• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.617-619
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• 2021

Since Manchu characters are written vertically and are connected without spaces within a word, a preprocessing process is required to separate the character area and the units that make up the characters before recognizing the characters. In this paper, we describe a preprocessing method that extracts the character area and cuts off the unit of the character. Unlike existing research that presupposes a method of recognizing each word or character unit, or recognizing the remaining part after removing the stem of a continuous character, this method cuts the character into each recognizable unit. It can be applied to the method of recognizing letters by combining the units. Through an experiment, the effectiveness of this method was verified.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.2
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• pp.243-251
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• 2006

In multi-document summarization by means of salient sentence extraction, it is important to remove redundant information. In the removal process, the similarities and differences of sentences are considered. In this paper, we propose a method for multi-document summarization which extracts salient sentences without having redundant sentences by way of cohesive term clustering method that utilizes co-occurrence Information. In the cohesive term clustering method, we assume that each term does not exist independently, but rather it is related to each other in meanings. To find the relations between terms, we cluster sentences according to topics and use the co-occurrence information oi terms in the same topic. We conduct experimental tests with the DUC(Document Understanding Conferences) data. In the tests, our method shows better performance of summarization than other summarization methods which use term co-occurrence information based on term cohesion of document or sentence unit, and simple statistical information.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.309-309
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• 2021

댐 설계 시 가능최대강수량(probable maximum precipitation, PMP)으로 인한 홍수량인 가능최대홍수량(probable maximum flood, PMF)이 고려되며, 이를 산정하기 위해서는 단위도가 필요하다. 즉, PMF는 PMP를 입력으로 하여 단위도를 이용한 강우-유출 해석을 통해 얻어진다. 따라서, 동일한 PMP가 고려되더라도 적용되는 단위도에 따라 산정되는 PMF는 달라진다. PMP가 발생하는 상황에서는 평균적인 상황에 비해 단위도의 반응이 보다 빠르고 강해진다(한국개발연구원, 2007; 한국수자원공사, 2008; Kjedsen et al., 2016). 국내의 경우, 아직까지 PMF 산정을 위한 단위도에 대한 명확한 지침은 존재하지 않는다. 댐설계기준해설(국토해양부, 2011)에서는 유역의 평균단위도로 PMF를 추정할 경우 실제보다 낮은 결과치가 도출되는 문제가 있을 수 있다는 점을 경고하는 수준에 그치고 있다. 이에 본 연구에서는 유속 정보를 기반으로 PMF 산정을 위한 단위도를 결정해 보고, 이를 통해 대표단위도로부터 PMF 산정을 위한 단위도를 결정하기 위한 수정 방법을 제안하였다. 추가적으로 이러한 수정단위도를 적용하여, 기존 국내 기준 적용 결과 및 확률 강우량을 통해 산정되는 빈도홍수량과의 비교를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.154-157
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• 2011

본 연구는 2인의 전문의와 함께 의료 문헌의 초록을 분석하여 의료문서에서의 절차적 지식을 모델링하고 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 절차적 지식을 추출하는 방법론에 대해 기술한다. 절차적 지식은 목적과 해법의 묶음으로, 해법은 다시 단위 절차 지식의 네트워크로 정의 하였고, 목적과 해법 정보 추출과 단위 절차 지식의 구성요소인 대상/행위/방법 개체를 인식하기 위해, 품사태깅, 구문분석, 술어-논항구조(Predicate-Argument Structure), 온톨로지 용어 매핑 정보 등에 기반한 기계학습 방법을 사용하였다. 실험을 위해 전문의와 함께 위함과 척추질환에 대한 1309 문서에 절차적 지식 태깅을 수행하였고, 이 문서 집합을 기반으로 목적/해법 추출 작업과 단위 절차 지식(대상질병/행위/적용방법) 추출 실험을 수행하여, 각각 82% 와 63%의 F-measure 값을 얻을 수 있었다.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.45 no.1
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• pp.45-58
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• 2015

