A recursive method for discretely monitored geometric Asian option prices

김바라,Jeongsim Kim,김제림,위인숙 대한수학회 2016 대한수학회보 Vol.53 No.3

We aim to compute discretely monitored geometric Asian option prices under the Heston model. This method involves explicit formula for multivariate generalized Fourier transform of volatility process and their integrals over different time intervals using a recursive method. As numerical results, we illustrate efficiency and accuracy of our method. In addition, we simulate scenarios which show evidently practical importance of our work.

Optimal Admission Control and State Space Reduction in Two-Class Preemptive Loss Systems

김바라,고성석 한국전자통신연구원 2015 ETRI Journal Vol.37 No.5

We consider a multiserver system with two classes of customers with preemption, which is a widely used system in the analysis of cognitive radio networks. It is known that the optimal admission control for this system is of threshold type. We express the expected total discounted profit using the total number of customers, thus reducing the stochastic optimization problem with a two-dimensional state space to a problem with a one-dimensional birth-and-death structure. An efficient algorithm is proposed for the calculation of the expected total discounted profit.

Unfinished work for the queue under D-policy with incomplete information on service times

김바라,김정심,김제림 한국통계학회 2013 Journal of the Korean Statistical Society Vol.42 No.2

We will consider the queueing model under D-policy with incomplete information on service times. The operator does not know the actual service time of an arriving customer at each arrival epoch, but the correlated amount of the service time is known.Wederive the Laplace–Stieltjes transform of the unfinished work and then obtain the mean and variance of the unfinished work. In numerical examples, the distribution function of the unfinished work is calculated by numerically inverting the Laplace–Stieltjes transform. The mean and variance of the unfinished work are depicted.

딥러닝으로 불경 읽기 - Word2Vec으로 CBETA 불경 데이터 읽기

김바로(金바로) 원광대학교 원불교사상연구원 2019 원불교사상과 종교문화 Vol.80 No.-

본 연구는 CBETA(씨베타) 불경 데이터를 대상으로 딥러닝 방법인 Word2Vec(워드투벡)을 통해서 불경을 분석하고 시각화하는 방법을 탐색하고, 이를 토대로 인공지능이 불경을 읽는 방법의 장단점을 검토했다. 우선 인공지능에 대한 불교학 연구가 인공지능에 대한 비판의 측면에 집중되어 있는 현상을 제시하며, 인공지능을 활용한 불교학 연구를 제안하였다. 이를 위해서 Word2Vec을 통한 불경 분석의 이론적 배경과 분석 알고리즘을 서술하였다. 또한 불교학 연구자가 분석 결과를 탐색할 수 있는 방법을 제시하고, 이를 토대로 불교학 연구자가 분석 결과에 손쉽게 접근하여 사용할 수 있는 시각화 방안을 제시하였다. 마지막으로 인공지능 분석 방법의 장점으로 ‘넓게 보기’, ‘다르게 보기’, ‘디지털 학문 선순환’을 제시하였고, 단점으로 ‘형태적인 접근의 한계’, ‘설명 불가능한 인공지능’, ‘해석 불가능한 인공지능’의 문제를 서술하였다. 그리고 서술한 문제를 해결하는 방안으로 불교학의 지식과 사유를 디지털에 이식하기 위한 불교학 디지털 온톨로지를 제안하였다. This study explored how to analyze and visualize the Buddhist scriptures using the deep learning method Word2Vec using CBETA data, and based on this, examined the advantages and disadvantages of how artificial intelligence read the Buddhist scriptures. First of all, the Buddhist study on artificial intelligence presented a phenomenon focusing on the aspects of criticism on artificial intelligence, and proposed the study of Buddhism using artificial intelligence. To this end, the theoretical background and analysis algorithm of Buddhist scripture analysis through Word2Vec were described, the method by which Buddhist researchers could explore the analysis results was presented, and a visualization method was presented to enable Buddhist researchers to easily access and use the analysis results. Finally, the strengths of artificial intelligence were "broad view," "different view," and "digital academic development," while shortcoming was to describe the limitations of formative approach, unexplained artificial intelligence, and incomprehensible AI problems. And as a way to solve the problem described, I proposed a Buddhist study digital ontology to transplant Buddhist knowledge and manas to digital.

