• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.11
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• pp.1359-1371
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• 1999

대규모 네트워크 상에서 동작하는 분산 시스템의 구현을 위해 제시된 방법 중의 하나인 이동 코드 개념은 네트워크 공유 자원에 접근할 수 있는 효과적인 방법을 제시하였고 이 개념을 지원하는 많은 언어들의 개발을 가져왔다. 개발된 언어들이 가지고 있는 이동 코드를 지원하기 위한 언어 구문과 적용하려는 문제 영역의 특성을 반영한 언어 구문은 네트워크 프로그래밍을 하는데 있어서 효율과 문제 중심의 프로그램의 두 가지를 모두 가능하게 하고 있다. 본 논문에서는 현재 분산 컴퓨팅 환경에서 가장 많이 사용되고 있는 클라이언트-서버 모델을 확장하여 서버의 자원에 접근할 수 있는 또 다른 방법을 가진 모델을 제시하고, 이 모델을 표현할 수 있는 언어를 설계하였다. 설계된 언어는 이동 코드의 개념을 지원함으로써 대규모 네트워크에서 수행되는 프로그램의 작성을 가능하게 하고, 분산 범위 규칙을 채택함으로써 이동 코드의 기술을 일반 함수를 기술하듯 명확한 관점에서 할 수 있도록 하였다. 또한 네트워크 관련 자원들을 언어 구문으로 채택하여 네트워크 프로그래밍을 언어 수준에서 할 수 있도록 하였다. 언어의 이론적인 설계에 그치지 않고 설계된 언어를 수행할 수 있는 실행 시간 지원 시스템을 구현하였다. 실행 시간 지원 시스템은 언어를 해석하고 실행하는 코드 해석기와 이동 코드를 지원하는 네트워크 감독으로 구성되며 설계된 언어를 사용하여 실제로 네트워크 응용 프로그램을 작성하고 테스트 해 볼 수 있다.Abstract Some studies bring up a concept of code mobility as an innovative way to access network resources in order to develop distributed systems working on a large scale network. After that, many languages are suggested to support this concept. In these languages, language constructors for their particular application domains and mobile codes provide both problem-oriented views to the programmer and reasonable performance to the system. In this thesis, we extend the client-server model that is the most popular model in developing distributed systems these days. We propose a model to have another method to access server's resources and extend the C language to implement the proposed model for the large scale network. The new language has capability to build a software working on a large scale network by supporting mobile code and gives a consistent network programming view to the programmer by adapting distributed semantics. The language also makes network programming easy by providing network primitives at the language level. We implement a prototype of run-time system to support this language. The run-time system is composed of two major parts: code-interpreter that interprets and executes the language and network-daemon that supports mobile codes.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.13 no.3
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• pp.77-89
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• 2022

It has been proven through many previous researches that the pretrained language model with a large corpus helps improve performance in various natural language processing tasks. However, there is a limit to building a large-capacity corpus for training in a language environment where resources are scarce. Using the Cross-lingual Post-Training (XPT) method, we analyze the method's efficiency in Korean, which is a low resource language. XPT selectively reuses the English pretrained language model parameters, which is a high resource and uses an adaptation layer to learn the relationship between the two languages. This confirmed that only a small amount of the target language dataset in the relationship extraction shows better performance than the target pretrained language model. In addition, we analyze the characteristics of each model on the Korean language model and the Korean multilingual model disclosed by domestic and foreign researchers and companies.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.34 no.3
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• pp.227-253
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• 2023

