• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권1호
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• pp.85-91
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• 2024

Currently, generative artificial intelligence is a hot topic around the world. Generative artificial intelligence creates various images, art, video clips, advertisements, etc. The problem is that it is very difficult to verify the internal work of artificial intelligence. As a requirements engineer, I attempt to create a toon image by applying linguistic mechanisms to the current issue. This is combined with the UML object model through the semantic role analysis technique of linguists Chomsky and Fillmore. Then, the derived properties are linked to the toon creation template. This is to ensure productivity based on reusability rather than creativity in toon engineering. In the future, we plan to increase toon image productivity by incorporating software development processes and reusability.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.337-340
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• 2024

Pretrained language models (PLMs) are extensively utilized to enhance the performance of log anomaly detection systems. Their effectiveness lies in their capacity to extract valuable semantic information from logs, thereby strengthening the detection performance. Nonetheless, challenges arise due to discrepancies in the distribution of log messages, hindering the development of robust and generalizable detection systems. This study investigates the structural and distributional variation across various log message datasets, underscoring the crucial role of domain-specific PLMs in overcoming the said challenge and devising robust and generalizable solutions.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권6호
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• pp.889-898
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• 2005

최근에 동적으로, 즉 요구가 있는 즉시 서비스들을 조합하는 동적 웹 서비스 조합은 가장 큰 관심사 중 하나이다. 지금까지 동적 웹 서비스조합에 관한 많은 연구들이 수행되어졌는데 주로 사람이 개입된 반자동 대화식 조합 기법들이 제안되었다. 또한 이들 연구에서 탐색 알고리즘 및 워크플로우 설계 기법들이 부분적으로는 기술되어 있으나. 웹 서비스 조합 자동화를 위한 전반적인 워크플로우 처리과정을 기술한 연구는 아직 없다. 본 논문은 웹 서비스 조합 자동화 기법에 초점을 맞추고 있다. 주된 아이디어는 시멘틱 웹을 실현하기 위한 웹 온톨로지와 비즈니스분야에서 성공적으로 활용되고 있는 워크플로우 기법들을 적용하여 웹 서비스 조합 자동화 시스템을 구현하는 것이다. 본 연구에서는 웹 서비스발견을 위해 매칭 알고리즘이 제안되고, 웹 서비스들 간 상호연결을 지원하기 위해 매칭 알고리즘에 온톨로지 개념이 적용된다. 그리고 웹 서비스 조합 자동화를 지원하기 위한 워크플로우 실행계획이 기술된다. 마지막으로 실 데이터 실험을 통해 제안 시스템의 우수성을 보인다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제36권1호
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• pp.415-440
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• 2005

본 연구는 의미적 상호운용이 가능한 학술지 공동이용 시스템 구축에 기초자료 제공을 목적으로 학술지의 메타데이터 시스템의 체계에 관해 분석하였다. 학술지 정보의 특성을 고려하여 학술지 메타데이터 형식을 학술지 식별자 정보, 학술지 서지정보와 학술지 소장정보로 구분하여 고찰하였다. 학술지 식별자 정보는 학술지에 정보관리 시스템의 주요키로서, 디지털정보 매체가 일반화되고 있는 시점에 이에 대한 고려가 중요하다. 학술지 서지정보 형태는 전통적으로 MARC 포맷을 활용하여 왔지만, 앞으로 MARC의 풍부한 메타데이터 요소와 DCMI의 간편성을 조화시킨 서지정보 표현 방식이 필요하다. 학술지 소장정보 표현에는 ANSI/NISO Z39.71 등 최근에 제안된 메타데이터 표준안이 간편하면서 다양한 소장 형태를 표현하기에 적합하며, 제공하는 학술지 정보 서비스 형태에 따라 기술 수준의 정도가 차별화 되어야 한다. 현재의 컴퓨터 기술은 정보의 표현과 처리가 XML 중심이기 때문에, 학술지 메타데이터 기술도 XML 기반이어야 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.1208-1221
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• 2006

