해외 고급인적자원의 국내 유치 실태에 관한 연구: 입국과 체류생활을 중심으로

한용진(Young Jin Han),김남희(Namhee Kim),한유경(You Kyung Han) 한국교육행정학회 2005 敎育行政學硏究 Vol.23 No.1

이 연구는 국가 경쟁력 제고를 위하여 국내에서 활용 가능한 고급인적자원의 대상을 국적 불문하고 활용할 필요가 있다는 전제하에, 해외고급인적자원을 국내로 유치ㆍ활용하는 데 있어서의 현황과 문제점을 분석하고 개선을 위한 시사점을 찾는 데 목적을 두고 있다. 연구목적을 달성하기 위하여 석ㆍ박사 학위를 소지하고 전공분야에 종사하고 있는 국내 활동 외국인들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과 국내에 체류하고 있는 해외고급인적자원들은 국내 생활에 대한 만족도도 비교적 높고 장기체류 희망자도 많은 것으로 나타났으나, 생활환경과 언어문제를 가장 큰 어려움으로 느끼고 있는 것으로 분석되었다. 이 부분에 대하여는 국가차원의 해외 고급인적자원의 활용을 위한 인프라 구축 노력의 필요성이 제기되었으며, 보다 적극적인 유치를 위해서는 세계적 수준의 우수 연구소 육성 및 지원, 해외 우수기관 유치, 고등교육 질제고 등의 필요성이 도출되었다. This research, on the premise that there is need to utilize highly skilled human resources regardless of one's nationality to strengthen national competitiveness, aims to find out various problems and methods for improvement in attracting and utilizing foreign highly skilled personnels. To achieve this goal, a survey was conducted on foreigners working in Korea in the fields of their majors with either a Master's degree or a doctorate. The result was that their level of satisfaction on their lives in Korea was relatively high and many showed hopes for a long-term stay. The biggest difficulties they faced were concerning living conditions and language barrier, and need for effort on a national level to establish the infrastructure to utilize such foreign human resources was raised. Further more, for a more active policy for attracting them, needs for fostering and supporting a universally outstanding research institute, inviting outstanding foreign institutes in Korea, and improving the quality of higher education, were brought up.

Event 온톨로지 기반의 의미 정보 검색

한용진(Yong jin Han),박세영(Se Young Park),이영화(Young-Hwa Lee),김권양(Kwon-Yang Kim) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.1A

이벤트 온톨로지 기반의 의미 정보 검색

한용진(Yong-Jin Han),박세영(Se Young Park),이영화(Young-Hwa Lee),김권양(Kweon-Yang Kim) 한국정보과학회 2008 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.14 No.1

온톨로지는 웹과 데이타베이스에서 추출하거나 사람으로부터 직접 얻은 정보들을 기계가 접근할 수 있는 개념과 개념 간의 관계 정보로 표현한다. 온톨로지에서 표현된 개념과 관계 정보를 활용할 경우, 의미적인 관계에 따라 정보를 새롭게 재구성할 수 있다. 본 논문에서는 웹상의 인물검색 사이트에서 추출한 정보를 Protege API를 이용해 OWL기반의 IT-People Event Ontology의 스키마에 맞게 온톨로지화 한다. IT-People Event Ontology는 인물과 관련해 잘 변하지 않는 정보와 시간에 따라 변할 수 있는 사건 정보를 표현하고 있다. 이벤트 온톨로지에 기반한 의미정보 검색은 입력 질의를 온톨로지에 정의된 의미관계에 따라 처리하고, 질의의 유형에 따라 이벤트 온톨로지에 있는 인물 정보를 검색해서 재구성된 결과를 보여준다. 따라서 기존 시스템들의 인물 검색 결과와 비교했을 때, 사용자의 질의 요구에 보다 적합한 검색 결과를 보여 준다. An ontology provides an explicit specification of concepts and relations on information extracted from database or on human knowledge. Using an ontology, The information can be reconstructed according to semantic relations. In this paper, IT-People Event Ontology is constructed using people information extracted from web portals. IT-People Event Ontology represents constant information and time-temporal information on people. A system using this ontology outputs the well-organized reconstructed information on a specific individual in interest, and then the reconstructed information is suitable for users' demand.

