• 한국지반공학회논문집
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• 제23권11호
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• pp.27-37
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• 2007

지반의 전단파 속도 주상도를 도출하는데 있어 다운홀 기법은 하나의 시추공을 이용하고 간단한 지표면 가진원을 사용하므로 매우 경제적이다. 현장 실험을 더욱 용이하게 하고 양질의 신호를 획득하기 위해 자동 가진원을 개발하였다. 모터-스프링 타입으로 저렴하며 현장에서 다루기 매우 용이하다. 자동 가진원은 수동 가진원에 비하여 육체적 부담을 줄여주고 실험 소요 시간을 단축시킨다. 양질의 반복성이 있는 신호를 발생시켜 결과 해석에 유리하다. 자동 가진원과 더불어 적절한 감지기 시스템, 노트북 기반 신호 획득 장비 및 운용 프로그램과의 조합을 통해 반자동 다운홀 수행 시스템을 구축하였다. 수동 가진원과의 비교 검증 실험을 통해 제작된 자동 가진원의 장점들을 확인할 수 있었다. 또한, 구축된 수행 시스템의 현장 적용을 통해 용이하고 신뢰성 있는 기법 수행을 위해서 시스템을 자동화하는 것이 유리함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권7호
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• pp.548-557
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• 2010

본 연구는 IPTV의 지능형 검색을 가능하게 하는 VOD 어노테이션을 위해 효율적인 반자동 온톨로지 모델링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 워드넷(WordNet)으로 부터 특정 도메인(또는 장르)을 대표하는 콘텐츠에 관련된 키워드의 상 하위어와 동의어에 해당하는 부분 트리를 추출하고, 워드넷에 없는 외래어, 한자어 등은 확장하여 콘텐츠 온톨로지를 구축한다. 이 온톨로지는 보편적 계층구조와 특정 계층구조를 생성한다. 전자는 콘텐츠와 관련 키워드를 제약 기술(description)을 포함하는 클래스로 정의한 어휘의 의미 모델이다. 후자는 생성된 모델에 함의관계(subsumption) 추론 기술을 적용하여 키워드를 관련있는 콘텐츠로 추론한 모델이다. 어노테이션은 이 온톨로지를 기반으로 VOD에 콘텐츠와 장르의 메타데이터를 의미 기반으로 생성한다. 보편적 계층구조는 서비스 도메인에 독립적으로 재사용이 가능하며, 특정 계층구조는 서비스 목적에 맞는 완전하고 함축적인 모델을 생성한다. 제안하는 방법은 서비스 도메인에 상관없이 적용 가능한 알고리즘이며, 2,400건의 테스트 데이터로 어노테이션 결과를 평가하여 82%의 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.84-87
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• 2018

한국어 감정분석에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있다. 그렇지만 학습 및 평가 말뭉치 표현에 대한 논의가 부족하다. 본 논문은 한국어 감정분석에 대해 정의하고, 말뭉치 제작을 위한 가이드라인을 제시한다. 또한, 태깅 가이드라인에 따라 말뭉치를 구축하였으며 한국어 감정분석을 위한 반자동 태깅 도구를 구현하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.250-254
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• 2015

본 논문은 한국어 의미역을 정의하고, 기계학습에 기반하여 한국어 의미역 인식 기술을 개발할 때 필요한 학습 말뭉치를 구축할 때 지켜야할 가이드라인을 제시하고자 한다. 한국어 의미역 정의는 전세계적으로 널리 쓰이고 있는 Proposition Bank를 따르면서, 한국어의 특성을 반영하였다. 또한 정의된 의미역 및 태깅 가이드라인에 따라 반자동 태깅 툴을 이용하여 말뭉치를 구축하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.695-698
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• 1998

Today SOC(system on a chip) is a trend in VLSI design society. Especially MML(merged memory Logic) process provides designers with good chances to implement SOC which is consists of DRAM, SRAM, Logic and A/D mixed mode ciruit blocks. Designers need good circuit library which is reliable and easy to tune for specific design. For this need we present semi-automated analog compiler methodology. And we aplied this design methodology to resistor-string DAC design.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2003년도 한국우주과학회보 제12권2호
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• pp.76-76
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• 2003

근접 식쌍성들의 극심시각의 체계적인 측광관측을 위하여 충북대학교 41동 옥상에 반자동 소형망원경 관측시스템을 구축하였다(이충욱 등 2003). 이 연구는 그 관측시스템을 이용하여 2002년 10월부터 2003년 9월까지 관측한 결과를 소개한다. 관측한 근접 식쌍성들은 Kreiner, Kim & Nha (2001)가 제시한 1,140개의 천체들 중에서 선택하였다. 관측성들에 대한 식 부근의 광도곡선과 새롭게 구한 극심시각들을 제시한다. 또한, 관측 과정에서 부수적으로 발견된 W UMa형 쌍성의 광도곡선을 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2585-2587
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• 2003

