• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.1
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• pp.11-17
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• 2021

In this paper, we demonstrate a performance boost by parallelizing a purely functional bisimulation algorithm on a multicore processor machine. The key idea of this parallelization is exploiting the referential transparency of purely functional programs to minimize refactoring of the original implementation without any parallel constructs. Both original and parallel implementations are written in Haskell, a purely functional programming language. The change from the original program to the parallel program is minuscule, maintaining almost original structure of the program. Through benchmark, we show that the proposed parallelization doubles the performance of the bisimulation test compared to the original non-parallel implementation. We also shaw that similar performance boost is also possible for a memoized version of the bisimulation implementation.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.232-234
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• 2001

본 논문은 자바를 이용하여 웹 상에서 멀티미디어 데이터를 서비스 할 수 있는 구조를 제시한다. 자바 언어는 어플리케이션을 플랫폼 독립적으로 수행 가능하게 하며 다중 사용자를 위한 세션 관리 및 쓰레드 관리가 용이하다. 설계된 구조는 이러한 자바 언어의 특성을 반영하여 데이터베이스 연산 쓰레드를 이용한 객체 저장 및 질의 기능을 제공하며, 이러한 멀티미디어 데이터 서비스 기능을 기반 구조로 하여 자바 스윙을 이용한 웹 상에서 사용자에게 높은 표현력을 제공하는 서비스 구조를 제시한다. 또한 사용자 인터페이스에 대해 기존의 페이지 단위 구성으로 인한 웹 어플리케이션의 설계 및 구현의 비일관성을 없애고 개발 단계를 단일화 하여 적용 시스템의 빠른 개발 및 유지 보수성을 높인다. 따라서 본 논문은 순수 자바를 이용한 웹 기반 멀티미디어 데이터 서비스 구조를 제시하고 실행 방법 및 그 단계를 명세한다.

• Digital Contents
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• no.7 s.50
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• pp.66-75
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• 1997

이번에는 자바와 관련된 신기술들을 개괄적으로 살펴보면서 자바의 무한한 가능성과 미래를 엿보기로 한다. 한가지 주의할 것은 적어도 이글을 읽는 동안에는 특정 프로그래밍 언어나, 운영체제 등에 가지고 있는 편견을 버리고 순수하고, 객관적인 시각에서 자바를 바라 보았으면 하는 바램이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.326-333
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• 2001

조사어미사전은 한국어 연구 및 교육, 정보처리 분야에 두루 이용될 수 있는 범용적 전자사전을 지향하는 세종전자사전의 한 위성사전으로서, 한국어 조사와 어미에 대한 각종 언어 정보를 체계적이고 일관된 형식으로 표상하는 것을 목적으로 하고 있다. 그러한 목적을 달성하기 위해 본 연구 작업에서는 조사와 어미의 형태적 변이 양상과 조건을 상세히 밝히는 한편, 의미 통사적 특성과 제약에 관한 다양한 정보들을 가능한 한 풍부하게 제시하고 있다. 조사와 어미에 대하여 사전에 풍부하고 다양한 언어 정보를 표상하는 작업은 기존의 한국어 인쇄사전은 물론 전자사전에서도 본격적으로 시도되지 않았던 것으로, 본 사전에서 현재까지 기술하고 있는 다양한 정보들은 앞으로 한국어에 대한 순수 언어학적 연구만이 아니라 한국어 정보 처리 분야의 발전에 있어서도 기여하는 바가 적지 않을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.337-339
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• 2002

휴대용 무선기기의 성능 향상과 동적인 응용프로그램 실행의 필요성에 따라 모바일 응용프로그램은 기존의 네이티브 애플리케이션 제작 방법에서 가상기계(Virtual Machine)를 탑재하여 실행하는 가상기계애플리케이션 제작 방법으로 변환하였다. 가상기계를 이용한 애플리케이션의 실행은 플랫폼 독립적인 실행이 가능하며 또한 효과적인 다운로드 솔루션을 통한 동적인 응용프로그램의 실행이 가능하다. 이러한 배경으로 KVM과 CVM(General Virtual Machine)등의 가상기계가 출현하였다. 그러나 각 플랫폼에서 맞는 애플리케이션은 서로 호환되지 않으므로 가상기계 언어간의 번역을 통해 목적 가상기계에서의 실행이 요구되며 자바 바이트코드를 순수 국내 기술로 개발된 GVM 코드로 번역하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 KVM에서 실행가능한 자바 바이트코드를 CVM에서 실행하기 위해 바이트코드를 GVM코드인 SAL(Sinji Assembly Language)로 번역하는 번역기를 설계하고 구현한다. 이를 위해 자바의 언어 독립적 특성 외에 언어 의존적인 특성을 처리하기 위한 방법을 제안하며 언어 의존적인 특성을 배열과 문자열, 클래스와 객체, 예외, 스레드로 분류하여 처리한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.118-123
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• 2002

많은 자연언어처리 분야에서 문장의 단위화는 기본적인 처리 단계로서 중요한 위치를 차지하고 있다. 한국어 단위화에 대한 기존 연구들은 규칙 기반 방법이나 기계 학습 기법을 이용한 것이 대부분이었다. 본 논문에서는 통계 기반 방식의 일환으로 순수 확률기반 모델을 이용한 단위화 방법을 제시한다. 확률 기반 모델은 처리하고자 하는 해당 언어에 대한 깊은 지식 없이도 적용 가능하다는 장점을 가지므로 다양한 언어의 단위화에 대한 기본 모델로서 이용될 수 있다. 또한 자료 부족 문제를 해결하기 위해 메모리 기반 학습 시에 사용하는 IG back-off 평탄화 방식을 시스템에 적용하였다. 본 논문의 모텔을 적용한 단위화 시스템을 이용하여 한국어와 영어에 대해 실험한 결과 비교적 작은 규모의 말뭉치를 학습하였음에도 불구하고 각각 90.0%, 90.0%의 정확도를 보였다.

