기 정보를 사용하여 분석하는 방법을 제시한다. 복합 명사구 내에서 구문적인 관계는 명사구 내에 서술성 명사가 등장하는 경우 보-술 관계에 의한 격 결정 문제로 전환할 수 있다. 이러한 구문 구조는 명사 의미를 결정할 수 있는 추가적인 정보로 활용할 수 있으며, 이때 구문 구조 파악을 위해 구축된 의미 제약 조건을 활용하도록 한다. 구조 분석에서 사용되는 격틀 정보는 동사와 공기하는 명사의 구문 관계를 분석하기 위해 의미 정보를 제약조건으로 하여 구축된다. 이러한 의미 격틀 정보는 단문 내 명사들의 격 결정과 격을 채우는 명사 의미를 결정할 수 있는 정보로 활용된다. 본 논문에서는 현재 개발중인 한영 기계 번역 시스템 Tellus-KE의 단문 단위 대역어 선정을 위해 구축된 의미 대역패턴인 동사구 패턴을 사용한다. 동사구 패턴에 기술된 한국어의 단문 단위 의미 격 정보를 사용하는 경우, 격결정을 위해 사용되는 의미 제약 조건이 복합 명사의 중심어 선택과 의미 결정에 재활용 될 수 있으며, 병렬말뭉치에 의해 반자동으로 구축되는 의미 대역 패턴을 사용하여 데이터 구축의 어려움을 개선하고자 한다. 및 산출 과정에 즉각적으로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 이러한 정보들은 현재 구축중인 세종 전자사전에도 직접 반영되고 있다.teness)은 언화행위가 성공적이라는 것이다.[J. Searle] (7) 수로 쓰인 것(상수)(象數)과 시로 쓰인 것(의리)(義理)이 하나인 것은 그 나타난 것과 나타나지 않은 것들 사이에 어떠한 들도 없음을 말한다. [(성중영)(成中英)] (8) 공통의 규범의 공통성 속에 규범적인 측면이 벌써 있다. 공통성에서 개인적이 아닌 공적인 규범으로의 전이는 규범, 가치, 규칙, 과정, 제도로의 전이라고 본다. [C. Morrison] (9) 우리의 언어사용에 신비적인 요소를 부인할 수가 없다. 넓은 의미의 발화의미(utterance meaning) 속에 신비적인 요소나 애정표시도 수용된다. 의미분석은 지금 한글을 연구하고, 그 결과에 의존하여서 우리의 실제의 생활에 사용하는 $\ulcorner$한국어사전$\lrcorner$ 등을 만드는 과정에서, 어떤 의미에서 실험되었다고 말할 수가 있는 언어과학의 연구의 결과에 의존하여서 수행되는 철학적인 작업이다. 여기에서는 하나의 철학적인 연구의 시작으로 받아들여지는 이 의미분석의 문제를 반성하여 본다.반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 단백질(蛋白質) 함량(含量)도 증가(增加)하였다. 7. CHS-13 균주(菌株)의 RNA 함량(

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1995.10a
• /
• pp.195-207
• /
• 1995

일본어는 한자, 히라가나, 가다가나 등 다양한 종류의 문자를 사용하며 이들의 혼용 비율이 매우 높아 띄어쓰기를 하지 않아도 문서의 가독성을 유지한다. ICOT 사전, EDR 사전, ATLAS I/JK사전 등 기존의 전자 사전에서 복합 자종의 표제어가 차지하는 비율(한자+히라가나의 표제어 제외)은 평균 8.8%로 그 수가 매우 작다. 따라서, 문장 내에서 자종의 변화는 단어를 구분하는 하나의 delimiter로 이용될 수 있다. 본 시스템에서는 형태소 분석의 전단계로 전처리기를 두어 자종정보(character type information)에 의한 fragment 분리 및 예외 단어, 정형표현 처리를 수행하며 각 fragment 의 형태소 분석 방법을 제시한다. 형태소 분석기는 전처리기의 처리 결과를 입력받아 각각의 fragment를 전처리기가 제시한 분석 방법에 따라 분석하여 입력 문장의 가능한 모든 분석을 추출한다. 이 방법은 불필요한 사전 탐색과 접속 체크 회수를 줄여 분석 성능을 향상시킨다.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.17 no.4
• /
• pp.323-336
• /
• 2006

