• East Asian mathematical journal
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• v.25 no.3
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• pp.299-320
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• 2009

In mathematics, the education of the geometry proof has been playing an important role in promoting the ability for logical thinking by means of developing the deductive reasoning. However, despite of those importance mentioned above, considering the present condition for the education of the geometry proof in middle schools, it is still found that most of classes are led mainly by teachers, operating the cramming system of eduction, and students in those classes have many difficulties in learning the geometry proof course. Accordingly this thesis suggests the other method that is distinguished from previous proof educations. The thesis of Kai-Lin Yang and Fou-Lai Lin on 'A Model of Reading Comprehension of Geometry Proof (RCGP)', which was published in 2007, have various practical examples based on the model. After composing classes based on those examples and instructing the geometry proof, found out a problem. And then advance a new teaching model that amendment and supplementation However, it is considered to have limitation because subjects were minority and classes were operated by man-to-man method. Hopefully, the method of proof education will be more developed through performing more active researches on this in the nearest future.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.9
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• pp.205-210
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• 2009

This paper proposes an ontology-based context aware system model for the purpose of storing and managing agricultural products using ubiquitous sensors to share and distribute information. In these days, according to penetrating ubiquitous technologies into our way of life, the importance of information is increasing gradually. The importance of ontology in a domain is getting as well. Therefore, this paper designs and build an ontology-based agricultural products warehouse model using context aware state information obtained by using wireless sensors. Also, it shows the result described by graphical ontology results to share common understanding on the structure of context information among users, devices and services to enable semantic interoperability owing to the information of the context aware state of the warehouse.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.804-806
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• 2020

딥러닝(deep learning)은 기계학습 알고리즘 중 가장 널리 활용되고 있는 알고리즘이다. 딥러닝 기술은 산업, 과학, 국방 및 공공 부문을 비롯하여 거의 모든 분야에서 폭넓게 확산되고 있다. 그러나 기계학습 기술에 대한 이해와 프로그래밍 지식이 부족할 경우 자유롭게 활용하는 데는 제약이 따르고 있으며 빅데이터를 활용하여 일반 이용자들이 직접 분산 학습 모형을 개발하고 배포하는 데 어려움이 발생하고 있다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 딥러닝 프레임워크의 저수준 API를 추상화하여 고수준 분석과 분산 딥러닝을 지원하고 일반 이용자들이 실무적으로 복잡한 딥러닝 기술을 활용할 수 있는 기술을 개발하였다. 플랫폼 개발과 함께 중요하게 고려해야 하는 요소 중 하나로 플랫폼의 배포와 확장성 역시 고려되어야 한다. 본 플랫폼은 조직 내 계산 자원을 이용하여 플랫폼을 배포할 수 있으며 상용 클라우드 서비스와 연동하여 배포할 수 있도록 설계됨에 따라 환경의 제약 없이 유연한 서비스 제공이 가능하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.441-445
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• 2020

토큰화(Tokenization)는 사람이 작성한 자연어 문장을 기계가 잘 이해할 수 있도록 최소 단위인 토큰으로 분리하는 작업을 말하여, 이러한 토큰화는 자연어처리 전반적인 태스크들의 전처리에 필수적으로 사용되고 있다. 최근 자연어처리 분야에서 높은 성능을 보이며, 다양한 딥러닝 모델에 많이 활용되고 있는 SentencePiece 토큰화는 여러 단어에서 공통적으로 출현하는 부분단어들을 기준으로, BPE 알고리즘을 이용하여 문장을 압축 표현하는 토큰화 방법이다. 본 논문에서는 한국어 기반 특허 문헌의 초록 자연어 데이터를 기반으로 SentencePiece를 비롯한 여러 토큰화 방법에 대하여 소개하며, 해당 방법을 응용한 기계번역 (Neural Machine Translation) 태스크를 수행하고, 토큰화 방법별 비교 평가를 통해 특허 분야 자연어 데이터에 최적화된 토큰화 방법을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 특허 초록 한-영 기계번역 태스크에서 성능이 향상됨을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.97-102
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• 2019

KorQuAD 2.0은 총 100,000+ 쌍으로 구성된 한국어 질의응답 데이터셋이다. 기존 질의응답 표준 데이터인 KorQuAD 1.0과의 차이점은 크게 세가지가 있는데 첫 번째는 주어지는 지문이 한두 문단이 아닌 위키백과 한 페이지 전체라는 점이다. 두 번째로 지문에 표와 리스트도 포함되어 있기 때문에 HTML tag로 구조화된 문서에 대한 이해가 필요하다. 마지막으로 답변이 단어 혹은 구의 단위뿐 아니라 문단, 표, 리스트 전체를 포괄하는 긴 영역이 될 수 있다. Baseline 모델로 구글이 오픈소스로 공개한 BERT Multilingual을 활용하여 실험한 결과 F1 스코어 46.0%의 성능을 확인하였다. 이는 사람의 F1 점수 85.7%에 비해 매우 낮은 점수로, 본 데이터가 도전적인 과제임을 알 수 있다. 본 데이터의 공개를 통해 평문에 국한되어 있던 질의응답의 대상을 다양한 길이와 형식을 가진 real world task로 확장하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.88-90
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• 2022

