• Journal of the Korean Society of Food Culture
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• v.1 no.3
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• pp.197-209
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• 1986

This study was conducted to establish Korean food culture by analizing in sets of Jinyounigue (進宴儀軌), Jinchanuigue (進饌儀軌), and Jinjarkuigue (進酌儀軌) which were the records of royal party procedures in Yi-Dynasity. Korean desserts were 141 kinds and could be classified into 8 groups such as Yoomilkwa(油蜜菓)16, Gangjung(强精) 51, Dasikl(茶食) 13, Jungkwa(正菓) 22, Suksilkwa(熟實菓) 7, Byung(餠) 8, Dang(糖) 28, Junyak(煎藥) 1. Food materials were fruits, fruit vegetables, roots, cereals, wine, pepper, cinnamon, ginger powder, pine spike, maximowiczia chinensis, fruit of buckthorn, cape jasmine, japanese touchwood, green bean, sesame oil, honey, salt, sesame, rouge and so on.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.29-34
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• 2017

챗봇 혹은 대화 시스템은 특정 질문이나 발화에 대해 적절한 응답을 해주는 시스템으로 자연어처리 분야에서 활발히 연구되고 있는 주제 중 하나이다. 최근에는 대화 모델 학습에 딥러닝 방식의 시퀀스-투-시퀀스 프레임워크가 많이 이용되고 있다. 하지만 해당 방식을 적용한 모델의 경우 학습 데이터에 나타나지 않은 다양한 형태의 질의문에 대해 응답을 잘 못해주는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 디노이징 응답 생성 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 다양한 형태의 노이즈가 임의로 가미된 질의문을 모델 학습 시에 경험시킴으로써 강건한 응답 생성이 가능한 모델을 얻을 수 있게 한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 질의-응답 쌍으로 구성된 한국어 대화 데이터에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 비교 모델에 비해 정량 평가인 ROUGE 점수와 사람이 직접 평가한 정성 평가 모두에서 더 우수한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 2003.11a
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• pp.637-641
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• 2003

Abrasive powders were recovered from electrical industry sludge by simple physical separation for their recycling. The raw electrical industry sludge was filter pressed, dried, dispersed and then classified by air classifier at various conditions. The three kinds of particles with different particle size distribution were classified by controlling rotor speed and air volumes of the classifier. The recovered abrasive powders, which are classified at 5,000,9000 and 13,000 rpm of rotor speed, are almost same properties to raw pumice, garnet and rouge powders, respectively. The results of particle size analysis, X-ray diffraction and SEM observation show that the recovered powders can be reused as an abrasive powders.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.3
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• pp.74-79
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• 2016

IT기술의 발전으로 인하여 스마트 폰, 테블릿 PC, 노트북 등의 고사양을 가진 모바일 단말의 보급률이 증가하고 있으며, 모바일 단말이 사용하는 IEEE 802.11 표준 기술 또한 지속적인 보완작업과 개정작업을 통해 지원하는 주파수 대역 확장 되었으며, 데이터 전송속도도 빨라지고 있다. 하지만 기술이 발전하고 있음에도 불구하고, Management Frame의 무결성 확인 과정의 부재로 인한 보안 취약성이 아직 남아 있으며, 이를 악용하는 악성행위자의 ARP Spoofing 공격, AP DoS(Denial of Service) 공격, Mac Spoofing 을 기반한 Rouge AP 공격 등에 취약하다. 공공기관, 회사에서는 위 같은 취약점으로부터 무선네트워크를 보호하기 위해 WIPS 시스템을 도입하였지만, 이 또한 Management Frame의 취약성을 근본적으로 해결 할 수 없었다. 때문에 IEEE 802.11 워킹그룹은 Management Frame 보안성을 향상시킨 IEEE 802.11w-2009 표준 기술이 제안 하였으며, 이로 인해 Management Frame의 무결성을 확인하지 않아 발생하는 취약성으로 인한 보안 위협을 근본적으로 방지 할 수 있게 되었다. 하지만 IEEE 802.11w 표준 환경을 적용함으로써 새로운 유형의 보안 위협이 발생되었다. 따라서 본고에서는 IEEE 802.11w 표준에 대하여 살펴보며, IEEE 802.11w 표준 환경에서의 보안 기술에 대한 동향 알아본다.

