• 전자통신동향분석
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• 제25권1호
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• pp.23-31
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• 2010

기술간 산업간 융합 현상은 R&D 범위의 복잡성을 가중시켰고, 국가나 지역 단위의 시장이 아닌 지구 단위의 시장경쟁을 첨예화시킴으로써 과거의 폐쇄적 R&D 시스템의 한계를 여실하게 드러내는 계기가 되었다. 즉, 시장 규모의 글로벌화, 제품개발 주기의 단축, 지식체화 인력의 유동성 증가를 극복하기 위해서는 기존의 폐쇄형 R&D 방법이 아닌, 다양한 지식자원을 활용함과 동시에 R&D 활동 전후방에 위치한 모든 주체들이 참여하는 개방화된 R&D 방법을 도입할 때 비로소 새로운 가치를 창출할 수 있게 될 것이다. 따라서, 본 연구에서는 R&D 변화의 추세, 개방형 R&D의 개념 및 필요성을 살펴본 후 '융합기술 R&D를 위한 개방형 혁신 시스템 도입 방향'을 제언하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.507-511
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• 2022

문법 교정 모델은 입력된 텍스트에 존재하는 문법 오류를 탐지하여 이를 문법적으로 옳게 고치는 작업을 수행하며, 학습자에게 더 나은 학습 경험을 제공하기 위해 높은 정확도와 재현율을 필요로 한다. 이를 위해 최근 연구에서는 문단 단위 사전 학습을 완료한 모델을 맞춤법 교정 데이터셋으로 미세 조정하여 사용한다. 하지만 본 연구에서는 기존 사전 학습 방법이 문법 교정에 적합하지 않다고 판단하여 문단 단위 데이터셋을 문장 단위로 나눈 뒤 각 문장에 G2P 노이즈와 편집거리 기반 노이즈를 추가한 데이터셋을 제작하였다. 그리고 문단 단위 사전 학습한 모델에 해당 데이터셋으로 문장 단위 디노이징 사전 학습을 추가했고, 그 결과 성능이 향상되었다. 노이즈 없이 문장 단위로 분할된 데이터셋을 사용하여 디노이징 사전 학습한 모델을 통해 문장 단위 분할의 효과를 검증하고자 했고, 디노이징 사전 학습하지 않은 기존 모델보다 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 또한 둘 중 하나의 노이즈만을 사용하여 디노이징 사전 학습한 두 모델의 성능이 큰 차이를 보이지 않는 것을 통해 인공적인 무작위 편집거리 노이즈만을 사용한 모델이 언어학적 지식이 필요한 G2P 노이즈만을 사용한 모델에 필적하는 성능을 보일 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 실천공학교육논문지
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• 제9권1호
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• pp.77-83
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• 2017

본 논문은 NCS의 교육적 활용을 높이기 위해 SWECOM과 NCS 정보통신 소프트웨어 분야를 비교 분석하여 NCS가 가진 구조적인 문제점을 파악하였다. 이를 바탕으로 본 논문에서 도출한 개선 방안은 다음과 같다. 첫째, NCS 능력단위와 능력단위요소를 역량에 대한 분류 체계로 적용하고, 수행 준거, 지식, 기술, 태도에 대해 수준과 역할을 명시한다. 둘째, 공통적으로 적용할 수 있는 하위 단계의 능력단위를 만들어 지식, 능력, 태도 항목의 불필요한 반복을 줄여 사용자들이 쉽게 사용할 수 있도록 한다. 셋째, NCS에서도 개발 외에 필요한 관리능력과 같은 실무 능력에 대한 정보를 제공한다면 사용자들에게 도움이 될 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.184-190
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• 2003

