The recent growth of the national film and broadcasting industry and the international success of korean films and dramas have resulted in enlarging the financial investment of overall film and drama producing system. Many of local governments contend in the inducement of the drama and movie production because building a drama or movie set help to grow the local business. However, the effort of local governments has rarely achieved the long-term effect. The purpose of this paper is to examine the successful examples of the local specialization as drama or movie set, to compare them with other countries, and to analyze the systematic cause of their success. Moreover, this paper tries to suggest few principles to preplan the successful inducement, to increase the positive outcome, and to invigorate the local area.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.178-178
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2011
현재 환경적인 면과 실용적인 면을 고려한 한강 르네상스 사업중 한강공원 특화사업을 시행하고 있다. 하지만 이러한 환경적인 면과 실용적인 면을 고려할 시 문제점이 될 수 있는 것은 결국 치수성의 문제을 생각하여야 하므로 본 연구는 한강공원 특화사업으로 인하여 발생할 수 있는 치수 문제를 사전에 예방하고자 한강공원특화사업의 RAMS모형을 이용하여 200년 빈도 유량에 대한 2차원 수치모의 및 수리모형실험을 하여 한강공원 특화사업으로 인해 발생할 수 있는 수리학적 흐름 특성 변화를 분석하여 홍수에 대한 안정성을 검토하였으며, 자연형 호안공법을 비교하여 각 권역에 맞는 호안공법을 선정하고자 하였다. 수치모의를 통한 분석결과 뚝섬권역의 수위분포는 잠실대교 하류 부근에서 0.02m 정도의 편수위가 발생하였고, 유속분포는 약2m/s~2.5m/s이며, 현단면과 계획단면 비교시 수위, 유속의 변화는 거의 없는 것으로 나타났으며, 수치모의와 수리실험결과로 인하여 수리적 안전성을 확보하고 친환경, 경제성 등의 검토로 보수가 용이하고 배수성이 양호한 사석공법과 세굴방지 효과가 우수하며, 자연경관이 뛰어난 자연석공법이 적합하다고 판단된다.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2006.06a
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pp.103-109
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2006
XML(extensible Markup Language)이 1996년 등장한 이후, 기존의 정보를 XML 기반으로 나타내기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 언어자원(language Resource)과 관련된 분야는 80년대부터 그 연구가 있었으나, XML의 등장 이후, 보다 다양하고 특화된 영역의 정보를 구조화하기 위한 연구결과가 최근 소개되기 시작하였다. 본 연구에서는 이러한 분야 중 전자사전을 표식(markup)하는 XML기반 표준언어인 LEXml(Presentation/Representation of Entries in Dictionaries: LEXml)에 대하여 살펴보고, 기존에 XML로 구축된 전자사전을 LEXml로 변환하여, 그 구조의 확장성과 유효성을 검증할 것이다. 기반자료로써 2000년도에 구축된 MultiDICO의 불어 정보를 이용하였다. 이를 위해 MultiDICO의 XML문서 구조와 LEXml 구조 사이의 각 요소(element)별 대응표를 만들었으며, 이를 바탕으로 XSL(Extensible Style sheet Language)를 작성하였다. 본 연구결과 LEXml이 기존에 구축된 전자사전들을 표식하는데 어려움이 없을 뿐만 아니라, 기계가독성을 높일 수 있는 구조적 유연성이 매우 높은 것을 확인할 수 있었다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.3
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pp.121-128
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2015
A given product's online product reviews build up to form largely positive or negative reviews or mixed reviews that include both the positive and negative reviews. While the homogeneously positive or negative reviews help readers identify the generally praised or criticized product, the mixed reviews with minority opinions potentially contain valuable information about the product. We present a method of retrieving minority opinions from the online product reviews using the skewness of positive/negative reviews. The proposed method first classifies the positive/negative product reviews using a sentiment dictionary and then calculates the skewness of the classified results to identify minority reviews. Minority review retrieval experiments were conducted on smartphone and movie reviews, and the F1-measures were 24.6% (smartphone) and 15.9% (movie) and the accuracies were 56.8% and 46.8% when the individual reviews' sentiment classification accuracies were 85.3% and 78.8%. The theoretical performance of minority review retrieval is also discussed.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2006.10e
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pp.57-64
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2006
본 논문에서는 웹과 같은 일반적인 도메인의 영한 자동 번역기를 특허용 영한 자동번역기로 특화하는 방법에 대해 기술한다. 특허용 영한 파동번역기로의 특화는 다음과 같은 절차에 의해 이루어진다: 1) 대용량 특허 문서에 대한 언어학적 특성 분석, 2) 대용량 특허문서 대상 전문용어 추출 및 대역어 구축, 3) 기존 번역사전 대역어의 특화, 4) 특허문서 고유의 번역 패턴 추출 및 구축, 5) 언어학적 특성 분석에 따른 번역 엔진 모듈의 특화 및 개선, 6) 특화된 번역 지식 및 번역 엔진 모듈에 따른 번역률 평가. 이와 같은 절차에 의해 만들어진 특허 영한 자동 번역기는 특허 전문번역가의 평가에 의해 전분야 평균 81.03%의 번역률을 내었으며, 분야별로는 기계분야(80.54%), 전기전자분야(81.58%), 화학일반분야(79.92%), 의료위생분야(80.79%), 컴퓨터분야(82.29%)의 성능을 보였으며 계속 개선 중에 있다. 현재 본 논문에서 기술된 영한 특허 자동번역 시스템은 산업자원부의 특허지원센터에서 변리사 및 특허 심사관이 영어 전기전자분야 특허 문서를 검색할 때 한국어 번역서비스를 제공받도록 이용되고 있으며($\underline{http://www.ipac.or.kr}$), 2007년에는 전분야 특허문서에 대한 영한 자동번역 서비스를 제공할 예정이다.