사회적 관계 분류를 위한 관계-상황 토픽 모델

한용진(Yong-Jin Han),박성배(Seong-Bae Park),박세영(Se Young Park) 한국정보과학회 2014 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.41 No.6

위치 센서가 장착된 모바일 기기의 사용이 확대되면서 모바일 사용자 간의 관계 추론 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 연구들은 미리 정의된 상황(context)에 따른 사용자들 간의 근접성을 활용하였다. 예를 들어, 평일 낮, 주말 저녁 등의 시간대를 미리 정의하거나 사용자로부터 직장, 집 등의 위치에 대한 상황 정보를 얻는다. 이러한 접근은 필연적으로 미리 정의한 상황에 편향된(biased) 결과를 얻는다. 본 논문은 사회적 관계 분류에 적합한 상황 학습을 위해 관계-상황 토픽 모델을 제안한다. 제안한 모델은 관계가 알려진 사용자들 간의 근접성 이력으로부터 사용자 간의 은닉 상황(latent context)을 자동으로 학습한다. 새로운 사용자들 간의 관계 분류를 위해 이들의 근접성 이력을 학습된 은닉 상황 공간으로 맵핑하고 Bayes 분류 기법을 적용하였다. 실험 결과 제안한 방법이 수작업으로 정의한 상황기반 분류 방법에 비해 높은 정확도를 보였다. With spread of mobile devices integrating positioning sensors, the studies on inferring relationships between mobile users have been actively studying. Most studies have utilized proximities between users according to predefined contexts. For instance, several time slots such as weekday daytime, weekend evening are predefined and location contexts such as home, work are obtained from users. This approach necessarily provides results biased to such predefined contexts. This paper proposed a relation-context topic model to learn contexts. The proposed model learns latent contexts from proximity histories between users whose relationships are known. Context occurrences according to relationships are considered by explicitly relating contexts to relationships. In order to classify social relationships between unknown users, their proximity histories are mapped into the inferred context space and a Bayes classifier is applied. In the experiments, the proposed method showed a high accuracy compared with a method using manually defined contexts.

단일 문서 피드백을 이용한 개념적인 재순위화

한용진(Yong-Jin Han),박세영(Se Young Park),박성배(Seong-Bae Park),이상조(Sang-Jo Lee) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1B

모바일 환경에서 정보 검색 시, 사용자가 질의를 구체적으로 입력하는 것이 번거로운 문제점이 있다. 본 논문은 모바일 환경에서의 효율적인 검색 성능 향상을 위해 단일 문서 피드백을 이용한 개념적인 재순위화 방법을 제안한다. 사용자는 질의 의도와 관련있는 문서 하나를 시스템에 피드백한다. 제안한 방법은 피드백된 문서와 앞서 검색된 문서들을 위키피디아의 표제어로 표현되는 개념적인 차원으로 맵핑함으로써 개념적인 수준에서 검색 결과를 재순위화한다. 최근 한국어 뉴스 및 블로그를 대상으로 한 실험 결과 키워드 기반 피드백 방법에 비해 제안한 방법이 높은 성능을 보였다.

질의 생성을 이용한 자연어 인터페이스

한용진(Yong-Jin Han),박세영(Se Young Park) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.39 No.12

기존의 자연어 인터페이스에 대한 연구는 학습 데이터 및 입력 표현에 대한 구문 분석 결과에 의존해 왔다. 이러한 접근은 시스템이 처리할 수 있는 자연어 표현과 주어진 분야의 의미 표현이 일치하지 않는 원인이 되기도 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 주어진 분야의 의미 표현들을 생성하고 각 의미 표현(meaning representation)에 대응하는 적어도 하나의 자연어 표현을 생성하는 방법을 제안한다. 사용자의 입력 표현은 미리 생성된 자연어 표현과 비교함으로써 가장 적합한 의미 표현에 맵핑된다. 미국의 지리 정보 온톨로지에 대한 질의응답 시스템에 적용한 결과 제안한 방법은 기존 연구들에 비해 향상된 결과를 보였다. Current studies on a natural language interface rely on train data and syntactic parsing for an input sentence. These dependencies cause the discordance between expressions covered by a system and meaning representations of the given domain. This paper proposes a method to generate at least one expression corresponding to a meaningful meaning representation. The proposed method chooses the most appropriate meaning representation by using the generated expressions. The experiment results on question answering for U.S. geography ontology showed that the proposed method outperforms methods of previous studies.

컨텍스트에 기반한 두 인스턴스 사이의 의미 관계 정도 측정

한용진(Yong-Jin Han),박세영(Se Young Park),박성배(Seong-Bae Park),김권양(Kweon-Yang Kim) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회논문지 Vol.18 No.5

