• Title/Summary/Keyword: 핵심

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Question Analysis for Constraint-based KBQA (제약기반 KBQA를 위한 질문분석)

  • Heo, Jeong;Lee, Hyung-Jik;Bae, Kyoung-Man;Kim, Hyun-Ki
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2018.10a
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    • pp.665-668
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    • 2018
  • 본 논문에서는 제약기반 KBQA를 위한 질문분석 기술에 대해서 소개한다. 핵심개체와 속성에 대한 연결 모호성을 해소하기 위해서 세 종류의 제약정보 활용을 제안한다. 세 종류의 제약은 핵심개체에 기반한 제약, 의미정답유형에 기반한 제약, 속성단서에 기반한 제약이다. 제약을 위해서는 질문 내에서 핵심개체와 속성단서를 인식하여야 한다. 본 논문에서는 규칙과 휴리스틱에 기반한 핵심개체와 속성단서 인식 방법에 대해서 소개한다. 핵심개체와 속성단서 인식 실험은 구축된 229개의 질문을 대상으로 수행하였으며, 핵심개체와 속성단서가 모두 정확히 인식된 정확도(accuracy)가 57.21%이고, KBQA 대상질문에서는 71.08%를 보였다.

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Identification of core modules for diagnosis of the osteoporosis based on protein network (단백질 네트워크 기반 골다공증 진단을 위한 핵심 모듈 확정)

  • Jin, Hye Jeong;Lee, Jihoo;Kim, Hak Yong
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2014.11a
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    • pp.59-60
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    • 2014
  • 노령화 사회와 함께 대두된 골다공증을 가정에서 저렴하고도 손쉽게 조기 진단할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 네트워크 기반 골다공증을 손쉽게 진단하기 위해 관련 단백질을 추출하고 네트워크로부터 핵심 모듈을 찾아 조기 진단키트의 타깃을 제공하고자 하였다. 먼저 골다공증 관련 유전자를 OMIM database로부터 추출하고 HPRD로부터 단백질 상호작용 정보를 추가하여 골다공증 관련 단백질 네트워크(1,594 노드 및 2,160 링크)를 구축하였다. 네트워크상 Degree가 높은 단백질을 선별하고, 복잡한 네트워크를 단순화하는 알고리즘인 MCODE를 사용하여 핵심 모듈을 추출하여 핵심 단백질을 확보하였다. 또한 네트워크 자체를 KEGG PATHWAY에 적용시켜 골다공증 관련 단백질의 경로 중심의 핵심단백질을 추출하였다. 이러한 연구 결과를 비교하여 공통적으로 나타나는 핵심 단백질을 타깃으로 골다공증을 손쉽고 간편하게 조기 진단할 수 있는 실마리를 제공하고자 한다.

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Implementation of Vocabulary-Independent Keyword Spotting System (가변어휘 핵심어 검출 시스템의 구현)

  • Shin Young Wook;Song Myung Gyu;Kim Hyung Soon
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • autumn
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    • pp.167-170
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    • 2000
  • 본 논문에서는 triphone을 기본단위로 하는 HMM에 의해 핵심어 모델을 구성하고, 사용자가 임의로 핵심어를 추가 및 변경할 수 있도록 가변어휘 핵심어 검출기를 구현하였다. 비핵심어 모델링 방법으로 monophone clustering을 사용한 방법 및 GMM을 사용한 방법의 성능을 비교하였다. 또한 후처리 과정에서 가변어휘 인식구조에 적합한 anti-subword 모델을 사용하였으며 몇 가지 구현방식에 따른 후처리 성능을 검토하였다. 실험결과 비핵심어 모델로 monophone을 clustering하여 사용한 방법보다 GMM을 사용한 경우 약간의 인식성능 개선을 얻을 수 있었으며, 후처리 과정에서 Kullback distance를 이용한 anti-subword 모델링 방식이 다른 방식에 비해 우수한 결과를 나타냈다.

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Critical Technology Element for Development of Smart Compensation System in Public Sector (공익사업 손실보상체계 스마트화를 위한 핵심기술요소 도출)

  • Seo, Myoung-Bae
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.329-331
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    • 2015
  • 본 논문에서는 도로, 하천건설, 댐건설 등 공익사업 중에 발생하는 보상업무와 관련하여 보상민원을 감소시키고 투명한 보상체계 수립을 위해 첨단 ICT 기술을 활용한 선진화된 보상체계 개발에 필요한 12개의 핵심요소기술을 도출하였다. 핵심요소 기술도출을 위해 전문가 설문 및 면담 등을 통해 18개의 후보군을 도출하였으며 6개의 체크리스트를 활용하여 12개의 핵심요소기술을 도출하였다. 도출된 주요내용으로는 보상민원을 줄일 수 있는 다양한 의사결정 및 사전검토 기술, 보상물건 측정 및 계측 자동화 기술, 클라우드 기반의 표준화된 보상자료 관리시스템 개발, 보상 민원 처리 및 공개기술 등이 포함되었다. 본 논문에서 도출된 핵심요소기술을 기반으로 보상업무 체계를 개편할 경우 보상업무 스마트화 및 첨단화가 가능할 것으로 판단된다.

