• Journal of Marine Bioscience and Biotechnology
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• v.1 no.4
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• pp.305-310
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• 2006

Abnormal activation of the Wnt/${\beta}$-catenin pathway and subsequent up-regulation of ${\beta}$-catenin response transcription (CRT) are associated with the development of colon cancer. Thus, the Wnt/${\beta}$-catenin pathway is an attractive target for chemoprevention and treatment of this cancer. In this study, we used a cell-based screen to identify a methanol extract of Dictyota dichotoma (EDD) that suppresses the Wnt/${\beta}$-catenin pathway without altering the level of ${\beta}$-catenin protein and reduces the expression of cyclin D1, which is a known ${\beta}$-catenin/T cell factor (TCF)-dependent gene. EDD inhibited the growth of various colon cancer cells. Our findings suggest that EDD can potentially be used as a chemopreventive agent against colon cancer.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.25 no.5
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• pp.1085-1095
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• 2015

In music theory, the triton is defined as a musical interval composed of three adjacent whole tones(or six semitones), which generates a harmonic and melodic dissonance. The triton paradox is an auditory illusion which is heard as ascending by some people and as descending by others. In this paper we examine an emerging non-static biometric technique that aims to identify users based on analyzing uniqueness and consistency through the user experiences. We also propose some authentication schemes which provides protection against key logging, shoulder surfing, and brute force attacks.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.155-159
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• 2009

본 논문은 한국어 문서 감정분류를 위한 중요한 어휘 자원인 감정자질(Sentiment Feature)의 의미지향성(Semantic Orientation) 추정을 위해 일반적인 특성과 영역(Domain) 의존적인 특성을 반영하여 한국어 문서 감정분류(Sentiment Classification)의 성능 향상을 얻을 수 있는 기법을 제안한다. 감정자질의 의미지 향성은 검색 엔진을 통해 추출한 각 감정 자질의 스니핏(Snippet)과 실험 말뭉치를 이용하여 추정할 수 있다. 검색 엔진을 통해 추출된 스니핏은 감정자질의 일반적인 특성을 반영하며, 실험 말뭉치는 분류하고자 하는 영역 의존적인 특성을 반영한다. 이렇게 얻어진 감정자질의 의미지향성 수치는 각 문장의 감정강도를 추정하기 위해 이용되며, 문장의 감정 강도의 값을 TF-IDF 가중치 기법에 접목하여 감정자질의 가중치를 책정한다. 최종적으로 학습 과정에서 긍정 문서에서는 긍정 감정자질, 부정 문서에서는 부정 감정자질을 대상으로 추가 가중치를 부여하여 학습하였다. 본 논문에서는 문서 분류에 뛰어난 성능을 보여주는 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 사용하여 제안한 방법의 성능을 평가한다. 평가 결과, 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 3.1%의 성능향상을 보였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.6
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• pp.675-684
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• 2001

This paper describes a method for stemming of Korean language by using unsupervised learning from raw corpus. This technique does not require a lexicon or any language-specific knowledge. Since we use unsupervised learning, the time and effort required for learning is negligible. Unlike heuristic approaches that are theoretically ungrounded, this method is based on widely accepted statistical methods, and therefore can be easily extended. The method is currently applied only to Korean language, but it can easily be adapted to other agglutinative languages, since it is not language-dependent.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.133-136
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• 2015

