• Journal of Science of Art and Design
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• v.6
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• pp.203-225
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• 2004

We are sure that Abakanowicz positively assumes a position of members, which are represented the later modern fabric design. In sprite of his pervasive evaluation, we have doubt about his achievement because the preceding research is insufficient about argumentsuch as dependence on intuitive emotion study, conventional analysis of structure and insufficient inquiry of causa efficiens. We agree that basic structure of is dissipation. Though right and left symmetrical structure is similar, also that structure is different. We can't decide whether structure is unification structure, difference structure or mixture structure . We think that the time of confusing argument of his structure is changing period for disorganization trend. The result of this study confirm the research possibility about space organization with restructure analysis and verification for examining essence structure of sample text . The Thesis are concern that the different between paradigmatic appearances and syntagmatic, which exist . So, we can approach the meaning of system and find dominent point about constructional relationship on the works. The meaning of dominent point is understood about sexless trend or Androgyne, which are appeared Abakanowicz forth work period. The relationship structure which is mixed both issue show that inner issue of work is located the highest position. The paper presents confusing manufacture system, which are suggested man-woman sex and mixed meaning. The other result of this study are, 1. being known as Abakan algorism, Abakanowicz has new drafting idiom from his ancient belief. 2. we need to research the body texture of Abakanowicz with the trend of restructure of body study. 3. we need argue about gender study in relative with poster moderntheology related problem of sexlessness people and perfect sex-people.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.47-50
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• 2017

문서 요약은 입력 문서가 가진 주제를 유지하면서 크기가 축약된 새로운 문서를 생성하는 것이다. 문서 요약의 방법론은 크게 추출 요약과 추상 요약으로 구분된다. 추출 요약의 경우 결과가 문서 전체를 충분히 대표하지 못하거나 문장들 간의 호응이 떨어지는 문제점이 있다. 최근에는 순환 신경망 구조의 모델을 이용한 추상 요약이 활발히 연구되고 있으나, 이러한 방법은 입력이 길어지는 경우 정보가 누락된다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 해소하기 위해 추출 요약으로 입력 문서의 중요한 일부 문장들을 선별하고 이를 추상 요약의 입력으로 사용했을 때의 성능 변화를 관찰한다. 추출 요약을 통해 원문 대비 30%까지 문서를 요약한 후 요약을 생성했을 때, ROUGE-1 0.2802, ROUGE-2 0.1294, ROUGE-L 0.3254의 성능을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.47-50
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• 2017

문서 요약은 입력 문서가 가진 주제를 유지하면서 크기가 축약된 새로운 문서를 생성하는 것이다. 문서 요약의 방법론은 크게 추출 요약과 추상 요약으로 구분된다. 추출 요약의 경우 결과가 문서 전체를 충분히 대표하지 못하거나 문장들 간의 호응이 떨어지는 문제점이 있다. 최근에는 순환 신경망 구조의 모델을 이용한 추상 요약이 활발히 연구되고 있으나, 이러한 방법은 입력이 길어지는 경우 정보가 누락된다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 해소하기 위해 추출 요약으로 입력 문서의 중요한 일부 문장들을 선별하고 이를 추상 요약의 입력으로 사용했을 때의 성능 변화를 관찰한다. 추출 요약을 통해 원문 대비 30%까지 문서를 요약한 후 요약을 생성했을 때, ROUGE-1 0.2802, ROUGE-2 0.1294, ROUGE-L 0.3254의 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.56-61
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• 2016

본 논문에서는 Sequence-to-sequence 모델을 생성요약의 방법으로 한국어 문서요약에 적용하였으며, copy mechanism과 input feeding을 적용한 RNN search 모델을 사용하여 시스템의 성능을 높였다. 인터넷 신문기사를 수집하여 구축한 한국어 문서요약 데이터 셋(train set 30291 문서, development set 3786 문서, test set 3705문서)으로 실험한 결과, input feeding과 copy mechanism을 포함한 모델이 형태소 기준으로 ROUGE-1 35.92, ROUGE-2 15.37, ROUGE-L 29.45로 가장 높은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.131-136
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• 2023

