• ETRI Journal
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• 제28권3호
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• pp.337-346
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• 2006

In this paper, we propose a new language model, namely, a dependency structure language model, for information retrieval to compensate for the weaknesses of unigram and bigram language models. The dependency structure language model is based on the first-order dependency model and the dependency parse tree generated by a linguistic parser. So, long-distance dependencies can be naturally captured by the dependency structure language model. We carried out extensive experiments to verify the proposed model, where the dependency structure model gives a better performance than recently proposed language models and the Okapi BM25 method, and the dependency structure is more effective than unigram and bigram in language modeling for information retrieval.

• 한국문헌정보학회지
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• 제51권4호
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• pp.227-248
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• 2017

본 논문에서는 급격히 증가하는 생의학 분야 비정형 텍스트에서 핵심적 내용을 추출할 수 있는 기계학습 기반 정보 추출시스템을 구축하기 위한 언어자원 수집 및 통합적 구조화 방안을 제안한다. 제안된 방법은 정보 추출 시스템을 크게 개체명 인식과 개체명 간 관계 추출 시스템으로 구분하고, 각각의 시스템에 적합한 학습데이터를 구성하기 위해 생의학 분야 개체명 사전과 학습 집합을 수집한다. 그리고 수집된 해당 자원들의 특성을 분석하여 개체 구별을 위해 필수적으로 포함시켜야 할 항목들을 도출하고 이를 통해 시스템 학습과정에서 사용될 학습 데이터를 구성하기 위한 항목을 선정한다. 이와 같이 선정된 학습데이터의 구성 내용에 따라 수집된 자원들을 가공하여 학습 데이터를 구축한다. 본 연구에서는 생의학 분야의 하위 분야인 유전자, 단백질, 질병, 약물 4개 분야에 대한 개체명 사전과 학습 집합을 수집하여 각각을 학습 데이터로 구축하였으며, 개체명 사전을 통해 구축된 개체명 인식용 학습 데이터를 대상으로 개체명 수용 범위를 측정하기 위한 검증 과정을 수행하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.557-567
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• 2005

The increasing complexity of the socio-economic environments makes it less and less possible for single decision-maker to consider all relevant aspects of problem. Therefore are, many organizations employ groups in decision making. In this paper, we present a multiperson decision making method using fuzzy logic with linguistic quantifier when each of group members specifies imprecise judgments possibly both on performance evaluations of alternatives with respect to the multiperson criteria and on the criteria. Inexact or vague preferences have appeared in the decision making literatures with a view to relaxing the burdens of preference specifications imposed to the decision-makers and thus taking into account the vagueness of human judgments. Allowing for the types of imprecise judgments in the model, however, makes more difficult a clear selection of alternative(s) that a group wants to make. So, further interactions with the decision-makers may proceed to the extent to compensate for the initial comforts of preference specifications. These interaction may not however guarantee the selection of the best alternative to implement. To circumvent this deadlock situation, we present a procedure for obtaining a satisfying solution by the use of linguistic quantifier guided aggregation which implies fuzzy majority. This is an approach to combine a prescriptive decision method via a mathematical programming and a well-established approximate solution method to aggregate multiple objects.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2007년도 한국음성과학회 공동학술대회 발표논문집
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• pp.135-137
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• 2007

This study has experimented and materialized a computational lexical processing model which hybridizes full model and decomposition model as applying lexical acquisition, one of early stages of human lexical processes, to Korean. As the result of the study, we could simulate the lexical acquisition process of linguistic input through experiments and studying, and suggest a theoretical foundation for the order of acquitting certain grammatical categories. Also, the model of this study has shown proofs with which we can infer the type of the mental lexicon of the human cerebrum through fu1l-list dictionary and decomposition dictionary which were automatically produced in the study.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.267-270
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• 1997

In this paper, we proposed an optimazation method using Genetic Algorithm for nonlinear system modeling. Fuzzy Neural Network(FNNs) was used as basic model of nonlinear system. FNNs was fused of Fuzzy Inference which has linguistic property and Neural Network which has learning ability and high tolerence level. This paper, We used FNNs which was proposed by Yamakawa. The FNNs was composed Simple Inference and Error Back Propagation Algorithm. To obtain optimal model, parameter of membership function, learning rate and momentum coefficient of FNNs are tuned using genetic algorithm. And we used simplex algorithm additionaly to overcome limit of genetic algorithm. For the purpose of evaluation of proposed method, we applied proposed method to traffic choice process and waste water treatment process, and then obtained more precise model than other previous optimization methods and objective model.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권1호
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• pp.57-67
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• 2017

In this paper, Atanassov's intuitionistic fuzzy set theory is used to handle the uncertainty of students' knowledgeon domain concepts in an E-learning system. Their knowledge on these domain concepts has been collected from tests that were conducted during their learning phase. Atanassov's intuitionistic fuzzy user model is proposed to deal with vagueness in the user's knowledge description in domain concepts. The user model uses Atanassov's intuitionistic fuzzy sets for knowledge representation and linguistic rules for updating the user model. The scores obtained by each student were collected in this model and the decision about the students' knowledge acquisition for each concept whether completely learned, completely known, partially known or completely unknown were placed into the information table. Finally, it has been found that the proposed scheme is more appropriate than the fuzzy scheme.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.412-422
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• 2018

