• Korean Institute of Interior Design Journal
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• no.36
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• pp.30-36
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• 2003

The purpose of this study is to analyze the contextual cognition of space in architecture focusing on Aldo Rossi and Michael Graves, the representative architects of spatial cognition in contextual architecture. This study on the contextual cognition of architectural space can be connected with linguistics and aesthetics's approaches. The conclusions of the study as per the above mentioned aims and intentions are as follows : The concept of spatial analysis in Aldo Rossi's contextual cognition in architecture is described the Analogical Space of Speculative Aesthetics by Diachronie Restoration That of Michael Graves' contextual cognition Is defined Semiotics Space of Empirical Aesthetics by Synchronie Repeatition.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.694-697
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• 2023

본 논문은 문맥 이해에서 발생할 수 있는 문제점을 개선하기 위해 Sparse Attention 모델을 적용하였다. 실험 결과, 이 방법은 문맥 손실률을 상당히 줄이며 자연어 처리에 유용하다는 것을 확인하였다. 본 연구는 기계 학습과 자연어 처리분야에서 더 나은 문맥 이해를 위한 새로운 방향을 제시하며, 향후 다양한 모델과 방법론을 탐구하여 문맥 이해를 더욱 향상시킬 계획이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.468-473
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• 2023

본 논문은 사전 학습 언어 모델의 특성인 이방성과 문맥화에 주목하여 이에 대한 분석 실험과 한국어 언어 모델만의 새로운 관점을 제안한다. 최근 진행된 영어 언어 모델 분석 연구에서 영감을 받아, 한국어 언어 모델에서도 대조학습을 통한 이방성과 문맥화의 변화를 보고하였으며, 다양한 모델에 대하여 토큰들을 문맥화 정도에 따라 분류하였다. 또한, 한국어의 언어학적 특성을 고려하여, 허위 문맥화를 완화할 수 있는 토큰을 문맥 중심어로, 문맥 중심어의 임베딩을 모방하는 토큰을 문맥 기능어로 분류하는 기준을 제안하였다. 간단한 적대적 데이터 증강 실험을 통하여 제안하는 분류 기준의 가능성을 확인하였으며, 본 논문이 향후 평가 벤치마크 및 데이터셋 제작, 나아가 한국어를 위한 강건한 학습 방법론에 기여하길 바란다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.62-64
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• 2010

문맥 광고의 의미론적 매칭에서 웹 페이지와 광고의 매칭 정확도는 웹 페이지와 광고의 분류 성능에 종속적이다. 그러나 광고의 짧은 텍스트는 광고 분류 성능을 하락시키는 원인이 되고 있다. 본 논문에서는, 광고 분류 성능을 높이기 위하여, 광고 랜딩 페이지를 활용하여 광고 텍스트를 확장시키는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 그 효과를 입증한다. 추가로, 구문론적 매칭과 의미론적 매칭 방법을 적용하여 개발된 문맥 광고 엔진의 프로토타입을 제시한다.

• Korean Journal of Logic
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• v.1
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• pp.9-63
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• 1997

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.688-690
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• 2002

인터넷과 웹의 팽창과 함께 가용 정보의 양이 폭발적으로 증가하고 있으나 이에 대응되는 효과적이고 효율적인 정보 검색능력의 지원이 없다면 이와 같은 방대한 정보들은 정보 이용자들에 있어 이용 가치가 없으며 이는 곧 정보 범람(information overflow)을 의미한다. 본 논문에서는 이에 대한 해결 방안으로써 사용자의 편이성과 정보검색 능력을 극대화할 수 있는 자연어 질의 문맥 구조 기반 개인형 메타 정보검색 엔진을 제안하고자 한다.본 방법론은 자연어 질의를 기본 입력 형태로 하여 자연어 질의의 문맥 구조(context structure) 및 기타 정보 평가 요소들을 이용하는 다척도(multi-criteria)의사 결정 기법 및 개인형 메타 정보 평가(information rating) 방법론으로 구성되어 있으며 이를 위한 시스템 설계를 제안한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.4
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• pp.9-21
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• 2024