영어 교육 시장이 증대되면서 영어 학습을 효과적으로 지원하는 다양한 학습 시스템들이 개발되고 있다. 영어문장을 구성하는 기본적인 단위는 어휘로 문장 전체의 의미를 파악하기 위해서는 어휘의 의미를 이해하는 것이 필수적이다. 따라서 영어 어휘 능력 향상을 위한 다양한 영어 어휘 학습 시스템들이 개발되고 있으나, 어휘가 사용되는 문맥을 고려하거나 동시에 학습하면 효과적인 어휘 등 어휘 학습에 효과적인 교수학습 방법의 원리가 적용된 영어 어휘 학습 시스템에 대한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 n 개의 영어 단어가 하나의 그룹으로 동시에 제시되면서 그 n개의 영어 단어가 모두 포함된 예문을 제공하는 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 설계한다. 임의로 n 개의 영어 어휘가 주어졌을 경우 문맥에 맞게 영어 예문을 자동으로 생성하는 지능형 영어 문장 생성 모델이 본 연구의 핵심이다. 또한, 어휘 능력 평가에서 기존 어휘 학습 시스템과 같이 단순히 어휘를 얼마나 암기하고 있는지에 대한 평과 결과만을 제시하는 것이 아니라, 그룹별 취약 어휘 분석을 통해 효과적인 그룹 어휘 선택 규칙을 파악할 수 있는 기반을 마련하고자 한다. 본 논문에서 제안한 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 통해 영어 어휘 학습자들의 학습 능력 향상에 도움이 될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.123-125
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• 2023

4차 산업혁명의 가속화에 따라 해운 항만 산업 분야 또한 정보적 측면에서 빅 데이터에 대한 업종별 통합과 공유를 통해 연계 산업 간 산업활동 효율화를 위한 노력이 요구된다. 현재 물류 분야에 다양한 플랫폼들이 도입되고 있지만 대부분 화물운송업 또는 창고 중개업 분야에 편중되어 있다. 항만산업의 경우 코로나 펜데믹 이후 발생한 컨테이너 반입 제한 및 장치율 증가 등에 따라 운송사와 컨테이너터미널 간 갈등이 지속적으로 유발되는 상황이 발생되었다. 이에 따라 본 연구는 플랫폼을 활용한 컨테이너터미널과 운송사 간 플랫폼 개발의 필요성을 인지하고 상호 기업 간 연계 효율성을 높일 수 있는 방안을 모색하였으며 산업 관계자인 컨테이너터미널 운영사, 운송사, 포워더 업종 종사자들을 대상으로 설문지 기반 실증 분석을 수행하였다. 결과적으로 EFA를 통해 추출된 14가지 요인으로 IPA 분석을 수행한 결과 1사분면(사용 용이성, 보안성, 정보 정확성, 정보 적시성, 차량 반출/반입정보, 공컨테이너 반입/반출 정보, 풀컨테이너 반입/반출정보)으로 품질에 대한 지속적인 개선이 수행되어야 하며 2사분면(APP 시스템 품질)에 대한 고려가 종합적으로 수행되어야 함이 도출되었다. 또한, 플랫폼 개발의 주체와 이용자의 참여 유도가 필요하며 상호 이해관계자 간 효율적인 연계와 효율화를 위한 인식 구조 개선이 필요하다고 나타났다. 연구결과는 향후 컨테이너터미널과 내륙운송의 효율적인 연계를 위한 플랫폼 구축에 중대한 시사점을 제공한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.462-465
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• 2008

요구사항에 대한 우선순위는 요구공학에서 핵심적 활동으로 매우 중요하다. 추출된 요구사항을 소프트웨어 제품 개발의 목표와 조직에 적절하도록 우선순위 방법과 관점 등을 선택할 수 있는 연구가 미흡하고, 요구 분석 단계에서 우선순위 프로세스가 내재화되지 못하고 있다. 요구사항 우선순위는 프로세스 모델, 제품 종류, 우선순위 프로세스에 대한 경험을 바탕으로 주어진 요구사항에 대해 이해관계자들이 우선순위화하기 위한 방법과 관점 등을 선택하는 활동으로 시작된다. 따라서 본 논문에서는 개발 제품의 목표와 조직에 적합하도록 우선순위 방법과 관점 등을 선택할 수 있는 적응적 우선수위 기법을 제안하고, 핸드폰 소프트웨어 개발에 적용하여 그 효과성을 보이도록 한다. 본 논문에서 제안하는 우선순위 기법의 유연성과 다양성을 통하여 요구 분석단계에서 우선순위 프로세스의 정착에 기여할 수 있다.

• Korean Journal of Culture and Social Issue
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• v.15 no.4
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• pp.529-546
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• 2009

Korean clients show a tendency to hide the real causes of problem. Therefore the 'grasping the real cause of a problem' is regarded as the first characteristic in Reality Dynamic Counseling. Many counselors stress over how express empathy with a client rather than understanding a problem. However the attitude change wouldn't be attained without grasping the real cause of a problem. The researcher tries to demonstrate how this characteristic is at play in counseling process. The researcher illustrates this process by 'narrative method' as one of qualitative research methods. The client who had received counseling for stress disorder and insomnia took a turn for the better as soon as getting at the truth of his problem.

• Smart Media Journal
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• v.13 no.4
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• pp.86-93
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• 2024

The development of functional magnetic resonance imaging (fMRI) has significantly contributed to mapping brain functions and understanding brain networks during rest. This paper proposes a CNN-LSTM-based classification model to classify the progression stages of Alzheimer's disease. Firstly, four preprocessing steps are performed to remove noise from the fMRI data before feature extraction. Secondly, the U-Net architecture is utilized to extract spatial features once preprocessing is completed. Thirdly, the extracted spatial features undergo LSTM processing to extract temporal features, ultimately leading to classification. Experiments were conducted by adjusting the temporal dimension of the data. Using 5-fold cross-validation, an average accuracy of 96.4% was achieved, indicating that the proposed method has high potential for identifying the progression of Alzheimer's disease by analyzing fMRI data.