본 연구의 목적은 미국국립의학도서관(NLM)의 Unified Medical Language System(UMLS)에 한의학의 용어를 등재하는 것이다. 1차 등재 대상으로 한국한의학연구원(KIOM)에서 진행중인 한의학 용어 정제 연구 결과물 중 임(任) 독맥(督脈)과 12정경(正經)에 속하는 360개의 경혈명(經穴名)의 Concept Unique Identify(CUI)를 선정하였다. UMLS Knowledge Source Server (UMLSKS)의 메타시소러스 검색을 통해 UMLS 내 경혈(經穴)용어에 대한 terminology정보를 수집, 분석하였다. 이를 바탕으로 용어간 개념 비교를 통해 UMLS의 경혈(經穴)용어와 KIOM의 경혈(經穴)용어를 매핑하였다. 마지막으로 Rich Release Format(RRF)로 데이터를 저장하고, Unicode Transformation Format-8 (UTF-8)로 인코딩하여 NLM으로 송부하였다. NLM에서 용어 등재에 대한 적합성 여부를 판별한 후 2010AB버젼에 "TKMT2010"이라는 소스명으로 한글로 된 한의학 용어가 최초로 UMLS에 등재되었다. 향후 UMLS와 같은 국제표준의학용어와 연계를 통해 한의학 용어가 다양한 의학용어체계와 상호호완성을 확보하고 표준화, 세계화할 수 있도록 지속적인 연구가 필요하다.
현재 온라인 정보원을 이용하지 않을 수 없는 상황이 되고 있지만 이를 인용하는 방법과 참고문헌에 수록하는 양식이 국내에서는 아직 널리 소개되어 있지 않다. 특히 인터넷을 통해 얻은 자료를 논문에 인용하고 이를 다른 사람들이 찾아볼 수 있도록 참고문헌으로 제시하는 방법을 몰라서 어려움을 겪고 있는 상황이다. 본고에서는 연구논문이나 레포트를 쓸 때 참고할 수 있도록 미국 학계에서 많이 사용하고 있는 미국심리학괴(APA) 양식과 미국언어학회(MLA) 양식에 제시된 최근의 온라인 정보원의 인용 및 참고문헌 수록 방법을 조사하여 소개하였다. 또 국내 학계에서는 어떤 방식으로 온라인 정보원을 이용하고 이를 참고문헌으로 제시하는 지를 알아보기 위하여 대학요람에 실린 학위논문 작성 요령과 학회지에 실린 논문 투고 요령을 조사하였다. 1998년도까지 발행된 대학요람이나 학회지의 논문 투고 요령을 조사해 본 결과 온라인 자료의 인용 및 참고문헌 수록방법에 대해 언급한 곳은 없으며, 또한 전통적으로 많이 사용되고 있는 미국심리학회(APA) 양식, 시카고대학 양식(Chicago Manual of Style) 중 어느 하나를 정확하게 일관성있게 지키는 경우는 많지 않았다. 대부분의 경우 어떤 표준양식을 따르는 지를 알 수 없을 정도로 여러 양식을 혼합하여 사용하고 있는 것으로 나타났다.
최근 모바일 애플리케이션의 보급과 사용은 급속도로 확장되고 있으며, 이 과정에서 모바일 애플리케이션의 보안이 새로운 문제로 대두되고 있다. 일반적인 소프트웨어의 안전성은 시큐어 코딩을 통해 개발 단계에서 부터 검증까지 체계적으로 이루어지고 있으나 모바일 애플리케이션의 경우는 아직 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 모바일 애플리케이션에 특화된 취약점 항목을 도출하고 이를 기반으로 취약점을 분석할 수 있는 취약점 분석기를 설계하고 구현한다. 취약점 목록은 CWE(Common Weakness Enumeration)와 CERT (Computer Emergency Response Team)를 기반으로 모바일 애플리케이션의 특징인 이벤트 구동방식을 한정하여 도출하였으며, 분석 도구는 동적 테스트를 통하여 애플리케이션 소스 내에 취약점이 존재하는지 검사한다. 또한 도출된 취약점 목록은 모바일 애플리케이션을 작성하는 프로그래머의 지침서로 활용 될 수 있다.
