• Parasites, Hosts and Diseases
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• 제34권1호
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• pp.15-20
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• 1996

이 실아메바(Entamoeba histoIytica)와 동형 아메바(Entamoebc dispar. 동형아메바)의 포낭은 형태학적으로 구분이 안되어 종 감별에 관하여 논란이 있어 왔다. 최근에 이 둘이 별종이며 특히 이질아메바는 병원성이고 동형아메바는 비병윈성입이 확인퇴어 그 감별이 중요한 의미를 갖게 피었나 이 연구에서는 우리 나라의 아메바 분리체를 중합효소 반응과 제한효소 반응을 이용하여 두 종으로 감별하였다. 1994-1995년에 대변을 통강의 방법으로 검색하여 포낭이나 영양형이 발견된 검체를 로빈슨 배지에서 배양하고 배양된 영양형에서 DNA를 분리하였다. PI 유전자 염기서열 중에서 시발페(primer)를 만득어 중합효소 반응으로 482 bp 크기의 산물을 얹고 이를 제한효소(Tuq I, Xmn I, Acc I)로 처리하였다. 또한 Xmn I과 Acc I 제한 효소의 특이 염기서열온 고함하는 시발체를 제작하여 따로 중합효소 반응을 시행하였다. 그 결과 13개 분리체 중에서 S9, S12, YS-6, YS-27의 482 bp 산물은 Taq I과 Xmn I 의하여 그 외의 분리체 산물은 Acc I에 의하여 절단되었다. 이 결과는 특이 염기서열 시발체의 중합효소 반응에서 얻은 산물과 일치하였다, 이 결과에 의하여 분리체 S9, S12, YS-6는 대장염 창자에서. YS-27은 간농양 환자에서 분리한 병원성의 이질아메바(E. histolytica)이고 분리체 S1, S3, S11, S15, S16, S17, S20, YS-17, YS-44는 부증상의 포낭배출자에서 얻은 비병원성의 동형아메바(E. nispur)로 구별할 수 있었다. S1은 설사 환자에서 얻은 분리체 이지탄 동형아메바임을 확인하였고 따라서 이 환자의 설사는 다른 원인에 의한 것으로 판단 된다. 이로써 비병원성인 동형아메바가 우리 나라에서도 병원성 이질아메바보다 더 흔하게 존재한다는 것을 처음으로 기록하며 E. dispar의 우리 말 이름을 동형아메바로 제안한다.

• 융합정보논문지
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• 제7권3호
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• pp.47-53
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• 2017

대학은 2007. 05. 25 제정된 "교육관련기관의 정보공개에 관한 특례법"과 2014. 01. 28에 교육부에서 발표한 "대학 구조개혁 추진계획"과 관련하여 대학알리미 공시정보 항목 중"학교발전계획 및 특성화계획"을 공개하여야 한다. 이에 전국 전문대학 137개교에서 공개한"학교발전계획 및 특성화계획"을 전수 검토하여 동형성을 찾고 표준화된 모델을 제시하고자 하였다. 연구결과 17개(12.4%)만 이원화(학교발전과 특성화)하여 정보 공개하였고 나머지 대학은 모호하게 제시하였으며, 학교발전계획은 세계1위 등 정량적 지표를 제시하였고, 특성화계획은 휴먼 등 정성적 지표를 제시하였다. 이를 근거로 표준화된 연구절차와 구상도를 제시하였다.