이 글은 활용 개념과 수형도를 근간으로 기술되어 온 한국어 문법 모델에 대한 대안으로 표지 개념과 모빌 구조를 제시하고 이를 바탕으로 개발된 한국어 구문분석기의 특성을 소개하고자 한다. 먼저, 조사와 어미를 독자적인 토사 단위인 표지로 처리함으로써 국부 구조의 통사 범주와 문법적 기능을 명확하고 일관되게 구분할 수 있으며, 모빌 구조는 한국어의(상대적) 자유 어순 현상을 효과적으로 기술할 수 있다. 이에 의거한 문법 모형은 언어학적 지식과 구문분석 엔진 사이의 독립성을 향상시킴으로써 향후 구문분석기의 성능 개선을 보다 용이하게 한다. 이 글에서 소개하는 구문분석기는 언어학자에 의해 구축된 지식을 이용한다는 점에서 지식기반적이라고 할 수 있는데 여기에는 동사의 하위범주화 정보, 첨어 유형정보, 의미정보가 핵심적인 언어 지식으로 이용된다. 모빌 구조에 의한 구문분석은 국부 구조를 단순화함으로써 구문적 중의성을 최소화하며, 의미정보는 주어진 술어의 논항적 자격을 검증하는 기준으로 작용하여 구문적 중의성을 감소시키고 정확한 분석을 가능하게 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.163-166
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• 2017

본 논문에서는 학생들에게 자신의 진로결정에 도움이 될 수 있는 비교과 및 교과 정보 제공 시스템을 제안한다. 이는 교수들의 학생 수강지도에 활용되어 정확한 진로 지도에 도움을 줄 수 있다. 이러한 시스템을 구현하기 위하여, 온톨로지 기반 지식베이스를 구축한다. 온톨로지 지식베이스는 강의, 역량, 능력단위, 직무, 기업 정보로 구성이 되어있으며 유지보수가 쉬운 구조로 설계하였다. 또한 온톨로지 지식베이스가 가진 정보로 새로운 지식들을 추론한다. 이 추론 결과를 웹 인터페이스를 활용해, 사용자가 개념들 간의 관계를 파악하고 자신에게 맞는 과목 및 직무를 추천받을 수 있도록 한다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제5권2호
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• pp.223-240
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• 2003

초등학교에서 교사는 그들이 가르쳐야 하는 수학에 관한 지식 뿐 아니라 그들의 학생들이 미래에 배워야하는 수학에 관한 지식도 풍부하여야 한다. 초등수학의 수와 연산 영역 중에서 초등학교 학생들이 매우 어려워하는 개념 중 하나가 나눗셈 개념이다. 이에 본 연구는 우리나라 초등예비교사 178명을 대상으로, 그들이 실제 교사로서 교육현장에 나서기 바로 이전 시기에 나눗셈 개념에 있어서 적절하게 개념적 지식과 절차적 지식을 관련지어 이해하고 있는지, 나눗셈에서 나누는 수와 나머지와의 관계에 대해 올바르게 이해하고 있는지 등에 관해 알아봄으로써 그들의 수학적 지식의 이해 정도를 살펴보았다. 그 결과, 대부분의 초등예비교사들이 나눗셈에 있어 개념간의 관련성과 단위에 대한 이해가 충분하지 않은 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.741-744
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• 2014

디비피디아 온톨로지는 위키피디아에서 구조화된 데이터를 추출한 지식 베이스이다. 이러한 지식 베이스의 자동 증강은 웹을 구조화하는 속도를 증가시키는데 큰기여를 할 수 있다. 본 연구에서는 한국어 디비피디아를 기반으로 새로운 트리플을 입력받아 기존의 지식 베이스를 자동 증강시키는 시스템을 소개한다. 스키마를 자동 증강하는 두 가지 알고리즘은 최하위 레벨인 인스턴스가 지닌 프로퍼티, 즉 rdf-triple 단위에서 진행되었다. 알고리즘을 사용한 결과 첫째, 확률적 격상 방법을 통해 단계별로 입력받는 인스턴스와 하위 클래스의 프로퍼티를 이용하여 상위 클래스의 스키마가 정교해졌다. 둘째, 이를 바탕으로 타입 분류가 되어 있지 않았던 인스턴스들이 가장 가까운 타입에 자동 분류되었다. 지식 베이스가 정교해지면서 재분류된 인스턴스와 새로운 트리플셋을 바탕으로 두 가지 알고리즘은 반복적으로 작동하며, 한국어 디비피디아 지식 베이스의 자동 증강을 이루었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제13권1호
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• pp.77-92
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• 2002

