스마트폰을 이용한 페이스북 게시물 관리 어플리케이션

전홍우,홍대식,최황규 강원대학교 정보통신연구소 2014 정보통신논문지 Vol.18 No.-

In this paper, we propose a new method to solve inconvenience in information retrieval for Facebook users and in mobile marketing for advertisers. The proposed system has an own server to communicate with the Facebook server. The own server collects various event information from the Facebook server and posts the information to the Facebook users.

대규모 디지털 학술자원 기반 Virtual Science Brain 활용을 위한 검색 시스템 연구

전홍우,정창후,송사광,최윤수,정도헌,최성필,성원경 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1A

연구자들의 연구 주제 선정 및 연구동향 분석하기 위해서 이미 발간된 수많은 논문, 특허, 보고서에서 정보를 수집 및 분석해야 하는 어려움이 있다. 이를 극복하기 위해서 정보추출 연구와 더불어 추출된 정보의 다양한 검색 방법 연구는 필요하다. 그러나 정보추출연구는 활발히 이루어지는 반면 정보의 검색방법 연구는 상대적으로 주목받지 못하고 있다. 본 연구에서는 고급 정보들을 다양한 방법을 통해 분석된 결과를 제시하여 사용자들이 새로운 연구 성과를 도출할 수 있는 획기적인 서비스를 소개한다.

패턴 정보를 이용한 효모 관련 문서에서의 이벤트 자동 추출

전홍우(Hongwoo Chun),황영숙(Youngsook Hwang),임해창(Haechang Rim) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1B

생명과학 관련 문서에서 자동으로 이벤트를 추출하는 것은 관련 연구자들의 연구에 많은 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 생명과학 관련 문서 중 특히 효모와 관련된 문서를 대상으로 간단한 자연언어 처리 기술을 적용하여 유의미한 정보를 추출한 결과를 제시하고자 한다. 실험은 효모 관련 문서에서 고빈도의 이벤트 표현 동사에 대한 패턴 정보를 조사한 후, 패턴 정보에 의거하여 이벤트를 추출하였다. 평가 결과, 비교적 간단한 자연언어 처리 기술만으로도 유의미한 정보들을 추출할 수 있었다.

비틂전단시험에 의한 서해안 새만금 모래의 동적특성 연구

전홍우(Hong-Woo Jeon),손수원(Su-Won Son),김진만(Jin Man Kim) 한국해양공학회 2013 韓國海洋工學會誌 Vol.27 No.6

The dynamic characteristics of west coast sand were investigated in order to evaluate the design properties of the offshore wind turbine foundations to be constructed in the West Sea. Torsional shear tests were performed at different confining pressures and densities on specimens constituted by the dry fluviation method. The strain-dependent shear modulus and damping curves were obtained, together with modulus degradation curves. The results show that the confining pressure is more influential on the dynamic characteristics of the sand than the density. It was also found that dynamic curves from this study were similar to those proposed by other. The modulus degradation ration G/G1st varies slightly at a small strain level, but increases significantly once beyond the intermediate strain level.

제강슬래그 기초지진격리장치의 지진하중 저감효과

손수원,전홍우,류정호,김진만 한국방재학회 2014 한국방재학회논문집 Vol.14 No.1

Seismic isolation systems including Laminated Rubber Bearing(LRB) and Friction Pendulum System(FPS) have been being used toimprove the seismic performance of bridge structures. This paper studied the seismic load reduction effect of a steel slag-based seismicfoundation isolation system by using 1-G shaking table tests. The result shows that ground acceleration reduces significantlythrough soft clay ground to the foundation isolation system, and it further reduces through the foundation isolation system. Numericalanalyses show similar results. These results show that the seismic foundation isolation system is effective in seismic performanceimprovement of bridge structure. 교량 구조물의 내진성능을 향상하기 위해 Laminated Rubber Bearing(LSB)과 Friction Pendulum System(FPS) 등의 다양한 종류의지진격리장치가 사용되고 있다. 본 연구에서는 LSB와 FPS와 달리 설치비용과 운반비용을 절약할 수 있는 제강 슬래그를 이용한기초지진격리장치를 연구하였으며, 1-G 진동대 시험을 이용하여 기초지진격리장치의 지진하중저감효과를 분석하였다. 연구결과,기반암에서 기초지진격리장치까지 도달하는 동안 연약점토지반에서 상당한 진동 감소가 발생했으며, 기초지진격리장치를 통과하면서 가속도가 추가로 감소되는 효과를 보였다. 진동대 실험과 함께 수행된 수치해석은 실험과 유사한 결과를 나타냈다. 이러한 결과는 기초지진격리장치가 교량구조물의 내진성능을 개선하는 효과가 있다는 것을 보여준다.

