• Journal of the Mineralogical Society of Korea
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• v.6 no.1
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• pp.38-47
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• 1993

Clinoptilolite and mordenite are important constituents of the Nuldaeri Trachytic Tuff and Guryongpo Dacitic Tuff of the Tertiary Janggi Group which were deposited in a lacustrine environment. The diagenetic cystallization sequences of zeolites in different tuffaceous sediments and their chemical behaviors have been studied to know the process of their formation. The paragenetic sequence established from textural observations and chemical data : Ca-smectite ${\leftrightarrow}$(Ca, K)-clinoptilolite${\leftrightarrow}$(K, Na)-mordenite, indicates that the chemical activities of alkalic ions and Si/Al activity ratio in pore fluids changed systematically with diagenetic alteration. The chemical trend of zeolite formation is characterized by decreasing Ca and Mg, non-variable Na and increasing K in the Nuldaeri Trachytic Tuff and by decreasing Ca and Mg, non-variable Na and increasing-decreasing K in the Guryongpo Dacitic Tuff. The paragenesis from glass via smectite to alkali zeolites indicates a sequence of incongruent dissolution reactions and subsequent crystallization. Inhomogeneity in chemical composition of each zeolite may be attributed to such processes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.11-14
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• 2006

현재, 데이터베이스를 연동한 웹 스크립트 사용이 급속히 증가하고 있다. 요구되는 수요에 비해 웹 스크립트의 생성 및 변경에는 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 본 논문에서 소개하는 웹 스크립트 자동 생성기 WebGen은 웹 응용에 필요한 웹 폼들과 이 폼들을 통해 이루어지는 질의에 대해 데이터베이스와 연동하여 결과를 얻어 제공하는 웹 스크립트들을 자동 생성하는 소프트웨어 도구이다. WebGen은 웹 응용 개발자가 제공하는 구성파일(configuration file)에 정의된 내용을 스크립트의 기본 원형인 내장된 템플릿(template)에 반영하여 5개의 웹 스크립트들(search, select, edit, information, action)을 생성한다. action 스크립트를 제외한 나머지 스크립트들은 각각 해당되는 웹 폼을 생성한다. 따라서 웹 스크립트 생성을 위한 시간과 노력을 크게 줄여 웹 응용의 생산성을 향상시킨다. 또한, WebGen은 템플릿 기반이기 때문에 생성된 스크립트들과 WebGen 자체의 유지 보수를 효율적으로 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.17-18
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• 2017

자연어 처리 분야에서 대화문 생성, 질의응답 등과 같은 문장생성과 관련된 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존 순환신경망 모델에 Neural Attention을 추가하여 주제 정보를 어느 정도 포함시킬지 결정한 뒤 다음 문장을 생성할 때 사용하는 모델을 제안한다. 이는 기존 문장과 다음 문장의 확률 정보를 사용할 뿐만 아니라 주제 정보를 추가하여 문맥적인 의미를 넣을 수 있기 때문에, 더욱 연관성 있는 문장을 생성할 수 있게 도와준다. 이 모델은 적절한 다음 문장을 생성할 뿐만 아니라 추가적으로 어떤 단어가 다음 문장을 생성함에 있어 주제문장에 더 민감하게 반응하는지 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.15-17
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• 2000

본 논몬은 원본 DTD에서 사용자 요구에 따르는 파생 DTD를 생성, 관리하는 시스템을 설계함으로써 사용자 요구에 적합한 유효한 XML 문서의 생성 및 검증을 효율적으로 처리하는 시스템을 개발하고자 한다. 본 시스템은 원본 DTD에서 파생 DTD를 생성하여 클라이언트에서 생성된 XML 문서에 대한 유효성을 검증하고, 사용자 질의의 결과로 생성된 서버측의 XML 문서에 대한 유효성을 효율적으로 검증하는 기능을 지원하고 있다. 여기서 사용되는 파생 DTD는 사용자 요구를 받아서 하나의 원본 DTD에서 파생 DTD 생성 알고리즘에 의해 생성된다. 이렇게 생성된 파생 DTD로 XML 문서를 DOMAPI의 에러 체크 메소드를 통해 XML 문서가 유효한고 정확한지 검증한다. 이러한 절차를 통해서 유효성을 검증받은 XML 문서를 유효한 데이터로서 관리한다. 이러한 절차를 통해 클라이언트와 서버 사이에서 전송하는 XML 문서의 유효성 및 정확성을 보장할 수 있을 뿐만 아니라, 클라이언트에서 만든 XML 문서를 파생 DTD를 이용해 유효성을 보장하여 다른 클라이언트에 보낼수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.447-451
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• 2022