외상경험이 기억 억제 과정에 미치는 영향

김바라,안현의 한국상담심리학회 2009 한국심리학회지 상담 및 심리치료 Vol.21 No.1

The purpose of this study was to investigate the effect of traumatic experience on the inhibitory process in memory. One-way ANOVA was used in this study to test the hypotheses. The result of directed forgetting test was successful and the experimental group recalled less words than the control group. It was not statistically significant that this difference was caused by inhibitory process in memory, but it showed the possibility that the decreasing difference between words to be remembered and words to be forgotten may be related to the inhibitory process in memory. The findings provide further understanding of the information processing mechanism in PTSD patients and may be applied to the development of more effective treatments for the disorder. 본 연구는 여대생들이 경험한 외상과 그에 따른 외상 후 심리적 증상이 기억 억제 과정에 미치는 영향을 지시된 망각 실험 절차를 사용하여 살펴보았다. 결과를 얻기 위해 실험집단과 통제집단의 단어 회상 개수와 단어 회상 개수의 차이에 대해서 일원변량분석을 실시했다. 지시된 망각 과제의 결과는 성공적이었고, 외상 경험이 있는 사람이 없는 사람보다 적은 수의 단어를 기억했다. 이러한 차이가 기억억제 과정에 의한 것이라는 결과는 통계적으로는 유의미하지 않았지만, 기억 지시 단어-망각 지시 단어 회상 개수 차이가 외상경험이 있고, 외상 후 증상이 심해질수록 차이가 적어진다는 결과는 기억 억제 과정에 의한 것일 수 있다는 가능성을 보여주었다. 이 결과들은 PTSD 환자에 대한 기존 연구 결과와 부분적으로 일치하는 것으로 PTSD의 정보처리 과정에 대한 이해를 돕고 PTSD 치료에 필요한 정보를 시사했다는데 의의가 있다고 하겠다.

해외 디지털인문학 동향

김바로(Kim, Ba-Ro) 인문콘텐츠학회 2014 인문콘텐츠 Vol.0 No.33

디지털인문학은 인문학과 정보기술이 합쳐진 융합학문으로서 인문학의 위기를 타개할 인문학의 미래로 전 세계적인 주목을 받고 있다. 한국도 문화콘텐츠의 이름으로 인문학과 정보기술을 융합한 인문학의 대안을 제시하였고, 인문학의 산업화 영역에서 성과를 보이고 있다. 그렇기에 인문학 연구를 위한 방법론에 집중하고 있는 디지털인문학을 통하여 문화콘텐츠의 성과를 확장시킬 수 있을 것으로 판단된다. 이에 본 글에서는 한국에서의 디지털인문학 발전을 위한 토대 작업으로써 미국, 타이완, 일본, 중국의 디지털인문학 정책과 연구 현황에 대해서 살펴보았다. 미국은 학계에서 발전시켜온 디지털인문학에 정부의 적극적인 지원이 더해져, 자료의 수집과 분석 및 교육 등의 인문학 전 영역에 걸쳐 새로운 변화가 이루어지고 있다. 타이완은 정부의 강력한 디지털인문학 지원 정책을 통해서 디지털인문학을 발전시키며 아시아의 디지털인문학 선두주자로 입지를 다지고 있다. 일본은 정부의 지원은 미미한 상태이지만, 학계차원에서 서구의 디지털인문학을 받아들이며 제 나름의 방식으로 디지털인문학을 흡수하고 있다. 중국은 디지털화에만 치중하는 디지털인문학 초기 발전 단계를 밟고 있다. 마지막으로 한국형 디지털인문학 토대구축을 위한 해외선진사례 분석의 발판을 마련하기 위하여 간략하게나마 부록을 통하여 해외 주요 디지털인문학 문헌과 프로젝트를 소개하였다. Digital humanities is an integrated discipline that has been emerged as a result of disciplinary convergence between traditional humanities and information technology. This new academic discipline is currently considered as the future of humanities, especially in the recent situation where the “crisis of humanities” prevails all over the world. In Korea, the alternative to pass through the humanities crisis was presented under the title of “cultural contents,” producing a large number of significant achievements in terms of commercializing the research results. However, these achievements are expected to be further improved and expanded by incorporating diverse efforts made in digital humanities, which focuses on the development of new methodologies for humanities studies. The purpose of this paper is to provide an overview of the national policies for and current research trend of digital humanities, in particular in the United States, Taiwan, Japan, and China, so as to establish a solid foundation for development and dissemination of digital humanities in Korea. In the United States, as the academic circles continuously tried to develop the concept of digital humanities with the positive support from the national government, the scope of digital humanities projects has been expanded towards data mining, data analysis, and new digital forms of education. The Taiwanese government provides substantial support through various national policies for developing digital humanities, and the country, as a result, has emerged as the leader of digital humanities in Asia. Although only receiving minimal governmental support, the Japanese academia adopts the US and European digital humanities methodologies to integrate them into their own ways. Digital humanities researches in China concentrate on digitalizing sources, and thus are still in the rather early stages. Finally, in the appendix, the paper includes a brief overview of the major digital humanities monographs and projects overseas, as a basis of analysis for providing a foundation for digital humanities in Korea.