• 융합보안논문지
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• 제19권3호
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• pp.61-70
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• 2019

최근 엄청난 계산 능력을 보여주는 양자 컴퓨터와 정보 접근성이 높고 비용이 낮은 클라우드 컴퓨팅에 대한 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 양자 컴퓨터의 경우 양자오류정정부호가 필수적이며, 클라우드 컴퓨팅의 경우 보안성 및 계산성을 확보하기 위해 동형암호가 사용될 수 있다. 각각 다른 목적을 위해 사용되는 이 두 기법은 서로 비슷한 가정을 바탕으로 하고 있어, 양자오류정정부호를 기반으로 동형암호를 구성하는 연구들이 진행되어왔다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 양자오류정정부호를 변형하여 동형암호적 양자정보처리가 가능한 기법을 제시한다. 기존의 양자오류정정부호를 이용한 동형암호기법의 경우 부호를 사용하였지만 오류정정 능력이 전혀 없는데 반해, 제시한 양자오류정정부호 기법을 사용하면 동형암호적 양자정보처리가 가능하면서도, 동시에 양자오류정정부호 본연의 기능인 양자정보의 연산, 저장 중의 오류를 정정할 수 있는 장점이 존재한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.167-170
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• 2013

한국어 어휘의 의미를 파악하기 위하여 어휘의 의미 중의성을 해결하는 것은 중요한 일이다. 본 논문에서는 한국어 다의어 기반의 어휘 의미망과 용언의 논항정보 등의 관계가 포함된 어휘지도(UWordMap)를 사용하여 용언의 의미 중의성 해소에 대한 연구를 진행한다. 기존의 의미 중의성 해소 연구와 같은 동형이의어 단위가 아닌 다의어 단위의 용언 의미 중의성 해소 시스템을 개발하였다. 실험결과 실험말뭉치로 품사 태그 부착 말뭉치를 사용했을 때 동형이의어 단위 정확률은 96.44%였고, 다의어 단위 정확률은 67.65%였다. 실험말뭉치로 동형이의어 태그 부착 말뭉치를 사용했을 때 다의어 단위 정확률은 77.22%로 전자의 실험보다 약 10%의 높은 정확률을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.36-43
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• 2013

완전동형암호는 암호화된 자료를 복호화 하는 과정을 거치지 않고 원하는 자료를 검색 및 통계처리 할 수 있도록 하는 암호기반 기술이다. 완전동형암호는 암호화 및 복호화에 소요되는 시간을 줄여줌으로써 검색 속도를 향상시키고 통계 처리를 위해 복호화 된 자료의 유출로 인한 피해를 막을 수 있는 기술로 주목받고 있다. 또한 최근 보편화 되고 있는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 개인 정보가 외부의 저장 공간에 저장됨으로써 발생할 수 있는 여러 가지 문제점을 해결해 줄 것으로 기대를 모으고 있다. 완전동형암호가 처음 제안된 70년대 이후 지금까지 효율성과 기능성을 만족시키는 알고리즘을 개발하기 위한 연구가 계속되어 왔다. 본 고에서는 최근 활발한 연구가 진행되고 있는 완전동형암호의 연구 방향에 대해서 살펴보고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.152-155
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• 2013

한국어 어절은 많은 동형이의어를 가지고 있기 때문에 주변 어절(또는 문맥)을 보지 않으면 중의성을 해결하기 어렵다. 이런 중의성을 해결하기 위해서 주변 어절 정보를 입력받아 통계적으로 의미를 선택하는 기계학습 알고리즘들이 많이 연구되었으며, 그 중에서 특히 은닉 마르코프 모델을 활용한 연구가 높은 성과를 거두었다. 일반적으로 마르코프 모델만을 기반으로 알고리즘을 구성할 경우 은닉 마르코프 모델 보다는 단순하기 때문에 빠르게 작동하지만 정확률이 낮다. 본 논문은 마르코프 모델을 기반으로 하면서, 부분적으로 은닉 마르코프 모델을 혼합한 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 속도는 마르코프 모델과 유사하며, 정확률은 은닉 마르코프 모델에 근접한 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권4호
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• pp.241-248
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• 2011

