• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.87-94
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• 2007

This paper introduces BEYTrans (Better Environment for Your TRANSlation), the first experimental environment for free online collaborative computer-aided translation. The requirements and functionalities related to individual translators and communities of translators are distinguished and described. These functionalities have been integrated in a Wiki-based complete environment, equipped with all currently possible asynchronous linguistic resources and translation aids. Functions provided by BEYTrans are also compared with existing CAT systems and ongoing experiments are discussed.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.1166-1176
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• 1999

The spationtemporal databases support a historical informations as well as spatial managements for various kinds of objects in the real world, and can be efficiently used in many applications such as geographic information system, urban plan system, car navigation system. However it is difficult to represent efficiently historical operations with conventional database query language for spatial objects. In terms of cost for query processing, it also degenerates performance of query processing because of syntactic limitations which is innate in conventional query representation. So in this paper, we introduce a new query language, entitled as STQL, which has been extended on the basis of the most popular relational database query language SQL. And we implement as well as evaluate a spationtemporal query processing system that get a query written by STQL and then process it in a main memory.

• 전자통신동향분석
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• 제39권4호
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• pp.82-92
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• 2024

This paper introduces the technological development trends in on-device SLMs (Small Language Models). Large Language Models (LLMs) based on the transformer model have gained global attention with the emergence of ChatGPT, providing detailed and sophisticated responses across various knowledge domains, thereby increasing their impact across society. While major global tech companies are continuously announcing new LLMs or enhancing their capabilities, the development of SLMs, which are lightweight versions of LLMs, is intensely progressing. SLMs have the advantage of being able to run as on-device AI on smartphones or edge devices with limited memory and computing resources, enabling their application in various fields from a commercialization perspective. This paper examines the technical features for developing SLMs, lightweight technologies, semiconductor technology development trends for on-device AI, and potential applications across various industries.

• 영재교육연구
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• 제22권2호
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• pp.317-332
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• 2012

본 연구에서는 과학고학생(n=8)과 외국어고학생(n=5)을 대상으로 지능과제 수행 시 뇌활동성을 분석하였다. 두 집단은 지능점수가 상위 1% 안에 드는 높은 지능을 지닌 학생들이었다(과학고집단: RAPM 평균점수=34.0, WAIS 평균 IQ=139.6; 외국어고집단: RAPM 평균점수=33.8, WAIS 평균 IQ=147.2). 분석결과 두 집단은 지능과제 수행 시 공통적으로 좌측과 우측의 전두엽, 두정엽, 전대상피질에서 활동성을 보였다. 과학고집단은 도형 작업기억과 관련된 우측 두정엽에서 가장 높은 활동성을 보인 반면, 외국어고집단은 언어 작업기억과 관련된 좌측 전두엽에서 가장 높은 활동성을 보였다. 두 집단 간의 뇌활동성 차이를 분석한 결과 외국어고집단은 과학고집단에 비해 혀와 입술의 운동과 관련된 좌측 중심전이랑에서 높은 활동성을 보였다. 이러한 결과는 지능과제 수행 시 과학고학생은 도형 관련 영역이 주요하게 관여하는 반면, 외국어고학생은 언어 관련 영역이 주요하게 관여하는 것을 보여주는 것으로 동일과제임에도 불구하고 관여하는 주 사고체계가 영재성을 보이는 분야에 따라 서로 다를 수 있음을 시사한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1992년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.365-368
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• 1992

This paper presents an approach to the design of real time task scheduling for a line controller of continuous manufacturing process automation. The line controller has multiprocessor-based architecture with shared memory and is operated by firmware. This firmware contains menu-driven software supporting real-time database management and fuction-block control language. The multitasking line control processor performs the following three functions: 1) interprets the function block control language by virtue of shared memory in the database; 2) invokes an interupt service routine as required by external hardware; 3) detects errors and notifies the user. We propose real time task scheduling method.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.281-287
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• 2001

번역 메모리(Translation Memory) 시스템이란 기존에 번역된 결과를 담고 있는 대용량의 번역 메모리에서 사용자가 제시한 입력문과 가장 유사한 문장을 검색한 후, 유사도 순으로 결과를 제시하여 이후의 번역 작업을 보다 효율적으로 할 수 있도록 도와주는 시스템을 말한다. 이는 기계 번역 시스템과 비교해 볼때, 보다 실현 가능성이 높은 자연어 처리의 응용 분야라고 할 수 있다. 일반적으로 번역 메모리 시스템에서 핵심이 되는 요소는 번역메모리의 구성과 유사성 척도에 대한 정의라고 할 수 있다. 국외의 경우, 이미 많은 상용 시스템들이 개발되어 번역 작업의 시간 및 비용을 줄이는데 많은 도움을 주고 있지만, 국내의 경우 한국어 번역 메모리의 구성 및 한국어 문장간 유사성 척도 등에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 한국어를 대상으로 번역 메모리의 효율적인 구성 방법 및 문장간 유사성 척도에 대한 정의를 내리며, 한국어를 대상으로한 번역 메모리 시스템에 대한 실현 가능성을 논한다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권11호
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• pp.63-75
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• 1998

