• 제목/요약/키워드: 영신사

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일제강점기 서울 지역사회와 의례 주도 집단의 변화 -장충동 지역과 관성묘 영신사를 중심으로- (The Study of the Regional Community and the Main Group of Ritual in Seoul during the Period of Japan's Colonial Rule of Korea - With Emphasis on Gwanseongmyo in Jangchung-dong -)

  • 김태우
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제46권3호
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    • pp.16-31
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    • 2013
  • 이 연구에서는 일제강점기에 서울 지역사회가 변화함에 따라 지역 의례의 주도 집단이 어떻게 변화되었는가 하는 점을 장충동 지역과 관성묘 의례 주도 집단을 중심으로 살펴보았다. 일제가 식민지 수탈과 군사 기지화를 위해 전면적으로 실시하였던 도시 계획 사업은 거의 모든 지역에 영향을 미치며 지역사회를 재편해 나갔다. 특히, 장충동 지역은 일본인 중심 지역으로 변모하면서 전통적인 지역사회의 구조가 크게 흔들리고 새롭게 재편되었다. 일제의 문화정치하에서 지역 공동체 의례의 경우 지역 신사로의 병합을 위해 지역 의례를 의도적으로 활용한 경우나 친일 인사들의 지원하에 지역 의례가 시행되면서 일제의 정책에 일정 정도 부합되는 경우도 있었다. 그러나 대체로 의례의 전반적인 현황은 일제강점 전과 다름없이 지속되고 있었다. 이 중에 장충동 지역에서는 관우 신앙 집단인 '영신사'가 관성묘 의례를 주도했으며 차츰 장충동을 중심으로 한 지역 의례의 성격도 지니게 되었다. 이처럼, 일제강점기에는 지역 공동체 의례를 주도하던 세력이 다양하게 나타난다. 과거 지역 토착 세력에 의해 주도되던 지역 의례는 일제의 식민지 정책과 도시화, 상업의 발달, 지역의 분화 등을 거치면서 다양한 세력에 의해 주도되고 있었다. 특히, 관성묘 영신사의 사례는 관우 신앙을 매개로 한 신앙 집단이었다는 점에서 주도 세력의 다변화가 한층 심화되고 있음을 보여준다.

언어 번역 모델을 통한 한국어 지시 학습 데이터 세트 구축 (Korean Instruction Tuning Dataset)

  • 임영서;추현창;김산;장진예;정민영;신사임
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.591-595
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    • 2023
  • 최근 지시 학습을 통해 미세 조정한 자연어 처리 모델들이 큰 성능 향상을 보이고 있다. 하지만 한국어로 학습된 자연어 처리 모델에 대해 지시 학습을 진행할 수 있는 데이터 세트는 공개되어 있지 않아 관련 연구에 큰 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 T5 기반 한국어 자연어 처리 모델인 Long KE-T5로 영어 데이터 세트를 번역하여 한국어 지시 학습 데이터 세트를 구축한다. 또한 구축한 데이터 세트로 한국어로 사전 학습된 Long KE-T5 모델을 미세 조정한 후 성능을 확인한다.

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외부 상황 정보를 활용하는 적응적 대화 모델의 구현 (Developing an Adaptive Dialogue System Using External Information)

  • 장진예;정민영;박한무;신사임
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.456-459
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    • 2019
  • 대화 행위는 단순한 발화 문장들의 교환을 넘어 발화자들의 다양한 주변 정보를 고려한 종합적인 판단의 결과로 볼 수 있다. 본 논문은 여섯 가지 유형의 외부 상황 정보를 기반으로 적응적 발언을 생성하는 딥러닝 기반 대화 모델을 소개한다. 직접 구축한 상황 정보들이 태깅된 대화 데이터를 바탕으로, 외부 상황 정보를 사용자 발화와 더불어 활용하는 다양한 구조의 신경망 구조를 가지는 모델과 더불어 외부 상황 정보를 사용하지 않는 모델과의 성능에 대해 비교한다. 실험 결과들은 대화 모델의 발화 생성에 있어서 상황 정보 활용의 중요성을 보여준다.

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KE-T5 기반 한국어 대화 문장 감정 분류 (KE-T5-Based Text Emotion Classification in Korean Conversations)

  • 임영범;김산;장진예;신사임;정민영
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.496-497
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    • 2021
  • 감정 분류는 사람의 사고방식이나 행동양식을 구분하기 위한 중요한 열쇠로, 지난 수십 년간 감정 분석과 관련된 다양한 연구가 진행되었다. 감정 분류의 품질과 정확도를 높이기 위한 방법 중 하나로 단일 레이블링 대신 다중 레이블링된 데이터 세트를 감정 분석에 활용하는 연구가 제안되었고, 본 논문에서는 T5 모델을 한국어와 영어 코퍼스로 학습한 KE-T5 모델을 기반으로 한국어 발화 데이터를 단일 레이블링한 경우와 다중 레이블링한 경우의 감정 분류 성능을 비교한 결과 다중 레이블 데이터 세트가 단일 레이블 데이터 세트보다 23.3% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다.