The study is a preliminary study to conceptualize memes as information resources for literacy education in information environment changed with digital revolution. The study is to explain the context and reality of memes in order to promote the utilization of memes as information resources. The research questions are as follows: First, what topics are 'memes' studied with? Second, what things are captured and studied as 'memes'? The study conducted frequency and co-occurrence network analysis on 145 domestic studies and contents analysis on 73 domestic studies. The results are as follows: First, memes were mainly studied in the fields of 'humanities', 'social sciences', 'interdiciplinary studies', and 'arts and kinesiology'. Studies based on Dawkins' concept of memes (around 2012), studies on introducing the concept of memes to explain the spread of Korean Wave content (around 2015), and independent studies of memes as a major research topic in cultural sociology (around 2019) were performed. Second, memes are linguistic. Language memes (L-memes) are 102 (37%), language-visual memes (LV-memes) are 23 (8%), language-visual-musical memes (LVM-memes) are 21 (8%). Keyword 'language meme' ranked high in frequency, degree centrality and betweenness centrality of co-occurrence network. In other words, memes are expanding as a unique information phenomenon of cultural sociology based on linguistic characteristics. It is necessary to conceptualize meme literacy in terms of information literacy.

• Journal of Information Management
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• v.35 no.4
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• pp.57-80
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• 2004

Lately, most of the libraries subscribe electronic resources such as e-journals, under the license contracts for the access and use of these electronic resources. It was found that the management of licensed electronic resources in the library has become one of the major problems due to the lack of proper metadata elements in the existing management system of electronic resources. The purpose of the study is to establish metadata for licensed electronic resources.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.143-146
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• 2017

심층학습 모델 중 LSTM-CRF는 개체명 인식, 품사 태깅과 같은 sequence labeling에서 우수한 성능을 보이고 있다. 한국어 개체명 인식에 대해서도 LSTM-CRF 모델을 기본 골격으로 단어, 형태소, 자모음, 품사, 기구축 사전 정보 등 다양한 정보와 외부 자원을 활용하여 성능을 높이는 연구가 진행되고 있다. 그러나 이런 방법은 언어 자원과 성능이 좋은 자연어 처리 모듈(형태소 세그먼트, 품사 태거 등)이 없으면 사용할 수 없다. 본 논문에서는 LSTM-CRF와 최소한의 언어 자원을 사용하여 다국어에 대한 개체명 인식에 대한 성능을 평가한다. LSTM-CRF의 입력은 문자 기반의 n-gram 표상으로, 성능 평가에는 unigram 표상과 bigram 표상을 사용했다. 한국어, 일본어, 중국어에 대해 개체명 인식 성능 평가를 한 결과 한국어의 경우 bigram을 사용했을 때 78.54%의 성능을, 일본어와 중국어는 unigram을 사용했을 때 각 63.2%, 26.65%의 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.284-288
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• 2022

최근 다양한 언어모델의 구축 및 발전으로 개체명 인식 시스템의 성능은 최고 수준에 도달했다. 하지만 이와 관련된 대부분의 연구는 데이터가 충분한 언어에 대해서만 다루기 때문에, 양질의 지도학습 데이터의 존재를 가정한다. 대부분의 언어에서는 개체 유형에 대한 언어의 잠재적 특성을 충분히 학습할 수 있는 지도학습 데이터가 부족하기 때문에, 종종 자원 부족의 어려움에 직면한다. 본 논문에서는 Masked language modeling 기반 언어 간 전이학습을 이용한 개체명 인식 방법론에 대한 분석을 수행한다. 이를 위해 전이를 수행하는 소스 언어는 고자원 언어로 가정하며, 전이를 받는 타겟 언어는 저자원 언어로 가정한다. 본 논문에서는 언어모델의 토큰 사전에 언어 독립적인 가상의 자질인 개체 유형에 대한 프롬프트 토큰을 추가하고 이를 소스 언어로 학습한 뒤, 타겟 언어로 전이하는 상황에서 제안하는 방법론에 대한 평가를 수행한다. 실험 결과, 제안하는 방법론은 일반적인 미세조정 방법론보다 높은 성능을 보였으며, 한국어에서 가장 큰 영향을 받은 타겟 언어는 네덜란드어, 한국어로 전이할 때 가장 큰 영향을 준 소스 언어는 중국어인 결과를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.81-88
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• 2006

