• 산업경영시스템학회지
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• 제44권3호
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• pp.176-191
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• 2021

Non-face-to-face lectures have become a necessity rather than an option since COVID-19, and in order to improve the quality of university education, it is necessary to explore the properties of non-face-to-face lectures and make active efforts to improve them. This study, focusing on this, aims to provide basic data necessary for decision-making for non-face-to-face lecture design by analyzing the relative importance and execution satisfaction of non-face-to-face lecture attributes for professors and students. Based on previous research, a questionnaire was constructed by deriving 4 factors from 1st layer and 17 from 2nd layer attributes of non-face-to-face lectures. A total of 180 valid samples were used for analysis, including 60 professors and 120 students. The importance of the non-face-to-face lecture properties was calculated by obtaining the weights for each stratified element through AHP(Analytic Hierachy Process) analysis, and performance satisfaction was calculated through statistical analysis based on the Likert 5-point scale. As a result of the AHP analysis, both the professor group and the student group had the same priority for the first tier factors, but there was a difference in the priorities between the second tier factors, so it seems necessary to discuss this. As a result of the IPA(Importance Performance Analysis) analysis, the professor group selected the level of interaction as an area to focus on, and it was confirmed that research and investment in teaching methods for smooth interaction are necessary. The student group was able to confirm that it is urgent to improve and invest in the current situation so that the system can be operated stably by selecting the system stability. This study uses AHP analysis for professors and students groups to derive relative importance and priority, and calculates the IPA matrix using IPA analysis to establish the basis for decision-making on future face-to-face and non-face-to-face lecture design and revision. It is meaningful that it was presented.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.351-364
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• 2021

연구목적: 교육시설 화재위험성 평가를 위한 기초 데이터 확보를 위하여 화재하중 분석하였다. 사전조사로 화재하중을 산정하기 위해 학교시설의 화재하중과 관련된 기초자료를 수집하였다. 연구방법: 기초자료는 화재하중의 정의 및 종류, 화재하중 산정을 위한 연소열 데이터 화재하중에 대한 선행연구를 통하여 진행하였고 화재하중 산출시 구획실에 존재하는 가연물 중량에 해당 연소열을 곱하여 산정하였다. 연구결과: A 초등학교의 고정가연물은 교실, 음악실, 교무실은 정서나 안전을 고려하여 바닥이 주로 목재로 이루어져 있었으며, 나머지 구획실은 석재로 이루어졌다. 천장과 벽은 석고보드, 콘크리트로 되어있어 가연물에 속하지 않았다. 각 실별로 대표적인 적재가연물은 교실은 책상, 의자, 사물함 등으로 나타났으며 과학실은 실험기구함, 실험도구함이 주를 이루어었으며 도서실은 책과 서가, 열람기구 등이 큰 비중을 차지하였다. 결론: A 초등학교의 적재가연물에 따른 적재화재하중은 도서실, 컴퓨터실, 영어학습실, 교무실, 일반교실, 과학관, 음악실의 순으로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.103-108
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• 2016

일상생활에서 인간은 끊임없이 스트레스를 받으며 살아간다. 스트레스는 삶의 질과 밀접하게 연관이 있으며, 건강한 삶은 스트레스에 적절하게 대처하며 살아가는 삶이다. 스트레스는 호르몬 분비에 영향을 주며, 호르몬 분비의 변화는 뇌 신호 및 생체 신호에 영향을 준다. 이를 바탕으로, 본 논문은 스트레스와 뇌파 신호와의 관련성을 확인하였으며, 더 나아가 뇌파 신호 기반 정량적 스트레스 지수를 찾아보았다. 사용한 뇌파 장비는 32채널 유선 EEG 장비이며, 상업용 2채널(FP1, FP2) 뇌파 장비와의 비교를 위해, 상업용 뇌파 장비와 동일한 위치에 있는 2채널만 이용하여 데이터를 분석하였다. 뇌파의 주파수 특징점으로는 각 주파수 대역대의 파워 값, 주파수 대역대 파워 값들 간의 비율 및 차이 등을 테스트해 보았으며, 시간 특징점으로는 허스트 지수, 상관 지수, 리아프노프 지수 등을 테스트해 보았다. 총 6명의 피 실험자가 본 실험에 참여하였으며, 실험 과제로는 영어 지문이 사용되었다. 여러 특징점들 중 ${\theta}$ 파워/mid ${\beta}$ 파워가 가장 좋은 테스트 성능을 보여줬으며, 테스트 데이터에 대하여 평균 70.8%의 스트레스 분류 정확도를 얻었다. 추후, 저가 상용 2채널 뇌파 장치를 이용해서 비슷한 결과가 나오는지 확인해 볼 예정이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.514-517
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• 2021

