• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.20 no.3
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• pp.109-131
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• 2014

As the demand of nuclear power plant equipment is continuously growing worldwide, the importance of handling nuclear strategic materials is also increasing. While the number of cases submitted for the exports of nuclear-power commodity and technology is dramatically increasing, preadjudication (or prescreening to be simple) of strategic materials has been done so far by experts of a long-time experience and extensive field knowledge. However, there is severe shortage of experts in this domain, not to mention that it takes a long time to develop an expert. Because human experts must manually evaluate all the documents submitted for export permission, the current practice of nuclear material export is neither time-efficient nor cost-effective. Toward alleviating the problem of relying on costly human experts only, our research proposes a new system designed to help field experts make their decisions more effectively and efficiently. The proposed system is built upon case-based reasoning, which in essence extracts key features from the existing cases, compares the features with the features of a new case, and derives a solution for the new case by referencing similar cases and their solutions. Our research proposes a framework of case-based reasoning system, designs a case-based reasoning system for the control of nuclear material exports, and evaluates the performance of alternative keyword extraction methods (full automatic, full manual, and semi-automatic). A keyword extraction method is an essential component of the case-based reasoning system as it is used to extract key features of the cases. The full automatic method was conducted using TF-IDF, which is a widely used de facto standard method for representative keyword extraction in text mining. TF (Term Frequency) is based on the frequency count of the term within a document, showing how important the term is within a document while IDF (Inverted Document Frequency) is based on the infrequency of the term within a document set, showing how uniquely the term represents the document. The results show that the semi-automatic approach, which is based on the collaboration of machine and human, is the most effective solution regardless of whether the human is a field expert or a student who majors in nuclear engineering. Moreover, we propose a new approach of computing nuclear document similarity along with a new framework of document analysis. The proposed algorithm of nuclear document similarity considers both document-to-document similarity (${\alpha}$) and document-to-nuclear system similarity (${\beta}$), in order to derive the final score (${\gamma}$) for the decision of whether the presented case is of strategic material or not. The final score (${\gamma}$) represents a document similarity between the past cases and the new case. The score is induced by not only exploiting conventional TF-IDF, but utilizing a nuclear system similarity score, which takes the context of nuclear system domain into account. Finally, the system retrieves top-3 documents stored in the case base that are considered as the most similar cases with regard to the new case, and provides them with the degree of credibility. With this final score and the credibility score, it becomes easier for a user to see which documents in the case base are more worthy of looking up so that the user can make a proper decision with relatively lower cost. The evaluation of the system has been conducted by developing a prototype and testing with field data. The system workflows and outcomes have been verified by the field experts. This research is expected to contribute the growth of knowledge service industry by proposing a new system that can effectively reduce the burden of relying on costly human experts for the export control of nuclear materials and that can be considered as a meaningful example of knowledge service application.