실세계의 객체들은 서로 직접적인 관계를 맺고 있고, 이러한 직접적인 관계를 통해 연결되는 새로운 간접적인 관계를 가진다. 온톨로지는 객체들 사이의 관계에 대한 의미를 명시적으로 표현한다. 따라서, 온톨로지를 이용함으로써 객체 간의 새로운 관계를 발견할 수 있다. 새롭게 발견된 객체들 간의 관계는 커뮤니티를 찾거나 소셜네트워크를 구축하는데 활용된다. 이러한 응용에서 두 객체 간에 관계 정도를 측정하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문은 온톨로지에 기반하여 객체들 간의 관계 정도를 측정하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 주로 객체들 간의 연결되는 패스를 주요하게 다루어 왔지만 두 객체 사이에 연결된 패스는 없더라도, 온톨로지의 스키마를 통해 의미를 가지는 관계가 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 객체들 간에 패스로 연결되는 관계는 물론 객체가 속하는 스키마를 통해 관계하는 정보들도 활용해서 두 객체 간의 관계 정도를 측정한다. 실험 결과 두 객체 사이에 스키마를 통한 관계에서 많은 의미 관계가 있음을 보였다. Entities in reality have direct relationships between each other. They also have new and indirect relationships through such direct relationships. An ontology gives explicit meaning of such relationships. Thus, we can discover new relationships between entities based on an ontology. Such new relationships are applied in identifying new communities or constructing social networks. Measuring for the degree of relationship is an important problem in such domains. This paper proposes a measurement for the degree of relationship between entities based on an ontology. Most of researches are based on connected paths between entities. However, there are meaningful relationships between two entities through the schema in an ontology even though there are no connected paths between the entities. The proposed method measures for the degree of relationships between two entities not only based on connected paths, but also relationships through the schema. The experiment result shows that the relationships through the schema are meaningful to measure the degree of relationship between entities.

자연어 인터페이스를 위한 관계에 대한 자연어 표현 자동 수집 방법

한용진(Yong-Jin Han),박세영(Se Young Park),박성배(Seong-Bae Park) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1A

관계에 대한 다양한 자연어 표현을 다루는 것은 구조 정보에 대한 자연어 질의 인터페이스 연구의 중요한 문제 중에 하나이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 기존의 연구들은 자연어 질의 인터페이스를 대상 분야에 적합하게 구축하기 위한 수작업에 의존하였다. 이러한 접근은 소규모 구조 정보에 대한 자연어 질의 인터페이스 구축 시 효율적으로 적용될 수 있다. 하지만 최근에는 RDF와 OWL과 같은 그래프 구조 정보가 다양한 분야에서 대량으로 생성되고 있다. 수작업에 의존하는 접근을 통해 이러한 대량의 그래프 구조 정보에 대한 자연어 인터페이스를 구축하기에는 어려움이 있다. 본 논문은 자연어 인터페이스에 대한 자연어 표현의 다양성 문제를 해결하기 위해 자동으로 관계에 대한 자연어 표현을 수집하는 방법을 제안한다. 그래프 구조 정보에서 관계는 두 객체를 연결하는 유일한 에지(edge)로 표현된다. 제안한 방법은 주어진 에지로 연결되는 서로 다른 객체 쌍을 말뭉치(corpus)에서 검색하고 검색된 객체 쌍 주변에서 빈번하게 등장하는 자연어 표현을 수집한다. 자동으로 수집한 자연어 질의 표현을 자연어 인터페이스에 적용한 결과 수작업에 의존하는 기존 연구들과 비교할 만한 실험 결과를 보였다.

테이블로부터 링크드 데이터 생성을 위한 패턴 충돌 해소

한용진(Yong-Jin Han),김권양(Kweon Yang Kim),박세영(Se Young Park) 한국지능시스템학회 2014 한국지능시스템학회논문지 Vol.24 No.3

최근 링크드 오픈 데이터(예, RDF, OWL)를 이용해 대량의 테이블로부터 새로운 링크드 데이터를 생성하기 위한 연구가 주목을 받고 있다. 본 논문은 이러한 링크드 데이터 생성을 위해 패턴을 이용한 방법을 제안한다. 패턴을 이용한 방법은 근본적으로 패턴들 간의 충돌 문제를 안고 있다. 예를 들어, 어떤 테이블 헤더(header)를 서로 다른 링크드 데이터 속성들로 맵핑하는 패턴들은 서로 충돌한다. 기존의 연구들은 통계적으로 우세한 패턴을 적용하여 정확도의 감소를 감수하거나 정확도를 높이기 위해 충돌하는 패턴들을 무시해 왔다. 제안하는 방법은 주어진 테이블에 적용되는 패턴들을 연계함으로써 모든 헤더들에 대한 적합한 패턴들을 찾는다. DBPedia와 위키피디아의 테이블을 이용한 실험에서 제안한 방법이 패턴 충돌을 효과적으로 해소하는 결과를 보였다. Recently, many researchers have paid attention to the study on generation of new linked data from tables by using linked open data (e.g. RDF, OWL). This paper proposes a new method for such generation of linked data. A pattern-based method intrinsically has a conflict problem among patterns. For instance, several patterns, mapping a single header of a table into different properties of linked data, conflict with each others. Existing studies have sacrificed precision by applying a statistically dominant pattern or have ignored conflicting patterns to increase precision. The proposed method finds appropriate patterns for all headers in a given table by connecting patterns applied to the headers. Experiments using DBPedia and Wikipedia showed results that conflicts of patterns are effectively resolved by the proposed method.

상황 인지에 의한 모바일 사용자의 사회적 관계 분류

한용진(Yong-Jin Han),박세영(Se Young Park) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.2D