• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.225-227
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• 2014

최근 온라인 뉴스는 대중의 관심사 및 트렌드에 따라서 다양한 종류의 기사들이 작성된다. 이러한 관심사 및 트렌드는 시간의 흐름에 따라 계속 변한다. 본 논문에서는 온라인 뉴스의 기사 제목을 이용하여 시간에 따라 변하는 관심사 및 트렌드와 관련된 단어를 추출하는 방법을 제안한다. 특정 기간 별 출현하는 뉴스들을 하나의 카테고리로 가정하고 자질 선택 방법에서 널리 사용되는 카이제곱 통계량을 이용하여 각 카테고리의 주요 단어를 추출한다. 실험 결과 특정 기간 별 관심사 및 트렌드와 관련된 단어들이 출현하는 것을 확인하였다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2002년도 추계학술발표회
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• pp.71-74
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• 2002

다고리방향족 탄화수소를 페놀에 적응된 미생물을 이용하여 분해하고자 하였다. 분리된 Stenotrophomons maltophilia는 나프탈렌과 페난스렌을 탄소원 및 에너지원으로 이용하였으며 10mg/$\ell$의 나프탈렌과 0.9mg/$\ell$의 페난스렌이 완전히 분해되는데 지체기후 약 2일과 3일이 소요되었다. 나프탈렌, 페난스렌의 분해시 중간생성물로 chromatography 상에 새로운 피크들이 생성되었으며, 이러한 중간생성물을 파악하여 다고리 방향족 탄화수소의 분해경로를 모색하고자 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.91-93
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• 2020

일상의 데이터를 감성 분석에 사용할 때, 데이터 개수가 부족하거나 불균형한 문제가 발생한다. 이에 대해, 본 논문은 데이터 수집 카테고리를 확장하는 방법으로 기존의 문제들을 해결한다. 나아가 확장된 카테고리로 수집한 데이터를 이용해 감성 분석 모델을 만들고, 해당 카테고리에 속하는 타겟 제품에 대한 감성 분석을 시도한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.391-394
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• 2009

정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 웹 사용자가 원하는 적합한 데이터를 찾아내는 것은 매우 어렵다. 이는 웹 사용자마다 서로 다른 검색의도와 질의의 모호성에 의한 것으로, 이와 같은 검색의 어려움을 해결하기 위해 많은 연구들이 수행되어 왔다. 질의 로그는 검색자의 검색 의도가 내포되어 있는 중요한 자료이다. 따라서 웹 사용자별 질의 로그 패턴을 분석하여 유사한 질의를 사용하는 웹 사용자들을 클러스터링 하여 검색에 적용한다면 좀 더 유용한 정보를 획득할 수 있다. 즉, 특정 카테고리와 연관된 질의를 자주 사용하는 웹 사용자들은 해당 분야에 관심이 많을 것이며, 또한 다른 카테고리에 관심이 높은 사람보다 상호간에 소셜지수가 높게 나타날 것이다. 특정 주제에 대해 검색을 할 경우 해당 분야에 관심이 높은 웹 사용자들의 질의 및 클릭한 URL 정보를 상속받을 수 있다면 찾고자 하는 정보에 보다 빨리 접근할 수 있다. 따라서 본 연구는 질의패턴 분석을 통해 카테고리별로 관심도가 높은 웹 사용자들을 클러스터링 한 후 해당 카테고리에 대한 정보 검색시 이들이 사용한 질의와 클릭한 URL 정보를 웹 사용자들에게 제공해줌으로써 정보검색의 편의성을 향상시키기 위한 방안을 제안한다.

• 한국진공학회지
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• 제20권4호
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• pp.252-257
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• 2011

본 연구 그룹은 6H-SiC (0001)에서 성장시킨 그라핀 층에 흡착된 퓨란(furan)의 고리 형성과 전자적 성질을 원자 힘 현미경(Atomic Force Microscope : AFM), C K-edge에 대한 Near Edge X-ray Absorption Fine Structure (NEXAFS) 스펙트럼, 핵심부 준위 광전자 분광스펙트럼(Core-level Photoemission Spectroscopy : CLPES)을 이용하여 연구했다. 우리는 그라핀위에 흡착된 퓨란 분자들이 화학적 도핑이 가능한 산소기의 홀 전자쌍을 통하여 그라핀의 특성을 조절할 수 있는 화학적 기능화에 이용될 수 있다는 것을 알아냈다. 또한, 퓨란이 자발적으로 세 가지의 다른 결합 구조들 중 하나로 고리를 형성한다는 것과 그라핀 위에 퓨란에 의해 형성된 고리의 전자적 성질들이 AFM, NEXAFS, CLPES를 이용하여 각각 설명될 수 있다는 것을 보여주었다.