특정 분야 R&D성과물을 지식정보로 활용하기 위해서는 단순한 연구결과 보고서 제출만으로는 부족하며 더구나 지구촌 단위로 급속하게 변화하는 환경에서는 기존 결과활용에 의한 신속한 R&D에 대한 전략적인 전환지원이 없을 경우에는 영양가 있는 지식생성은 기대하기 힘들다. 본 연구는 지식정보로서 학술연구개발 성과물의 활용 현황과 그 결과로 지원되는 새로운 R&D의 지식생성 수준을 파악하고, 대학의 R&D 사례를 중심으로 관련법이나 규정과 현실과의 상충되는 부분을 지적한다. 결론에서는 엄청난 연구비를 지원하고 있는 학술연구의 결과활용과 새로운 연구활동을 지원할 수 있는 지식정보 관리의 실제적인 문제와 그를 해결하기 위한 요건을 제시한다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.145-147
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• 2022

본 논문은 대규모 텍스트 데이터에서 이슈를 발굴할 때 사용되는 기존의 정보 네트워크 또는 지식 그래프 구축 방법의 한계점을 지적하고, 문장 단위로 정보 네트워크를 구축하는 새로운 방법에 대해서 제안한다. 먼저 문장을 구성하는 단어와 캐릭터수의 분포를 측정하며 의성어와 같은 노이즈를 제거하기 위한 역치값을 설정하였다. 다음으로 BERT 기반 언어모델을 이용하여 모든 문장을 벡터화하고, 코사인 유사도를 이용하여 두 문장벡터에 대한 유사성을 측정하였다. 오분류된 유사도 결과를 최소화하기 위하여 명사형 단어의 의미적 연관성을 비교하는 알고리즘을 개발하였다. 제안된 유사문장 비교 알고리즘의 결과를 검토해 보면, 두 문장은 서술되는 형태가 다르지만 동일한 주제와 내용을 다루고 있는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 단어 단위 지식 그래프 해석의 어려움을 극복할 수 있는 새로운 방법이다. 향후 이슈 및 트랜드 분석과 같은 미래연구 분야에 적용하면, 데이터 기반으로 특정 주제에 대한 사회적 관심을 수렴하고, 수요를 반영한 정책적 제언을 도출하는데 기여할 수 있을 것이다

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.662-670
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• 1998

심볼레벨에서 개발된 1세대 전문가시스템의 문제점을 해결하기 위하여 최근 지식레벨에서 2세대 전문가시스템을 개발하기 위한 여러 가지 방법들이 제안되었으나, 대개 개념적인 모델링 기법을 제시하는 수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 이러한 개념적인 모델링 기법이 실용 가능한 개발기법이 될 수 있도록 기존의 연구 내용을 수정, 보완한 태스크 객체 모델링(TOM) 기법을 제시하였다. 이 기법에서 태스크 객체(TO)는 자신의 목표와 수행 조건, 실행할 행위 지식 등을 포함하는 하나의 지식 단위로 정의하고, TO의 구조적, 동적, 기능적 측면을 쉽게 도식화할 수 있는 태스크 객체 다이어그램(TOD)을 정의하였다. 또한, 각 TO의 행위 지식을 표현하는 기본 단위로서 추론유형(Inference Type)들을 정의하였다. 본 논문에서 제안한 TOM 기법이 단순히 개념적인 모델링 기법이 아니라 실용적인 2세대 전문가시스템 개발기법으로 활용될 수 있도록 TOD 에디터와 TO 에디터를 개발하고, TO의 상태 변화에 기반을 둔 TO 처리 알고리즘을 개발하였다. 또한, 정의된 추론유형들이 대표적인 전문가시스템 개발도구인 IRE(Intelligent Rules element)의 메소드로 자동 변환 될 수 있도록, 각각의 추론유형과 IRE의 메소드를 1: 1로 대응시킨 추론 유형 라이브러리를 구축하였다.