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2007.11a
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• pp.422-429
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• 2007

The rapid growth of the online information services causes the problem of information explosion. Automatic text summarization techniques are essential for dealing with this problem. There are different approaches to text summarization and different systems have used one or a combination of them. Considering the wide variety of summarization techniques there should be an evaluation mechanism to assess the process of summarization. The evaluation of automatic summarization is important and challenging, since in general it is difficult to agree on an ideal summary of a text. Currently evaluating summaries is a laborious task that could not be done simply by human so automatic evaluation techniques are appearing to help this matter. In this paper, we will take a look at summarization approaches and examine summarizers' general architecture. The importance of evaluation methods is discussed and the need to find better automatic systems to evaluate summaries is studied.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.18 no.1
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• pp.53-64
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• 1994

Rouge cutting process takes the major portion of machining operation using NC milling machine. Especially, most of the machining time is spent in this process when molds are machined. Therefore, an efficient algorithm for generating the tool path for rough cutting is suggested in this paper. The first step of the procedure is getting the volume to be machined by applying the Boolean operation on the finished model and the workpiece which have been modeling system. Basic principle of determining machining procedure is that a large tool should be used at the portion of the simple shape while a small tool should be used at the complex portion. This principle is realized by representing the volume to be machined by an octree, which is basically a set of hexahedrons, and matching the proper tools with the given octants. When the tools are matched with the octants, the tool path can be derived at the same time.

• Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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• v.6 no.1
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• pp.7-13
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• 1979

To evaluate the surface roughness of subgingival area of S. P. crown margins subjected to various polishing procedures, the study was performed by use of metallograph and surface roughness tester. The following results were obtained; 1) Abrasive stone wheel produced the roughest surface ($16.0{\mu}m$). 2) Final polish with rouge after polishing with rubber wheel, subsequent to abrasive stone wheel, produced the smoothest surface ($0.3{\mu}m$). 3) Both polish with rubber wheel after polshing with abrasive stone wheel, and polish with pumice (coarse$\rightarrow$medium$\rightarrow$fine) produced same surface roughness ($0.8{\mu}m$).

• Journal of Information Processing Systems
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• v.16 no.4
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• pp.820-831
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• 2020

Extractive document summarization aims to select a few sentences while preserving its main information on a given document, but the current extractive methods do not consider the sentence-information repeat problem especially for news document summarization. In view of the importance and redundancy of news text information, in this paper, we propose a neural extractive summarization approach with joint sentence semantic clipping and selection, which can effectively solve the problem of news text summary sentence repetition. Specifically, a hierarchical selective encoding network is constructed for both sentence-level and document-level document representations, and data containing important information is extracted on news text; a sentence extractor strategy is then adopted for joint scoring and redundant information clipping. This way, our model strikes a balance between important information extraction and redundant information filtering. Experimental results on both CNN/Daily Mail dataset and Court Public Opinion News dataset we built are presented to show the effectiveness of our proposed approach in terms of ROUGE metrics, especially for redundant information filtering.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.24 no.7
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• pp.31-37
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• 2019

Citation-based article summarization is to create a shortened text for an academic article, reflecting the content of citing sentences which contain other's thoughts about the target article to be summarized. To deal with the problem, this study introduces an extractive summarization method based on calculating a linear combination of various sentence salience scores, which represent the degrees to which a candidate sentence reflects the content of author's abstract text, reader's citing text, and the target article to be summarized. In the current study, salience scores are obtained by computing surface-level textual similarities. Experiments using CL-SciSumm datasets show that the proposed method parallels or outperforms the previous approaches in ROUGE evaluations against SciSumm-2017 human summaries and SciSumm-2016/2017 community summaries.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.596-599
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• 2022

심층 학습은 지속적으로 발전하고 있으며, 최근에는 실제 사용자에게 제공되는 애플리케이션까지 확장되고 있다. 특히 자연어처리 분야에서는 대용량 언어 말뭉치를 기반으로 한 언어모델이 등장하면서 사람보다 높은 성능을 보이는 시스템이 개발되었다. 그러나 언어모델은 높은 컴퓨팅 파워를 요구하기 때문에 독립적인 소형 디바이스에서 제공할 수 있는 서비스에 적용하기 힘들다. 예를 들어 스캐너에서 제공할 수 있는 파일명 자동 부착 서비스는 하드웨어의 컴퓨팅 파워가 제한적이기 때문에 언어모델을 적용하기 힘들다. 또한, 활용할 수 있는 공개 데이터가 많지 않기 때문에, 데이터 구축에도 높은 비용이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 컴퓨팅 파워에 비교적 독립적이고 학습 데이터가 필요하지 않은 비지도 학습을 활용하여 파일명 자동 부착 서비스를 위한 파일명 추출 방법을 제안한다. 실험은 681건의 문서 OCR 결과에 정답을 부착하여 수행했으며, ROUGE-L 기준 0.3352의 성능을 보였다.