문서 교정기에서 문맥의존 철자오류를 교정하는 방법은 크게 규칙을 이용한 방법과 통계 정보를 이용한 방법으로 나뉜다. 한국어와 달리 영어는 오래전부터 통계 모형에 기반을 둔 문맥의존 철자오류 교정 연구가 활발히 이루어졌다. 그러나 대부분 연구가 문맥의존 철자오류 교정 문제를 특정 어휘 쌍을 이용한 분류 문제로 간주하기 때문에 실제 응용에는 한계가 있다. 또한, 대규모 말뭉치에서 추출한 통계 정보를 이용하지만, 통계 정보 자체에 오류가 있을 경우를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 텍스트에 포함된 모든 단어에 대하여 문맥의존 철자오류 여부를 판단하고, 해당 단어가 오류일 경우 대치어를 제시하는 영어 문맥의존 철자오류 교정 기법을 제안한다. 또한, 통계 정보의 오류가 문맥의존 철자오류 교정에 미치는 영향과 오류 발생률의 변화가 철자오류 검색과 교정의 정확도와 재현율에 미치는 영향을 분석한다. 구글 웹데이터에서 추출한 통계 정보를 바탕으로 통계 모형을 구성하고 평가를 위해 브라운 말뭉치에서 무작위로 2,000문장을 추출하여 무작위로 문맥의존 철자오류를 생성하였다. 실험결과, 문맥의존 철자오류 검색의 정확도와 재현율은 각각 98.72%, 95.79%였으며, 문맥의존 철자오류 교정의 정확도와 재현률은 각각 71.94%, 69.81%였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.221-224
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• 2019

딥러닝을 이용한 Neural Machine Translation(NMT)의 등장으로 기계번역 분야에서 기존의 규칙 기반,통계기반 방식을 압도하는 좋은 성능을 보이고 있다. 본 논문은 기계번역 모델도 중요하지만 무엇보다 중요한 것은 고품질의 학습데이터를 구성하는 일과 전처리라고 판단하여 이에 관련된 다양한 실험을 진행하였다. 인공신경망 기계번역 시스템의 학습데이터 즉 병렬 코퍼스를 구축할 때 양질의 데이터를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 그러나 양질의 데이터를 구하는 일은 저작권 확보의 문제, 병렬 말뭉치 구축의 어려움, 노이즈 등을 이유로 쉽지 않은 상황이다. 본 논문은 고품질의 학습데이터를 구축하기 위하여 병렬 코퍼스 필터링 기법을 제시한다. 병렬 코퍼스 필터링이란 정제와 다르게 학습 데이터에 부합하지 않다고 판단되며 소스, 타겟 쌍을 함께 삭제 시켜 버린다. 또한 기계번역에서 무엇보다 중요한 단계는 바로 Subword Tokenization 단계이다. 본 논문은 다양한 실험을 통하여 한-영 기계번역에서 가장 높은 성능을 보이는 Subword Tokenization 방법론을 제시한다. 오픈 된 한-영 병렬 말뭉치로 실험을 진행한 결과 병렬 코퍼스 필터링을 진행한 데이터로 만든 모델이 더 좋은 BLEU 점수를 보였으며 본 논문에서 제안하는 형태소 분석 단위 분리를 진행 후 Unigram이 반영된 SentencePiece 모델로 Subword Tokenization를 진행 하였을 시 가장 좋은 성능을 보였다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.5
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• pp.489-495
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• 2022

It makes difference to LSTM D/L(Deep Learning) results for language model construction as the corpus preprocess changes. An LSTM model was trained with a famouse literaure poems(Ki Hyung-do's work) for training corpus in the study. You get the two wordvector sets for two corpus sets of the original text and eraised word ending text each once D/L training completed. It's been inspected of the similarity/analogy operation results, the positions of the wordvectors in 2D plane and the generated texts by the language models for the two different corpus sets. The suggested words by the silmilarity/analogy operations are changed for the corpus sets but they are related well considering the corpus characteristics as a literature work. The positions of the wordvectors are different for each corpus sets but the words sustained the basic meanings and the generated texts are different for each corpus sets also but they have the taste of the original style. It's supposed that the D/L language model can be a useful tool to enjoy the literature in object and in diverse with the analysis results shown in the study.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.2105-2110
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• 2008

