• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
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• pp.1255-1258
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• 2003

Today with the sheep of information which is produced the variety is increasing geometrical progression. To recently the internet being supplied quickly, will reach and the computer users whom it uses increase and the documents which have become digital anger are increasing. From the dissertation which it sees directness it extracts a weight with possibility work and it uses it summarizes a statistics algorithm technique and a sentence. The summary literature course which the summary and the person due to a statistics algorithm summarize an agreement ratio it compares and it compares. And being more accurate like this statistical base summary method more little more, the good hit rate is high and it proposes the document summary algorithm method which is good.

• 비교문화연구
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• 제37권
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• pp.267-286
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• 2014

The purpose of this study is to improve the writing skills through activities to read and summarize the internet children newspaper article. The subjects of study are the college students of A2-B1 level in the French writing classes. The range of study was as follows: - As the previous activity of writing, activities of teaching and learning of vocabularies to comprehend the internet children newspaper article. - learn about the rules of summary - writing the summary The children's newspaper used in this study has the advantage that can increase the learning motivation of learners as having a topicality by itself and a level of easy language. The summary activities can be called a comprehensive activities of teaching and learning that combine the critical reading ability that can distinguish important information and secondary one with the creative writing ablility that can reconstruct one's own style from the selected content. In addition, the summary assists the understanding of a text and is a help to its memory. It is the strategy of reading comprehension and also is simultaneously the strategy of writing that can write with one's own vocabulary by newly structuring the text. The results of this study will provide a vitality for the education environment and field of study of French language that have been neglected the writing ability. Moreover it will be the motivation to propose a way of a balanced French language communication to our French language learners weighted on oral communication.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.25-33
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• 2019

소프트웨어에 대한 저작권 분쟁에서 통상 감정절차를 거치는데 이 과정에서 상당한 기간이 소요되고 있는 점은 신속한 재판받을 권리를 구현함에 있어 장애로 지적된다. 이에 실무적으로 소프트웨어 감정 절차를 간이절차로 운영하고자 하는 논의가 오랜 기간 있어왔다. 기존의 논의는 주로 감정절차에 투입되는 자원을 줄이는 방식에 따르고 있는데, 이러한 방식은 필연적으로 감정을 통하여 도출되는 결과에 차이를 가져올 수밖에 없다. 이에 간이절차의 본질적 성격 및 재판 과정에서 소프트웨어 감정의 역할을 중심으로 기존 논의되던 소프트웨어 감정의 간이절차 운영에 대해 검토하였다.

• 한국환경보건학회지
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• 제40권5호
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• pp.385-396
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• 2014

Objectives: By conducting a meta-analysis of cohort studies reporting standardized mortality ratios (SMRs) for workers exposed to trichloroethylene, we attempted to adjust for healthy hired effect by applying the same methods as described in a recent report from the Agricultural Health Study. Methods: Among all cohort studies that evaluated the association between all cancer, non-Hodgkin's lymphoma (NHL), kidney cancer, liver cancer and occupational exposure to trichloroethylene, a total of 10 studies reporting SMR values were selected. A random-effects model was used to estimate the summary SMRs or rSMRs and 95% confidence intervals. Relative SMR ($rSMR=SMR_x/SMR_{not\;x}$) was calculated comparing observed and expected counts for all cancer, NHL, kidney cancer, and liver cancer with an independent referent set of values consisting of the observed and expected counts for other causes. Results: The SMR values for all causes ranged from 0.68 to 1.03, suggesting moderate to weak healthy worker effect for the selected studies. When the healthy worker hire effect was taken into account, the summarized risk became statistically significant; the summary SMR of all cancer was 0.95 (0.91-1.00) and the summary rSMR of all cancer was 1.10 (1.04-1.15). The summary SMR of NHL was 1.04 (0.93-1.14) and the summary rSMR of NHL was 1.23 (1.04-1.46). The summary SMR of kidney cancer was 1.08 (0.88-1.33) and the summary rSMR of kidney cancer was 1.23 (1.02-1.49). The summary SMR of liver cancer was 0.88 (0.78-0.99), and the summary rSMR of liver cancer was 0.95 (0.84-1.07). Conclusion: The rSMR method is useful to determine summary risk adjusted for healthy worker effect through meta-analysis.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권7호
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• pp.590-606
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• 2009

C프로그램에서 발생할 수 있는 메모리 누수(memory leaks)를 실행 전에 찾아 주는 분석기를 제안한다. 이 분석기는 SPEC2000 벤치마크 프로그램과 여러 오픈 소스 프로그램들에 적용시킨 결과 다른 분석기에 비해 상대적으로 뛰어난 성능을 보여준다. 총 1,777 KLOC의 프로그램에서 332개의 메모리 누수 오류를 찾아냈으며 이 때 발생한 허위 경보(false positive)는 47개에 불과하다(12.4%의 허위 경보율). 이분석기는 초당720 LOC를 분석한다. 각각의 함수들이 하는 일을 요약하여 그 함수들이 불려지는 곳에서 사용함으로써 모든 함수에 대해 단 한번의 분석만을 실행한다. 각각의 함수 요약(procedural summary)은 잘 매개화 되어 함수가 불려질 때의 상황에 맞게 적용할 수 있다. 실제 프로그램들에 적용하고 피드백 받는 방법을 통해 함수가 하는 일중에 메모리 누수를 찾는데 효과적인 정보들만으로 추리는 과정을 거쳤다. 분석은 요약 해석(abstract interpretation)에 기반하였기 때문에 C의 여러 문법 구조와 순환 호출 (recursive call), 루프(loop)등은 고정점 연산(fixpoint iteration)을 통해 자연스럽게 해결한다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제9권2호
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• pp.101-122
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• 2004