다문화가족정책이 결혼이민자의 초기정착 지원에서 다문화가족자녀의 성장지원으로 확대되고 있다. 한국에서 태어난 국제결혼가정의 국내출생자녀에 비해 외국성장 배경을 가진 중도입국청소년은 언어와 문화적 차이로 인한 어려움을 많이 겪는다. 이에 본 연구는 부산지역 학령기 중도입국청소년이 한국 사회 적응 시 겪는 어려움을 조사하고 문화적응을 위한 지원방안을 탐색하고자 한다. 중도입국청소년, 이민자 학부모, 학교 내 실무자 및 학교 밖 실무자를 포함하여 총 17명의 연구 참여자를 대상으로 초점집단면접을 실시하여 학령기 중도입국청소년이 겪는 적응의 어려움과 지원방안을 도출하였다. 학령기 중도입국청소년은 문화 인종적 차이, 이름의 차이, 언어적 차이 및 나이 차이로 인한 어려움을 겪었으며, 적응을 위해 한국어 교육, 교과 멘토링, 진로지도 및 학교 내 다문화이해교육에 대한 요구가 높았다. 이주민 및 외국인주민에 대한 결핍 모형에 근거한 문화적 동화주의적 접근법에서 벗어날 필요가 있으며, 다양성 모형에 근거하여 중도입국 청소년의 문화적응 지원방안을 검토할 필요가 있음을 역설하였다.

• 대한교통학회지
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• 제15권4호
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• pp.143-163
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• 1997

도시고속도로의 원활한 운영을 위해서는 신속하고 정확한 교통사고관리체계가 요구된다. 교통사고의 동적인 특질과 이에 관련된 불확실성은 교통사고 운영자(관리자) 판단에 의한 해결을 필요로 하고 있다. 퍼지시스템은 인간의 전문가적 의견에 적응시키려는 시도와 운영자의 결정을 내리는 능력을 반복적으로 할 수 있도록 설계된다. 퍼지시스템은 복합적인 교통정보를 처리하고, 그 정보를 단순화하여 이해할 수 있는 형태로 교통운영자에게 전달한다. 이 논문에서 퍼지규칙들은 미국 Los Angeles에 있는 Santa Monica 고속도로의 실제 교통사고로부터 조사된 자료에 근거하여 개발되었다. 이러한 퍼지규칙들은 언어학에 기초를 두었기 때문에 사용자가 편리하게 이용할 수 있다. 언어학적 모형에 의한 사고존속시간과 실제 사고존속시간 조건을 비교한 결과 서로 신뢰할 수 있는 일치를 보았다. 이 모형은 고속도로 교통사고 존속시간을 거의 확실하게 예측(예보)하는 것을 가능하게 한다. 이는 고속도로 응답시스템 및 급파(급송)체계 개발에도 적용이 가능할 것이다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제56권1호
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• pp.77-87
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• 2023

Objectives: It is critical to assess community readiness (CR) when implementing childhood obesity prevention programs to ensure their eventual success and sustainability. Multiple tools have been developed based on various conceptions of readiness. One of the most widely used and flexible tools is based on the community readiness model (CRM). This study aimed to adapt the CRM and assess the validity of a community readiness tool (CRT) for childhood obesity prevention programs in Iran. Methods: A Delphi study that included 26 individuals with expertise in 8 different subject areas was conducted to adapt the CRM into a theoretical framework for developing a CRT. After linguistic validation was conducted for a 35-question CR interview guide, the modified interview guide was evaluated for its content and face validity. The quantitative and qualitative analyses were performed using Stata version 13 and MAXQDA 2010, respectively. Results: The Delphi panelists confirmed the necessity/appropriateness and adequacy of all 6 CRM dimensions. The Persian version of the interview guide was then modified based on the qualitative results of the Delphi study, and 2 more questions were added to the community climate dimension of the original CRT. All questions in the modified version had acceptable content and face validity. The final CR interview guide included 37 questions across 6 CRM dimensions. Conclusions: By adapting the CRM and confirming linguistic, content, and face validity, the present study devised a CRT for childhood obesity prevention programs that can be used in relevant studies in Iran.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.141-147
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• 2024

최근 개인의 성향을 반영한 맞춤형 서비스가 각광 받고 있다. 이와 관련하여 개인의 개성을 인식하고 활용하고자 하는 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 각 개인의 개성을 인식하고 평가하는 방법은 다수가 있지만, OCEAN 모델이 대표적으로 사용된다. OCEAN 모델로 각 개인의 개성을 인식할 때 언어적, 준언어적, 비언어적 정보를 이용하는 멀티 모달리티 기반 인공지능 모델이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 비언어적 정보인 사용자의 표정을 기반으로 OCEAN을 인식하는 인공지능 모델에서 영상 데이터에서 얼굴 영역을 추출할 때 지정하는 얼굴 영역 여유값(Margin)에 따른 개성 인식 모델 정확도 성능을 분석한다. 실험에서는 2D Patch Partition, R2plus1D, 3D Patch Partition, 그리고 Video Swin Transformer에 기반한 개성 인식 모델을 사용하였다. 얼굴 영역 추출 시 여유값을 60으로 사용했을 때 1-MAE 성능이 0.9118로 가장 우수하였다. 따라서 개성 인식 모델의 성능을 최적화하기 위해서는 적절한 여유값을 설정해야 함을 확인하였다.