최근 환경적 기능을 중요시하는 시대적 흐름에 맞추어 친환경적으로 하천의 정비가 이루어지고 있다. 하천에서 호안은 생태학적인 측면에서 볼 때 하천을 중심으로 한 생활영역을 가지는 생물에게 육역과 수역의 연결부로서 추이대(ecotone)의 기능을 담당하고 있어 그 중요성은 이루 말할 수 없다. 그럼에도 불구하고 실제 자연친화적 하천정비에서 조차 호안공법의 선정은 객관적인 자료와 평가기법의 부재로 하천의 환경특성을 고려하지 못한 채 무분별하고 획일적인 공법으로 시공이 이루어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 향후 자연친화적 하천공사 시 시공하천의 특성을 고려한 호안공법의 선정이 객관적이고 합리적으로 이루어질 수 있도록 기존의 호안평가지표 및 기법을 수정 제안하였다. 제안된 호안평가기법의 평가항목은 안정성, 환경성 그리고 친수 어메니티이다. 금번 연구에서 제안한 호안평가기법의 적용을 위하여 전국의 하천을 대상으로 사전조사를 실시한 후 호안평가의 적용이 용이한 91개 하천을 선정하여 현장조사를 실시하였다. 그리고 조사를 통해 확보한 호안 자료는 호안평가기법을 이용하여 호안의 안정성, 환경성 그리고 친수 어메니티에 대한 평가가 이루어졌으며, 제안된 호안평가기법은 호안 및 하천의 특성을 적절히 반영함을 확인 할 수 있었다. 본 연구를 통해 확보된 자료는 향후 생태적 측면을 고려한 하천정비의 방향제시 등의 기대효과를 가져올 수 있으리라 생각되며, 호안공법 선정을 위한 호안평가기법 개발의 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 사료된다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.25 no.4
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• pp.405-412
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• 2019

SOLAS requires that ECDIS be installed on ships of more than 500 gross tonnage engaged in international navigation until the first inspection arriving after July 1, 2018. Several accidents related to the use of ECDIS have occurred with its installation as a new major navigation instrument. The 12 incident reports issued by MAIB, BSU, BEAmer, DMAIB, and DSB were analyzed, and the cause of accident was determined to be related to the operation of the navigator and the ECDIS system. The text was analyzed using the R-program to quantitatively analyze words related to the cause of the accident. We used text mining techniques such as Wordcloud, Wordnetwork and Wordweight to represent the importance of words according to their frequency of derivation. Wordcloud uses the N-gram model as a way of expressing the frequency of used words in cloud form. As a result of the uni-gram analysis of the N-gram model, ECDIS words were obtained the most, and the bi-gram analysis results showed that the word "Safety Contour" was used most frequently. Based on the bi-gram analysis, the causative words are classified into the officer and the ECDIS system, and the related words are represented by Wordnetwork. Finally, the related words with the of icer and the ECDIS system were composed of word corpus, and Wordweight was applied to analyze the change in corpus frequency by year. As a result of analyzing the tendency of corpus variation with the trend line graph, more recently, the corpus of the officer has decreased, and conversely, the corpus of the ECDIS system is gradually increasing.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.871-873
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• 2002

RBAC은 역할 계층구조에서 권한의 계승과 의무분리와 같은 제약조건을 다룸으로써 접근권한의 관리를 수월하게 하고 기업환경을 잘 반영말 수 있는 장점이 있다. 하지만 RBAC은 현실세계의 기업환경에서 빈번히 이루어지는 권한의 위임을 제대로 구현하지 못한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 자신의 고유역할 뿐만 아니라 상위 역할로부터 위임받은 새로운 위임 역할을 생성함으로써 역할계층 구조상의 다른 역할의 사용자에게 다른 과업을 할당해 줄 수 있도록 하여, 최소 권한의 원칙을 만족하는 다단계 위임을 구현하였다. 위임 시에 생길 수 있는 보안 문제를 해결하기 위해서 역할단위가 아닌 과업단위의 위임으로 제안하고, 과업단위의 의무분리를 적용하였으며, 위임 할 수 있는 과업을 규정하고 최하위 역할을 지정하였다. 기존의 다단계 모델에서 제안된 기법과의 비교를 통해서 본 논문에서 제안된 기법이 실제 기업에서 이루어지는 다단계 위임을 타당하게 구현할 수 있음을 보인다. 또한 T-RBCA을 기반으로 ARBAC97을 적용해서 제안된 기법을 모델링하고 Prototype을 구현하였다.