• Journal of the Korean Society of Laryngology, Phoniatrics and Logopedics
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• v.7 no.1
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• pp.106-112
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• 1996

조음장애(articulation disorders)란 조음기관(예 : 혀, 입술. 치아, 입천장)을 통하여 말소리가 만들어지는 과정에서의 결함을 나타내는데, 이러한 조음장애를 보이는 아동은 '불명료한' 구어를 사용하게 되므로 해서 결국 의사소통의 어려움을 나타내게 된다. 음소를 생략하거나, 다른 음소로 대치하거나, 또는 같은 음소내에서 소리를 왜곡시키는 조음 장애 현상들은 순수 조음 장애 아동들 뿐 아니라, 정신지체, 청각장애, 구개파열, 뇌성마비 등의 장애자들에게서 중복적인 결함으로 나타나기도 한다. 본고에서는 소아의 조음장애를 다루는 임상가가 알아두어야 할 관련 요인들, 조음 오류 평가. 그리고 치료방법에 대하여 고찰하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.297-303
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• 1999

오늘날 전산망을 통해 대량의 다양한 언어 정보가 일상 언어로 교환되고 있다. 따라서 대량의 이러한 정보를 효율적으로 처리할 수 있는 언어 정보 처리 시스템이 필요하다. Hausser (1999)와 이기용(1999)는 그러한 언어 정보 처리 시스템으로 데이터베이스 의미론을 주장하였다. 이 의미론의 특징은 자연언어의 정보 처리 시스템 구축에 상업용 데이터베이스 관리 시스템을 활용한다는 점이다. 이때 야기되는 문제 중의 하나가 표상(representation)의 문제이다. 그 이유는 언어학의 표상 방법이 데이터베이스 관리 시스템의 표상 방법과 다르기 때문이다. 특히, 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서는 테이블 (table) 형식으로 각종 정보를 표시한다. 따라서, 이 논문의 주안점(主眼点)은 언어학에서 흔히 쓰이는 표상 방법, 즉 문장의 통사 구조를 표시하는 수형(tree)이나 의미 구조를 표시하는 논리 형태(logical form), 또는 단어나 구의 특성을 나타내는 자질 구조(feature structure)를 테이블 형식으로 대체하는 방법을 모색하는 것이다. 더욱이 관계형 데이터베이스 관리 시스템에서는 테이블에 대한 각종 연산, 특히 두 테이블을 연결(link)하는 작업이 가능하고 이런 연산 과정을 통해 정보를 통합하거나 여과할 수 있기 때문에 관련 정보를 하나의 테이블에 표상하거나 정보 자료의 분산 저장과 자료의 순수성을 유지하는 것이 용이하다. 이 논문은 곧 이러한 점을 가급적 간단한 예를 들어 설명하는 데 그 목적이 있다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.12 no.3
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• pp.19-28
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• 2001

In this paper, we describe an algorithm for transliterated foreign word extraction in Korean language. In the proposed method we reformulate the transliterated foreign word extraction problem as a syllable-tagging problem such that each syllable is tagged with a transliterated foreign syllable tag or a pure Korean syllable tag. Syllable sequences of Korean strings ale modeled by Hidden Markov Model whose state represents a character with binary marking to indicate whether the character forms a Korean word or not. The proposed method extracts a transliterated foreign word with high recall rate and precision rate. Moreover, our method shows good performance even with small-sized training corpora.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.419-424
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• 1998

본 논문에서는 단어들의 분포적 특성을 이용하여 자동으로 단어를 군집화(clustering) 하는 기법을 제시한다. 제안된 군집화 기법에서는 단어들 사이의 거리(distance)를 가상 공간상에 있는 두 단어의 평균점에 대한 불일치의 합(total divergence to the average)으로 측정하며 군집화 알고리즘으로는 최소 신장 트리(minimal spanning tree)를 이용한다. 본 논문에서는 이 기법에 대해 두 가지 실험을 수행한다. 첫 번째 실험은 코퍼스에서 상위 출현 빈도를 가지는 약 1,200 개의 명사들을 의미에 따라 군집화 하는 것이며 두 번째 실험은 이 논문에서 제시한 자동 군집화 방법의 성능을 객관적으로 평가하기 위한 것으로 가상 단어(pseudo word)에 대한 군집화이다. 실험 결과 이 방법은 가상 단어에 대해 약 91%의 군집화 정확도와(clustering precision)와 약 81%의 군집 순수도(cluster purity)를 나타내었다. 한편 두 번째 실험에서는 평균점에 대한 불일치의 합을 이용한 거리 측정에서 나타나는 문제점을 보완한 거리 측정 방법을 제시하였으며 이를 이용하여 가상 단어 군집화를 수행한 결과 군집화 정확도와 군집 순수도가 각각 약 96% 및 95%로 향상되었다.