• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.170-175
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• 2022

일반적으로 대규모 언어 모델들은 다량의 데이터를 오랜시간 사전학습하면서 레이블을 예측하기 위한 성능을 높여왔다. 최근 언어 모델의 레이블 예측에 대한 정확도가 높아지면서, 언어 모델이 왜 해당 결정을 내렸는지 이해하기 위한 신뢰도 높은 Natural Language Explanation(NLE) 을 생성하는 것이 시간이 지남에 따라 주요 요소로 자리잡고 있다. 본 논문에서는 높은 레이블 정확도를 유지하면서 동시에 언어 모델의 예측에 대한 신뢰도 높은 explanation 을 생성하는 참신한 자연어 추론 시스템을 제시한 Natural-language Inference over Label-specific Explanations(NILE)[1] 을 소개하고 한국어 데이터셋을 이용해 NILE 과 NLE 를 활용하지 않는 일반적인 자연어 추론 태스크의 성능을 비교한다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2005년도 e-Biz World Conference 2005
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• pp.55-61
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• 2005

We will introduce a new web-based knowledge management system in progress, in which XML-based web information extraction and our structuring knowledge technologies are combined using ontology-based natural language processing. Our aim is to provide efficient access to heterogeneous information on the web, enabling users to use a wide range of textual and non textual resources, such as newspapers and databases, effortlessly to accelerate knowledge acquisition from such knowledge sources. In order to achieve the efficient knowledge management, we propose at first an XML-based Web information extraction which contains a sophisticated control language to extract data from Web pages. With using standard XML Technologies in the system, our approach can make extracting information easy because of a) detaching rules from processing, b) restricting target for processing, c) Interactive operations for developing extracting rules. Then we propose a structuring knowledge system which includes, 1) automatic term recognition, 2) domain oriented automatic term clustering, 3) similarity-based document retrieval, 4) real-time document clustering, and 5) visualization. The system supports integrating different types of databases (textual and non textual) and retrieving different types of information simultaneously. Through further explanation to the specification and the implementation technique of the system, we will demonstrate how the system can accelerate knowledge acquisition on the Web even for novice users of the field.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권2호
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• pp.109-126
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• 2022

The number and variety of products and services offered by companies have increased dramatically, providing customers with more choices to meet their needs. As a solution to this information overload problem, the provision of tailored services to individuals has become increasingly important, and the personalized recommender systems have been widely studied and used in both academia and industry. Existing recommender systems face important problems in practical applications. The most important problem is that it cannot clearly explain why it recommends these products. In recent years, some researchers have found that the explanation of recommender systems may be very useful. As a result, users are generally increasing conversion rates, satisfaction, and trust in the recommender system if it is explained why those particular items are recommended. Therefore, this study presents a methodology of providing an explanatory function of a recommender system using a review text left by a user. The basic idea is not to use all of the user's reviews, but to provide them in a summarized form using only reviews left by similar users or neighbors involved in recommending the item as an explanation when providing the recommended item to the user. To achieve this research goal, this study aims to provide a product recommendation list using user-based collaborative filtering techniques, combine reviews left by neighboring users with each product to build a model that combines text summary methods among deep learning-based natural language processing methods. Using the IMDb movie database, text reviews of all target user neighbors' movies are collected and summarized to present descriptions of recommended movies. There are several text summary methods, but this study aims to evaluate whether the review summary is well performed by training the Sequence-to-sequence+attention model, which is a representative generation summary method, and the BertSum model, which is an extraction summary model.

• 영어어문교육
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• 제9권2호
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• pp.173-192
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• 2003

The purpose of this paper is to analyze the semantic ambiguity of coordination connected by 'and' in English and show a clear explanation for the meaning of the sentence. Two sentences which are connected by 'and' can be divided into the symmetric conjunction and the asymmetric conjunction according to its meaning. Especially, in order to explain the different meaning in the asymmetric conjunctions, we introduce the theory of presupposition and entailment, which provides the solution to the ambiguity in meaning. It can be said that presupposition and entailment can logically explain the meaning of natural language.

• 정보관리학회지
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• 제25권4호
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• pp.149-164
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• 2008

실제 이용자들의 필요성을 충족하는 음악정보 검색 시스템을 개발하는데 있어서 실생활의 음악 정보질의에 대한 부족한 이해가 장애가 되고 있다. 이 연구는 실생활 질의의 경험적 분석을 통해 이용자들이 어떻게 음악 정보를 찾는지에 대한 이론적인 이해를 돕고자 한다. 그 중에서도 미래의 음악정보 검색 시스템의 디자인, 특히 잠재적인 접근점을 선택하는데 있어서 결정적인 정보를 제공하는 역할을 하게 될 실생활의 음악정보 질의 내에서 이용자들이 제공한 정보의 정확성을 검토하고 있다. 이 연구는 이용자의 정보 중 상당 부분이 부정확한 정보임을 보여주며, 이런 부정확성과 불확실성에도 불구하고 다수의 질의가 성공적임을 알려준다. 또한 어용론의 이론으로써 부정확한 질의의 예기치 않은 성공에 대한 부분적 설명을 하였다.