본 논문에서는 사용자가 대화 텍스트 방식의 입력을 주었을 때 이를 키워드 중심으로 변환하여 이미지를 생성해내는 방식을 제안한다. 대화 텍스트란 채팅 등에서 주로 사용하는 형식의 구어체를 말하며 이러한 텍스트 형식은 텍스트 기반 이미지 생성 모델이 적절한 아웃풋 이미지를 생성하기 어렵게 만든다. 이를 해결하기 위해 대화 텍스트를 키워드 중심 텍스트로 바꾸어 텍스트 기반 이미지 생성 모델의 입력으로 변환하는 과정이 이미지 생성의 질을 높이는 좋은 방안이 될 수 있는데 이러한 태스크에 적합한 학습 데이터는 충분하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 다루기 위한 하나의 방안으로 사전학습된 초대형 언어모델인 KoGPT 모델을 활용하며, 퓨샷 러닝을 통해 적은 양의 직접 제작한 데이터만을 학습시켜 대화 텍스트 기반의 이미지 생성을 구현하는 방법을 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.9D no.6
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• pp.999-1008
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• 2002

XML is emerging as a standard data format to exchange and to present data on the Web. There are increasing needs to efficiently store and to query XML data. In this paper. we propose a new schema transformation algorithm based on a common structure extracting technique from XML documents. The common structure is shared by all XML documents referenced by DTD and the uncommon structure is ununiformly appeared on all XML documents referenced by DTD. Based on the extracted common and uncommon structures, we transform XML DTD into relational database schema. We conduct a performance evaluation based on the number of the generated tables, the size of the record, query processing time and the number of joins on the query. The performance of our algorithm is compared with the existing algorithms, then in most cates, our algorithm is better than the existing ones with respect to the number of the generated tables and appearance of NULL values in the tables.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.12 no.4
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• pp.219-228
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• 2006

Many biomedical research groups have been trying to share their outputs to increase the efficiency of research. As part of their efforts, a common ontology named Gene Ontology(GO), which comprises controlled vocabulary for the functions of genes, was built. However, data from many research groups are distributed and most systems don't support integrated semantic queries on them. Furthermore, the semantics of the associations between concepts from external classification systems and GO are still not clarified, which makes integrated semantic query infeasible. In this paper we present an ontology matching and integration system, called AutoGOA, which first resolves the semantics of the associations between concepts semi-automatically, and then constructs integrated ontology containing concepts from GO and external classification systems. Also we describe a web-based application, named GOGuide II, which allows the user to browse, query and visualize integrated data.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.82-87
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• 2009

본 논문에서는 감성 기반으로 텍스타일을 자동으로 색인하고 검색 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 영상 수집기, 감성 색인기, 검색기(Matcher), 질의 인터페이스로 구성되어 있다. 감성 색인기는 텍스타일 영상에 포함된 컬러와 패턴 정보를 기반으로 감성개념을 인식하고, 이를 이용하여 영상을 색인한다. 이때, 감성 어휘로 고바야시가 정의한 8개 (romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern)를 사용한다. 질의 인터페이스에서 사용자는 두 가지 방식으로 질의를 선택할 수 있다. 첫 번째 방법은 감성 키워드를 사용하는 것이고, 두 번째는 사용자의 의도를 설명할 수 있는 영상을 이용하는 예제 기반 질의 방식이다. 질의가 주어지면, 검색기는 랭킹 알고리즘을 사용하여 검색 결과를 생성한다. 이 때, 유사도 비교방식은 선택된 질의방식에 따라 달라진다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 웹 검색에 익숙한 50명(남자: 32명, 여자: 18명)을 대상으로 웹에서 수집한 3,416 장에 대해서 3가지 항목으로 사용자 평가를 하였다. 사용자 평가의 항목인 적합도(Relevance), 노력(Search Effort), 만족도(Satisfaction)의 결과로 사용자가 검색한 결과영상에서 적합도의 수치가 낮게 나왔지만, 만족도와 노력의 수치는 높게 평가되었다. 제안된 시스템에서 사용자는 자신이 선호하는 결과 영상을 상위 40개의 영상 내에서 얻을 수 있었다. 이는 제안된 시스템이 사용자들이 원하는 영상을 효율적으로 검색할 수 있다는 것을 증명했다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.9 no.1
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• pp.251-267
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• 2003

In order to satisfy the needs of an intelligent information system, it is necessary to have more intelligent query processing in an object-oriented database. In this paper, we present a method to apply intelligent query processing in object-oriented databases using deductive approach. Using this method, we generate intelligent answers to represent the answer-set abstractly for a given query in object-oriented databases. Our approach consists of few stages: rule representation, rule reformation pre-resolution, and resolution. In rule representation, a set of deductive rules is generated based on an object-oriented database schema. In rule reformation, we eliminate the recursion in rules. In pre-resolution, rule transformation is done to get unique intensional literals. In resolution, we use SLD-resolution to generate intensional answers.

• Journal of Platform Technology
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• v.11 no.1
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• pp.52-59
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• 2023

The importance of spatio-temporal trajectories for contact tracing has increased due to the recent COVID-19 pandemic. Spatio-temporal trajectories store time and spatial data of moving objects. In this paper, I propose query processing for spatio-temporal trajectories of moving objects. The spatio-temporal trajectory model of moving objects has point type spatial data for storing locations and timestamp type temporal data for time. A trajectory query is a query to search for pairs of users who have been in close contact by boarding the same bus. To process the trajectory query, I use the Geolife dataset provided by Microsoft. The proposed trajectory query processing method divides trajectory data by date and checks whether users' trajectories were nearby for each date to generate information about contacts as the result.