최근 인공지능 기술의 발전과 함께 물리탐사의 다양한 분야에서도 인공지능의 핵심 기술인 머신러닝의 활용도가 증가하고 있다. 또한 머신러닝 및 딥러닝을 활용한 연구는 이미지, 비디오, 음성, 자연어 등 다양한 태스크의 추론 정확도를 높이기 위해 복잡한 알고리즘들이 개발되고 있고, 더 나아가 자료의 특성, 알고리즘 구조 및 하이퍼 파라미터의 최적화를 위한 자동 머신러닝(AutoML) 분야로 그 폭을 넓혀가고 있다. 본 연구에서는 AutoML 분야 중에서도 하이퍼 파라미터(hyperparameter) 자동 탐색을 위한 베이지안 최적화 기술에 중점을 두었으며, 본 기술을 물리탐사 분야에서도 암상 분류(facies classification) 문제에 적용했다. Vincent field의 현장 물리검층 및 탄성파 자료를 이용하여 암상 및 공극유체를 분류하는 지도학습 기반 모델에 적용하였고, 랜덤 탐색 기법의 결과와 비교하여 베이지안 최적화 기반 예측 프레임워크의 효율성을 검증하였다.
예제 기반 기계번역 기법은 기존의 규칙 기반 기계번역에서 발생되는 다양한 문제점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 기계번역 패러다임이다. 하지만 기존의 순수 예제 기반 기계번역의 경우 적당한 크기의 병렬 코퍼스를 사용하여 입력문과 거의 유사한 예문을 발견하는데는 한계가 있으며, 이러한 점이 번역문 생성 단계에서 부담으로 작용하게 된다. 본 논문에서는 예제 기반 기계번역 기법의 문제점을 보완하기 위한 새로운 대안으로서 패턴과 예문을 함께 사용하여 영한 변환을 수행하는 새로운 영한 변환 기법을 제안한다. 패턴은 크게 문장 패턴과 구 패턴으로 구분되며, 패턴의 메타 부분은 유사 예문 발견 확률을 높여서 예제 기반 기계 번역 기법을 보다 실용적으로 만들어준다. 실험 결과 기존의 표층 어휘 비교에 의한 순수 예제 기반 기계번역에 비해 비교적 적은 양의 예문을 가지고도 유사 예문 발견 확률이 높다는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 이용자 인식조사를 기반으로 하여 온라인 참고정보원용 메타데이터 항목을 제안하고 있다. 설문을 통해 4 관종의 사서들에게 17개 메타데이터 각각의 항목에 대한 필요성에 대해서 물었다. 또한 지난 2년 동안 운영되어온 시스템에의 메타데이터 입력현황과 이용자 인식조사 결과를 비교하였다. 이용자 인식조사와 시스템 입력비율을 기반으로, 17개의 메타데이터 항목 중 정보원 제목, 설명, 주제분야, 출판사, 유형, 식별자, 언어, 범위, 소장위치, 태그 항목은 반드시 포함되어야 할 항목으로 최종적으로 제안할 수 있었다. 또한 제작자와 저작권의 데이터가 실제 시스템에 입력된 비율은 각각 20.20%, 18.30%였으나, 설문응답자들은 각각 82.15%, 82.77%로 이 항목이 필요하다고 응답하였다. 따라서 이 두 개의 항목도 포함시키는 것이 적합하다고 본다. 다만, 시스템에의 입력비율이 3% 이하였던 형태, 원정보원, 날짜, 관련정보원, 기여자 항목에 대해 설문응답자의 거의 70% 이상이 이 모든 항목이 필요하다고 응답하였으므로 이에 대해서는 추가적인 연구가 진행되어야 한다고 본다.
현재 국외의 LDAP (Light-weight Directory Access Protocol) 상호운용성 시험을 위한 시험 도구가 있으나 이들은 소스가 개방 되어 있지 않아 시험 환경에 맞추기 위한 시험 항목의 수정이 어렵고, 차후 새로운 시험 항목의 추가 또한 힘든 상황이다. 그러므로 새로운 시험 도구에서는 개발 시간 단축과 시험 항목의 추가 및 변경의 용이성을 위해 객체지향 접근이 요구된다. 따라서 객체 지향 접근을 위해 객체 지향 언어인 자바를 이용해 시험도구를 구현하였다. 구현한 시험도구는 시험 항목 정보 중에서 이미 저장되어 있는 데이터에 알맞게 일부를 수정하여 시험이 가능하다. 또한 한번의 동일한 설정으로 최대 5개의 LDAP 서버를 동시에 시험 가능하다. 구현한 시험도구를 사용하여 두 대의 LDAP 서버를 대상으로 상호운용성 시험을 수행한 결과 정상적으로 동작됨을 확인하였으며, 시험 환경에 알맞도록 시험항목의 변경과 새로운 시험 항목의 추가가 용이함을 확인하여, 설계한 아키텍처의 유용성을 검증하였다.