본 논문에서는 기존의 요약 태스크에서 주로 사용하는 인코더-디코더 모델과 디코더 기반의 언어 모델의 성능을 비교한다. 요약 태스크를 평가하는 주요한 평가 지표인 ROUGE 점수의 경우, 정답 요약문과 모델이 생성한 요약문 간의 겹치는 단어를 기준으로 평가한다. 따라서, 추상적인 요약문을 생성하는 언어 모델의 경우 인코더-디코더 모델에 비해 낮은 ROUGE 점수가 측정되는 경향이 있다. 또한, 최근 연구에서 정답 요약문 자체의 낮은 품질에 대한 문제가 되었고, 이는 곧 ROUGE 점수로 모델이 생성하는 요약문을 평가하는 것에 대한 신뢰도 저하로 이어진다. 따라서, 본 논문에서는 언어 모델의 요약 성능을 보다 다양한 관점에서 평가하여 언어 모델이 기존의 인코더-디코더 모델보다 좋은 요약문을 생성한다는 것을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.88-91
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• 2022

디지털 휴먼, 민원 상담, ARS 등 칫챗의 활용과 수요가 증가함에 따라 칫챗의 성능 향상을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 오토 인코더(Auto-encoder) 기반의 생성 모델(Generative Model)은 높은 성능을 보이며 지속적인 연구가 이루어지고 있으나, 이전 대화들에 대한 충분한 문맥 정보의 반영이 어렵고 문법적으로 부적절한 답변을 생성하는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 검색 기반의 생성 모델과 관련된 연구가 진행되고 있으나, 현재 시점의 문장이 유사해도 이전 문장들에 따라 의도와 답변이 달라지는 멀티턴 대화 특징을 반영하여 대화를 검색하는 연구가 부족하다. 본 논문에서는 이와 같은 멀티턴 대화의 특징이 고려된 검색 방법을 제안하고 검색된 레퍼런스(준정답 문장)를 멀티턴 대화와 함께 생성 모델의 입력으로 활용하여 학습시키는 방안을 제안한다. 제안 방안으로 학습된 발화 생성 모델은 기존 모델과 비교 평가를 수행하며 Rouge-1 스코어에서 13.11점, Rouge-2 스코어에서 10.09점 Rouge-L 스코어에서 13.2점 향상된 성능을 보였고 이를 통해 제안 방안의 우수성을 입증하였다.

• SUVANNABHUMI
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• v.7 no.2
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• pp.79-103
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• 2015

Just how does one make sense of the genocide perpetrated by the Khmer Rouge during its rule in the 70's and the numerous human rights violations in the Philippines during the Marcos period? Like the conflicts that have marked human history at the close of the 20th century, Southeast Asia is no exception, similar to the many attempts to come to terms with the past and put to account wrongdoers worldwide. The paper is an attempt to historicize these two seemingly unrelated events and analyze them from the synoptic frameworks of transitional justice and reparations. Similar to the experiences faced by many societies transitioning towards democratic rule, notably in Latin America, the dilemma of whether to pursue justice or preserve the peace and the newfound status quo has characterized the length at which justice had eluded the victims in Cambodia and the Philippines. Yet, no matter what the limits are in pursuing accountability, or these so called historical injustices, closure is still achievable. The paper would like to argue that closure is possible when one, all or a combination of the following, depending on the gravity of the crime, is present-truth-telling, prosecution for the crimes committed, and a grant of compensation.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.26 no.3
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• pp.197-207
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• 2022

In this paper, we develop a machine learning based block code generation and recommendation model for the purpose of reducing cognitive load of learners during coding education that learns the learner's block that has been made in the block programming environment using natural processing model and fine-tuning and then generates and recommends the selectable blocks for the next step. To develop the model, the training dataset was produced by pre-processing 50 block codes that were on the popular block programming language web site 'Entry'. Also, after dividing the pre-processed blocks into training dataset, verification dataset and test dataset, we developed a model that generates block codes based on LSTM, Seq2Seq, and GPT-2 model. In the results of the performance evaluation of the developed model, GPT-2 showed a higher performance than the LSTM and Seq2Seq model in the BLEU and ROUGE scores which measure sentence similarity. The data results generated through the GPT-2 model, show that the performance was relatively similar in the BLEU and ROUGE scores except for the case where the number of blocks was 1 or 17.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2005.09a
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• pp.414-422
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• 2005

• Korean Architects
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• s.616
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• pp.160-163
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• 2020