• The Korean Nurse
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• v.20 no.4 s.112
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• pp.39-49
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• 1981

기존 간호 영역 내 간호는 질적으로, 양적으로 급격히 팽창 확대되어 가고 있다. 많은 나라에서 건강관리체계가 부적절하게 분배되어 있으며 따라서 많은 사람들이 적절한 건강관리를 제공받지 못하고 있어 수준 높은 양질의 건강관리를 전체적으로 확대시키는 것이 시급하다. 혹 건강관리의 혜택을 받는다고 해도 이들 역시 보다 더 양질의 인간적인 간호를 요하고 있는 실정이다. 간호는 또한 간호영역 자체 내에서도 급격히 확대되어가고 있다. 예를들면, 미국같은 선진국가의 건강간호사(Nurse practitioner)는 간호전문직의 새로운 직종으로 건강관리체계에서 독자적인 실무자로 그 두각을 나타내고 있다. 의사의 심한 부족난으로 고심하는 발전도상에 있는 나라들에서는 간호원들에게 전통적인 간호기능 뿐 아니라 건강관리체계에서 보다 많은 역할을 수행하도록 기대하며 일선지방의 건강센터(Health center) 직종에 많은 간호원을 투입하고 있다. 가령 우리 한국정부에서 최근에 시도한 무의촌지역에서 졸업간호원들이 건강관리를 제공할 수 있도록 한 법적 조치는 이러한 구체적인 예라고 할 수 있다. 기존 간호영역내외의 이런 급격한 변화는 Melvin Toffler가 말한 대로 ''미래의 충격''을 초래하게 되었다. 따라서 이러한 역동적인 변화는 간호전문직에 대하여 몇가지 질문을 던져준다. 첫째, 미래사회에서 간호영역의 특성은 무엇인가? 둘째, 이러한 새로운 영역에서 요구되는 간호원을 길러내기 위해 간호교육자는 어떤 역할을 수행해야 하는가? 셋째 내일의 간호원을 양성하는 간호교육자를 준비시키기 위한 실질적이면서도 현실적인 전략은 무엇인가 등이다. 1. 미래사회에서 간호영역의 특성은 무엇인가? 미래의 간호원은 다음에 열거하는 여러가지 요인으로 인하여 지금까지의 것과는 판이한 환경에서 일하게 될 것이다. 1) 건강관리를 제공하는 과정에서 컴퓨터화되고 자동화된 기계 및 기구 등 새로운 기술을 많이 사용할 것이다. 2) 1차건강관리가 대부분 간호원에 의해 제공될 것이다. 3) 내일의 건강관리는 소비자 주축의 것이 될 것이다. 4) 간호영역내에 많은 새로운 전문분야들이 생길 것이다. 5) 미래의 건강관리체계는 사회적인 변화와 이의 요구에 더 민감한 반응을 하게 될 것이다. 6) 건강관리체계의 강조점이 의료진료에서 건강관리로 바뀔 것이다. 7) 건강관리체계에서의 간호원의 역할은 의료적인 진단과 치료계획의 기능에서 크게 탈피하여 병원내외에서 보다 더 독특한 실무형태로 발전될 것이다. 이러한 변화와 더불어 미래 간호영역에서 보다 효과적인 간호를 수행하기 위해 미래 간호원들은 지금까지의 간호원보다 더 광범위하고 깊은 교육과 훈련을 받아야 한다. 보다 발전된 기술환경에서 전인적인 접근을 하기위해 신체과학이나 의학뿐 아니라 행동과학 $\cdot$ 경영과학 등에 이르기까지 다양한 훈련을 받아야 할 필요가 있다. 또한 행동양상면에서 전문직인 답게 보다 진취적이고 표현적이며 자동적이고 응용과학적인 역할을 수행하도록 훈련을 받아야 한다. 그리하여 간호원은 효과적인 의사결정자$\cdot$문제해결자$\cdot$능숙한 실무자일 뿐 아니라 소비자의 건강요구를 예리하게 관찰하고 이 요구에 효과적인 존재를 발전시켜 나가는 연구자가 되어야 한다. 2. 미래의 간호교육자는 어떤 역할을 수행해야 하는가? 간호교육은 전문직으로서의 실무를 제공하기 위한 기초석이다. 이는 간호교육자야말로 미래사회에서 국민의 건강요구를 충족시키기는 능력있는 간호원을 공급하는 일에 전무해야 함을 시사해준다. 그러면 이러한 일을 달성하기 위해 간호교육자는 무엇을 해야 하는가? 우선 간호교육자는 두가지 측면에서 이 일을 수정해야 된다고 본다. 그 하나는 간호교육기관에서의 측면이고 다른 하나는 간호교육자 개인적인 측면엣서이다. 우선 간호교육기관에서 간호교육자는 1) 미래사회에서 요구되는 간호원을 교육시키기 위한 프로그램을 제공해야 한다. 2) 효과적인 교과과정의 발전과 수정보완을 계속적으로 진행시켜야 한다. 3) 잘된 교과과정에 따라 적절한 훈련을 철저히 시켜야 한다. 4) 간호교육자 자신이 미래의 예측된 현상을 오늘의 교육과정에 포함시킬 수 있는 자신감과 창의력을 가지고 모델이 되어야 한다. 5) 연구 및 학생들의 학습에 영향을 미치는 중요한 의사결정에 학생들을 참여시키도록 해야한다. 간호교육자 개인적인 측면에서는 교육자 자신들이 능력있고 신빙성있으며 간호의 이론$\cdot$실무$\cdot$연구면에 걸친 권위와 자동성$\cdot$독창성, 그리고 인간을 진정으로 이해하려는 자질을 갖추도록 계속 노력해야 한다. 3. 미래의 간호원을 양성하는 능력있는 간호교육자를 준비시키기 위한 실질적이면서도 현실적인 전략은 무엇인가? 내일의 도전을 충족시킬 수 있는 능력있는 간호교육자를 준비시키기 위한 실질적이고 현실적인 전략을 논함에 있어 우리나라의 실정을 참조하겠다. 전문직 간호교육자를 준비하는데 세가지 방법을 통해 할 수 있다고 생각한다. 첫째는 간호원 훈련수준을 전문직 실무를 수행할 수 있는 단계로 면허를 높이는 것이고, 둘째는 훈련수준을 더 향상시키기 위하여 학사 및 석사간호교육과정을 발전시키고 확대하는 것이며, 셋째는 현존하는 간호교육 프로그램의 질을 높이는 것이다. 첫째와 둘째방법은 정부의 관할이 직접 개입되는 방법이기 때문에 여기서는 생략하고 현존하는 교과과정을 발전시키고 그 질을 향상시키는 것에 대해서만 언급하고자 한다. 미래의 여러가지 도전에 부응할 수 있는 교육자를 준비시키는 교육과정의 발전을 두가지 면에서 추진시킬 수 있다고 본다. 첫째는 국제간의 교류를 통하여 idea 및 경험을 나눔으로서 교육과정의 질을 높일 수 있다. 서로 다른 나라의 간호교육자들이 정기적으로 모여 생각과 경험을 교환하고 연구하므로서 보다 체계적이고 효과적인 발전체인(chain)이 형성되는 것이다. ICN같은 국제적인 조직에 의해 이러한 모임을 시도하는 것인 가치있는 기회라고 생각한다. 국가간 또는 국제적인 간호교육자 훈련을 위한 교육과정의 교환은 한 나라안에서 그 idea를 확산시키는데 효과적인 영향을 미칠 수 있다. 