Deep learning has been developing rapidly in recent years, with many researchers working to utilize large language models in various domains. However, there are practical difficulties that developing and utilizing language models require massive data and high-performance computing resources. Therefore, in-context learning, which utilizes prompts to learn efficiently, has been introduced, but there needs to be clear criteria for effective prompts for learning. In this study, we propose a methodology for enhancing prompt-based learning performance by improving the PET technique, which is one of the contextual learning methods, to select PVPs that are similar to the context of existing data. To evaluate the performance of the proposed methodology, we conducted experiments with 30,100 restaurant review datasets collected from Yelp, an online business review platform. We found that the proposed methodology outperforms traditional PET in all aspects of accuracy, stability, and learning efficiency.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.15 no.6
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• pp.117-124
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• 2014

Cluttered background is a major obstacle in developing salient object detection and tracking system for mobile device captured natural scene video frames. In this paper we propose a context aware feature vector selection model to provide an efficient noise filtering by machine learning based classifiers. Since the context awareness for feature selection is achieved by searching nearest neighborhoods, known as NP hard problem, we apply a fast approximation method with complexity analysis in details. Separability enhancement in feature vector space by adding the context aware feature subsets is studied rigorously using principal component analysis (PCA). Overall performance enhancement is quantified by the statistical measures in terms of the various machine learning models including MLP, SVM, Naïve Bayesian, CART. Summary of computational costs and performance enhancement is also presented.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.654-658
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• 2023

관계 추출은 질의응답이나 대화 시스템의 기반이 되는 지식을 구추하기 위한 작업으로, 정보 추출의 기초가 되는 기술이기도 하다. 최근 실세계 지식의 희소한 형태를 구현한 문서간 관계 추출 데이터셋이 제안되어, 여러 문서를 통해 분산되어 언급된 두 개체 사이의 관계 추론을 수행 및 평가할 수 있게 되었다. 이 작업에서 추론의 대상이 되는 개체쌍은 한 문서 안에 동시에 언급되지 않기 때문에 여러 문서에 언급된 중간 개체를 통하여 직/간접적으로 추론해야 하나, 원시 텍스트에서 이러한 정보를 수집하는 작업은 쉽지 않다. 따라서, 본 연구에서는 개체의 동시발생빈도에 기반하여 중간 개체의 중요도를 정량화하고, 이 중요도에 기반화여 중요한 문맥을 식별하는 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 기존의 두 문서로 구성된 추론 경로를 식별된 중간 개체를 활용하여 확장하여, 관계 추론 모델의 수정 없이 추가된 문맥만을 활용하여 문서간 관계 추출 시스템의 성능을 개선할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.70-81
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• 1994

뜻 (sense)과 지시체의 구별을 근간으로 하는 프레게류 의미론에 의하면, 같은 지시체를 갖는 이름들의 인지적 의미는 서로 다를 수 있다. 그 반면, 프레게의 뜻을 어떤 이름의 지시체를 결정함에 있어 매개적인 역할을 하는 존재자라 보고 단호히 거부하는 소위 직접 지칭론자들은 문맥에 관계없이 같은 지시체를 갖는 이름들은 동일한 인지적 의미를 갖는다고 주장한다. 그러나 일단 뜻을 배척하고나면, 명제 태도 문맥에서 왜 같은 지시체를 갖는 이름들이 대치될 수 없는지를 설명하기가 어렵고, 따라서 명제 태도의 퍼즐들은 직접 지칭론의 아킬레스건이 되어 왔다. 최근 Zalta는 다소의 수정을 통해 프레게와 직접 지칭론자 양자의 중요한 통찰들을 희생하지 않으면서 양자의 관점을 종합하는 것이 가능하며, 실제로 자신의 해결책은 명제 태도의 퍼즐들을 훌륭하게 해결해 준다고 주장한다. 본 논문은 Zalta의 절충안을 비판적으로 검토함으로써 선결되어야 할 쟁점들을 부각시키고자 한다.