• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.233-239
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• 1995

기존의 이중언어정보 처리 모형을 기억 모형과 상호 작용 모형으로 나누고 기억모형은 다시 발달적 관점을 지닌 모형과 개념 표상과의 관계 구조에 촛점을 둔 모형으로 분류하여 개관하였다. 이중 언어 정보 처리 과정에 관한 이상적인 모형은 심성 어휘집의 관계 구조. 언어이해와 산출의 자동성, 두 언어 체계간의 작용에 관하여 설명할 수 있어야 한다. 이러한 관점에서 지금까지 개관된 모형을 비판하였다. 일부 모형에서는 위의 가정들을 언급하고 있으나 대부분의 모형들이 각각의 가정을 체계적으로 반영하고 있지 않았다. 비판점들을 보완하여 한국인에게 적합한 외국어 교육 프로그램을 개발하고 한국어-영어 번역시스템의 효과적인 운용과 일반적인 언어 정보 처리 기제에 대한 이해를 돕기 위한 새로운 이중 언어 모형을 제안하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제32권4호
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• pp.87-103
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• 1998

문헌정보학계에서 개발하여 학습도구로 사용하고 있는 정보처리모형이 왜 창의성 함양에 도움이 되는가? 창의성은 정보의 통합에서 생긴다는 전제를 가지고, 사람의 마음과 두뇌가 정보를 처리할 때와 정보처리모형을 사용할 때 정보통합이 일어나는가를 살펴본 결과 양자에서 다 같이 그 시스템 자체가 창의성을 생산해 내는 정보의 통합을 위한 장치임이 드러났다. 그러므로 정보처리모형의 사용은 사고과정의 정보통합을 도울 수 있다. 또 문자나 언어와 같은 심리적 도구의 기능이 사람의 사고과정에서 일어나는 정보의 통합을 돕는 것이라는 연구결과를 미루어 정보처리모형도 하나의 심리적 도구이므로 사고과정에서 일어나는 정보의 통합을 도와준다고 유추할 수 있다. 따라서 정보처리모형은 두 가지 이유에서 인간정보처리가 통합적이 되도록 도와준다. 즉 창의성을 돕는것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.53-58
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• 2015

본 연구는 한국어 정보처리를 위한 형태소 연구 중 선어말어미 분석과 합성을 위한 처리 모형을 제안한다. 이를 위해 (1) 어미를 정의하고 선정한 뒤 (2) 낱말 패러다임 형태 이론에 기반하여 동사 어간을 그 특징에 따라 적절하게 분류한다. (3) 또한 형태소 결합을 위해 필요한 조작들을 기술하고 (4) 마지막으로 어미의 결합 순서와 결합 제약을 만족시킬 규칙을 만들어 제시함으로써 각 조작과 규칙을 이용하여 기계 분석을 하기 위한 프로그램 모형을 내놓는다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제35권4호
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• pp.251-269
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• 2004

이 논문은 정보이용교육을 위해 정보처리학습모형을 사용할 것을 추천하고 있다. 정보처리학습모형은 심리적 도구로서 적절히 사용하면 학생들의 자기주도적, 자율적 학습, 창의성 함양, 학력제고를 도모할 수 있고 학생들의 정보이용능력을 미국학교도서관 협회와 교육공학회에서 제정한 정보이용능력기준에 미치도록 훈련하는 것이 쉽다고 주장한다. 이러한 주장은 정보처리학습모형을 사용할 때 사용하는 정보기술내역과 정보이용능력기준을 대비시킴으로서 규명하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.535-536
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• 2021

빅데이터를 활용한 기계학습 모델을 개발하기 위해서는 빅데이터 처리를 위한 플랫폼과 딥러닝 프레임 워크 등 고급 분석을 수행할 수 있는 도구의 활용이 동시에 요구된다. 그러나 빅데이터 플랫폼과 딥러닝 프레임워크를 자유롭게 활용하기 위해서는 상당한 수준의 기술적 지식과 경험이 필요하다. 또한 빅데이터를 이용한 딥러닝 모델을 개발할 경우 분산처리와 병렬처리에 대한 지식과 추가적인 작업이 요구된다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 기계학습 모형을 자유롭게 개발 및 공유하고 분산 딥러닝을 위한 시스템적 지원을 통해 분야별로 딥러닝 모형을 개발하는 응용 연구자들이 활용할 수 있는 플랫폼을 제시하였다. 본 연구를 통해 다양한 분야의 연구자들이 자신의 데이터를 이용하여 모형을 개발할 경우 분산처리와 병렬처리를 위한 기술적 제약을 극복하고 보다 빠르고 효율적인 방법으로 모형을 개발하고 현업에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.736-737
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• 2021