동형이의어는 여러 가지 의미를 가진 단어를 의미한다. 문장의 의미를 이해하기 위해서는 필수적으로 문장에 포함된 동형이의어의 의미를 결정해야 한다. 기존의 단어 의미 중의성 연구들은 공기 빈도를 기반으로 해결하였다. 하지만, 동사의 경우에는 정확도 향상을 위해서 격 정보가 중요하다. 왜냐하면, 동사 동형이의어의 의미는 행위의 주체나 객체에 따라 결정되어서 종속격(목적격, 부사격, 보격) 정보가 필요하며, 동사동형이의어 의미마다 서로 다른 격 정보가 필요하기 때문이다. 본 논문에서는 한국어 격 정보를 적용한 동사 의미 중의성 해소를 제안한다. 격정보는 표준국어대사전에 명시된 조사 정보를 이용하였다. 실험은 고빈도 동형이의어 12개를 대상으로 하였으며, 실험결과 정확도가 기존의 97.3%에서 98.7%로 1.34% 향상되었다. 이는 원래의 오류율을 2.7%에서 1.3%으로 절반정도 줄였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제45권4호
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• pp.139-155
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• 2011

개인 저자 집합과 저작 집합 간의 관계를 기술할 때 두 집합 내에서 동형 이의어(즉, 동명이인과 동일 저작명)를 구별하지 못하면 두 집합 간에 전단사(全單射) 관계가 형성되지 않으므로 정확한 정보 검색을 위한 정보로는 사용하기가 어렵다. 실제로 저자명과 저작명을 다루는 도서관 시스템, 문헌, 포털사이트 등에서 동형 이의어를 명확하게 구별하고 있지 않아 색인과 검색 시 다의성에 의한 혼란과 불편을 초래하고 있다. 이에 대한 필요성은 일찍이 전거 데이터의 구축 시 대두된 문제였으나 우리나라에서는 일부 기관이 개별적으로 구축하였을 뿐 국가 차원의 전거 데이터가 없어서 이들의 동형 이의어를 구별하기 위한 기준이 없다. 이에 본 연구자는 개체명 인식을 위한 작업의 일환으로 주제어뿐만 아니라 고유 명사류도 포함되는 한글 통합 시소러스 구축 작업에서 얻은 결과를 바탕으로 저자와 저작의 용어 관계 설정 방법과 두 집합 내에서 그리고 두 집합이 기타 용어와의 관계에서 발생하는 동형 이의어의 기술 방법을 대중 문화 예술 분야를 중심으로 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.85-93
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• 1992

본 논문은 한글-한자 변환에 있어서 여러 대응 한자를 갖는 동형이의어의 모호성 해소 방법을 제안한다. 기존의 변환 방법은 사용자의 개입으로 이루어지므로, 사용자에게 많은 부담을 주고 변환 효율을 떨어뜨린다. 한자선택에 있어서 동형이의어 문제의 근본적 해결을 위해, 본 시스템에서는 의미 분석을 이용한 한글-한자 변환기를 제안한다. 이를 위해 격문법과 관련어 지식 베이스(thesaurus)를 사용한다. 격문법을 사용하여 서술어를 중심으로 관련된 격틀의 의미를 분석한다. 그리고 합성어의 경우에 합성어의 구성 형태에 따라 격문법을 사용하거나 관련어 지식 베이스에서의 의미 근접성을 사용한다. 본 논문은 이와 같이 의미 분석 및 개념 정보를 기반으로 하는 동형이의어의 모호성 해결 방안을 제시하고 이를 반영한 한글-한자 변환 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.507-508
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• 2021

최근 한국어 자연어처리 과제에서 대형 언어 모델을 통해 다양한 언어처리 작업에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 동형이의어를 구분하는 작업은 문장의 문법성을 정확히 판단하고 비교해야 되기 때문에 어려운 작업이다. KE-T5는 큰 규모의 한국어를 통해 학습된 한국어 대형 언어 모델로 대부분의 자연어처리 과제에서 활용할 수 있으며 복잡한 언어처리 작업에서 높은 성능을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 큰 규모의 한국어를 통해 학습된 KE-T5를 활용하여 동형이의어 구별 문제를 수행하고 평가한다.