역사기록의 전자문서 편찬방법 탐구 - 역사요소를 중심으로 -

김바로 열상고전연구회 2016 열상고전연구 Vol.51 No.-

본 논문은 전통적으로 인문학자들이 수행하는 대상 자료의 분석·해석 작업을 디지털상에서 수행하는 방법론 중 역사요소를 중심으로 역사기록의 전자문서를 편찬하는 방법을 탐구했다. 디지털 시대에는 디지털 백과사전과 디지털 아카이브가 유기적으로 융합된 디지털 통합정보 아카이브(Digital Encyves)의 개념이 필요하다. 현재 디지털 아카이브는 한국역사정보 통합시스템으로 일부 구현되어 있다. 그러나 디지털 백과사전에 해당하는 역사요소에 대한 통합시스템은 전무한 형편이다. 기관은 개별 문중 요소의 식별값, 세부 정보 및 개별 문중 요소 간의 관계에 대한 연구와 관리를 위한 한국 역사요소 통합시스템을 구축하여야 한다. 또한 연구자들이 손쉽게 개별 요소의 정보를 입력하고 연계할 수 있는 지원 시스템을 구축하여야 한다. 개인 연구자는 대상 역사 자료에서 기본 요소(인물, 공간, 사건, 문헌, 시간)에 대해서 한국 역사요소 통합시스템에서 규정된 식별자를 부여해야 한다. 또한 개인 연구자의 요구에 의해서 형성된 용어의 경우 “용어”로 마크업하고, 속성 정보에 “편집자”와 “분류”를 기술하도록 한다. 이를 통하여 단일 객체에 대한 다양한 편찬자들의 이해와 해석을 손실 없이 완전한 데이터로 남길 수 있다. This paper aims to suggest a compilation method of electronic documents for historical records, with the focus laid on historical elements in the records, which is one of the digital methodologies for analyzing and interpreting source materials in humanities research areas. In the digital era, the concept of “digital encyves” – a convergence of digital encyclopedia and digital archives – and its development has a significant meaning. In Korea, the Korean History Online partly covers the role of digital archives in terms of the historical elements from Korean historical records. However, a comprehensive system for the historical elements has never been established with the concept of a digital encyclopedia at all. In order to prepare a solid foundation for the development of digital encyves, a comprehensive, integrated system for Korean historical elements needs to be established at an institute level, and the ID attributes and detailed information of individual in-text elements and the relations between these elements should be studied and managed in this system. Also, the system has to be open to individual researchers so that they can add information to each element and build proper relations. Individual researchers are required to use the ID attributes determined in this system, regarding the historical elements such as historical figures, places, events, documents, and time. If a new historical element is to be added to the system by an individual researcher, the new element is required to be marked up as a “term,” and the information on its category and the writer should be included in the term’s attributes. Through this method, a diversity of understandings and interpretations from various researchers can be collected as complete data, without any loss.