시맨틱 구문 트리 커널을 이용한 생명공학 분야 전문용어간 관계 식별 및 분류 연구

최성필,정창후,전홍우,조현양 한국문헌정보학회 2011 한국문헌정보학회지 Vol.45 No.2

In this paper, we propose a novel kernel called a semantic parse tree kernel that extends the parse tree kernel previously studied to extract protein-protein interactions(PPIs) and shown prominent results. Among the drawbacks of the existing parse tree kernel is that it could degenerate the overall performance of PPI extraction because the kernel function may produce lower kernel values of two sentences than the actual analogy between them due to the simple comparison mechanisms handling only the superficial aspects of the constituting words. The new kernel can compute the lexical semantic similarity as well as the syntactic analogy between two parse trees of target sentences. In order to calculate the lexical semantic similarity, it incorporates context-based word sense disambiguation producing synsets in WordNet as its outputs, which, in turn, can be transformed into more general ones. In experiments, we introduced two new parameters: tree kernel decay factors, and degrees of abstracting lexical concepts which can accelerate the optimization of PPI extraction performance in addition to the conventional SVM's regularization factor. Through these multi-strategic experiments, we confirmed the pivotal role of the newly applied parameters. Additionally, the experimental results showed that semantic parse tree kernel is superior to the conventional kernels especially in the PPI classification tasks. 본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 추출을 위해서 기존에 연구되어 높은 성능을 나타낸 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존 구문 트리 커널의 문제점은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대한 단순 외형적 비교로 인해, 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 값이 상대적으로 낮아지는 현상이며 결국 상호작용 자동 추출의 전체 성능에 악영향을 줄 수 있다는 점이다. 본 논문에서는 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 어휘 의미적 유사도 계산을 위해서 문맥 및 워드넷 기반의 어휘 중의성 해소 시스템과 이 시스템의 출력으로 도출되는 어휘 개념(WordNet synset)의 추상화를 통한 기존 커널의 확장을 시도하였다. 실험에서는 단백질 간 상호작용 추출(PPII, PPIC) 성능의 심층적 최적화를 위해서 기존의 SVM에서 지원되던 정규화 매개변수 외에 구문 트리 커널의 소멸인자와 시맨틱 구문 트리 커널의 어휘 추상화 인자를 새롭게 도입하였다. 이를 통해 구문 트리 커널을 적용함에 있어서 소멸인자 역할의 중요성을 확인할 수 있었고, 시맨틱 구문 트리 커널이 기존 시스템의 성능향상에 도움을 줄 수 있음을 실험적으로 보여주었다. 특히 단백질 간 상호작용 식별 문제보다도 비교적 난이도가 높은 상호작용 분류에 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

통계적 공정 / 소자 시뮬레이터를 이용한 최악조건 해석에 관한 연구 ( A Study on the Worst Case Analysis using Statistical Process / Device Simulator )

박상봉,문대철,전홍우,박노경,차균현 대한전자공학회 1987 대한전자공학회 학술대회 Vol.1987 No.5

사회문제 해결 연구보고서 기반 문장 의미 식별 데이터셋 구축

신현호,정선기,전홍우,권이남,이재민,박강희,최성필 한국정보처리학회 2023 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.12 No.4