현재 기업 내의 정보 시스템들은 개별적이고 다양한 형태의 데이터베이스를 활용하여 업무적으로 발생하는 대량의 데이터를 저장하고 관리하고 있다. 이렇게 개별적으로 존재하는 데이터베이스에 저장된 데이터들을 이주시키기 위해 기업들은 EAI, MDR, DW 등의 기술을 활용하고 있다. 하지만 이러한 기술들은 도입 비용 및 유지관리에 많은 비용을 요구할 뿐만 아니라 각 벤더들마다 요구하는 환경이 상이하다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 기존 기술들의 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 정 서비스를 기반으로 이기종 관계데이터베이스 간의 데이터 및 의미적인 제약 조건을 이주하는 데이터 이주 시스템을 설계한다. 점 서비스를 사용함으로써 기업들은 기존의 웹 환경을 활용할 수 있으므로 도입 비용 및 유지관리 비용을 절감할 수 있고 각각의 시스템들은 XML 포맷을 사용함으로 플랫폼 및 시스템 환경, 구현언어에 독립적으로 데이터를 이주할 수 있다.
Lin, Fuqiang;Ma, Xingkong;Chen, Yaofeng;Zhou, Jiajun;Liu, Bo
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권8호
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pp.3168-3186
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2020
Automatic topic essay generation (TEG) is a controllable text generation task that aims to generate informative, diverse, and topic-consistent essays based on multiple topics. To make the generated essays of high quality, a reasonable method should consider both diversity and topic-consistency. Another essential issue is the intrinsic link of the topics, which contributes to making the essays closely surround the semantics of provided topics. However, it remains challenging for TEG to fill the semantic gap between source topic words and target output, and a more powerful model is needed to capture the semantics of given topics. To this end, we propose a pretraining-based contextual self-attention (PC-SAN) model that is built upon the seq2seq framework. For the encoder of our model, we employ a dynamic weight sum of layers from BERT to fully utilize the semantics of topics, which is of great help to fill the gap and improve the quality of the generated essays. In the decoding phase, we also transform the target-side contextual history information into the query layers to alleviate the lack of context in typical self-attention networks (SANs). Experimental results on large-scale paragraph-level Chinese corpora verify that our model is capable of generating diverse, topic-consistent text and essentially makes improvements as compare to strong baselines. Furthermore, extensive analysis validates the effectiveness of contextual embeddings from BERT and contextual history information in SANs.
Objectives : The aim of this study is to summarize and compare acupuncture points used for dental disorder in the classics with those used in recent clinical trials. Methods : We searched the data for acupuncture points used and rationale of acupuncture in dentistry. Following two sources were searched: 1) seven Classics of traditional medicine and 2) clinical trials through Pubmed from January 2000 to March 2013 with no language restriction. Results : Dental pain was the most common disorder in the dentistry section of the Classics of traditional medicine. We found many similarities of acupuncture points used between literatures and clinical trials. From the meridian perspective, large intestine meridian(LI), stomach meridian(ST), triple energizer meridian(TE), and gallbladder meridian(GB) were frequently used in the Classics of traditional medicine and the clinical trials. From the acupuncture point perspective, acupuncture points were selected according to syndrome. The specific points such as five transport points, source points, and connecting points were also used. In the clinical trials, combination of acupuncture points usually consisted adjacent points and distant points. Among them, LI4 was used in all of the studies included in this review. Conclusions : For well-designed clinical trial, appropriate intervention is essential. To establish appropriate acupuncture treatment, we have to suggest reasoning for treatment based on literature and/or expert consensus. Our review only focused on pain relief in dentistry and had many limitations. Further studies based on the literatures such as the Classics of traditional medicine are required to ensure the rationale of acupuncture treatments in various dental disorders.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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