• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.781-785
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• 2016

실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.211-214
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• 2020

Abstract Meaning Representation(AMR)은 문장의 의미를 그래프 구조로 인코딩하여 표현하는 의미 형식표현으로 문장의 각 노드는 사건이나 개체를 취급하는 개념으로 취급하며 간선들은 이러한 개념들의 관계를 표현한다. AMR 파싱은 주어진 문장으로부터 AMR 그래프를 생성하는 자연어 처리 태스크이다. AMR 그래프의 각 개념은 추상 표현으로 문장 내의 토큰과 명시적으로 정렬되지 않는 어려움이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 별도의 사전 학습된 정렬기를 이용하여 해결하거나 별도의 정렬기 없이 Sequence-to-Sequence 계열의 모델로 입력 문장으로부터 그래프의 노드를 생성하는 방식으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 문장의 입력 시퀀스와 부분 생성 그래프 사이에서 반복 추론을 통해 새로운 노드와 기존 노드와의 관계를 구성하여 점진적으로 그래프를 구성하는 모델을 한국어 AMR 데이터 셋에 적용하여 Smatch 점수 39.8%의 실험 결과를 얻었다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.489-495
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• 2020

역사적 실제 사건들을 배경으로 과거의 사건과 위인에 대해 의미와 교훈 등을 부여하며 계몽 및 민족적 정체성을 각인케 하는 작품은 이상적인 예술 영화 콘텐츠 중 하나의 특징이다. 애니메이션 <켈스의 비밀>은 실존하는 문화원형, '켈스의 서'가 제작된 당시의 상황과 역사, 켈트족의 신화 등을 애니메이션이라는 미디어로 재현하면서 다양한 조형적 방법을 통해 문화원형을 관객에게 어필한 작품이다. 본 논문은 애니메이션 영화 <켈스의 비밀>에서 보여주는 켈트족의 역사, 전통 문양과 조형적 상징성을 분석하여 애니메이션 작품을 통한 자국의 전통문화와 역사에 대한 의미표현을 연구하려 한다. 결론적으로 영화 <켈스의 비밀>은 애니메이션 콘텐츠가 고유 민족의 문화와 역사를 보존시킬 수 있는 효과적인 방법이라는 것을 제시하고 있을 뿐 아니라 영원한 것을 추구하며 역사에 대한 계몽 및 교훈 등의 예술적 가치를 띈 대중예술로서의 이상적인 가치표현의 좋은 예라고 할 수 있다.

• 정보과학회지
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• 제22권2호
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• pp.63-71
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• 2004

제품에 대한 사용자의 주관적인 느낌을 파악하고 감성적 만족도를 측정하기 위해서는 주로설문지 등을 이용한 심물리적 스케일(Psychophysical scales) 방법이 주로 이용되어 왔다(Han et al., 2000). 그러나 사용자에게 주관적인 선호도를 점수로 표현하게 하는 심물리적 평가 방법은 몇 가지 문제점을 가지고 있다.

• 보건세계
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• 제43권5호통권477호
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• pp.12-15
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• 1996

올바른 결핵치료를 계몽하기 위하여 만든 홍보전시판 중의 하나가 문제가 되어 전국의 한의사와 한약종상 1,400여명이 삼일당에 모여 한의약모독성토대회를 열고 결핵협회의 공개사과와 관계책임자의 파면을 요구하며 떼어낸 전시판을 앞세우고 가두시위에 나섰다. 결핵협회의 좀 세련되지 못한 표현과 한의약계의 과잉반응이 빚은 1960년대 초의 시대풍경 한토막.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.15-26
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• 2000

근래의 다양한 데이터베이스 응용 분야 중에는 시간에 따라 변화하는 데이터에 대한 관리와 다양한 형태의 사건 발생적 데이터 처리를 필요로 하는 분야가 적지 않으며 그들을 위한 데이터베이스는 시간지원 데이터 모델과 그를 바탕으로 한 능동 처리 기능을 동시에 요구한다. 그 동안 시간지원 데이터베이스와 능동 데이터베이스에 대해 개별적으로는 많은 연구가 진전되었지만 두 가지 기능을 동시에 지원하는 데이터베이스 시스템에 대한 연구는 많지 않았다. 이 논문은 시간지원 데이터 모델과 그를 바탕으로 한 능동 처리 기능을 동시에 지원하는 시간지원 데이터베이스 상의 능동적 시간지원 규칙 모델을 제시하고 그를 위한 능동적 시간지원 규칙 표현 언어를 함께 제시하였다. 제시된 능동적 시간지원 규칙 모델은 시간지원 데이터베이스의 능동 기능 확장, 능동 규칙에서의 시간속성을 갖는 데이터 접근 사건의 개념과 표현 기법의 정립 및 데이터베이스의 응용 영역 확장 등에 기여하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.75-83
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• 2009

