• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.617-619
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• 2021

만주 문자는 세로로 씌여지며 한 단어 안에서는 띄어쓰기 없이 이어져 있기 때문에 문자를 인식하기 전에 글자영역 분리와 글자를 이루는 단위를 분리해 내는 전처리과정이 필요하다. 본 논문에서는 글자영역을 추출하고 글자의 단위를 끊어내는 전처리 방법을 기술한다. 기존 연구가 단어별 또는 문자단위로 인식하는 방법을 전제로 하거나, 이어져 있는 글자의 줄기를 없앤 후 남는 부분으로 인식하는 것과 달리, 본 방법은 인식 가능한 단위별로 글자를 끊어낸 다음 그 단위의 합성으로 글자를 인식하는 방법에 적용할 수 있다. 실험을 통하여 본 방법의 유효성을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권2호
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• pp.243-251
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• 2006

대표문장 추출에 의한 다중문서 요약에서는 비슷한 정보가 여러 문서에서 반복적으로 나타나는 정보의 중복문제에 대해 문장의 유사성과 차이점을 고려하여 이를 해결할 수 있는 효율적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 단어의 공기정보에 의한 관련단어 클러스터링 기법을 이용하여 문장의 중복성을 제거하고 중요문장을 추출하는 다중문서 요약을 제안한다. 관련단어 클러스터링 기법에서는 각 단어들은 서로 독립적으로 존재하는 것이 아니라 서로 간에 의미적으로 연관되어 있다고 보며 주제별 문장클러스터단위의 단어 연관성(cohesion)을 이용한다. 평가용 실험문서인 DUC(Document Understanding Conferences) 데이타를 이용하여 실험한 결과 본 논문에서 제안한 문장클러스터단위의 단어 공기정보를 이용한 방법이 단순 통계정보와 문서단위 단어 공기정보, 문장단위 단어 공기정보에 의한 다중문서 요약에 비해 좋은 결과를 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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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.

• 지적과 국토정보
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• 제45권1호
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• pp.45-58
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• 2015

현 정부는 국가직무능력표준(NCS)을 국정과제로 채택하고 학벌과 자격중심의 사회에서 능력중심 사회로 변모를 꾀하고 있다. 현행 지적분야의 NCS는 측량, 공간정보구축과 함께 분류체계상 세분류에 속해 있어 지적행정, 지적측량, 국토조사 등 다양한 내용들을 다루기는 한계가 있다. 이에 본 연구는 지적분야의 NCS에 대한 현황 파악 및 문제점을 검토하고 그에 대한 개선방안으로 현행 국가직무능력표준 분류체계 개선, 지적분야 산업체와의 연계를 통한 실습모델 도입, NCS의 수준별 능력단위 및 능력단위 요소를 기반으로 하는 교과과정 개발, NCS 개발진과 학습모듈 집필진의 일원화 등 개선방안을 제시하였다.

• 기술혁신학회지
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• 제14권spc호
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• pp.1209-1231
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• 2011

본 연구에서는 기술전망과 특허분석에 기반하여 새로운 지식의 등장에 대한 미래숙련수요 분석방법론의 개발을 도모한다. 이차전지산업을 대상으로 하여 특허분류 기반 지식단위를 추출하고, 이러한 지식단위가 향후 이차전지 산업의 패러다임 전환에 대응하여 어떻게 변화하는가를 고찰하였다. 나아가 이에 기반하여 현행 관련 교과목에 대한 진단을 수행하고, 교과과목의 개선 필요사항을 제시하였다. 이러한 본 연구는 미래숙련수요 분석에 특허정보분석이 어떻게 활용될 수 있을지를 보임으로써, 특허 정보분석의 활용도를 높이는 한편 미래숙련수요 분석방법론의 진전을 도모하고자 하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1996년도 제3회 학술대회 논문집
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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.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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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.