• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.31-35
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• 2000

We investigate the groundwater distribution and chemical characteristics for 3 or 5 districts every year and make the hydrogeologic map on a scale of 1:50,000. We draw the hydrogeologic digital map based on "The Handbook for the Drawing and Management of Hydrogeologic Map" which was published by MOCT and KOWACO in 1998. But, the Stiff diagram and well's notation are difficult to be presented in the digital map using the commercial Arcview GIS tools. So we develop the script file with Avenue language to represent them in Arcview GIS tool. At first, we design the database for the chemical analysis result of groundwater and well identification, and make the program code with Avenue language to display them on the digital map. And next we test the usefulness of the program code. As a result, we find that the script file is very useful for drawing the symbols and diagrams in hydrogeologic digital map using ArcView GIS.

• Genomics & Informatics
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• 제17권2호
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• pp.15.1-15.7
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• 2019

Automatically detecting mentions of pharmaceutical drugs and chemical substances is key for the subsequent extraction of relations of chemicals with other biomedical entities such as genes, proteins, diseases, adverse reactions or symptoms. The identification of drug mentions is also a prior step for complex event types such as drug dosage recognition, duration of medical treatments or drug repurposing. Formally, this task is known as named entity recognition (NER), meaning automatically identifying mentions of predefined entities of interest in running text. In the domain of medical texts, for chemical entity recognition (CER), techniques based on hand-crafted rules and graph-based models can provide adequate performance. In the recent years, the field of natural language processing has mainly pivoted to deep learning and state-of-the-art results for most tasks involving natural language are usually obtained with artificial neural networks. Competitive resources for drug name recognition in English medical texts are already available and heavily used, while for other languages such as Spanish these tools, although clearly needed were missing. In this work, we adapt an existing neural NER system, NeuroNER, to the particular domain of Spanish clinical case texts, and extend the neural network to be able to take into account additional features apart from the plain text. NeuroNER can be considered a competitive baseline system for Spanish drug and CER promoted by the Spanish national plan for the advancement of language technologies (Plan TL).

• 대한화학회지
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• 제52권3호
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• pp.315-321
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• 2008

포스터는 시각적 이미지와 약간의 언어를 사용하여 자신의 생각을 다른 사람과 의사소통하는 도구이다. 모든 학문 분야에는 독특한 의미로 구성원들 사이에 공유되는 기호가 있다. 따라서 화학자나 화학을 배우는 학생들은 특징적인 화학적 기호(코드)를 통해 의사소통할 것이다. 대한화학회에서는 2004년부터 전국의 학생들을 대상으로 화학 포스터 그리기 대회를 개최하고 있다. 2004년과 2005년에 3000여 점의 포스터가 출품되었고 150여 포스터가 수상작으로 선정되었다. 수상작은 초등학교, 중학교, 고등학교 급별로 구분되었다. 이 연구는 학생들의 포스터에 사용된 화학적 코드를 조사하였다. 포스터의 시각적 요소와 언어적 요소를 분석한 결과, 액체, 실험기구, 눈금, 화학의 언어, 과학자, 지구와 환경, 주변의 사물 등 7가지 화학의 코드를 찾을 수 있었다. 그리고 화학의 코드에 대해 학교급별 차이, 수상작과 비수상작의 차이, 연도별 차이 등을 조사하였다. 또한 이러한 결과에 대한 교육적 함의를 논의했다.

• Asian Journal of Innovation and Policy
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• 제10권3호
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• pp.294-315
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• 2021

Since the division of South and North Korea in 1945, there has been little exchange in science and technology, despite some interchange in a few fields including the chemistry area. Accordingly, the difference in scientific and technological terminology between the two Koreas has become intensified. This is because North Korea carried out a campaign to purify the Korean language and blocked the inflow of foreign words. They also tried to convert into their own North Korean terms in many fields. This circumstance in North Korea aggravated the heterogeneity of inter-Korean scientific and technological terms. In particular, the heterogeneity of chemical terminology has worsened due to the different characteristics of the technology donor countries such as the United States and Japan in South Korea, and China and the Soviet Union in North Korea between the two Koreas and the different way of technological development. The purpose of this study is to collect chemical terminology data used in two Koreas and analyze similarities and differences. Through comparative analysis of inter-Korean terminology in the chemical field, it can be possible to recognize how the chemical terms between the two Koreas have changed since the division and the degree of heterogeneity based on different technical systems and language policies. The outcome of this study would present basic data on the unification of chemical terminology in preparation for before and after unification, and contribute to communication and academic exchange between researchers in the inter-Korean scientific and technological fields, including chemistry.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.522-524
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• 2023