한국어 연속 음성에서 발생하는 조음결합문제를 해결하기 위하여 단어를 기본 인식 단위로 사용할 경우 각 단어의 효율적인 표현 방법, 연속된 단어로 이루어진 여러 문장의 표현 방법 그리고 입력된 연속음성을 연속된 여러 단어로의 정합 방법에 관한 연구가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델과 레벨빌딩 알고리즘을 이용한 한국어 연속 음성 인식 시스템을 제안한다. 각 단어는 은닉 마르코프 모델로 표현하고 문장을 표현하기 위하여 단어 모델을 연결한 형태인 인식 네트워크를 구성한다. 인식네트워크의 탐색 알고리즘으로는 레벨 빌딩 알고리즘을 사용한다. 제안한 방법은 항공기 예약 시스템에 적용한 실험에서 인식율과 인식속도면에서 실용적이었으며 또한 비교적 적은 저장공간으로 전체 문장을 표현하고 쉽게 확장할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.352-358
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• 2022

Text mining is an important process used for analyzing the data collected from different sources like videos, audio, social media, and so on. The tools like Natural Language Processing (NLP) are mostly used in real-time applications. In the earlier research, text mining approaches were implemented using long-short memory (LSTM) networks. In this paper, text mining is performed using average-stochastic gradient descent weight-dropped (AWD)-LSTM techniques to obtain better accuracy and performance. The proposed model is effectively demonstrated by considering the internet movie database (IMDB) reviews. To implement the proposed model Python language was used due to easy adaptability and flexibility while dealing with massive data sets/databases. From the results, it is seen that the proposed LSTM plus weight dropped plus embedding model demonstrated an accuracy of 88.36% as compared to the previous models of AWD LSTM as 85.64. This result proved to be far better when compared with the results obtained by just LSTM model (with 85.16%) accuracy. Finally, the loss function proved to decrease from 0.341 to 0.299 using the proposed model

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.7414-7423
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• 2015

인지-언어 능력에 대한 노인들의 주관적 호소는 경도인지장애나 치매로의 진전을 예측하는 중요 요인이다. 그러나, 인지-언어 능력의 주 객관적 평가 간 상관성은 연구마다 상이하다. 특히, 양자 간 상관성을 체계적으로 살펴본 국내 연구는 매우 드물다. 본 연구에서는 2000년 이후 게재된 국내외 문헌 중 총 26개 논문을 대상으로 메타분석을 실시함으로써 정상 노년층, MCI, 치매 집단의 자기 보고형 및 정보제공자 보고형 평가와 객관적 평가 간 상관성을 알아보고자 하였다. 질적 분석 결과, 분석에 포함된 연구 대상자의 수는 26~657명이었다. 주관적 평가의 유형은 자기 보고형 75.4%, 정보제공자 보고형 24.6%였으며, 객관적 평가의 하위 영역은 기억력, 전반적 인지능력, 언어능력 등의 순으로 많았다. 메타분석 결과, 자기 보고형 평가와 객관적 평가 간 상관성은 치매 집단이 가장 높았고, 정보제공자 보고형은 세 집단 모두에서 효과적이었다. 객관적 평가의 하위 영역별로는, 정상 노년층에서 자기 보고형과 추론력, 정보제공자 보고형과 기억력 및 언어능력 간에 상관성이 높았다. MCI에서는 자기 보고형과 언어능력 등, 정보제공자 보고형과 전반적 인지능력 등의 영역 간에 높은 상관성이 있었고, 치매 집단에서는 두 유형 모두 기억력, 언어능력, 전반적 인지능력을 잘 반영하였다. 본 연구는 세 집단의 인지-언어 능력에 대한 두 유형의 주관적 평가와 객관적 평가 간 상관성을 체계적으로 분석함으로써 증거 기반적 자료를 제공할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.457-466
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• 2021

본 연구는 갱년기 여성들에게 취약하다고 알려진 기억력과 주의집중력, 언어기능을 증진시키기 위해 개발된 모바일 앱 기반 인지훈련 프로그램의 효과를 규명하고자 하였다. 기억력 저하를 호소하는 만 40세에서 60세 사이의 갱년기 여성 40명을 대상으로 실시하였다. 모바일 앱 기반의 인지훈련은 8주간의 프로그램으로 회기당 20~30분, 3회/주 수행하여 총 24회기였다. 조사는 기초조사를 포함한 사전조사와 사후조사로 진행되었다. 연구변수는 객관적 인지기능(전반적 인지기능, 기억력, 주의집중력, 언어기능)과 주관적 인지기능, 삶의 질이었다. 연구결과 전반적 인지기능(t=-8.688, p<.001)과 기억력(t=-4.765, p<.001), 주의집중력 정반응수(t=-7.293, p<.001), 언어기능 중 고빈도 단어에 대한 정반응수(Z=-2.179, p=.036), 저빈도 단어에 대한 정반응수(Z=-2.737, p=.009), 삶의 질(t=-3.358, p=.002)은 모두 통계적으로 유의하였으나 주관적 인지기능은 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 기능성 앱을 통해 제공되었된 인지훈련 프로그램은 인지기능을 향상시키는데 도움을 주었으며 전문가의 개입 없이도 가정에서 접근하기 쉬운 인지 중재도구로 활용될 수 있을 것이다.