• 대한조선학회지
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• 제25권1호
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• pp.56-62
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• 1988

Artificial Intelligence(AI) is that branch of computer science that deals with designing computer system that exhibit some of the characteristics associated with intelligence on human behaviors such as, understanding natural language, reasoning, solving problems, robotics and so on. The most developed component of artificial intelligence today is probably the expert system. An expert system is defined as a computer program that embodies organized knowledge concerning some specific domain of human expertise and programmed to perform convincingly as an advisory consultant in the given domain with self-explanation of reasoning on demand. This paper describes general concept of artificial intelligence and expert system and investigates applicability of expert system to ship design.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제28권1호
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• pp.45-55
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• 2014

인간의 경험은 지식의 원천이다. 우리는 지식의 원천에 관심을 가질 뿐만 아니라 그것이 사람에서 사람으로, 세대에서 세대로 전달되는 방법에도 관심을 갖는다. 한 가지 사항은 분명하다. 즉, 경험은 경험으로 전달 할 수 없으므로 먼저 "어떤 다른 것"으로 번역 되어야 한다는 점이다. 전달되는 것은 바로 그 "어떤 다른 것"이다. 그것이 "접수될" 때도 경험과 닮은 어떤 것으로 재번역 된다. 라깡(Lacan)은 우리가 경험하는 현실을 상상계, 상징계, 실재계로 설명한다. 라캉은 1953년에 유명한 논문 "정신분석에서 말과 언어의 기능과 장"을 발표하는데, 라캉은 정신분석이 말하는 주체에 관한 학문임을 역설하면서 주체의 원인이자 실질적 체계가 되는 상징계의 중요성을 강조한다. 사실 수학적 체계는 거의 모든 내용이 상징으로 구성되어 있다. 라깡이 대수학과 더불어 위상학을 도입하는 이유는 정신분석이론이 과학에 걸 맞는 형식화를 동경해야 한다는 것이었고, 따라서 그는 정신분석을 형식화하려는 노력을 해왔다. 본 논문은 기하학적 모델이나 위상공간과 같은 수학적 모델 및 수학적 개념이 어떻게 라깡의 심리학과 정신분석에 대한 이해를 도울 수 있는지를 알아보고자 한다. 또한, 그 응용으로서 인문학적 상상력을 동원하여 상징들을 재번역함으로써 학생들에게 다양한 사고의 능력을 키워줄 수 있음에 대해 이야기 하고자한다.

• 논리연구
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• 제17권2호
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• pp.253-287
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• 2014

영어 'any'는 일차술어논리에서 'every', 'all', 'each' 등과 유사하게 다루어지지만, 자연언어에서 이들은 서로 다른 의미를 갖는다. 특히 'any'는 부정어와 함께 사용되는데, 언어학자들은 이 현상에 주목하고 이를 설명하고자 하였다. 필자는 기존의 언어학적 설명이 만족스럽지 못한 점을 지적하고 벤들러가 'any'의 논리적 특성에 관해서 오래 전에 제시한 철학적 통찰에 주목한다. 필자의 분석에 따르면 'any'는 벤들러가 '선택의 자유'라고 부르는 특성을 일차적으로 가지며 파인이 '임의의 대상'이라고 부르는 것을 가리킨다. 이 과정에서 필자는 'any'의 논리적 특성이 한국어 '아무'의 분석을 통해서 더 잘 드러난다는 점을 보인다. 필자는 이러한 분석이 중요한 철학적 함축을 갖는다고 생각하며, 그 한 가지 사례로 보편 일반화 규칙과 서문의 역설이 제기하는 문제가 'any'의 논리적 특성에 대한 분석을 통해서 새롭게 조망될 수 있음을 보인다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제42권1호
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• pp.178-193
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• 2023

본 연구는 2015 및 2022 개정 과학과 교육과정 중 초등학교급과 관련된 성취기준을 중심으로 네트워크 분석을 통해 어떠한 변화 양상을 갖는지 비교하고 이를 토대로 초등학교 과학 교수학습을 위한 시사점을 제공하는 것을 목적으로 하였다. 이에 따라 본 연구에서는 2015 및 2022 개정 초등 과학과 교육과 정의 성취기준을 추출하여 성취기준 영역 변화에 따른 차이를 살펴보고, 각 영역별 중심성 지수를 중심으로 한 비교, 커뮤니티 탐지 기법을 활용한 군집 분석을 통해 어떠한 변화가 있는지 분석하였다. 연구 결과, 2015 개정 과학과 교육과정에 비해 전체 성취기준은 10% 가량 감소하였으나, 성취 기준의 길이나 주요어의 빈도는 오히려 증가하였으며, 관찰이나 조사, 설명 외에도 공유, 실천, 설계 등 디지털 도구활용 및 협동학습과 관련된 과정·기능적 측면이 강조되었다. 그러나 이러한 변화는 과학의 각 영역에 따라 서로 다른 차이를 보임을 알 수 있었다. 또한 군집 분석 결과 대체적으로 군집의 숫자나 관련 개념이나 용어의 영역은 유사하였으나, 과정·기능 및 가치·태도와 관련된 주요어를 중심으로 수행 방식 등에 변화가 나타났음을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구에서는 새로운 교육과정의 적용 시 고려해야 할 점들을 시사점으로 제시하였다.