• 광학세계
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• 통권133호
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• pp.33-37
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• 2011

카메라 광학을 측정한다는 것은 워낙 광범위하기 때문에 이러한 내용을 소개함에 앞서 우선 영상 렌즈가 장착되어야 할 카메라 센서가 정의되어 있는지, 아닌지를 설명해야 할 것 같다. 이 글은 카메라 센서가 정확히 사전에 정의된 카메라 모듈 -주로 휴대폰, 스마트패드, 노트북 등에 장착되는 -로 한정하여 광학 측정 및 그에 따른 포커싱 조정 기술 동향을 소개하고자 하는 것이다. 카메라 센서가 정의되어 있다는 것은 카메라 렌즈만을 놓고 측정하는 것이 아닌, 카메라 렌즈와 센서가 조립된 상태, 또는 최적으로 조립하기 위한 광학 측정 기술을 소개하려고 한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제42권5호
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• pp.501-514
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• 2022

온라인 교수학습 환경으로의 변화에 따라 온라인 형성평가에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이에 대한 예비 교사들의 준비가 필요하다. 본 연구에서는 교사 교육의 기초 토대 마련을 위해 예비 과학교사 22명을 대상으로 온라인 수업과 온라인 형성평가, 형성평가에 대한 인식을 조사하고, 이를 바탕으로 실행 과정에서 나타나는 주요 사항을 분석하였다. 사전 인식은 개방형 설문을 통해 얻은 응답을 오픈 코딩을 통해 범주화하여 범주별 빈도를 파악하였고, 사전 인식의 범주 분류 결과를 바탕으로 실행의 모습을 분석하였다. 이를 통해 현재 상태와 바람직한 활용 목표 간의 격차를 파악하고, 교사 교육에서 중점을 두어야 하는 사항은 무엇인지에 대해 논의하였다. 연구의 결과, 사전 인식에서는 온라인 수업의 어려움으로 상호작용을 언급하고, 온라인 형성평가의 장점으로 테크놀로지의 활용 및 피드백과 수업 조정을 언급하였다. 지도안과 조별 사전 인식 과정에서는 플랫폼의 테크놀로지를 활용하여 자동화된 피드백을 대부분 활용하였지만, 응답 분석 결과를 활용한 수업 조정과 상호작용이 나타나지는 않았다. 또한 온라인 형성평가의 형성적 기능에 적합하지 않은 활용 방식이 다수 나타났다. 이러한 원인은 예비 교사들의 형성평가 활용에 대한 이해가 부족하고, '평가'의 측면에 치중했기 때문으로 분석된다. 형성평가의 피드백을 통한 '형성적' 기능과 활용 방법에 대한 예비 교사들의 충분한 이해가 바탕이 될 때, 온라인 형성평가의 장점을 활용한 상호작용으로 이어질 수 있다. 따라서 형성평가의 핵심적 기능이 잘 발휘될 수 있도록 형성적 활용에 대한 역량 강화와 실질적 적용 방법에 대한 교육이 예비 교사 교육에서 강조되어야 할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.401-403
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• 2021

본 시스템은 같은 환자로부터 촬영한 기존 안저영상과 초광각 안저영상을 Paired Dataset으로 지니고 있으며, 영상의 크기 및 해상도를 똑같이 맞추고, 황반부와 신경유두 및 혈관의 위치를 미세조정하는 과정을 자동화하는 것을 목표로 하고 있다. 이 과정은 황반부를 중심으로 하여 영상을 잘라내어 이미지의 크기를 맞추는 과정(Scaling)과, 황반부를 중심으로 잘라낸 한 쌍의 영상을 포개었을 때 황반부, 신경 유두, 혈관 등의 위치가 동일하도록 미세조정하는 과정(Warping)이 있다. Scaling Stage에선 기존 안저영상과 초광각 안저영상의 촬영범위가 현저하게 차이나기 때문에, 황반변성 부위를 잘 나타내도록 사전에 잘라낼 필요가 있으며, 이를 신경유두의 Object Detection을 활용할 예정이다. Warping Stage에선 동일한 위치에 같은 황반변성 정보가 내포되어야 하므로 규격조정 및 위치조정 과정이 필수적이며, 이후 안저영상 내의 특징들을 매칭하는 작업을 하기 위해 회전, 회절, 변환 작업 등이 이루어지며, 이는 Homography Estimation을 통하여 이미지 변환 matrix를 구하는 방법으로 진행된다. 자동조정된 안저영상 데이터는 추후에 GAN을 이용한 안저영상 생성모델을 위한 학습데이터로 이용할 예정이며, 현재로선 2500쌍의 데이터를 대상으로 실험을 진행중이지만, 최종적으로 3만 쌍의 안저영상 데이터를 목표로 하고 있다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권4호
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• pp.54-64
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• 1999

본 논문에서는 실제 응용분야에서 사용될 수 있는 효율적인 필기 영어 단어 인식 방법을 제안한다. 필기 단어인식과 관련된 대부분의 응용분야에서 제공되는 사전의 활용을 극대화하기 위해 사전단어들을 인식의 초기 단계에서부터 사용한다. 초과 분할된 단어의 세크먼트들과 사전단어들 사이의 정합을 위해 동적 프로그래밍을 사용하며, 정합구간을 가변적으로 조정할 수 있도록 학습단계에서 추출한 문자 분할과 관련된 통계를 활용한다. 또한, 사전단어의 각 문자와 세그먼트들 사이의 정합 결과를 저장하여 반복되는 계산을 피한다. 제안하는 방법의 효용성을 입증하기 위해 다양한 서체를 갖는 실험용 필기 단어영상을 사용하여 실험을 수행한 결과, 사전에 기반한 단어 인식 과정을 최대로 활용하기 위한 가변정합구간 개념 및 문자단위 정합결과 저장 방법이 동적 프로그래밍과 함께 인식 속도 및 정확도 향상에 모두 크게 기여함을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.72-80
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• 2009