최근의 빅데이터 처리 환경은 실시간 빅데이터를 기반으로 하고 있다. 실시간 빅데이터 처리를 위해서는 기존의 배치처리 방식의 빅데이터 기술에서 발생하는 기술적 요구를 포함하여 추가적으로 요구되는 다양한 문제들을 고려해야 한다. 기계학습 모형을 활용한 의사결정 지원 시스템의 경우 모형 개발을 위한 배치처리 기술과 함께 모형의 배포와 최적화 등도 고려되어야 하며 발전 설비나 제조, 공정, 배송 등의 분야에서 발생하는 대규모 실시간 데이터를 이용하여 추론을 수행해야 한다. 본 연구에서는 센서 데이터를 활용한 예측 모형 개발과 실시간 데이터 처리 그리고 추론을 위한 모델 배포와 최적화 과정을 지원하는 시스템 환경을 제공하여 실제 현장에서 발생하고 있는 데이터를 활용하여 실증을 수행하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.420-422
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• 1998

본 논문에서는 여러 가지 유형의 서식문서를 효과적으로 처리하기 위한 방법을 제안하고 모형 기반 서식 처리 시스템을 위한 프레임워크를 구현한다. 이를 위해서 서식문서의 모형으로 등록되는 정보로서 네가지 유형의 서식문서에 관한 지식을 정의하고, 이를 기술하기 위한 서식 기술 언어를 정의한다. 먼저, 서식 등록 과정에서 서식에 관한 네가지 유형의 지식을 서식 모형으로 등록한다. 그리고 서식 처리 과정에서 시스템에 등록되어 있는 서식 모형을 이용하여 서식을 분류함으로써 계산 시간을 줄일 수 있다. 실험결과 8개의 서식 모형이 등록되어 있을 경우에는 평균 서식 분류 시간은 0.74초였으며, 5개 혹은 6개의 항목을 추출하는데 걸리는 시간은 평균 0.45초였다. 본 방법은 서식 영상의 질이 좋지 않을 경우에도 잘 동작함은 물론 서식 모형만 추가함으로써 다른 서식 문서도 쉽게 처리할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1991년도 제3회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.219-227
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• 1991

본 논문에서는 정보처리에 관한 일반 모형으로 제기된 안-밖 합치도원리 모형(김정호, 1986; Kim, 1986b, 1991)을 통해서 컴퓨터 용어의 효율적인 한글화를 위한 하나의 접근방법을 제시하였다. 안-밖 합치도는 인간의 정보처리 전반에 걸쳐서 인간이 주어진 환경에서 특정 정보를 구성함에 있어서 갖는 정보처리의 좋음 혹은 쉬움을 나타내는 개념이다. 여기서 중요한 것은 안-밖 합치도가 구성할 특정 정보에 상대적이라는 점이며 안-밖 합치도를 측정할 때에는 어떤 정보에 관심이 있는가의 목적을 명백히 해야 한다. 컴퓨터 용어의 효율적 한글화는 안-밖 합치도원리 모형의 관점에서 볼 때, 특정 목적을 위하여, 만들어진 한글 컴퓨터 용어와 그 용어의 사용자 간의 안-밖 합치도를 높이고자 하는 작업이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 용어의 한글화에 있어서 고려될 수 있는 목적들을 크게 경제적 목적, 문화적 목적, 및 심미적 목적 등으로 나누어 고찰하였다. 끝으로 각 목적에 따른 실제적인 연구방법을 소개하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.153-159
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• 1996

공간자료의 선형모형은 지역적 특성과 해당지역의 격자형태의 통계량을 처리하여 추정하는 방법을 제시하고, 이에 대한 사례연구를 통하여 공간모형을 추정하여, 희귀 분석방법과의 효율성을 비교 분석하였다. 공간정보의 모형추정은 최근에 국내 소개 되 었으며, 격자형 공간정보의 자기상관 여부는 Moran의 지수 및 이에 대한 Correlograms를 통하여 자료간의 인접성 유무를 식별할 수 있다. 따라서 공간 모형의 희귀추정에서 상관 계수 $ ho$의 최우추정방법은 많은 컴퓨터 시간 및 경비가 소요되어 eigenvalue에 의한 방법으로 개선하였다. 캘리포니아주의 해안선과 육지지역의 식물종수에 대한 공간정 보의 희귀모형을 추정하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.1106-1108
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• 2010

이 연구에서는 유전자알고리즘과 인공신경망의 특성을 결합한 유전자신경망모형에 대하여 논의한다. 이 모형을 이용하여 단기 시계열자료를 예측한다. 그 예측 결과는 유전자신경망모형이 역전파 신경망모형에서 보다 더 작은 예측오차를 보였다. 역전파 신경망보다 더 효과적임을 보임으로써 유전자신경망모형을 이용한 시계열자료 예측이 보다 효율적인 방법임을 제시한다.