이러닝이 확산되면서 동영상 자료가 교육의 중요한 매체로 자리매김하고 있지만, KEM은 동영상에 포함된 다양한 사건과 객체의 정보를 표현하기에 한계가 있다. 하지만 MPEG-7이 발표되면서 멀티미디어에 내포된 다양한 사건과 객체 정보를 의미적으로 또는 기술적으로 표현하는 것이 가능해졌다. 이에 본 연구는 멀티미디어에 포함된 다양한 사건과 객체 정보를 KEM과 함께 검색할 수 있도록 두 개의 메타데이터를 통합하는 검색 시스템 모델을 제안하였다. 이를 위해 두 개의 메타데이터를 통합할 수 있도록 온톨로지를 설계하였고, 의미 검색의 유용성을 위해 교과의 지식 온톨로지를 추가하였다. 에듀넷에 저장된 몇 개의 동영상 자료를 별도로 저장하여 검색 시스템의 프로토타입을 개발하여 검색해 본 결과, 의도된 검색 결과를 볼 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.64-75
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• 2014

본 연구는 케이블방송 예능프로그램의 자막 유형을 분류하고 시청자의 시각적 주의를 탐색하고자 했다. 이를 위해 tvN <꽃보다 할배>의 첫 번째 시즌 방영분(유럽편)의 서사구성 요소인 등장인물과 사건을 은유적, 환유적 의미를 기준으로 인물 특성과 에피소드 부제 및 타이틀 로고, 이야기 내용에 따라 유형화했다. 연구방법론으로는 시선추적(Eye-tracking) 실험연구와 심층면접을 병행했다. 시선추적 실험연구 결과에 의하면, 등장인물 은유적, 등장인물 환유적, 사건 은유적, 사건 환유적 유형 모두 인물의 특성을 영상 구성 요소로 제시한 자막에서 시선이 가장 오래 체류했고 시선 평균 고정 시간도 가장 높은 것으로 나타났다. 또한 심층면접 분석결과에 의하면, 등장인물들 간의 갈등을 극적으로 구성하거나 여행 장소(공간)에 대해 과장해 표현한 사건 환유적 자막에 시각적 주의가 가장 집중적으로 이루어진 것으로 나타났다. 이와 같은 분석결과는 <꽃보다 할배>의 제작진이 인물보다 사건을 중심으로 환유적으로 자막을 제시함으로써 리얼리티를 강화하는 동시에 시각적 즐거움을 추구한다는 점을 의미한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.147-151
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• 2016

본 논문에서는 Reified 트리플 추출을 위한 한국어 개방형 정보추출 방법을 제시한다. 시맨틱웹 분야에서 지식은 흔히 RDF 트리플 형태로 표현되지만, 자연언어문장은 복수개의 서술어와 논항간의 관계로 구성되어 있다. 이러한 이유로, 시맨틱웹의 대표적인 지식표현법인 트리플을 따름과 동시에 문장의 의존구조를 반영하여 복수개의 술어와 논항간의 관계를 지식화하는 새로운 개방형 정보추출 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 문장 구조에 대한 일관성있는 변환을 고려한 새로운 개방형 정보추출 방법을 제안하며, 개체중심의 지식과 사건중심의 지식을 함께 표현할 수 있는 Reified 트리플 추출방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 위키피디아 알찬글 본문을 대상으로 추출된 지식의 양과 정확도 측정 실험을 수행하였고, 본 논문에서 제안한 방식을 응용한 의사 SPARQL 질의 생성 모듈에 대해 소개한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.147-151
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• 2016

본 논문에서는 Reified 트리플 추출을 위한 한국어 개방형 정보추출 방법을 제시한다. 시맨틱웹 분야에서 지식은 흔히 RDF 트리플 형태로 표현되지만, 자연언어문장은 복수개의 서술어와 논항간의 관계로 구성되어 있다. 이러한 이유로, 시맨틱웹의 대표적인 지식표현법인 트리플을 따름과 동시에 문장의 의존구조를 반영하여 복수개의 술어와 논항간의 관계를 지식화하는 새로운 개방형 정보추출 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 문장 구조에 대한 일관성있는 변환을 고려한 새로운 개방형 정보추출 방법을 제안하며, 개체 중심의 지식과 사건중심의 지식을 함께 표현할 수 있는 Reified 트리플 추출방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 위키피디아 알찬글 본문을 대상으로 추출된 지식의 양과 정확도 측정 실험을 수행하였고, 본 논문에서 제안한 방식을 응용한 의사 SPARQL 질의 생성 모듈에 대해 소개한다.