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스마트 항로표지 참여기업의 비즈니스 모델 발굴에 관한 연구

  • 이주영;권기원;장태욱
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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    • pp.284-285
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    • 2023
  • 항로표지 관련기업은 장비 및 유지보수 기업 중심으로 구성되어져 있었으나, 최근 스마트 항로표지 현장시설 고도화 R&D 추진에 따라 항로표지의 핵심장치라고 볼 수 있는 전원시스템과 통신단말 개발 기업이 참여하고 있으며, 이 두 기업들의 향후 R&D 종료 시점에 개발 제품이 최종 상용화되어 판매될 수 있도록 다양한 형태의 비즈니스 모델 발굴 추진이 필요하다. 동 연구에서는 참여기업의 성장과 신사업 추진이 가능하도록 개발 제품 및 서비스에 대한 수요 시장의 요구와 제공 가능한 수준의 단계에서부터 전략계획 및 목표관리, 비용관리 및 시스템과 같은 툴을 활용하여 체계적이고 구체적인 접근이 가능할 수 있도록 다양하게 고려하여 B2G, B2B까지 발굴에 대해 연구해보고자 한다.

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Long-KE-T5: 긴 맥락 파악이 가능한 한국어-영어 언어 모델 구축 (Long-KE-T5: Korean-English Language model for Long Sequences)

  • 김산;장진예;정민영;신사임
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.168-170
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    • 2023
  • 이 논문에서는 7,400만개의 한국어, 영어 문서를 활용하여 최대 4,096개의 토큰을 입력으로하고 최대 1,024개의 토큰을 생성할 수 있도록 학습한 언어모델인 Long-KE-T5를 소개한다. Long-KE-T5는 문서에서 대표성이 높은 문장을 생성하도록 학습되었으며, 학습에 사용한 문서의 길이가 길기 때문에 긴 문맥이 필요한 태스크에 활용할 수 있다. Long-KE-T5는 다양한 한국어 벤치마크에서 높은 성능을 보였으며, 사전학습 모델링 방법이 텍스트 요약과 유사하기 때문에 문서 요약 태스크에서 기존 모델 대비 높은 성능을 보였다.

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은침점전기자극의 인체적용이 신사구체여과율(Glomerular Filtration Rate)에 미치는 효과 (Effects of Silver Spike Point Electrical Stimulation on Glomerular Filtration Rate in Volunteer)

  • 천기영;김순희;민경옥;최영덕;이준희;김중환
    • 대한물리치료과학회지
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    • 제11권1호
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    • pp.28-35
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    • 2004
  • The purpose of the present study was to investigate the effectiveness of silver spike point (SSP) low frequency electrical stimulation on glomerular filtration rate (GFR), specifically, such as diuretic action in 24 hour urine and in plasma analysis from normal volunteer. The current of 1 Hz continue type (CT) of SSP low frequency electrical stimulation significantly decreased in plasma creatine from normal volunteer. However, the urine creatinine clearance (Ccr) was significantly increased by SSP low frequency electrical stimulation in normal volunteer. These results suggest that the SSP low frequency electrical stimulation, especially current of 1 Hz continue type, significantly regulates urine creatinine clearance and glomerular filtration rate from normal volunteer. Therefore, the SSP low frequency electrical stimulation is a good regulator through a diuretic action of hypertension.

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한국어 발화 문장에 대한 비언어 표현 정보를 자동으로 생성하는 모델 (A Model to Automatically Generate Non-verbal Expression Information for Korean Utterance Sentence)

  • 김재윤;장진예;김산;정민영;강현욱;신사임
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.91-94
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    • 2023
  • 자연스러운 상호작용이 가능한 인공지능 에이전트를 개발하기 위해서는 언어적 표현뿐 아니라, 비언어적 표현 또한 고려되어야 한다. 본 논문에서는 한국어 발화문으로부터 비언어적 표현인 모션을 생성하는 연구를 소개한다. 유튜브 영상으로부터 데이터셋을 구축하고, Text to Motion의 기존 모델인 T2M-GPT와 이종 모달리티 데이터를 연계 학습한 VL-KE-T5의 언어 인코더를 활용하여 구현한 모델로 실험을 진행하였다. 실험 결과, 한국어 발화 텍스트에 대해 생성된 모션 표현은 FID 스코어 0.11의 성능으로 나타났으며, 한국어 발화 정보 기반 비언어 표현 정보 생성의 가능성을 보여주었다.

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OK-KGD:오픈 도메인 한국어 지식 기반 대화 데이터셋 구축 (OK-KGD:Open-domain Korean Knowledge Grounded Dialogue Dataset)

  • 문선아;김산;장진예;정민영;신사임
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.342-345
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    • 2023
  • 최근 자연어처리 연구 중 오픈 도메인 지식 기반 대화는 많은 관심을 받고 있다. 연구를 위해서는 오픈 도메인 환경을 갖추고 적절한 지식을 사용한 대화 데이터셋이 필요하다. 지금까지 오픈 도메인 환경을 갖춘 한국어 지식 기반 대화 데이터셋은 존재하지 않아 한국어가 아닌 데이터셋을 한국어로 기계번역하여 연구에 사용하였다. 이를 사용할 경우 두 가지 단점이 존재한다. 먼저 사용된 지식이 한국 문화에 익숙하지 않아 한국인이 쉽게 알 수 없는 대화 내용이 담겨있다. 그리고 번역체가 남아있어 대화가 자연스럽지 않다. 그래서 본 논문에서는 자연스러운 대화체와 대화 내용을 담기 위해 새로운 오픈 도메인 한국어 지식 기반 대화 데이터셋을 구축하였다. 오픈 도메인 환경 구축을 위해 위키백과와 나무위키의 지식을 사용하였고 사용자와 시스템의 발화로 이루어진 1,773개의 대화 세트를 구축하였다. 시스템 발화는 크게 지식을 사용한 발화, 사용자 질문에 대한 답을 주지 못한 발화, 그리고 지식이 포함되지 않은 발화 3가지로 구성된다. 이렇게 구축한 데이터셋을 통해 KE-T5와 Long-KE-T5를 사용하여 간단한 실험을 진행하였다.

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