본 연구의 목적은 코로나-19로 인한 비대면 상황 가운데 'SW프로젝트 영어'를 PBL 교수법으로 운영한 사례 연구를 통하여 시사점을 도출하는 데에 있다. 교양 영어인 만큼 다양한 학년과 전공 학생들이 수강하였고 개강 직후 학생들의 영어 실력 및 SW 관련성을 판단하고자 설문을 시행하였다. 설문 내용을 바탕으로 학생들의 수강 동기와 코로나-19 상황 가운데 어학 수업을 비대면으로 실시해야 함에 따라 적절한 교육과정 운영, 과제 운영을 구성할 수 있는 학생들의 의견을 수렴하였다. 학생들의 SW 영어 교육에 대한 니즈를 파악 후, SW 관련 영어 실력 배양을 위한 퀴즈와 과제를 구성하였다. 매 과제에 대한 실시간 피드백으로 비대면 녹화콘텐츠 수업임에도 불구하고 1:1 피드백을 통하여 소통하며 학생들의 수업 진행을 점검하였다. 주간 퀴즈를 통한 수업 진도에 따른 학습을 유도하였고 주제와 관련된 과제를 통하여 SW 관련 영어를 학습하도록 하였다. 자신이 모르는 단어를 중심으로 SW 영어 단어장 만들기 및 본인의 목소리로 직접 예제를 녹음하는 과제를 마감까지 충분한 시간을 주어 수행토록 하였다. 과정이 종료되면서 학생들의 성적을 평가한 결과 AI/SW창의융합대학, 경영대학, 문화예술대학, 인문사회대학, 자연과학대학 순으로 학생들의 성적이 평가되었다. 본 연구의 목적은 코로나-19로 인한 비대면 상황 가운데 SW 영어를 PBL(Project-Based Learning : 프로젝트 법)이라는 교수법을 통하여 수업을 운영함으로써 학생들의 SW 영어 성취도를 연구하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.13-23
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• 2022

Prasad et al.는 사전학습(pre-trained)한 신경망 L1 글로다바(Gulordava) 언어모델을 여러 유형의 영어 관계절과 등위절 문장들로 적응 학습(adaptation learning)시켜 문장 간 유사성(sentence similarity)을 평가할 수 있는 통사 프라이밍(syntactic priming)-기반 프로빙 방법((probing method)을 제안했다. 본 논문에서는 한국인 영어학습자가 배우는 영어 자료를 바탕으로 훈련된 L2 LSTM 신경망 언어 모델의 영어 관계절 혹은 등위절 구조의 문장들에 대한 임베딩 표현 방식을 평가하기 위하여 프로빙 방법을 적용한다. 프로빙 실험은 사전 학습한 LSTM 언어 모델을 기반으로 추가로 적응 학습을 시킨 LSTM 언어 모델을 사용하여 문장 임베딩 벡터 표현의 통사적 속성을 추적한다. 이 프로빙 실험을 위한 데이터셋은 문장의 통사 구조를 생성하는 템플릿을 사용하여 자동으로 구축했다. 특히, 프로빙 과제별 문장의 통사적 속성을 분류하기 위해 통사 프라이밍을 이용한 언어 모델의 적응 효과(adaptation effect)를 측정했다. 영어 문장에 대한 언어 모델의 적응 효과와 통사적 속성 관계를 복합적으로 통계분석하기 위해 선형 혼합효과 모형(linear mixed-effects model) 분석을 수행했다. 제안한 L2 LSTM 언어 모델이 베이스라인 L1 글로다바 언어 모델과 비교했을 때, 프로빙 과제별 동일한 양상을 공유함을 확인했다. 또한 L2 LSTM 언어 모델은 다양한 관계절 혹은 등위절이 있는 문장들을 임베딩 표현할 때 관계절 혹은 등위절 세부 유형별로 통사적 속성에 따라 계층 구조로 구분하고 있음을 확인했다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권3호
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• pp.125-132
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• 2022