• 디지털콘텐츠
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• 2호통권81호
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• pp.46-47
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• 2000

과연 성공적인 애플리케이션 구현을 위해서는 어떤 요구사항이 존재하는 것일까? 전문가들은 총책임자가 관리해야 하는 그룹을 제품,프로그램,개발,품질보증,사용자 교육 등 5개의 카테고리로 구분하고 있다. 이들 5가지 카테고리를 얼마나 유기적으로 통합,관리하느냐에 따라 기업의 애플리케이션 환경이 성공과 실패의 기로에 놓이게 된다는 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.127-129
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• 2004

오늘날, 웹서비스를 이용한 정보 검색을 하기 위해서는 UDDI 레지스트리의 전문적인 지식이 필요하다. 즉 웹 서비스를 명세하기 위해 사용된 카테고리와 이에 대한 값, 이름 등을 사전에 알고 있어야 한다. 그러나 일반 사용자들은 이러한 사전지식을 충분히 알고 있지 못하면 웹서비스에 대한 정보 검색을 쉽게 할 수 없다. 그러므로 일반 사용자들을 위해 웹서비스에 대한 점보를 카테고리에 맞게 분류하여 검색을 용이하게 할 수가 있다. 따라서 본 논문에서는 보다 효율적으로 웹서비스 정보를 분류하기 위해서 유전자 알고리즘과 신경망을 이용한 클러스터링 기법을 제안하는데 목적이 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.562-566
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• 2009

영상 검색에서 보다 빠르고 정확한 결과를 제공하기 위해 많은 시스템들은 결과내 재검색을 위한 카테고리 내 검색을 제공하고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 감성 카테고리를 사용하여 영상을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 영상에 포함된 컬러와 패턴 정보를 가지고 감성 벡터를 추출하여, 각 영상을 8 개의 감성 카테고리로 분류한다. 이때, 감성 카테고리는 고바야시가 정의한 8 개의 어휘 {romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern}를 사용한다. 질의에 대한 결과가 주어지면, 사용자는 선택한 감성 카테고리로 재분류된 영상들을 제공받을 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 야후 이미지 검색에서 수집된 풍경 영상 1,000 장으로 사용자 평가를 실시하였으며 이를 통해 제안된 시스템의 성능을 증명하였다.

• 대한화학회지
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• 제23권3호
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• pp.119-124
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• 1979

o-Terphenyl형 화합물들의 고리화반응을 궤도대칭이론과 에너지 상관도로서 해석하였다. 그 결고ㅓㅏ o-terphenyl형 화합물들의 고리화반응은 광고리화반응이었다. 이것은 실험적 사실 및 타이론적 결과와 잘 일치하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.470-476
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• 2014

관심 지점이란 상점이나 공원, 음식점 등과 같이 사람들이 관심을 가지거나 유용하다고 생각하는 특정한 지리적 위치를 의미한다. 관심 지점은 명칭과 제공 서비스, 카테고리 등과 같은 여러 정보들로 구성되어 있다. 이와 같은 정보들은 위치기반 어플리케이션에서 필수적인 정보이고, 그 중에서도 카테고리 정보는 위치기반 서비스에서 가장 핵심적인 역할을 한다. 그러나 관심 지점의 카테고리 정보를 직접 모으는 것은 많은 비용과 노력이 들기 때문에 자동으로 수집되어야 한다. 본 논문에서는 카테고리를 자동으로 추정하기 위해서 관심 지점 명칭의 단어 정보와 제한적 주변 문맥 정보를 결합하여 사용하는 방법을 제안한다. 관심 지점 명칭의 단어에는 카테고리를 반영하는 단어들을 포함하고 있어 카테고리를 추정하는데 있어서 중요한 단서가 된다. 제한적 주변 문맥 정보는 관심 지점의 명칭이 언급된 문서에서 명칭이 언급된 주변의 문맥을 의미한다. 명칭이 언급된 주변의 문맥에는 관심 지점의 카테고리를 추정할 정보들을 포함하고 있어 카테고리를 추정하는 것에 있어서 가치있는 정보를 제공한다. 우리는 제안한 모델의 성능을 측정하기 위해 두 가지 데이터셋에서 성능을 평가한 결과, 각 정보를 따로 사용하여 카테고리를 추정한 성능보다 결합하여 사용한 모델의 성능이 더 높게 나타났다.