기업은 비즈니스 프로세스 조정 또는 기업의 전략적 목적을 달성하기 위하여 정보 기술을 도입하고 있다. 또한 데이터 일관성에 대한 요구에 대해서는, 소프트웨어 개발에 적용되어 표준화 규율을 채택하여 이를 따르는 소프트웨어 개발 회사들이 늘어나고 있다. 이는 사용자들의 요구일 뿐만 아니라 이러한 규율을 채택함으로써 적은 비용으로 더 나은 결과물을 얻을 수 있기 때문이다. 프로젝트 관리 도구를 사용한 체계적이고 일관적인 소프트웨어의 개발은 더욱 더 중요한 의미를 가지게 된다. 따라서, 본 논문은 효율적인 데이터 사전관리를 통하여 효과적으로 시스템 구축 지원을 할 수 있는 프로젝트 관리 기법에 대하여 기술한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.219-224
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• 2009

한국어 Propbank를 구축하기 위해서는 유사 동사를 군집화하고 군집에 포함되는 동사들의 구문 및 의미 특성을 모아놓은 정보가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 군집화의 초기 단계로써 개별 동사들의 격틀 구조에 기반하여 동사간의 유사도를 추정하여 유사 동사를 추출하고자 하였다. 본 연구는 개별 동사의 격틀 정보를 추출하기 위하여 세종 계획의 용언 사전과 KAIST 언어자원의 동사 격틀 사전을 활용하였다. 또한 격틀을 세분화하여 보다 상세한 격틀 정보를 생성하기 위하여 격틀이 가지고 있는 논항의 특성을 활용하였다. 동사의 유사도를 측정하기 위하여 개별 동사들은 벡터로 표현하였고, 벡터의 원소는 해당 동사가 다른 동사와 세분화된 격틀을 공유하는 정도로 하였다. 실험에서는 두 용언 사전에서 개별적으로 위의 과정을 진행하여 각 동사와 유사한 동사들을 추출하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.236-238
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• 2019

신경망 기계 번역(Neural Machine Translation)은 주로 지도 학습(Supervised learning)을 이용한 End-to-end 방식의 연구가 이루어지고 있다. 그러나 지도 학습 방법은 데이터가 부족한 경우에는 낮은 성능을 보이기 때문에 BERT와 같은 대량의 단일 언어 데이터로 사전학습(Pre-training)을 한 후에 미세조정(Finetuning)을 하는 Transfer learning 방법이 자연어 처리 분야에서 주로 연구되고 있다. 최근에 발표된 MASS 모델은 언어 생성 작업을 위한 사전학습 방법을 통해 기계 번역과 문서 요약에서 높은 성능을 보였다. 본 논문에서는 영어-한국어 기계 번역 성능 향상을 위해 MASS 모델을 신경망 기계 번역에 적용하였다. 실험 결과 MASS 모델을 이용한 영어-한국어 기계 번역 모델의 성능이 기존 모델들보다 좋은 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.157-161
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• 2020

문서 요약(text summarization)은 주어진 문서로부터 중요하고 핵심적인 정보를 포함하는 요약문을 만들어 내는 작업으로, 기계 번역 작업에서 주로 사용되는 Sequence-to-Sequence 모델을 사용한 end-to-end 방식의 생성(abstractive) 요약 모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 BERT와 MASS 같은 대용량 단일 언어 데이터 기반 사전학습(pre-training) 모델을 이용하여 미세조정(fine-tuning)하는 전이 학습(transfer learning) 방법이 자연어 처리 분야에서 주로 연구되고 있다. 본 논문에서는 MASS 모델에 복사 메커니즘(copying mechanism) 방법을 적용하고, 한국어 언어 생성(language generation)을 위한 사전학습을 수행한 후, 이를 한국어 문서 요약에 적용하였다. 실험 결과, MASS 모델에 복사 메커니즘 방법을 적용한 한국어 문서 요약 모델이 기존 모델들보다 높은 성능을 보였다.

• 월간포장계
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• 제11호통권175호
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• pp.135-141
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• 2007

환경부는 재활용 촉진을 위한 기업의 사전준비 및 적극적 대응을 유도하기 위해 장기재활용목표율 제도를 도입하고, 재활용의무생산자 면제기준을 합리적으로 조정하는 등 제도운영 과정에서 제기된 문제점을 개선 하고자 자원의 절약과 재활용촉진에 관한 법률 시행령 일부 개정령안을 입법 예고 했다. 본 고에서는 주요 내용을 살펴보고 신.구조문을 비교해 본다.

• 출판저널
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• 통권80호
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• pp.23-23
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• 1991

저작권심의조정위원회가 최근 간행한 "한국저작권판례집"에는 개정저작권법 시행 이전부터 우리나라에서 내려진 저작권 관련 판례 36건이 참조법조문과 사건개요, 판결문 등과 함께 소개돼 있어, 저작권법을 둘러싼 분쟁해결의 사전지식 및 법해석에 관련된 이론적 대립의 해소를 이해하는 데 도움을 주고 있다.