문장 압축은 원본 문장의 중요한 의미는 유지하면서 길이가 축소된 압축 문장을 생성하는 자연어처리 태스크이다. 문법적으로 적절한 문장 압축을 위해, 초기 연구들은 사람이 정의한 언어 규칙을 활용하였다. 또한 시퀀스-투-시퀀스 모델이 기계 번역과 같은 다양한 자연어처리 태스크에서 좋은 성능을 보이면서, 이를 문장 압축에 활용하고자 하는 연구들도 존재했다. 하지만 언어 규칙을 활용하는 연구의 경우 모든 언어 규칙을 정의하는 데에 큰 비용이 들고, 시퀀스-투-시퀀스 모델 기반 연구의 경우 학습을 위해 대량의 데이터셋이 필요하다는 문제점이 존재한다. 이를 해결할 수 있는 방법으로 사전 학습된 언어 모델인 BERT를 활용하는 문장 압축 모델인 Deleter가 제안되었다. Deleter는 BERT를 통해 계산된 perplexity를 활용하여 문장을 압축하기 때문에 문장 압축 규칙과 모델 학습을 위한 데이터셋이 필요하지 않다는 장점이 있다. 하지만 Deleter는 perplexity만을 고려하여 문장을 압축하기 때문에, 문장에 속한 단어들의 언어 정보를 반영하여 문장을 압축하지 못한다. 또한, perplexity 측정을 위한 BERT의 사전 학습에 사용된 데이터가 압축 문장과 거리가 있어, 이를 통해 측정된 perplexity가 잘못된 문장 압축을 유도할 수 있다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 언어 정보의 중요도를 수치화하여 perplexity 기반의 문장 점수 계산에 반영하는 방법을 제안한다. 또한 고유명사가 자주 포함되어 있으며, 불필요한 수식어가 생략되는 경우가 많은 뉴스 기사 말뭉치로 BERT를 fine-tuning하여 문장 압축에 적절한 perplexity를 측정할 수 있도록 하였다. 영어 및 한국어 데이터에 대한 성능 평가를 위해 본 논문에서 제안하는 LI-Deleter와 비교 모델의 문장 압축 성능을 비교 실험을 진행하였고, 높은 문장 압축 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.711-713
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• 2013

페이스북, 트위터, 등의 소셜 네트워크의 확산으로 전 세계의 다양한 인적정보를 접할 수 있다. 과학기술 분야에서도 많은 인적정보가 있지만 과학기술자 정보가 체계적으로 정리되지 않아 협력 연구 파트너, 등 업무에 적합한 연구자를 찾기 어려운 문제점이 있다. 이런 문제점을 해결하고자 학술문헌 저자를 중심으로 과학기술 전거데이터를 구축하고 있다. 이 논문에서는 1994년부터 2012년까지 수집한 해외 학술논문 저자명 전거데이터를 구축하기 위하여 수백만건의 학술논문에서 저자 식별 요소를 추출한다. 저자 식별요소는 한글, 영문, 한문(일본어 포함)을 대상으로 저자명, 소속기관명, 학술지명, 발행년도, 키워드, 공저자와 공저자 소속기관, 등이 있다. 이 언어별 식별정보를 기반으로 해외 학술논문 정보에서 저자 식별 정보를 추출하여 데이터베이스를 구축하였다. 향후, 이 추출된 정보를 기반으로 저자 식별 정보를 클러스터링하고 수정, 편집하여 연구자에 대한 학술정보 활동내역을 정리할 예정이다. 구축될 해외 학술논문 전거 데이터는 연구 협력 파트너 찾기, 과제 심사위원 추천, 등 연구자 정보의 활용도를 높여 연구자 커뮤니티를 활성화시키는데 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국전통조경학회지
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• 제39권4호
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• pp.1-9
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• 2021

