• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.247-250
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• 2021

관계추출(Relation Extraction)이란 주어진 문장에서 엔터티간의 관계를 예측하는 것을 목표로 하는 태스크이다. 이를 위해 문장 구조에 대한 이해와 더불어 두 엔터티간의 관계성 파악이 핵심이다. 기존의 관계추출 연구는 영어 데이터를 기반으로 발전되어 왔으며 그에 반해 한국어 관계 추출에 대한 연구는 부족하다. 이에 본 논문은 한국어 문장내의 엔터티 정보에 대한 위치 정보를 활용하여 관계를 예측할 수 있는 방법론을 제안하였으며 이를 다양한 한국어 사전학습 모델(KoBERT, HanBERT, KorBERT, KoELECTRA, KcELECTRA)과 mBERT를 적용하여 전반적인 성능 비교 및 분석 연구를 진행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 엔터티 위치 토큰을 사용하였을때의 모델이 기존 연구들에 비해 좋은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.510-516
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• 2023

세계화가 진행됨에 따라 다양한 문화의 음악을 즐기는 사람들이 늘어나고, 해외 팬들이 외국 노래를 이해하고 따라 부를 수 있는 접근성을 확보하는 것이 중요해졌다. 이를 위해 본 논문에서는 노래 가사 데이터에 특화된 영어-한국어 번역 모델 리리코(LyriKOR)를 제시한다. 리리코는 영어 노래를 한국어로 번역하여 그 의미를 담아낼 뿐만 아니라, 번역 결과물이 원곡의 선율과 리듬에 어느 정도 부합하도록 하여 한국어로 바로 따라 부를 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 번역과 음절 조정의 두 단계(two-stage)를 거쳐 제한된 데이터로 음절 정렬된 번역 모델을 훈련하는 새로운 방법을 소개한다. 모델 코드는 여기에서 볼 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.633-634
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• 2024

본 연구는 LSTM 모델이 수용 가능한 익명 보행자의 GPS 경로 범위와 훈련 데이터 셋의 크기에 대한 양상 분석을 목적으로 한다. 시계열 데이터인 GPS 경로 그리고 순환 신경망 LSTM 과 입력 구조를 이해하고, 두 가지 실험을 설계하여 LSTM 의 훈련 데이터 셋 수용을 파악한다. 실험에서는 장거리 데이터 셋을 학습한 모델과 그렇지 않은 모델을 비교하고, 훈련 데이터 셋 크기에 따른 학습 모델의 예측 값을 비교한다. 두 실험을 통해 GPS 경로 범위와 학습 가능한 경로의 가짓수에 대한 비교 분석 결과를 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.509-512
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• 2024

자연어 처리 기술은 인간 언어의 이해와 처리에서 큰 진전을 이루었으나, 학습 데이터에 내재한 성별 편향이 모델의 예측 정확도와 신뢰성을 저하하는 주요한 문제로 남아 있다. 특히 성별 예측에서 이러한 편향은 더욱 두드러진다. 제로샷 분류 기법은 기존에 학습되지 않은 새로운 클래스를 효과적으로 예측할 수 있는 기술로, 학습 데이터의 제한적인 의존성을 극복하고 다양한 언어 및 데이터 제한 상황에서도 효율적으로 작동한다. 본 논문은 성별 클래스 확장과 데이터 구조 개선을 통해 성별 편향을 최소화한 새로운 데이터셋을 구축하고, 이를 제로샷 분류 기법을 통해 학습시켜 성별 편향성이 완화된 새로운 성별 예측 모델을 제안한다. 이 연구는 다양한 언어로 구성된 자연어 데이터를 추가 학습하여 성별 예측에 최적화된 모델을 개발하고, 제한된 데이터 환경에서도 모델의 유연성과 범용성을 입증한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.592-595
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• 2024