한국역사인물데이터베이스 설계 시론: 홍문록(弘文錄)을 예시로 하여

김바로 한국학중앙연구원 한국학중앙연구원 2023 한국학 Vol.46 No.3

To implement the Korea Biographical Database Project (KBDB), this study examined the China Biographical Database Project (CBDB, 中國歷代人物傳記資料庫), which was digitally implemented by synthesizing information on Chinese historical figures. The CBDB not only presents a data design that realizes complex information on historical personalities, but also contributes to the development of a historical research methodology through data sharing. With the CBDB as a reference, using the Hongmunrok(弘文錄) as an example, we proposed a design scheme for a KBDB that can interconnect the Korean Historical Personality Information System of the Academy of Korean Studies, the National Institute of Korean History’s Supplement to the Records of the Joseon Dynasty, and the Translation of Korean Classics Comprehensive Database. 본 논문은 한국역사인물데이터베이스(KBDB: Korea Biographical Database Project)를 구현하기 위하여, 중국 역사 인물에 관한 정보를 종합하여 디지털에서 구현한 ‘중국인물 데이터베이스 프로젝트(CBDB: China Biographical Database Project, 中國歷代人物傳記資料庫)’를 탐색했다. CBDB는 복합적인 역사 인물 정보를 구현한 데이터 설계를 제시하였을 뿐만이 아니라, 데이터 공유를 통해서 역사학 연구 방법론 발전에 공헌하고 있다. 이를 바탕으로 홍문록(弘文錄)을 예시로 하여, 한국학중앙연구원 한국역대인물정보시스템, 국사편찬위원회 조선왕조실록 부가열람, 한국고전번역원 한국고전종합DB를 상호 연결할 수 있는 한국역사인물데이터베이스의 설계 방안을 제시했다.

인공지능 시대의 사전과 데이터 ‒ 한국역사인물사전(데이터)을 위한 탐색 ‒

김바로 단국대학교 동양학연구원 2021 東洋學 Vol.- No.84

This paper concludes that the future of the artificial intelligence era dictionary is in the ‘machine readable data’, which is a collection of various things in a way that computers can understand for human beings and arranged in a certain order and commentary on each of them. In order to explore the possibility of transition to the data of dictionary studies, researcher examined the advantages and disadvantages of labeled data, parallel corpus data, and squad data released on AIHUB, an artificial intelligence integration platform. In data design and data construction in the specialized domain area, it was decided that it could inherit the research results of existing dictionary studies. And researcher searched the structure and contents of semantic data, another artificial intelligence data to overcome the limitations of data for deep learning, and decided that the results of existing dictionaries could be fully utilized in ontology design and semantic data construction. Based on this, for practical case study, data for deep learning and semantic data through ontology design were experimentally constructed on the theme of Korean historical character dictionary. First, researcher constructed and experimented with the learning data of object name identification (NER) based on the annals data of the Joseon Dynasty using the object name identification (NER) method of deep learning. The problem that object identification of object name identification (NER) through deep learning only identifies the attribute of the object and does not recognize the uniqueness of the object is confirmed. Therefore, the possibility of semantic data was examined through experimental ontology design to build semantic data as knowledge that has various uniqueness through the relationship with the object’s time, space, and characters. In conclusion, if the concept and understanding of machine-readable data can be added in traditional dictionary studies, it is considered to be competitive enough in both deep learning data and semantic data through ontology. 본 논문은 인공지능 시대 사전의 미래는 인간을 위해서 컴퓨터가 이해할 수 있는 방식으로 여러 가지 사항을모아 일정한 순서로 배열하고 그 각각에 해설을 붙인 내용인 ‘기계가독형 데이터’에 있다고 판단했다. 사전학의데이터학으로의 전환 가능성을 타진하기 위해서, 인공지능 통합 플랫폼인 AIHUB에 공개된 레이블드 데이터, 병렬코퍼스(말뭉치) 데이터, 스쿼드 데이터의 구조와 내용의 장단점을 살펴보았다. 데이터 설계와 전문 도메인영역의 데이터 구축에서는 충분히 기존 사전학의 연구 성과를 계승할 수 있다고 판단했다. 그리고 딥러닝을 위한 데이터의 한계를 타파하기 위한 또 다른 인공지능 데이터인 시맨틱 데이터의 구조와 내용에 대해서 탐색했고, 기존 사전학의 연구 성과가 온톨로지 설계와 시맨틱 데이터 구축에서 충분히 활용될 수 있다고 판단했다. 이를 토대로 실제적인 사례 연구를 위해서, 한국역사인물사전을 주제로 딥러닝을 위한 데이터와 온톨로지설계를 통한 시맨틱 데이터를 각각 실험적으로 구축했다. 우선 딥러닝의 객체명식별(NER) 방법을 활용하여, 조선왕조실록데이터를 토대로 하는 객체명식별(NER) 학습 데이터를 구축하고 실험했다. 딥러닝을 통한 객체명식별(NER)의 객체 식별이 객체의 속성만을 식별할 뿐, 객체의 고유성을 인지하지 못한다는 문제를 확인했다. 이에 객체의 시간, 공간, 인물 등과의 관계를 통한 다양한 고유성을 내재하고 있는 지식으로서의 시맨틱데이터를 구축하기 위한 실험적인 온톨로지 설계를 통해서 시맨틱 데이터의 가능성을 살펴보았다. 결론적으로 전통적인 사전학에서 기계가독형 데이터에 대한 개념과 이해가 더해질 수 있다면 딥러닝을 위한 데이터와 온톨로지를 통한 시맨틱 데이터 모두에서 충분히 경쟁력이 있다고 본다.