충분한 간호교육전문가를 갖춘 간호교육기관이 새로운 교육과정을 개발하여 그렇지 못한 기관과의 연차적인 conference를 가지므로 확산시킬 수도 있으며 이런 방법은 경제적인 면에서도 효과적일 뿐만 아니라 그 나라 그 문화상황에 적합한 교과과정 개발에도 효과적일 수 있다. 간호교육자를 준비시키는 둘째전략은 현존간호교육자들이 간호이론과 실무$\cdot$연구를 통합하고 발전시키는데 있어서 당면하는 여러가지 요인-전인적인 간호에 적절한 과목을 이수하지 못하고 임상실무경험의 부족등-을 보충하는 방법이다. 이런 실제적인 문제를 잠정적으로 해결하기 위하여 1) 몇몇 대학에서 방학중에 계속교육 프로그램을 개발하여 현직 간호교육자들에게 필요하고 적절한 과목을 이수하도록 한다. 따라서 임상실무교육도 이때 실시할 수 있다. 2) 대학원과정 간호교육프로그램의 입학자의 자격에 2$\~$3년의 실무경험을 포함시키도록 한다. 결론적으로 교수와 학생간의 진정한 동반자관계는 자격을 구비한 능력있는 교수의 실천적인 모델을 통하여서 가능하게 이루어 질수 있다고 믿는 바이다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.24 no.4
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• pp.111-136
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• 2018

In this paper, we propose a methodology to extract answer information about queries from various types of unstructured documents collected from multi-sources existing on web in order to expand knowledge base. The proposed methodology is divided into the following steps. 1) Collect relevant documents from Wikipedia, Naver encyclopedia, and Naver news sources for "subject-predicate" separated queries and classify the proper documents. 2) Determine whether the sentence is suitable for extracting information and derive the confidence. 3) Based on the predicate feature, extract the information in the proper sentence and derive the overall confidence of the information extraction result. In order to evaluate the performance of the information extraction system, we selected 400 queries from the artificial intelligence speaker of SK-Telecom. Compared with the baseline model, it is confirmed that it shows higher performance index than the existing model. The contribution of this study is that we develop a sequence tagging model based on bi-directional LSTM-CRF using the predicate feature of the query, with this we developed a robust model that can maintain high recall performance even in various types of unstructured documents collected from multiple sources. The problem of information extraction for knowledge base extension should take into account heterogeneous characteristics of source-specific document types. The proposed methodology proved to extract information effectively from various types of unstructured documents compared to the baseline model. There is a limitation in previous research that the performance is poor when extracting information about the document type that is different from the training data. In addition, this study can prevent unnecessary information extraction attempts from the documents that do not include the answer information through the process for predicting the suitability of information extraction of documents and sentences before the information extraction step. It is meaningful that we provided a method that precision performance can be maintained even in actual web environment. The information extraction problem for the knowledge base expansion has the characteristic that it can not guarantee whether the document includes the correct answer because it is aimed at the unstructured document existing in the real web. When the question answering is performed on a real web, previous machine reading comprehension studies has a limitation that it shows a low level of precision because it frequently attempts to extract an answer even in a document in which there is no correct answer. The policy that predicts the suitability of document and sentence information extraction is meaningful in that it contributes to maintaining the performance of information extraction even in real web environment. The limitations