엄청난 성능에도 불구하고, 심층 신경망은 예측결과에 대한 설명이 없는 블랙 박스로 작동한다는 비판을 받고 있다. 이러한 불투명한 표현은 신뢰성을 제한하고 모델의 대한 과학적 이해를 방해한다. 본 연구는 여러 개의 교사 신경망으로부터 설명 중심의 학생 신경망으로 지식 증류를 통해 해석 가능성을 향상시키는 것을 제안한다. 구체적으로, 인간이 정의한 개념 활성화 벡터 (CAV)를 통해 교사 모델의 개념 민감도를 방향성 도함수를 사용하여 계량화한다. 목표 개념에 대한 민감도 점수에 비례하여 교사 지식 융합을 가중치를 부여함으로써 증류된 학생 모델은 양호한 성능을 달성하면서 네트워크 논리를 해석으로 집중시킨다. 실험 결과, ResNet50, DenseNet201 및 EfficientNetV2-S 앙상블을 7 배 작은 아키텍처로 압축하여 정확도가 6% 향상되었다. 이 방법은 모델 용량, 예측 능력 및 해석 가능성 사이의 트레이드오프를 조화하고자 한다. 이는 모바일 플랫폼부터 안정성이 중요한 도메인에 걸쳐 믿을 수 있는 AI 의 미래를 여는 데 도움이 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1361-1364
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• 2009

최근 몇 년동안 지속가능하고 효과적인 수자원 관리는 전체적인 접근방법이 요구되고 있으며, 사회와 경제발전과 생태계 보호 및 토지이용과 수자원 이용의 적절한 관리와 연결된 개념이 필요하다. 이러한 관점에서 유역을 간단한 고정된 지역적인 문제라고 생각하는 것보다 전체로서의 유역 기능을 개선하는데 노력이 필요하다. 또한 사회와 경제발전으로 인해 도시화, 여가 관광지역 및 사회기반시설의 확장 그리고 자연환경의 변화가 발행하고 있다. 효과적인 토지이용 배분과 자연지역의 보호도 중요하지만 잠재적인 홍수피해 저감도 중요한 문제이다. 토지이용의 변화는 많은 이해관계자들로부터 유발되는 문제이기 때문에 거시적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 논문은 다양한 관계자와 자연환경과의 연결과 상호작용 유형을 이해하고 다양한 정책선택과 자연환경 상태가 토지이용 변화에 미치는 영향을 이해하고자 한다. 인간의 활동으로 인해 발생하는 토지이용의 변화를 모의하기 위해서 행위자기반모형(Agent based Model, ABM)으로 접근하고자 한다. ABM은 유역관리의 이해당사자간의 정책과정을 도출하고 다양한 유역관리 대안을 평가하기 위해서 홍수위험, 자연개발 및 비용과 같은 유역관리의 영향을 설명하는 통합된 유역모델이다. 여기서 토지이용은 경제적, 지형학적 상황, 공간계획 및 홍수방어정책에 좌우되며, 토지의 속성과 규칙을 통해 토지이용이 선택되게 된다. 본 모형을 통해 공간적으로 분포된 행위자의 운영을 기반으로 종합적인 토지이용 패턴을 분석하였다, 이를 통해 토지이용 결정에 영향을 주는 인자를 추정하여 통합홍수관리 목적에 맞는 관리 대책의 결정 및 설계를 가능토록 하였다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.16 no.4
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• pp.259-266
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• 2014

Understanding the forest fire patterns is necessary to comprehend the stability of the forest ecosystems. Thus, researchers have suggested the simulation models to mimic the forest fire spread dynamics, which enables us to predict the forest damage in the scenarios that are difficult to be experimentally tested in laboratory scale. However, many of the models have the limitation that many of them did not consider the complicated environmental factors, such as fuel types, wind, and moisture. In this study, we suggested a simple model with the factors, especially, the geomorphological structure of the forest and two types of fuel. The two fuels correspond to susceptible tree and resistant tree with different probabilities of transferring fire. The trees were randomly distributed in simulation space at densities ranging from 0.5 (low) to 1.0 (high). The susceptible tree had higher value of the probability than the resistant tree. Based on the number of burnt trees, we then carried out the sensitivity analysis to quantify how the forest fire patterns are affected by the structure and tree density. We believe that our model can be a useful tool to explore forest fire spreading patterns.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.5
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• pp.257-267
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• 2018