화합물 관련 한국어 문서는 화합물 정보를 추출하여 그 용도를 발견할 수 있는 중요한 문서임에도 불구하고 자연어 처리를 위한 말뭉치의 구축이 되지 않아서 활용이 어려웠다. 이 연구에서는 최초로 한국 특허 문서에서 한국어 화합물 개체명 인식(Chemical Named Entity Recognition, CNER)을 위한 말뭉치를 구축하였다. 또한 구축된 CNER 말뭉치를 기본 모델인 Bi-LSTM과 KorBERT 사전학습 모델을 미세 조정하여 개체명 인식을 수행하였다. 한국어 CNER F1 성능은 Bi-LSTM 기반 모델이 83.71%, KoCNER 말뭉치를 활용하는 자연어 처리 기술들은 한국어 논문에 대한 화합물 개체명 인식으로 그 외연을 확대하고, 한국어로 작성된 화합물 관련 문서에서 화합물 명칭뿐만 아니라 물성, 반응 등의 개체를 추출하고 관계를 규명하는데 활용 될 수 있을 것이다.

• 대한화학회지
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• 제64권3호
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• pp.189-195
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• 2020

이 연구에서는 외국어 고등학교의 화학 I 수업에서 거꾸로 수업의 효과를 탐색하였다. 광역시에 소재한 외국어 고등학교의 1학년 176명(남학생 43명, 여학생 133명)을 대상으로 한 학기 동안 거꾸로 수업을 적용한 후 그 효과를 인지적·정의적 측면에서 조사하였다. 수업 전에 학생들에게 활동지를 제공하여 학습 내용을 요약하도록 하였고 수업 중에는 학생 참여형 활동을 진행하였다. 한 학기 동안 거꾸로 수업을 운영한 후, 중간고사 및 기말고사 점수를 분석하였고, 화학 교과 및 수업 방식에 대한 인식을 설문을 통해 조사하였다. 중간고사 및 기말고사 점수를 분석한 결과, 거꾸로 수업이 인지적 측면에서 효과적일 가능성을 보여주었으며, 화학 교과 및 거꾸로 수업에 대한 태도와 같이 정의적 측면에서도 긍정적인 인식이 조사되었다. 특히 학생들은 거꾸로 수업이 자기 주도 학습과 메타학습을 증진시켰다고 응답하였다. 이러한 결과를 바탕으로 교육학적 함의를 논의하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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• pp.31-34
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• 1995

The automated chemical analysis shop floor are developed for the environmental pollution problems in our chemical analysis center. This shop floor have the several equipments include weight, pour, dry, heater, boiler, mixture, spectroscopy etc. And the material handling components are made up by the stored stack, conveyore, turntables, robot etc. Computer simulation has been an important tool for these complete design problem. We have designed the arangement of chemical equipments and material flow systems by using the simulator "AutoModII". "AutoMoII" is one of the advanced simulator, CAD-like drawing tools with a powerful, engineering oriented language to model control logic and material flow. The result is the modeling of the chemical analysis system in accurate, three dimensional detail. We could designed the set able layout and scheduling system by using the AutoMoII simulator. AutoMoII simulator.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제6권3호
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• pp.117-128
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• 2018

This study attempts to derive the possibility of literary therapy through addition and subtraction of emotional codons. It is presumed that the remnants of the emotions formed by the addition and subtraction of emotions will remain in the human body and cause chemical reactions. When this research is activated, cluster of emotional codons will be created by a combination of literary emotions. This is expected to accelerate therapeutic action of sentences by encoding certain emotional codons in AI.

• 한국가스학회지
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• 제25권3호
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• pp.9-15
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• 2021

본 논문에서는 산업현장 화학물질 인체 접촉 증상 기반 지식베이스 구축 및 화학물질 추정 시스템 설계에 대한 연구이다. 미국NIH에서 제공하는 WISER 프로그램의 499개의 화학물질 접촉 증상 정보로 활용하였다. 지식베이스 구축을 위해 AllegroGraph 7.0.1 프로그램을 이용하였으며 입력된 Chemical structure로 Triple 값인 Cas No., Synonyms, Symptom, SMILES, InChl, Formula를 사용 하였다. 또한 작업자의 증상을 안내하는 방법은 AI 스피커를 활용한 방식이 가능하며 지식베이스 구축 결과 암모니아(CAS No: 7664-41-7)를 기준으로 39개의 증상이 WISER 프로그램과 동일함을 확인 하였다. 이를 통해 화학물질 추정 시스템의 증상 추출 과정에 지식베이스 구축이 가능하였다.

• 대한화학회지
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• 제56권2호
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• pp.195-200
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• 2012

In this study we present a new approach for computing the partial atomic charge derived from the wavefunctions of molecules. This charge, which we call the "y_charge", was calculated by taking into account the energy level and orbital populations in each molecular orbital (MO). The charge calculations were performed in the software, which was developed by us, developed using the C# programming language. Partial atomic charges cannot be calculated directly from quantum mechanics. According to a partitioning function, the electron density of constituent molecular atoms depends on the electrostatic attraction field of the nucleus. Taking into account the Boltzmann population of each MO as a function of its energy and temperature we obtain a formula of partial charges.