• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.486-489
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• 2021

본 논문에서는 KorBERT 한국어 언어모델에 기반하여 텍스트 분류문제를 빈칸채우기 문제로 변환하고 빈칸에 적합한 어휘를 예측하는 방식의 프롬프트기반 분류모델에 대해서 소개한다. [CLS] 토큰을 이용한 헤드기반 분류와 프롬프트기반 분류는 사전학습의 NSP모델과 MLM모델의 특성을 반영한 것으로, 텍스트의 의미/구조적 분석과 의미적 추론으로 구분되는 텍스트 분류 태스크에서의 성능을 비교 평가하였다. 의미/구조적 분석 실험을 위해 KLUE의 의미유사도와 토픽분류 데이터셋을 이용하였고, 의미적 추론 실험을 위해서 KLUE의 자연어추론 데이터셋을 이용하였다. 실험을 통해, MLM모델의 특성을 반영한 프롬프트기반 텍스트 분류에서는 의미유사도와 토픽분류 태스크에서 우수한 성능을 보였고, NSP모델의 특성을 반영한 헤드기반 텍스트 분류에서는 자연어추론 태스크에서 우수한 성능을 보였다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.25 no.6
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• pp.935-945
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• 2021

The purpose of this study is to analyze the social perception of Arduino lecture using big data analysis method. For this purpose, data from January 2012 to May 2021 were collected using the Textom website as a keyword searched for 'arduino + lecture' in blogs, cafes, and news channels of NAVER website. The collected data was refined using the Textom website, and text mining analysis and semantic network analysis were performed by opening the Textom website, Ucinet 6, and Netdraw programs. As a result of text mining analysis such as frequency analysis, TF-IDF analysis, and degree centrality it was confirmed that 'education' and 'coding' were the top keywords. As a result of CONCOR analysis for semantic network analysis, four clusters can be identified: 'Arduino-related education', 'Physical computing-related lecture', 'Arduino special lecture', and 'GUI programming'. Through this study, it was possible to confirm various meaningful social perceptions of the general public in relation to Arduino lecture on the Internet. The results of this study will be used as data that provides meaningful implications for instructors preparing for Arduino lectures, researchers studying the subject, and policy makers who establish software education or coding education and related policies.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.18-22
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• 2015

기계학습 기반의 의미역 인식에서 주로 어휘, 구문 정보가 자질로 주로 쓰이지만, 의미 정보를 분석하는 의미역 인식은 단어의 의미 정보 또한 매우 주요한 정보이다. 그러나, 기존 연구에서는 의미 정보를 활용할 수 있는 방법이 제한되어 있기 때문에, 소수의 연구만 진행되었다. 본 논문에서는 동형이의어 수준의 의미 애매성 해소 기술, 고유 명사에 대한 개체명 인식 기술, 의미 정보에 기반한 필터링, 유의어 사전을 이용한 클러스터 및 기존 프레임 정보를 확장하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 연구 대비 뉴스 도메인인 Korean Propbank는 3.14, 위키피디아 문서 기반의 WiseQA 평가셋인 GS 3.0에서는 6.57의 성능 향상을 보였다.

• Education of Primary School Mathematics
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• v.1 no.1
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• pp.45-58
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• 1997

초등학교 아동은 교육과정을 이수하면서 수 영역에서 자연수, 정수, 그리고 양의 유리수까지 학습하게 되어 있다(교육부, 1992). 초등학교에서의 유리수는 분수ㆍ소수를 의미하는 소박한 의미의 유리수를 의미한다. 여기서 유리수는 자연수와 정수를 포괄하는 수 체계적 의미로서 포함관계가 강조되지는 않는다.(중략)

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.10
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• pp.774-787
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• 2021

This thesis is a follow-up study on HwangJeNaeGyeogSoMun(SoMun). Its purpose is the usage of '心' letter used in HwangjenaegyeogYoungChu(YoungChu). The original manuscript of this study was the Hu's Gulin Sanctum of YoungChu. It was conducted by a literature review. Typically, the word '心' means a tangible heart and an intangible mind in the same form. Therefore, in order to understand the contents of the YoungChu, which provides the basis for the basic ideology related to health care, meditation, GiGong training, yoga, practice and oriental medicine, it is necessary to understand the meaning of the word '心' letter. The results of this study are as follows. First, it means human heart. Second, it means the human chest. Third, it means mind such as angry, joy sad, fear and so on. Fourth, it means the transcendent concept like spiritual enlightenment. Fifth, it means the pericardium. Sixth, it means logical thinking. Seventh, it means center or core, Eighth, it means the name of the constellation in the eastern sky of ancient Asia. Ninth, it can be classified into the inside. It can be used as a basic data to understand the contents of YoungChu related to various categories. The limitation of it is that the classification of the '心' letter may be different from the researchers' perspective.

