• 실천공학교육논문지
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• 제15권1호
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• pp.193-198
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• 2023

본 논문은 파이썬 프로그래밍 교육에서 단원별 연습문제의 타당성을 분석하였다. 단원별로 제시되는 연습문제는 온라인 학습 시스템을 통해 제시되고 학생 각자가 답안 코드를 업로드하여 자동으로 채점된다. 한학기 동안 진행되는 파이썬 교육을 통해, 학생들의 중간시험점수, 기말시험 점수 그리고 각 단원별 연습문제 점수 등 데이터가 수집된다. 수집된 데이터들을 통해, 자동채점 연습문제들의 타당도를 분석하여 단원별 연습문제들을 개선할 수 있다. 본 논문에서는 자동 채점 연습문제들의 타당도를 분석하기 위해, Orange 머신러닝 도구를 사용하였다. 파이썬 과목에서 수집된 데이터를 전체, 상위권 그리고 하위권 그룹별로 4가지 분석을 실시하고 종합적으로 비교한다. 파이썬 단원별 연습문제 점수들로부터 학생의 최종 성적을 예측하는 머신러닝 모델의 예측 정확도로부터 단원별 자동채점 연습문제의 출제 타당도를 분석하였다.

• 대한교통학회지
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• 제26권4호
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• pp.265-273
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• 2008

영상기반 교통감지시스템은 교통정보 수집을 기본으로 상충, 사고감지, 기후감지 등 다양한 정보를 수집하는 데 이용되고 있다. 본 논문은 VDS에서 검지영역을 설정할 때 단위거리별 픽셀길이를 자동 계산하여, 이를 기반으로 교통정보 및 상충정보를 수집하는 시스템을 개발한다. 본 알고리즘은 교차로에 검지영역 내 검지라인을 세분화하여 설정함으로써 교통정보의 정확도를 높이고, 개별차량의 교차로 통과속도 및 점유율을 자동으로 계산해 주며, 나아가 모든 교차로에 일반화하여 적용할 수 있다. 본 알고리즘은 분당교차로에 설치된 CCTV영상을 대상으로 실험하였으며, 상용화 제품과의 교통정보 비교분석을 통하여 알고리즘을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.271-274
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• 2019

이 논문에서는 일반적인 웹 접근 방법으로 접근하기 어려운 프레임 내 웹 페이지의 데이터를 프로그램에 의해 자동으로 수집하기 위한 세부 주소 확보 기법을 제안하였다. 제안한 세부 주소 확보 기법과 HTML 실렉터를 활용할 수 있는 Python 언어와 Beautiful Soup 라이브러리를 이용하여 여러 페이지로 작성되어 있는 게시판 텍스트 데이터를 자동으로 모두 수집할 수 있었다. 제안한 기법을 활용하여 어떠한 형태의 주소 형식으로 되어 있는 웹 페이지들에 대해서도 Python 웹스크래핑 프로그램에 의해 자동으로 대량의 데이터를 수집할 수 있으며, 이를 통해 빅데이터 분석에 활용될 수 있을 것으로 예상한다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.81-85
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• 2006

본 논문에서는 한국어 고유명사 약어 사전을 자동으로 구축하기 위한 방법론을 제안한다. 본 논문은 원어로부터 약어가 생성되는 방식을 네 가지 유형으로 분류 한 후 각 유형에 따라 가능한 약어의 후보들을 생성하여 원어, 약어 후보 쌍을 수집하고, 수집 된 각 쌍에 대하여 확률적모형에 근거, 실제 사용되는 원어, 약어 쌍을 선별하여 사전에 등재함으로써 자동으로 사전을 구축 할 수 있도록 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.356-360
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• 2007

인터넷이 폭 넓게 보급되어 개인의 의견을 개진할 기회가 확대됨에 따라 정치, 경제 등의 사안이나 제품 기업의 이미지, 공인에 대한 긍정.부정의 글을 개진할 수 있게 되었다. 이러한 현상에 따라 기업, 제품, 혹은 공공의 분야에서 일반 개인들이 어떻게 생각하는가에 대한 분석 및 자료수집의 필요성이 높아지고 있다. 감성용어 문서분류시스템은 문서의 내용 중 감성기반의 용어들에 기반하여 이에 대한 패턴을 정의하고 이에 대응하는 범주에 문서를 자동으로 할당하는 작업으로써 효율적인 정보 관리 및 검색을 가능하게 한다. 하지만 자동문서 분류를 하기 위해서는 방대한 양의 데이터를 수집 보관하기 위한 분산 환경이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 감성기반 문서분류 시스템을 위한 감성용어 추출 및 긍정, 부정의 패턴을 검색해 자동 문서분류를 위해 RTI(Run Time Infrastructure)를 통한 분산 시스템 환경으로 구성하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.305-309
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• 2008