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Design and Implementation of Keywords Extraction System from CQI Reports by the Analysis of Graph Centrality (그래프 중심성 분석에 의한 CQI 보고서 핵심어 추출 시스템의 설계 및 개발)

  • Pheaktra, They;Lim, JongBeom;Lee, JongHyuk;Gil, Joon-Min
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.256-259
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    • 2019
  • 최근 대학교는 CQI(Continuous Quality Improvement) 등의 방대한 교육 관련 데이터를 수집하고 있고 이를 분석하여 교육 및 경영에 활용하고 있다. 핵심어는 텍스트의 내용을 간결하게 표현할 수 있는 단어이다. 그래서 CQI 보고서의 의미를 파악하기 위해서는 먼저 핵심어 추출이 필요하다. CQI 보고서에서 핵심어를 추출하면 이후 정보 검색, 인덱싱, 분류, 클러스터링, 필터링 등과 같은 많은 응용 작업을 용이하게 수행할 수 있다. 따라서 방대한 양의 CQI 보고서로부터 핵심어 추출을 자동화한다면 이후 요약 및 의미 파악에 많은 도움이 될 것이다. 이 논문에서는 CQI 보고서 요약을 위해 자동적으로 핵심어를 추출하는 방법을 제안한다.

Learning-based Automatic Keyphrase Indexing from Korean Scientific LIS Articles (자동색인을 위한 학습기반 주요 단어(핵심어) 추출에 관한 연구)

  • Kim, Hea-Jin;Jeoung, Yoo-Kyung
    • Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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    • 2017.08a
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    • pp.15-18
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    • 2017
  • 학술 데이터베이스를 통해 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 접근이 가능해지면서, 많은 데이터로부터 중요한 정보를 자동으로 추출하는 것에 대한 필요성 또한 증가하였다. 특히, 텍스트 데이터로부터 중요한 단어나 단어구를 선별하여 자동으로 추출하는 기법은 자료의 효과적인 관리와 정보검색 등 다양한 응용분야에 적용될 수 있는 핵심적인 기술임에도, 한글 텍스트를 대상으로 한 연구는 많이 이루어지지 않고 있다. 기존의 한글 텍스트를 대상으로 한 핵심어 또는 핵심어구 추출 연구들은 단어의 빈도나 동시출현 빈도, 이를 변형한 단어 가중치 등에 근거하여 핵심어(구)를 식별하는 수준에 그쳐있다. 이에 본 연구는 한글 학술논문의 초록으로부터 추출한 다양한 자질 요소들을 학습하여 핵심어(구)를 추출하는 모델을 제안하였고 그 성능을 평가하였다.

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자율운항선박 CBM 보조기기 및 배관 상태 모니터링 및 고장 진단 SW 연구

  • 김미나;박순호;서종희
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.212-213
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    • 2021
  • 자율운항선박 기술개발사업 중 2세부(자율운항선박 핵심 기관시스템 성능 모니터링 및 고장예측 진단 기술 개발) 과제는 자율운항선박의 추진 및 전력 생산을 담당하는 핵심 기관시스템의 운전 상태를 실시간 모니터링하여, 계측 데이터 기반의 고장 진단/예측을 수행하고 장애 발생 시 원격 지원체계를 통해 체계적/전문적 정비를 수행할 수 있도록 지원하는 기술이다. 자율운항선박은 선원이 없이 자율적으로 운항도 하지만, 핵심장비/기자재에 대해서도 실측 데이터를 기반으로 스스로 판단하여 고장여부에 대한 의사결정이 가능하여야 한다. 선박 기관시스템은 선박 운항의 안전과 정시 입·출항에 핵심이 되는 장비/기자재로써 자율운항선박 구현에 필요한 핵심 기술이다. 본 연구에서는 자율운항선박 핵심장비 중 보조기기 2종(Pump, Purifier), 배관(Seawater Pipe, Steam Pipe)의 성능 모니터링 및 고장예측/진단 소프트웨어를 개발하기 위한 연구를 수행한다.

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A method based on embedding to detect core regions in unstructured document (임베딩 기반의 비정형 문서 핵심 영역 식별)

  • Min Ji Park;Yeong Jun Hwang;Byung Hoon Park;Sooyeon Shin;Chi hoon Lee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2024.05a
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    • pp.607-610
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    • 2024
  • 기업의 운영에 있어서 기업의 핵심 정보가 유출되지 않도록 관리하는 것은 매우 중요하다. 따라서, 사내에서 유통되는 문서들에 대해 핵심적인 정보가 사외로 유출되지 않도록 관리하고 추적하는 것은 필수적이다. 특히, 데이터가 구조화되지 않고, 다양한 형식으로 구성되어있는 비정형 문서 내에서 핵심 정보를 식별하는 것은 기술적으로 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 YOLOv8을 사용하여 비정형 문서 내에서 영역을 식별하고, 자연어 처리 모델인 Word2Vec을 사용하여 비정형 문서 내에서 핵심 내용을 식별한 후 이를 시각화함으로써 사내에서 유통되는 비정형 문서 내의 핵심 정보를 식별하고 추적하는 방법을 제안하였다.