컴퓨터를 활용한 지식과 정보의 고도 처리를 위해 온톨로지를 구축하고 활용하려는 요구가 강해지고 있다. 이런 요구에 부흥하여 온톨로지의 구축 방법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다 그러나 현재까지의 온톨로지 구축 이론과 온톨로지 개발 도구가 실제 구현 목적과 사례에 따라 제한적인 부분에서 개발되어 사용되고 있다. 그러므로 구축하고자 하는 분야의 온톨로지에 맞는 적절한 구축 프로세스와 도구가 필요하다. 분야 온톨로지(domain ontology)를 구축함에 있어 특정 분야의 전문가 또는 비전문가가 언어자원으로부터 지식을 개념화(conceptualization), 형식화(formalization)하여 온톨로지를 구축할 수 있도록 분야 관련 언어자원에 근거하여 온톨로지를 구축할 수 있는 온톨로지 구축 프로세스(OntoProcessl))를 제안한다. 그리고, 다수의 온톨로지 구축자가 동시에 같은 분야의 온톨로지를 구축할 경우, 개념화 과정에서 서로 다른 구축자가 동일한 개념을 중복 정의하거나, 형식화 과정에서 형식언어 이해 부족으로 인한 구축 능률 저하 문제가 발생할 수 있다. 이를 위해 메타 온톨로지(meta ontology)를 이용하여 다중 온톨로지를 구축할 때 발생하는 문제를 해결하는 다중 온톨로지 구축 프로세스를 제안한다. 현재 이 프로세스에 근거하여 온톨로지 구축 시스템(OntoCS2))을 개발하였고 국가 IT 온톨로지 인프라 기술 개발 프로젝트에서 IT분야 온톨로지의 개발에 활용되고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.35-40
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• 2015

본 논문은 영어-한국어 교차언어 정보검색의 질의어 번역에 대한 중요한 자원으로 활용되는 병렬 말뭉치의 품질 향상을 위해서, 위키피디아의 비교 말뭉치로부터 자동으로 병렬 문장을 추출하여 활용하는 기법을 제안한다. 기존 연구에서 질의어 번역을 위해 위키피디아의 이중 어휘 사전 및 동의어, 다의어 정보를 구축하고, 기 기축된 병렬 말뭉치와 함께 활용하여 여러 의미를 가진 번역 후보 단어들 중, 최적의 단어를 선택하는 방법을 이용하고 있다. 여기서 활용되는 병렬 말뭉치는 질의어 번역에서 가장 중요한 자원이다. 하지만, 기 구축된 병렬 말뭉치는 양이 적거나, 특정 영역을 중심으로 구성되어 있는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 위키피디아로부터 자동 병렬 문장 추출 기법을 이용, 대량의 영어-한국어 간 병렬 말뭉치를 구축하고, 이를 교차언어 정보검색을 위한 질의어 번역에 적용하여 개선을 보인다. 실험의 성능 비교를 위해서 NTCIR-5 데이터를 이용하였으며 기 구축된 세종 병렬 말뭉치를 활용한 질의어 번역의 성능이 MAP 31.5%, R-P 33.0%에서, 새롭게 구축한 위키피디아 병렬 말뭉치를 활용한 질의어 번역의 성능이 MAP 34.6%, R-P 34.6%로, 각각 MAP 3.1%와 R-P 1.6%의 성능 향상을 보였다.

• The Monthly Technology and Standards
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• s.60
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• pp.58-62
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• 2007

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.14 no.1
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• pp.29-40
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• 2003

Cross-Language Information Retrieval (CLIR) deals with the documents in various languages by one language query. A user who uses one language can retrieve the documents in another language through CLIR system. In CLIR, query translation method is known to be more efficient. For the better performance of query translation, we need more resources like dictionary, ontology, and parallel/comparable corpus but usually not available. This paper proposes a new concept called the Common Base Axis which is adapted to Korean-English Query translation ann a new weighting method in dictionary based query translation. The essential idea is that we can express Korean and English word in one vector space by Common Base Axis and use it in calculating sense distance for query weighting. The experiments show that Common Base Axis gives us good performance without ontology and is especially good for one word query translation.