이 연구는 전통 조경의 개념 정의와 적절한 영문표기를 확인하고자 연구를 진행하였으며, 적절한 개념의 확인을 위해 국제 문서에서 쓰인 관련 용어를 종합하고, 국제권 연구에서 쓰이는 용어의 의미를 고찰하였다. ICOMOS의 '역사적 정원에 관한 헌장(플로렌스 헌장, 1981), ICOMOS와 IFLA의 '역사적 도시공원에 관한 문서(뉴델리, 2017)', '역사도시경관에 관한 유네스코 권고(파리, 2011)'를 분석하여 개념을 고찰하고, 정의, 공간과 대상, 가치와 활동을 설명하는 용어를 정리하였다. 전통조경 관련 국제권 연구는 ScienceDirect에서 역사 문화와 관련된 traditional, historic, cultural, classical, vernacular와 조경 관련 garden, park, landscape를 포함하는 연구 논문을 취합하여 각 용어가 어떤 성격으로 사용되는지를 살피고, 조경의 역사문화성을 표현하기 위한 적합한 명칭이 무엇인지 고찰하였다. 연구의 결과, 국제 문헌에서는 '역사적(historic)' 정원·공원을 명시하고 있었으며, 전통(traditional) 조경은 한국만의 독창적인 디자인과 조성기법, 생태적 의미를 표현하는데 적합하며, 역사(historic) 조경은 조경사적인 의미의 정원·공원을 설명할 때 적합하다고 판단된다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제55권1호
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• pp.1-8
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• 2023

본 연구의 목적은 임상병리사의 전공과 직업에 정체성을 부여할 수 있는 용어를 찾는 것이다. 임상병리학이라는 용어는 병리학의 모든 분야, 즉 해부병리학, 화학병리학, 혈액학, 미생물학 및 이들의 모든 하위 전문 분야를 포함하도록 의도되었다. 불행히도, 많은 나라에서 임상병리학이라는 용어는 해부병리학을 배제하는 것으로 생각되었는데, 이는 이름이 영어 이외의 언어로 번역되었을 때 문제가 복잡해졌다. 임상병리학(미국, 영국)은 의학의 한 전문 분야이다. 유사한 용어로는 검사의학(독일, 폴란드), 의료/임상생물학(프랑스, 네덜란드) 또는 임상분석학(스페인)이 있다. 의료기술은 개인, 회사 및 기관과 같이 질문하는 사람에 따라 약간 다르게 정의된다. 물론, 질문하는 언어에 따라 다르다. 의료기술은 임상검사기술학, 지원보건과학, 의료기기, 의생명공학, 보건기술로도 번역될 수 있다. 지원보건과학에서는 '임상병리기술학·병리기술학'이라는 용어를 사용하지 않는다. '보건계열 임상병리학 및 임상병리사'의 명칭은 '의생명검험과학·의생명검험사' 또는 '임상검사분석학·임상검사분석사'로 대체할 수 있다. 본 연구에서는 학문과 자격의 명칭을 '의생명'이 결합된 용어로 '의료생물학·의료생물사'로 변경할 것을 제안해 본다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.131-150
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• 2015

영어와 달리 한국어나 일본어 문장의 경우 용언의 필수격을 채우는 명사구가 생략되는 무형대용어 현상이 빈번하다. 특히 백과사전이나 위키피디아의 문서에서 표제어로 채울 수 있는 격의 경우 그 격이 문장에서 더 쉽게 생략된다. 정보검색, 질의응답 시스템 등 주요 지능형 응용시스템들은 백과사전류의 문서에서 주요한 정보를 추출하여 수집하여야 한다. 그러나 이러한 명사구 생략 현상으로 인해 양질의 정보추출이 어렵다. 본 논문에서는 백과사전 종류 문서에서 생략된 명사구 즉 무형대용어를 복원하는 시스템의 개발을 다루었다. 우리 시스템이 다루는 문제는 자연어처리의 무형대용어 해결 문제와 거의 유사하나, 우리 문제의 경우 문서의 일부가 아닌 표제어도 복원에 이용할 수 있다는 점이 다르다. 무형대용어 복원을 위해서는 먼저 무형대용어의 탐지 즉 문서 내에서 명사구 생략이 일어난 곳을 찾는 작업을 수행한다. 그 다음 무형대용어의 선행어 탐색 즉 무형대용어의 복원에 사용될 명사구를 문서 내에서 찾는 작업을 수행한다. 문서 내에서 선행어를 발견하지 못하면 표제어를 이용한 복원을 시도해 본다. 우리 방법의 특징은 복원에 사용된 문장성분을 찾기 위해 Structural SVM을 사용하는 것이다. 문서 내에서 생략이 일어난 위치보다 앞에 나온 명사구들에 대해 Structural SVM에 의한 시퀀스 레이블링(sequence labeling) 작업을 시행하여 복원에 이용 가능한 명사구인 선행어를 찾아내어 이를 이용하여 복원 작업을 수행한다. 우리 시스템의 성능은 F1 = 68.58로 측정되었으며 이는 의미정보의 이용 없이 달성한 점을 감안하면 높은 수준으로 평가된다.