• Health and Mission
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• s.5
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• pp.35-39
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• 2006

과학의 시대에 일방적인 질주를 경계하고 정신세계에 관심을 두고 있는 영성의 심리학적 의미를 되짚어 보고 영성, 혹은 Spritiuality 개념 양쪽에 숨어 있는 심리학적 의미와 정신분석학의 유사점에 대해 논의해 본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.460-463
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• 2002

사전 뜻풀이에서 추출된 기존의 의미정보는 동형이의어가 포함된 뜻풀이에서 명사, 용언을 모두 추출하는 방법을 이용하여 단어 중의성 해소에 부적절만 정보를 상당수 포함하게 되었다. 이러만 부적절한 정보 때문에 오분석이나 과분석이 발생하게 된다. 그러므로 기존의 의미정보에서 동형이의어 분별에 유용한 정보만을 선택하는 기준이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 사전 뜻풀이에서 동형이의어와 의미정보 사이의 상호정보량을 계산하고 임계치를 선정하여 의미정보를 선택제약하는 방법을 이용하였다. 임계치에 의해 제한된 의미정보의 효율성을 실험하기 위한 다양만 동형이의어 분별 실험들을 수행하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.7
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• pp.291-301
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• 2018

The purpose of this study was to examine the mediating effects of the spiritual mediating and the control effects of these between the death anxiety and meaning of life in baby boomers. The data for the analysis were collected for baby boomers born in A City from 1955 to 1963 and used a total of 500 data for the final analysis. For the analysis method, SPSS 21.0 was used for descriptive statistics analysis, correlation analysis for investigate correlation between variables, mediating regression analysis for each variable hypothesis test, and control effect of spirituality. We conducted a hierarchical regression analysis to examine the correlation between the two variables. The analysis results are as follows. First, we found that anxiety of death has a significantly effect on the meaning of life. Second, spirituality mediation has a significantly positive effect on the meaning of life. Third, the mediating effect of spirituality was proved in the relationship between death anxiety and meaning of life, and the control effect of spirituality was significant in the relation of death anxiety and meaning of life. As a result of these, it is demonstrating that the meaning of life can be enhanced by strengthening spirituality according to the degree of death anxiety in baby boomers. It shows a way to reduce or eliminate death anxiety that affects the meaning of life and strengthen spirituality.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.51-55
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• 2014

의미역 결정 (Semantic Role Labeling) 은 문장 내의 술어와 이들의 논항들의 의미 관계를 결정하는 과정을 뜻한다. 의미역 결정을 하기 위해서는 대량의 말뭉치와 다양한 언어 자원이 필요한데, 많은 경우에 PropBank 말뭉치가 사용된다. 한국어 PropBank는 다른 언어에 비해 자료가 적어 그것만을 가지고 의미역 결정을 하기에 적절하지 않다. 또한 한국어 의미 분석을 위해서 지금까지는 세종 말뭉치나 의미역이 활용되어 오기도 하였다. 따라서 한국어 의미역 결정에서는 한국어 PropBank 뿐만 아닌 세종 의미역 표지 부착 말뭉치의 구축 역시 요구되는데 말뭉치 구축 작업이 수동 부착 작업이기 때문에 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 이미 구축되어 있는 한국어 PropBank 의미역을 세종 의미역으로 자동 변환하는 방법을 제시한다. 자동 변환을 위해서는 먼저 PropBank 의미역의 변환 후보 의미역을 구하여 이들 중에서 가장 적절한 의미역으로 변환한다. 자동 변환을 위해서는 크게 3 가지 특징을 활용하는데, 첫째는 변환 대상 논항의 의미 유사성이고, 둘째는 논항과 의미 관계를 가지고 있는 술어, 그리고 셋째는 논항과 결합되어 있는 조사이다. 이 세 가지 특징을 사용하여 정확한 의미역 변환을 위해 술어, 조사의 의미역 결합 확률 테이블을 구축한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.252-257
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• 2019

이 논문은 한국어 Abstract Meaning Representation (AMR; 추상 의미 표상) 가이드라인 1.0^*을 소개한다. AMR은 통합적인 의미 표상 체계로, 의미 분석(semantic parsing)의 주요 Task 중 하나로 자리매김하고 있다. 한국어 AMR 가이드라인은 현행 AMR 1.2.6을 심도 있게 분석하고 이를 한국어 상황에 맞게 로컬라이징한 것이다. 해당 가이드라인은 추후 한국어 AMR 말뭉치 구축(sembanking)에 대비하여 일관된 주석 세부 지침을 제공하기 위해 작성되었다.