In this paper, we present a pilot system that can extract paraphrases from a parallel corpus using to-training method. Paraphrases are useful for the applications that should rreate a varied ind fluent text, such as machine translation, question-answering system, and multidocument summarization system. One of the difficulties in extracting paraphrases is to find a rich source from which we can extract paraphrases. The bible is one of the good sources fur extracting paraphrases as it has several Korean versions in which every sentence can be easily aligned by the chapter and the verse. We ran extract not only the lexical-level paraphrases but also the phrasal-level paraphrases from the parallel corpus which consists of the bibles using co-training method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.10c
• /
• pp.530-535
• /
• 2007

내장형 자바의 성능 향상을 위해 바이트코드를 기계어 코드로 미리 번역하여 내장형 시스템에 설치하는 Ahead-of-Time Compile(AOTC)가 많이 사용되고 있으나 수행 중에 동적으로 다운로드 되는 바이트코드를 수행하기 위해서는 기존의 해석기도 함께 사용되어야 한다. 이 경우 일부 자바 메소드는 AOTC에 의해 처리되고 일부 메소드는 해석기에 의해 수행되는 하이브리드 수행 환경이 된다. 이러한 환경에서 해석기 메소드가 AOTC 메소드를 호출하거나 AOTC 메소드가 해석기 메소드를 호출하는 경우 호출 오버헤드가 커서 성능을 저하시킬 수 가 있다. 본 연구에서는 AOTC에서 사용 가능한 두 가지 호출 인터페이스인 Java Native Interface(JNI)와 Compiled Native Interface(CNI)에 대해 하이브리드 수행 환경에서의 호출 오버헤드와 성능을 평가하고 각각의 장단점에 대해 논의한다. 그리고 두 호출 인터페이스의 장점을 살릴 수 있는 새로운 호출 인터페이스를 제안하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.367-370
• /
• 2018

웹 또는 모바일 사용자는 고객 센터에 구축된 자주 묻는 질문을 이용하여 원하는 서비스를 제공받는다. 그러나 자주 묻는 질문은 사용자가 직접 핵심어를 입력하여 검색된 결과 중 필요한 정보를 찾아야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자 질의를 입력 받아 질의에 해당하는 클래스를 분류해주는 문장 분류 모델을 제안한다. 제안모델은 웹이나 모바일 환경의 오타나 맞춤법 오류에 대한 강건함을 위해 자소 단위 합성곱 신경망을 사용한다. 그리고 기계 번역 이외에도 자연어 처리 부분에서 큰 성능 향상을 보여주는 주의 집중 방법과 클래스 임베딩을 이용한 문장 분류 시스템을 사용한다. 457개의 클래스 분류와 769개의 클래스 분류에 대한 실험 결과 Micro F1 점수 기준 81.32%, 61.11%의 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
• /
• v.35C no.10
• /
• pp.38-47
• /
• 1998

The syntactic analysis for the practical machine translation should be able to analyze a long sentence, but the long sentence analysis is a critical problem because of its high analysis complexity. In this paper a sentence segmentation method is proposed for an efficient analysis of a long sentence and the method of determining optimal sentence segmentation positions using statistical information and genetic learning is introduced. It consists of two modules: (1) decomposable position determination which uses lexical contextual constraints acquired from a training data tagged with segmentation positions. (2) segmentation position selection by the selection function of which the weights of parameters are determined through genetic learning, which selects safe segmentation positions with enhancing the analysis efficiency as much as possible. The safe segmentation by the proposed sentence segmentation method and the efficiency enhancement of the analysis are presented through experiments.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2010.11a
• /
• pp.693-696
• /
• 2010

자연언어처리에서 어의 중의성 해소(word sense disambiguation)는 어휘의 의미를 정확하게 파악하는 기술로 기계번역, 정보검색과 같은 여러 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 한국어 어휘의미망(Korlex)을 이용한 비감독 어의 중의성 해소 방법을 제안한다. 의미미부착 말뭉치에서 추출한 통계 정보와 한국어 어휘의미망의 관계어 정보를 이용함으로써 자료 부족문제를 완화하였다. 또한, 중의성 어휘와 공기어휘 간의 거리 가중치, 의미별 사용 정보 가중치를 사용하여 언어적인 특징을 고려하여 본 논문의 기반이 되는 PNUWSD 시스템보다 성능을 향상하였다. 본 논문에서 제안하는 어의 중의성 해소 방법의 평가를 위해 SENSEVAL-2 한국어 데이터를 이용하였다. 중의성 어휘의 의미별 관계어와 지역 문맥 내 공기어휘 간의 카이제곱을 이용하였을 때 68.1%의 정확도를 보였고, 중의성 어휘와 공기어휘 간의 거리 가중치와 의미별 사용 정보 가중치를 사용하였을 때 76.9% 정확도를 보여 기존의 방법보다 정확도를 향상하였다.