본 논문에서는 언어장애인이 이미지를 사용하여 쉽게 의사를 전달할 수 있도록 하기 위하여 이미지 사전에 기반을 둔 보완대체 의사소통 도구를 구현하였다. 일반적으로 언어장애를 가지고 있는 사람들은 그들의 의사를 전달하기 위하여 몇 개의 제한된 언어를 사용한다. 또한 언어 장애인들에게는 말로서 의사를 전달하는 데에는 어려움이 있기 때문에 이미지를 사용하면 훨씬 효과적으로 의사소통을 할 수 있다. 따라서 대화자의 의사전달의 핵심을 이루는 동사와 형용사에 해당하는 단어에 대하여 이미지들을 제작하고, 이 이미지들과 결합할 수 있는 명사 이미지와의 의미관계를 패턴으로 정의하여, 이미지 사전을 구축하였다. 본 논문의 보완대체 의사소통 시스템은 사용자가 동사의 이미지를 클릭하고, 이 이미지의 의미관계를 기반으로 하는 결합 패턴의 구성요소인 명사의 이미지를 선택하여 문장을 생성한다. 구현된 시스템은 언어장애아들을 대상으로 그들이 얼마나 효율적으로 의사를 전달할 수 있는지에 대하여 평가되었으며, 약 70% 이상의 대화 성공률을 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제20권1호
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• pp.417-455
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• 2003

온톨로지는 웹자원을 지식화함으로써 정보의 효율적 검색. 통합, 재사용을 도모할 수 있는 새로운 기술인 시맨틱 웹의 구현을 위한 가장 핵심적인 요소 기술로 알려지고 있다. 온톨로지는 사람간에 그리고 서로 다른 응용 시스템간에 지식을 공유하고 재이용하는 방법을 제공하는 기술로서 특정 주제에 관한 지식 용어들의 집합으로서 이들 용어뿐만 아니라 용어간의 의미적 연결 관계와 간단한 추론규칙을 포함한다. 본 연구에서는 인터넷 웹상에서 국제기구에 관한 정보를 체계적으로 관리하고 검색하기 위해서 국제기구 온톨로지를 설계하고 이 온톨로지에 기반 하여 검색 시스템을 구현해 보고 이시스템을 20개의 탐색 질문들을 이용하여 기존의 인터넷 검색엔진과 적합성과 탐색 시간이라는 두가지 요인을 통해서 비교해 보았다. 실험 결과에 의하면 적합성 측정은 온톨로지 기반 시스템은 평균4.53. 인터넷 검색엔진은 평균 2.51로 온톨로지 기반 시스템의 적합도가 1.80배 높은 것으로 나타났다. 또한 탐색시간은 온톨로지 기반 시스템은 평균 1.96분, 인터넷 검색엔진은 평균 4.74분으로 인터넷 검색엔진이 온톨로지 기반 시스템 보다 2.42배 정도 더 많은 탐색시간이 필요한 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.105-109
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• 1999

영-한 기계번역 중 변환 단계에서 한국어 문장을 생성하기 위해서는 구구조 변환 후 조사 및 대역어 선택으로 이루어진다. 그러나 하나의 영어 단어는 여러 개의 한국어 의미들을 가지고 있기 때문에 문장에서 사용된 영어의 정확한 의미에 해당하는 한국어 대역어를 선택하는 것은 번역의 질을 높이고 시스템의 성능에 매우 중요한 역할을 한다. 특히 용언 및 체언의 대역어 선택은 문장에서 서로 간의 의미적인 관계를 고려하여야 올바른 대역어를 선택할 수 있다. 기존에는 전자 사전에 용언과 체언간의 연어 정보(collocation information)를 구축하여 대역어 선택의 문제를 해결하려고 하였으나 연어 정보가 사전에 존재하지 않을 때 올바른 대역어를 선택할 수 없었다. 또한 용언과 체언의 관계를 나타내는 조사를 선택하기 위하여 격(case)을 세분화하여 사전을 구축하였으나 격의 분류 및 사전을 구축할 경우 격을 선택하는 어려움이 있었다. 이에 따라 본 논문에서는 문형(sentence pattern)에 의한 방법으로 용언의 대역어 및 용언이 갖는 필수격 체언의 조사와 대역어 선택방법을 제안한다. 문형의 구조적인 정보에는 용언과 체언의 의미적 역할(thematic role)을 하는 조사 및 용언이 갖는 필수격 체언의 의미 자질(semantic feature)을 갖고 있다. 이러한 의미 자질을 wordnet과 한/영 및 영/한 사전을 이용하여 의미 지표(semantic marker)를 갖는 문형 사전을 구축한다. 또한 의미 지표를 갖는 문형 사전을 기반으로 조사 및 대역어 선택 알고리즘을 개발한다.