대학은 기업의 니즈에 맞는 교육으로 교육의 질 제고에 노력해야 하며, 특화된 전략으로 전문성.창의성을 갖춘 인력을 배출해야 한다. 기업은 지속적인 신기술개발 투자에 주력하고, 산.학 공동과제 활성화에 힘쓰고, 적극적인 산학연계로 우수인력의 사전확보에 진력해야 한다. 정부는 엔지니어 육성을 위한 중장기적 교육계획을 수립하고, 국내 대학 경쟁력 촉진을 위한 자금 지원을 확대해야 한다.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.16
no.4
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pp.193-202
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2023
In recent years, the outstanding performance of large language models (LLMs) trained on extensive datasets has become a hot topic. Since studies on LLMs are available on open-source approaches, the ecosystem is expanding rapidly. Models that are task-specific, lightweight, and high-performing are being actively disseminated using additional training techniques using pre-trained LLMs as foundation models. On the other hand, the performance of LLMs for Korean is subpar because English comprises a significant proportion of the training dataset of existing LLMs. Therefore, research is being carried out on Korean-specific LLMs that allow for further learning with Korean language data. This paper identifies trends of open source based LLMs and introduces research on Korean specific large language models; moreover, the applications and limitations of large language models are described.
Jihyoung Jang;Hoyoon Choi;Gun-woo Lee;Myung-seok Choi;Charmgil Hong
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.613-618
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2022
효과적인 자연어 처리를 위해 제안된 Transformer 구조의 등장 이후, 이를 활용한 대규모 언어 모델이자 사전학습 모델인 BERT, GPT, OPT 등이 공개되었고, 이들을 한국어에 보다 특화한 KoBERT, KoGPT 등의 사전학습 모델이 공개되었다. 자연어 처리 모델의 확보를 위한 학습 자원이 늘어나고 있지만, 사전학습 모델을 각종 응용작업에 적용하기 위해서는 데이터 준비, 코드 작성, 파인 튜닝 및 저장과 같은 복잡한 절차를 수행해야 하며, 이는 다수의 응용 사용자에게 여전히 도전적인 과정으로, 올바른 결과를 도출하는 것은 쉽지 않다. 이러한 어려움을 완화시키고, 다양한 기계 학습 모델을 사용자 데이터에 보다 쉽게 적용할 수 있도록 AutoML으로 통칭되는 자동 하이퍼파라미터 탐색, 모델 구조 탐색 등의 기법이 고안되고 있다. 본 연구에서는 한국어 사전학습 모델과 한국어 텍스트 데이터를 사용한 자연어 처리 모델 산출 과정을 정형화 및 절차화하여, 궁극적으로 목표로 하는 예측 모델을 자동으로 산출하는 시스템의 설계를 소개한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.704-706
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2023
이 논문에서는 과학기술분야 특화 한국어 사전학습 언어모델인 KorSciDeBERTa를 소개한다. DeBERTa Base 모델을 기반으로 약 146GB의 한국어 논문, 특허 및 보고서 등을 학습하였으며 모델의 총 파라미터의 수는 180M이다. 논문의 연구분야 분류 태스크로 성능을 평가하여 사전학습모델의 유용성을 평가하였다. 구축된 사전학습 언어모델은 한국어 과학기술 분야의 여러 자연어처리 태스크의 성능향상에 활용될 것으로 기대된다.
To meet the high demand of the experts in the multimedia industry, many colleges opened the subject related to multimedia technology and pre-learning has been rapidly increasing among the students. However, most instructor is still appling the traditional teaching model rather than the one customized for the pre-learner of multimedia. This paper is to reveal the pre-learner's strong desire in detail and suggest the characteristics of the teaching model and teaching materials. We applied the new paradigm, constructivism and problem-based learning, which rising in the educational literature to suggest and design the lecture model to bring up the experts in the multimedia industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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