of this study and future research directions are as follows. First, it is a problem related to data preprocessing. In this study, the unit of knowledge extraction is classified through the morphological analysis based on the open source Konlpy python package, and the information extraction result can be improperly performed because morphological analysis is not performed properly. To enhance the performance of information extraction results, it is necessary to develop an advanced morpheme analyzer. Second, it is a problem of entity ambiguity. The information extraction system of this study can not distinguish the same name that has different intention. If several people with the same name appear in the news, the system may not extract information about the intended query. In future research, it is necessary to take measures to identify the person with the same name. Third, it is a problem of evaluation query data. In this study, we selected 400 of user queries collected from SK Telecom 's interactive artificial intelligent speaker to evaluate the performance of the information extraction system. n this study, we developed evaluation data set using 800 documents (400 questions * 7 articles per question (1 Wikipedia, 3 Naver encyclopedia, 3 Naver news) by judging whether a correct answer is included or not. To ensure the external validity of the study, it is desirable to use more queries to determine the performance of the system. This is a costly activity that must be done manually. Future research needs to evaluate the system for more queries. It is also necessary to develop a Korean benchmark data set of information extraction system for queries from multi-source web documents to build an environment that can evaluate the results more objectively.

• The Korean Journal of Nuclear Medicine Technology
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• v.22 no.2
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• pp.67-73
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• 2018

$[^{11}C]PIB$ synthesis has been performed by a loop-methylation and HPLC purification in our lab. However, this method is time-consuming and requires complicated systems. Thus, we developed an on-cartridge method which simplified the synthetic procedure and reduced time greatly by removing HPLC purification step. We compared 6 different cartridges and evaluated the $[^{11}C]PIB$ production yields and specific activities. $[^{11}C]MeOTf$ was synthesized by using TRACERlab FXC Pro and was transferred into the cartridge by blowing with helium gas for 3 min. To remove byproducts and impurities, cartridges were washed out by 20 mL of 30% EtOH in 0.5 M $NaH_2PO_4$ solution (pH 5.1) and 10 mL of distilled water. And then, $[^{11}C]PIB$ was eluted by 5 mL of 30% EtOH in 0.5 M $NaH_2PO_4$ into the collecting vial containing 10 mL saline. Among the 6 cartridges, only tC18 environmental cartridge could remove impurities and byproducts from $[^{11}C]PIB$ completely and showed higher specific activity than traditional HPLC purification method. This method took only 8 ~ 9 min from methylation to formulation. For the tC18 environmental cartridge and conventional HPLC loop methods, the radiochemical yields were $12.3{\pm}2.2%$ and $13.9{\pm}4.4%$, respectively, and the molar activities were $420.6{\pm}20.4GBq/{\mu}mol$ (n=3) and $78.7{\pm}39.7GBq/{\mu}mol$ (n=41), respectively. We successfully developed a facile on-cartridge methylation method for $[^{11}C]PIB$ synthesis which enabled the procedure more simple and rapid, and showed higher molar radio-activity than HPLC purification method.