한전에서는 전력설비의 효율적인 관리를 위하여 일찌기 배전분야에 GIS를 도입하여 신배전정보시스템(NDIS : New Distribution Information System)을 구축, 시범운영을 마치고 전국에 단계적으로 확대운영하고 있다. GIS를 업무에 활용하기 위해서는 설비도면의 입력이 선행되어야 하나 이를 수작업에 의존할 경우 많은 비용과 시간이 소요될 뿐만 아니라 입력자의 숙련정도에 따라 자료의 정확도가 달라지게 되므로, 이러한 문제점들을 근본적으로 해결하고자 설비의 위치, 심볼, 계통연결, 속성자료 등을 컴퓨터로 자동인식 입력시켜 수작업을 최소화하는 기법 및 적용연구가 필요하며, 특히 국가기본도를 Base Map으로 사용함에 따른 상대오차 보정문제도 해결되어야 한다. 본 개발은 변전소에서 전력수용가까지의 전력공급설비를 나타내는 배전설비도면에서 도면내 주요 설비인 전주와 전선을 인식하는 방법 즉, 반투명 필름에 손으로 그려진 배전설비도면의 스캐닝 영상을 인식기법을 적용하여 설비내용, 설치위치, 전선종류별 설치상태 등 지리정보시스템에서 사용될 정보를 Digital 형태의 Data로 자동생성하고 국가기본도와의 상대오차보정까지 처리하는 것을 주요내용으로 하고 있다.

• 정보관리학회지
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• 제35권4호
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• pp.141-164
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• 2018

최근 학술문헌의 양이 급증하고, 융복합적인 연구가 활발히 이뤄지면서 연구자들은 선행 연구에 대한 동향 분석에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 우선적으로 학술논문 단위의 분류 정보가 필요하지만 국내에는 이러한 정보가 제공되는 학술 데이터베이스가 존재하지 않는다. 이에 본 연구에서는 국내 학술문헌에 대해 다중 분류가 가능한 자동 분류 시스템을 제안한다. 먼저 한국어로 기술된 기술과학 분야의 학술문헌을 수집하고 K-Means 클러스터링 기법을 활용하여 DDC 600번 대의 중분류에 맞게 매핑하여 다중 분류가 가능한 학습집합을 구축하였다. 학습집합 구축 결과, 메타데이터가 존재하지 않는 값을 제외한 총 63,915건의 한국어 기술과학 분야의 자동 분류 학습집합이 구축되었다. 이를 활용하여 심층학습 기반의 학술문헌 자동 분류 엔진을 구현하고 학습하였다. 객관적인 검증을 위해 수작업 구축한 실험집합을 통한 실험 결과, 다중 분류에 대해 78.32%의 정확도와 72.45%의 F1 성능을 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.304-309
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• 2020

본 연구에서는 한국어 전자사전 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen)와 다단어(Multi-Word Expressions: MWE) 개체명을 부분 패턴으로 기술하는 부분문법그래프(Local-Grammar Graph: LGG) 프레임에 기반하여 반자동으로 개체명주석 코퍼스 DecoNAC을 구축한 후, 이를 개체명 분석에 활용하고 또한 기계학습에 필요한 도메인별 학습 데이터로 활용하는 DecoNERO 개체명인식 플랫폼을 소개하는 데에 목적을 두었다. 최근 들어 좋은 성과를 보이는 것으로 보고되고 있는 기계학습 방법론들은 다양한 도메인을 기반으로한 대규모의 학습데이터를 필요로 한다. 본 연구에서는 정교하게 설계된 개체명 사전과 다단어 개체명 시퀀스에 대한 언어자원을 바탕으로 하는 반자동으로 학습데이터를 생성하는 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 개체명주석 코퍼스 DecoNAC 기반 접근법의 성능을 실험하기 위해 온라인 뉴스 기사 텍스트를 바탕으로 실험을 진행하였다. 이 실험에서 DecoNAC을 적용한 경우, KoBERT 모델만으로 개체명을 인식한 결과에 비해 약 7.49%의 성능향상을 기대할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1298-1301
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• 2013

대화 시스템에서 올바른 대화를 진행하기 위해서는 화자의 대화 의도를 파악하는 것이 중요하다. 특히 영어를 교육하기 위한 영어 교육용 대화 시스템에서는 학습자의 대화 의도 파악 오류가 발생할 경우 영어 교육에 문제가 발생하기 때문에 학습자의 대화 의도를 더욱 정확하게 분석 및 파악하는 것이 중요하다. 대화 패턴이란 시스템 발화에 대응되는 사용자 발화의 규칙적인 연쇄라고 할 수 있다. 대화 패턴 기반 대화 의도 부착 방법은 1) 대화 코퍼스 구축 2) 대화 시나리오에 있는 발화를 대상으로 기본 명사구 청킹(Base NP Chunking)을 하고 중심어(Head Word), 토픽 추적(Topic Tracking)에 의한 대화 패턴을 자동으로 추출한 후, 3) 대화 패턴 수동 검수이다. 대화 패턴 기반 대화 의도 부착 방법은 기본 명사구에 대한 지식만 가지고 있으면 대량으로 구축할 수 있다는 장점이 있다. 99 개의 대화 시나리오를 학습코퍼스로 하고 1 개의 대화 시나리오에 대해 대화턴 성공률을 시물레이션 한 결과 63.64%가 나왔다.