In general, social problem-solving research aims to create important social value by offering meaningful answers to various socialpending issues using scientific technologies. Not surprisingly, however, although numerous and extensive research attempts have beenmade to alleviate the social problems and issues in nation-wide, we still have many important social challenges and works to be done. In order to facilitate the entire process of the social problem-solving research and maximize its efficacy, it is vital to clearly identifyand grasp the important and pressing problems to be focused upon. It is understandable for the problem discovery step to be drasticallyimproved if current social issues can be automatically identified from existing R&D resources such as technical reports and articles. Thispaper introduces a comprehensive dataset which is essential to build a machine learning model for automatically detecting the socialproblems and solutions in various national research reports. Initially, we collected a total of 700 research reports regarding social problemsand issues. Through intensive annotation process, we built totally 24,022 sentences each of which possesses its own category or labelclosely related to social problem-solving such as problems, purposes, solutions, effects and so on. Furthermore, we implemented foursentence classification models based on various neural language models and conducted a series of performance experiments using ourdataset. As a result of the experiment, the model fine-tuned to the KLUE-BERT pre-trained language model showed the best performancewith an accuracy of 75.853% and an F1 score of 63.503%. 일반적으로 사회문제 해결 연구는 과학기술을 활용하여 다양한 사회적 현안들에 의미있는 해결 방안을 제시함으로써 중요한 사회적 가치를창출하는 것을 연구 목표로 한다. 그러나 사회문제와 쟁점을 완화하기 위하여 많은 연구들이 국가적으로 수행되었음에도 불구하고 여전히 많은사회문제가 남아 있는 상황이다. 사회문제 해결 연구의 전 과정을 원활하게 하고 그 효과를 극대화하기 위해서는 사회적으로 시급한 현안들에대한 문제를 명확하게 파악하는 것이 중요하다. 사회문제 해결과 관련된 기존 R&D 보고서와 같은 자료에서 중요한 사안을 자동으로 식별할 수있다면 사회문제 파악 단계가 크게 개선될 수 있다. 따라서 본 논문은 다양한 국가 연구보고서에서 사회문제와 해결방안을 자동으로 감지하기위한 기계학습 모델을 구축하는 데에 필수적인 데이터셋을 제안하고자 한다. 우선 데이터를 구축하기 위해 사회문제와 쟁점을 다룬 연구보고서를총 700건 수집하였다. 수집된 연구보고서에서 사회문제, 목적, 해결 방안 등 사회문제 해결과 관련된 내용이 담긴 문장을 추출 후 라벨링을 수행하였다. 또한 4개의 사전학습 언어모델을 기반으로 분류 모델을 구현하고 구축된 데이터셋을 통해 일련의 성능 실험을 수행하였다. 실험 결과 KLUE-BERT사전학습 언어모델을 미세조정한 모델이 정확도 75.853%, F1 스코어 63.503%로 가장 높은 성능을 보였다.

학습 가능한 재순위화 및 응답 필터링 모델을 적용한 오픈 도메인 질의응답 시스템의 성능 향상

신현호,이명훈,전홍우,이재민,최성필 한국정보과학회 2023 정보과학회논문지 Vol.50 No.3

딥러닝 기술이 자연어처리에 적용되면서, 사용자 질문에 대상 단락을 미리 준비하지 않은 상황에서도 정답을 찾을 수 있는 오픈 도메인 질의응답에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구는 키워드 기반 정보 검색을 사용하여 의미론적 매칭에 한계가 존재한다. 이를 보완하기 위해 딥러닝 기반 정보 검색 연구가 진행되고 있으나 실증적으로 실 시스템에 적용한 국내 연구는 아직 많지는 않은 상황이다. 이에 본 논문에서는 한국어 오픈 도메인 질의응답 시스템의 성능을 높이기 위해 2단계 성능 고도화 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 검색엔진과 기계독해 모델이 결합된 형태의 베이스라인 시스템에 기계학습 기반의 재순위화 모델과 응답 필터링 모델을 순차적으로 적용하는 방법이다. 베이스라인 시스템의 경우 초기 성능은 F1 스코어 74.43, EM 스코어 60.79이며, 제안된 방법을 활용하였을 때 F1 스코어 82.5, EM 스코어 68.82로 성능이 향상되는 것을 확인하였다.

원부자재 공급망 예측을 위한 국가 업종 사전감지 방법론 연구

박강희,권이남,전홍우,이재민 한국경영과학회 2023 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2023 No.5