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송사광 ( Sa-kwang Song ),조민희 ( Minhee Cho ),이미경 ( Mikyoung Lee ),임형준 ( Hyung-jun Yim ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
오픈 사이언스 운동의 활성화로 인해 다양한 연구 관련 자원들 간의 상호 운용성 확보를 위한 노력이 활발해지고 있다. 특히, 글로벌 연구데이터 커먼즈(Global Open Research Commons) 모델개발 관련 표준화 활동이 세계 최대 연구데이터 커뮤니티인 RDA(Research Data Alliance)의 주도로 진행되어 왔고, 최근에 GORC Working Group 에서 버전 1.0 모델을 오픈하였다. 이에 이 모델에 대해 살펴보고 국내의 연구데이터 커먼즈인 KRDC(Korea Research Data Commons)와 비교 및 시사점을 논하고 향후 연구 방향을 소개한다.
송사광(Sa-Kwang Song),최윤수(Yun-Soo Choi),최성필(Sung-Pil Choi),오흥선(Heung-Seon Oh),맹성현(Sung-Hyon Myaeng),전홍우(Hong-Woo Chun),정창후(Chang-Hoo Jeong) 한국정보과학회 2012 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.18 No.2
본 연구는 전문의와 함께 의료 문헌의 초록을 분석하여 의료문서에서의 절차적 지식을 모델링하고 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 절차적 지식을 추출하는 방법론에 대해 기술한다. 절차적 지식은 목적과 해법의 묶음으로, 해법은 다시 단위 절차 지식의 네트워크로 정의 하였고, 목적과 해법 문장 추출과 해당 문장에서 절차적 지식 추출을 위해, 품사태깅, 구문분석, 술어-논항 구조, 온톨로지 용어매핑 정보 등에 기반한 기계학습 방법을 사용하였다. 실험을 위해 전문의와 함께 위암과 척추질환에 대한 1309 문서에 절차적 지식 태깅을 수행하였고, 이 문서 집합을 기반으로 목적/해법 추출, 절차의 개체(대상질병/행위/적용방법)추출, 단위 절차 구성, 그리고 개체간 관계 추출 등의 실험을 수행하여, 단계 별로 62%에서 82%의 F-measure 값을 얻었다. We propose a procedural knowledge extraction on medical abstracts including procedural knowledge modeling. Procedural knowledge in medical documents consists of two main sections, purpose and solution sections. The purpose and solution section is considered as combinations of one or more unit processes which are triples of Target, Action, and Method. In order to extract procedural knowledge in those sections, we applied machine learning approaches like CRFs and SVMs, and utilized part-of-speech tagging, parsing, predicate-argument structuring, and terminology mapping information as their features. In the end, we achieved 62%-82% Fscores in the internal steps.
송사광(Sa-Kwang Song),맹성현(Sung Hyon Myaeng) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1B
전통적인 정보검색시스템들은 사용자에게 많은 수의 결과 문서들을 리스트 형식으로 제공하여 사용자로 하여금 적합한 문서를 찾기 위해 각 문서들을 하나 하나 확인해야만 하는 방식을 취하고 있다. 본 논문에서는 이러한 단순한 리스트 형식의 검색 결과 제시방식을 지양하고 웹 환경에서 검색 결과 효율적으로 제시하고자 프리젠테이션 서버라는 개념을 제안한다. 프리젠테이션 서버는 다수의 검색엔진에서 얻어진 결과를 분석, 가공하여 이를 웹브라우저에 전달하여주는 중간 매개 시스템으로 웹브라우저에게 검색결과의 다양한 정보를 표현할 수 있도록 벡터 정보 외에 불리언 정보와 클러스터링 정보를 동시에 제공해주는 역할을 한다.
의료 문헌에서의 절차적 지식 추출을 위한 단위 절차 추출 연구
송사광(Sa-kwang Song),오흥선(Heung-Seon Oh),최윤정(Yoonjung Choi),장혜주(Heju Jang),맹성현(Sung-Hyon Myaeng),최성필(Sung-pil Choi),최윤수(Yunsoo Choi) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1A
본 연구는 2인의 전문의와 함께 의료 문헌의 초록을 분석하여 의료문서에서의 절차적 지식을 모델링하고 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 절차적 지식을 추출하는 방법론에 대해 기술한다. 절차적 지식은 목적과 해법의 묶음으로, 해법은 다시 단위 절차 지식의 네트워크로 정의 하였고, 목적과 해법 정보 추출과 단위, 절차 지식의 구성요소인 대상/행위/방법 개체를 인식하기 위해, 품사태깅, 구문분석, 술어-논항구조(Predicate-Argument Structure), 온톨로지 용어 매핑 정보 등에 기반한 기계학습 방법을 사용하였다. 실험을 위해 전문의와 함께 위암과 척추질환에 대한 1309 문서에 절차적 지식 태깅을 수행하였고, 이 문서 집합을 기반으로 목적/해법 추출 작업과 단위 절차 지식(대상질병/행위/적용방법) 추출 실험을 수행하여, 각각 82%와 63%의 F-measure 값을 얻을 수 있었다.