기존의 온톨로지 구축에 관한 연구들을 살펴보면 개념의 상 하위 관계와 관련한 연구 또는 기구축된 도메인에 특화된 지식베이스에 기반한 도메인 온톨로지 구축 연구가 주를 이룬다. 그러나 개념과 개념간의 관계는 상 하위 구조와 같은 단순한 계층적 구조로는 그 다양한 특성을 표현할 수 없으며, 도메인 온톨로지를 구축하는 경우에 기구축된 데이터베이스와 같은 개념간 관계가 잘 정의된 데이터는 반드시 필요하였다. 예를 들면, 다양한 지식이 구축되어 있는 데이터베이스나 특정 도메인에 관한 전문 사이트(예 : 의학정보, 약학정보 사이트) 등이 있어야 개념간의 다양한 관계가 표현되어 있는 온톨로지를 구축할 수 있었다. 본 연구에서는 도메인 온톨로지를 구축함에 있어서 이러한 제약을 극복하기 위하여 도메인에 특화된 문서들을 웹 검색을 통하여 수집하였고, 수집된 문서 데이터를 이용하여 자동으로 도메인에 특화된 개념들을 추출하고 이들 개념들을 클러스터링함으로써 개념들간의 다양한 관계를 표현할 수 있는 도메인 온톨로지의 자동 구축 가능성을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.106-111
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• 2004

출어중인 어선들의 실시간 이동위치데이터를 자동으로 수집하기 위해서는 SSB 모뎀에 의한 데이터통신이 이루어져야 하며, GPS 시각에 동기 되어 정보를 교환하는 통신프로토콜을 연구하여야 한다. 또한 어선들의 운항데이터를 자동으로 수집하기 위해서는 해상정보의 권역화 및 집중화에 대한 연구가 선행되어야 하며, SSB에 의한 음성과 문자정보를 동시에 전송할 수 있는 변복조기와 송수신 제어기 그리고 CPS에 의한 위치정보의 취득에 대하여 연구하여야 한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.39-40
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• 2011

온라인 정보자원의 활용이 급속히 증가하면서, 정보자원 이용량에 대한 일관적이고 표준화된 통계 구축의 필요성에 대한 인식이 널리 확산되고 있다. 그러나 대부분의 도서관에서는 정보공급사로부터 이용통계를 수작업으로 수집하고, 정보공급사별로 상이한 통계 보고서를 재가공하여 분석하기에는 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 전자정보 컨소시엄에 참가하는 개별 도서관을 대신하여 컨소시엄 주관기관에서 각 정보공급사별 이용통계를 자동으로 통합 수집하여 표준화된 포맷으로 구축하고, 이를 다양한 형태와 정보로 재가공하여 서비스 방안을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.1041-1044
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• 2019

자동통번역의 성능을 평가하는데 가장 잘 알려진 자동평가 기술은 BLEU이다. 그러나 BLEU로는 자동통번역 결과의 어느 부분이 강점이고 약점인지를 파악할 수 없다. 본 논문에서는 자동통번역 시스템의 언어 현상별 자동평가 방법을 소개하고자 한다. 언어 현상별 자동평가 방법은 BLEU가 제시하지 못하는 언어 현상별 자동평가가 가능하며 개발자로 하여금 해당 자동통번역 시스템의 언어 현상별 강점과 약점을 직관적으로 파악할 수 있도록 한다. 언어 현상별 정확도 측정은 Google 과 Naver Papago 를 대상으로 실시하였다. 정확률이 40%이하를 약점이라고 간주할 때, Google 영한 자동번역기의 약점은 스타일(32.50%)번역이었으며, Google 영한 자동통역기의 약점은 음성(30.00%)인식, 담화(30.00%)처리였다. Google 한영 자동번역기 약점은 구문(34.00%)분석, 모호성(27.50%)해소, 스타일(20.00%)번역이었으며, Google 한영 자동통역기 약점은 담화(30.00%)처리였다. Papago 영한 자동번역기는 대부분 정확률이 55% 이상이었으며 Papago 영한 자동통역기의 약점은 담화(30.00%)처리였다. 또한 Papago 한영 자동번역기의 약점은 구문(38.00%)분석, 모호성(32.50%)해소, 스타일(20.00%)번역이었으며, Google 한영 자동통역기 약점은 담화(20.00%)처리였다. 언어 현상별 자동평가의 궁극적인 목표는 자동통번역기의 다양한 약점을 찾아내어 약점과 관련된 targeted corpus 를 반자동 수집 및 구축하고 재학습을 하여 자동통번역기의 성능을 점증적으로 향상시키는 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.232-234
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• 2000

최근들어 정보의 양이 날로 방대해 짐에 따라 이를 자동으로 분류해 줄 수 있는 무서 자동분류의 중요성이 널리 인식되고 있다. 문서 자동분류는 새로운 문서를 미리 정의된 부류로 대응시키는 일련의 작업을 말하며, 각종 패턴인식 기법들을 이용하여 시도되고 있다. 본 논문에서는 수많은 사용자들의 질의들을 분류하여 자동으로 응답하는 시스템에 적용할 수 있는 자동 질의 분류시스템을 제안한다. 실험은 500만명 이상이 사용하고 있는 한메일넷의 실제 사용자 질의를 수집하여 수행하였으며, 자동분류 방법으로는 다중 신경망을 이용하였다. 또한 효율적인 특징추출 기법과 결과 결합방법을 적용하여 분류의 정확율을 높이고자 하였다. 2204개의 실제 질의메일에 대한 실험결과, 91.1%까지의 정확율을 얻어 제안한 시스템이 실제 한메일넷의 자동응답 시스템에 효과적으로 적용될 수 있음을 알 수 있었다.