• Journal of health informatics and statistics
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• 제43권4호
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• pp.274-281
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• 2018

Objectives: The purpose of this study is to comprehensively compare the trends of health administration and health policy in the field of health care using the semantic network analysis in the inaugural address of the Ministry of Health and Welfare of each regime in Korea. Methods: This study used a language network analysis method that uses Korean Key Words In Context (KrKwic) program and NetMiner program in sequence. The analysis was conducted by Minister Hwa-joong Kim during the Moo-hyun Roh government, Minister Jae-hee Jeon during the Myung-bak Lee government, Minister Young Jin of Geun-hye Park government and Government Jae-in Moon's inaugural address of Neung-Hoo Park Minister, respectively. Results: The key words differentiated by each regime are that the Moo-hyun Roh Government's Minister Hwa-joong Kim had high connection centrality values in the words 'balanced development', 'comprehensive' and 'reform'. Minister Jae-Hee Jeon of Myung-bak Lee Government had high connection centrality values in the words 'poverty' and 'return'. In the case of Minister Young Jin of Geun-hye Park Government had high connection centrality values in the words 'demand', 'Customized' and 'Life cycle'. In the case of Minister Neung-Hoo Park of Jae In Moon Government had high connection centrality values in the words 'Welfare state', 'Embracing' and 'Soundness'. Conclusions: If the role of health administration in the health care field and the health care policies are constantly changed according to the policies of each regime, it is inconsistent and it is difficult to approach from the long term perspective for public health promotion. In the future, health policy should be developed and implemented with a long-term perspective and consistency based on the consensus and participation of the people with less influence on the change and direction of each government's policies.

• 정보관리학회지
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• 제36권1호
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• pp.191-213
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• 2019

과학적 지식을 얻는 과정은 연구자의 연구를 통해 이루어진다. 연구자들은 과학의 불확실성을 다루고 과학적 지식의 확실성을 구축해나간다. 즉, 과학적 지식을 얻기 위해서 불확실성은 반드시 거쳐가야 하는 필수적인 단계로 인식되고 있다. 현존하는 불확실성의 특성을 파악하는 연구는 언어학적 접근의 hedging 연구를 통해 소개되었으며 컴퓨터 언어학에서 수작업 기반으로 불확실성 단어 코퍼스를 구축해왔다. 기존의 연구들은 불확실성 단어의 단순 출현 빈도를 기반으로 특정 학문 영역의 불확실성의 특성을 파악해오는데 그쳤다. 따라서 본 연구에서는 문장 내 생의학적 주장이 중요한 역할을 하는 생의학 문헌을 대상으로 불확실성 단어 기반 과학적 지식의 패턴을 시간의 흐름에 따라 살펴보고자 한다. 이를 위해 생의학 온톨로지인 UMLS에서 제공하는 의미적 술어를 기반으로 생의학 명제를 분석하였으며, 학문 분야의 패턴을 파악하는데 용이한 DMR 토픽 모델링을 적용하여 생의학 개체의 불확실성 기반 토픽의 동향을 종합적으로 파악하였다. 시간이 흐름에 따라 과학적 지식의 표현은 불확실성이 감소하는 패턴으로 연구의 발전이 이루어지고 있음을 확인하였다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제9권2호
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• pp.66-82
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• 2021

Recommender Systems have gained immense popularity due to their capability of dealing with a massive amount of information in various domains. They are considered information filtering systems that make predictions or recommendations to users based on their interests and preferences. The more recent technology, Linked Open Data (LOD), has been introduced, and a vast amount of Resource Description Framework data have been published in freely accessible datasets. These datasets are connected to form the so-called LOD cloud. The need for semantic data representation has been identified as one of the next challenges in Recommender Systems. In a LOD-enabled recommendation framework where domain awareness plays a key role, the semantic information provided in the LOD can be exploited. However, dealing with a big chunk of the data from the LOD cloud and its integration with any domain datasets remains a challenge due to various issues, such as resource constraints and broken links. This paper presents the challenges of interconnecting and extracting the DBpedia data with the MovieLens 1 Million dataset. This study demonstrates how LOD can be a vital yet rich source of content knowledge that helps recommender systems address the issues of data sparsity and insufficient content analysis. Based on the challenges, we proposed a few alternatives and solutions to some of the challenges.