The purpose of this study was to evaluate the effects of an ESP module program which combines Keller's ARCS model for the $1^{st}$ grade nursing students. Students' learning motivation and academic achievement were compared between an intervention group and a control group and their perception and subjective effects on the module program were identified. Quantitative data showed that the overall level of learning motivation in the intervention group was significantly higher than that in the control group (t=2.391, p=.019). No significant difference was found on the level of academic achievement between two groups (t=0.116, p=.098). Contents analysis on the qualitative data showed that ESP module program was interesting, effective, helpful for understanding clinical settings, and giving confidence and satisfaction. According to the result, it is assumed that the ESP module program which combines ARCS model can be effective in motivating the $1^{st}$ grade nursing students to learn nursing contents and English.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.467-467
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• 2011

기후변화로 인한 수문학적 변동은 지속가능한 수자원 관리를 위해 중요한 인자로 고려되고 있다. 특히, 가뭄 등 기상재해는 자연재해 차원을 넘어서 사회적 갈등으로 발전할 여지가 크며 특히 수자원 배분은 환경, 경제를 뛰어넘은 생존의 문제로 발전하고 있다. 따라서 본 연구는 기후변화가 가져올 가뭄 등 재해관리를 위한 의사지원체계 구축하고 다양한 기후변화 시나리오에 대응할 수 있는 탄력성 있는 수자원전문가시스템의 개발을 통해 이상기후 및 가뭄대비 물분쟁에 대한 합리적 대안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 섬진댐의 상황을 모델로 하고 있다. 섬진강 유역은 섬진강댐의 건설당시 발 빠른 이주대책의 불이행으로 수몰지역 내에 초기 정착민들이 계속 거주하게 되어 댐 제원을 충분히 활용하지 못하고 있어 효과적인 치수사업에 어려움을 겪어오다가 공사간의 협력을 통해 치수능력증대사업을 추진하여 저수지의 저류량을 증가시키고자 섬진강댐 재개발 사업을 추진한 지역이다. 하지만, 유역내의 이상기후로 인한 수문학적인 변동과 가뭄으로 인한 물관련 당사자간의 용수확보분쟁의 소지가 있어 물관리를 위한 수자원전문가시스템의 개발이 시급한 실정인 지역이기도 하다. 대상지역 수자원전문가시스템의 개발을 목표로 HSPF(Hydrologic Simulation Program with FORTRAN)을 이용하여 기후변화로 인한 수문학적 변동성을 파악하였다. 그리고 수자원 전문가 모델로서 외국에서 사용되고 있는 SUPER, HEC-ResSim, RiverWare, MODSIM, WRAP, PowerSim, 그리고 STELLA의 장 단점 등 특성을 분석하여 국내에 적합한 수자원전문가시스템 갖추어야할 기능 및 구성을 분석하였다. 연구 결과 국내실정에 필요한 모델은 공영시각모형(Shared Vision Model)으로서 그 장점은 첫째, 수자원의 관리나 물분쟁시 반드시 필요한 유역의 물리적인 인자와 수역관리에 필요한 수문인자, 그리고 물분쟁의 소지가 있는 의문사항이나 문제점의 해결책을 위한 실마리를 제공할수 있다. 둘째, 물관련 이해당사자들이 직접 참여하여 모형을 평가하고 서로간의 이해관계를 위한 충돌이 발생했을 때 문제해결을 위한 대안을 제시할 수 있는 정보를 제공할 수 있다. 셋째, 물배분의 원칙에 따른 한쪽으로 편중된 대안이 제시되었을 경우에 공동으로 대안에 대한 평가를 통하여 평등한 물배분을 가능하게 한다. 넷째, 시민단체나 환경단체, 그리고 기관책임자들이 공동으로 모형의 형성과정을 지켜본 후 논의할 수 있어 이상적인 모형을 만들 수 있는 장점이 있다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.23 no.6
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• pp.561-571
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• 2019

Programming education generally includes problem analysis process, automation through algorithms and programming, and generalization process. It is a good software education method for students in improving computing thinking. However, it was found that beginners had difficulties in understanding instruction usage, writing algorithms, and implementing programming. In this study, we developed a game programming education model and curriculum for programming education of pre-service teachers. The 4E model consisted of empathy, exploration, engagement and evaluation. In addition, it is configured to learn game core elements and core command blocks by each stage. To help the pre-service teachers understand the use of various programming blocks, a three-step teaching and learning method was presented, consisting of example learning, self-game creation, and team-based projects. As a result of applying and verifying the curriculum for 15 weeks, it showed significant results in the 4E model and pre-service teachers' perception of block programming competence and the level of computational thinking on the submitted game project results was also high.