본 연구는 소매업체 이미지와 유통업자 상표 태도에 대하여 두 가지 대안적 모형의 적합성을 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 하고 있다. 하나는 후광 효과 모형으로 소매업체 이미지가 유통업자 상표 태도에 후광 효과를 가진다는 모형이며, 또 다른 하나는 함의 개념 모형으로 유통업자 상표 속성에 대한 평가가 소매업체 이미지에 함축되어 유통업 상표 태도에 영향을 준다는 모형이다. 실증결과는, 두 가지 모형 중 적합한 모형의 결정에는 유통업자 상표에 대한 친숙성과 상품 유형의 조절효과가 있다는 것을 보여주었다. 즉, 친숙성이 높은 경우에는 함의 개념 모형, 친숙성이 낮은 경우에는 후광 효과 모형의 설명력이 높았으며, 유통업자 상표 식품의 경우 함의 개념 모형, 유통업자 의류의 경우 후광 효과 모형의 설명력이 높은 것으로 확인되었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권4호
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• pp.602-620
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• 2013

Many previous research studies on extractive text summarization consider a subset of words in a document as keywords and use a sentence ranking function that ranks sentences based on their similarities with the list of extracted keywords. But the use of key concepts in automatic text summarization task has received less attention in literature on summarization. The proposed work uses key concepts identified from a document for creating a summary of the document. We view single-word or multi-word keyphrases of a document as the important concepts that a document elaborates on. Our work is based on the hypothesis that an extract is an elaboration of the important concepts to some permissible extent and it is controlled by the given summary length restriction. In other words, our method of text summarization chooses a subset of sentences from a document that maximizes the important concepts in the final summary. To allow diverse information in the summary, for each important concept, we select one sentence that is the best possible elaboration of the concept. Accordingly, the most important concept will contribute first to the summary, then to the second best concept, and so on. To prove the effectiveness of our proposed summarization method, we have compared it to some state-of-the art summarization systems and the results show that the proposed method outperforms the existing systems to which it is compared.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.460-462
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• 2003

본 논문에서는 모바일 환경에서. 사용자의 상황정보와 개인적 선호도 정보를 고려하여 사용자에게 적합한 영화를 선택. 추천하고 선택된 영화의 요약(Summary)을 서비스 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자가 이동하는 상황에 따라 변하는 위치, 시간 정보와 개인적 선호도인 영화장르 정보에 기반한 영화선택 서비스를 제공하고, 선택된 영화 콘텐츠의 요약을 MPEG-7 메타데이터로 기술하고, 이를 이용해 요약을 효과적으로 소모할 수 있게 한다. 제안된 시스템을 통해, 모바일 환경 기반 영화 선택 및 서비스 시스템(Mobile Environment-Based Movie Selection and Summary Service System)을 실현하고, 그 효용성을 입증하였다.

• ETRI Journal
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• 제43권2호
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• pp.288-298
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• 2021

Abstractive text summarization is a process of making a summary of a given text by paraphrasing the facts of the text while keeping the meaning intact. The manmade summary generation process is laborious and time-consuming. We present here a summary generation model that is based on multilayered attentional peephole convolutional long short-term memory (MAPCoL; LSTM) in order to extract abstractive summaries of large text in an automated manner. We added the concept of attention in a peephole convolutional LSTM to improve the overall quality of a summary by giving weights to important parts of the source text during training. We evaluated the performance with regard to semantic coherence of our MAPCoL model over a popular dataset named CNN/Daily Mail, and found that MAPCoL outperformed other traditional LSTM-based models. We found improvements in the performance of MAPCoL in different internal settings when compared to state-of-the-art models of abstractive text summarization.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권10A호
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• pp.1021-1028
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• 2002

본 논문은 MPEG으로 압축 부호화 된 동영상에서 동영상 내용의 변화를 반영하는 내용 곡선을 추출하는 방법을 제안하고, 내용 곡선으로부터 효율적이고 빠르게 동영상을 열람할 수 있는 동영상 요약을 생성하는 기법에 대하여 기술하고 있다. 기존의 동영상 요약 기법들은 복호화 과정에서 대체로 계산이 복잡하여 동영상 요약을 만들어 내는 데에 적지 않은 시간이 소요되는 단점을 보유하고 있다. 또한 동영상의 내용 곡선을 이용한 기존의 용약 기법은 고차원의 내용 곡선을 처리하는 데에 있어 많은 계산을 필요로 하게 된다. 그러나 제안된 기법은 MPEG 압축 영역에서 직접 2차원의 내용 곡선을 추출한 뒤 제안된 곡선의 선형 근사 기법을 통하여 고속으로 동영상 요약을 만들어 낸다. 또한 제안된 기법을 동영상 요약을 구성하는 대표 프레임의 개수와 계산량을 사용자가 원하는 만큼 설정할 수 있는 장점도 있다.