The Korean government strives to transform the society from one that stresses academic and qualification to one that stresses individual competencies. National Competency Standards(NCS) has been adopted to this end. However, NCS classifies cadastre into a group with survey and spatial information collection. Such classification limits cadastre to encompass cadastral administration, cadastral survey, geospatial survey, etc. This study reviews current status and implications of NCS, and proposes few solutions: improvement of classification system, introduction of cadastral industry cooperation model, curriculum development based on competency level, unification between NCS developer and learning module writing group, etc.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.14 no.spc
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• pp.1209-1231
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• 2011

This study attempts to develop an analysis method on future skills needs for emerging new knowledge on the basis of technology outlook and patent analysis. It will extract knowledge base of patent classification for secondary battery, and will demonstrate that the density and centrality of knowledge base can be changed according to the paradigm shift of battery industry. Furthermore, on the basis of that, it will execute diagnosis on current related curriculum and present necessary improvement items of curriculum. This study tries not only to raise the utilizing level of patent analysis by demonstrating how patent analysis is used in future skills needs analysis, but also to advance the analysis method for future skills needs.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1996.08a
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• pp.19-22
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• 1996

본 연구는 전문 D/B의 본문 필드를 텍스트 언어학적 상부구조로 분할하고 태그를 부여함으로써 이용자의 목적이나 상황에 따라서 필요한 부분만을 검색할 수 있는 전문탐색기법의 타당성을 고찰하였다. 한 문헌은 다수의 텍스트 단위로 구성되며, 이 텍스트는 의사소통이나 인지과정의 기본 단위로써 문헌 전체를 통괄하는 상부구조에 의해 연결된다. 상부구조는 텍스트의 생성과 이해에 중요한 매개체 역할을 하며, 정보요구의 상황이나 목적과 밀접하게 관련되어 있음을 밝히고 정보검색시스템의 주요 대상인 학술문헌의 상부구조를 고찰하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.245-251
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• 2000

지금까지의 정보검색 시스템은 소위 키워드 기반 정보검색 시스템으로서 색인이 단일 단어(single word) 즉 키워드의 집합으로 나타내어 진다. 그러나 이 방법은 문서의 내용을 정확히 표현하는 데 한계가 있다. 따라서 최근에는 단어 이상의 구문 단위인 구(phrase)를 이용하여 색인과 검색을 하도록 하는 시스템을 개발하고자 하는 추세에 있다. 따라서, 본 논문에서는 키워드보다는 의미를 좀더 잘 나타내고 일반적인 구보다는 정형화된 형태의 색인 단위인 키팩트를 색인어로 하는 정보검색시스템을 개발하고 이의 성능을 살펴보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1851-1854
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• 2003

본 논문에서는 영상의 인증과 무결성을 위한 새로운 블록 연성 워터마킹을 제안한다. 원 영상의 인증과 무결성을 확인하기 위하여 이진로고 영상을 워터마크로 사용한다. 원 영상의 각 픽셀의 정보뿐만 아니라 해당 블록의 정보로 binary look-up table을 선택하여 워터마크 비츠를 삽입한다. 기존 방식의 문제점으로 제시된 공격[6,7]을 효율적으로 막으면서도 시각적으로 변조유무 및 픽셀단위 또는 블록단위로 변조위치를 감지할 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.886-888
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• 2004

기존의 한글-안자 변환에서는 문맥정보와 통계정보를 고려하지 않는 사전기반의 단어단위 변환 방법을 사용한 반면, 본 논문에서는 언어모델 밀 변환모델을 이용한 문장단위의 한자 자동변환 방법을 제안하고. 사전 미등록어와 복합어의 한글-한자 변환을 위하여 단어분할을 변환의 숨김 과정으로 처리하는 통합모델을 사용하였다. 실험 결과, 전문용어의 한글-한자 변환에서 제한된 한자 데이터를 이용하여 기존의 사전기반 변환보다 나은 결과를 얻을 수 있었다.