<공공데이터법>과 인문데이터 -공공기관 보유 인문데이터 공개 신청 사례를 중심으로

김바로 한국고전연구학회 2022 한국고전연구 Vol.- No.57

To examine the present state of data disclosure by public institutions under the Public Data Act, I first analyzed the humanities data compiled by public institutions and explored problems in requesting open to them. In Korea, humanities data are mostly stored and managed with government support. In 2013, the Public Data Act was enacted, mandating that public institutions provide public open to the public data they hold and manage. However, public data in the humanities sector frequently have yet to be disclosed. Although secondary workpieces of public data are provided as a web service, such as the Annals of the Digital Joseon Dynasty, it is necessary to obtain RAWDATA corresponding to the primary feed for digital humanities research, a new form of study of the humanities in the digital environment. However, most humanities institutions that store humanities data do not disclose public data under the Public Data Act, citing reasons such as personal information protection, data updates, and copyright protection despite public data disclosure requests. Therefore, it is necessary to change public institutions’ attitudes toward the disclosure of machine-only RAWDATA such as CSV, XML, and RDF guaranteed by the Public Data Act for the study of the humanities in the digital era. 본 논문에서는 공공데이터법에 따른 공공기관의 데이터 공개의 현재를 살펴보기 위하여, 우선 디지털 조선왕조실록을 통해, 공공기관에서 편찬한 인문 데이터의 온전한 활용을 위한 RAWDATA의 의미와 가치를 살펴보고, 공공데이터의 신청 절차를 통한 인문 데이터의 신청 과정에서 발생하는 제 문제를 탐색했다. 한국에서 대다수의 인문 데이터는 정부의 지원 하에 구축 및 운영되고 있다. 그리고 2013년 공공기관이 보유·관리하는 공공데이터를 국민에게 제공하도록 의무화하는 공공데이터법이 제정되었지만, 인문학 영역의 공공데이터는 아직 공개가 미진한 상황이다. 물론, 디지털 조선왕조실록과 같이 웹서비스로 공공데이터의 2차적 가공물을 제공하고는 있으나, 1차적 가공물인 RAWDATA의 공개는 많이 이루어지고 있지 않다. 공공데이터법에 따르면 디지털 환경에서의 새로운 인문학 연구인 디지털인문학 연구를 위해서 연구자에게 1차 사료에 해당하는 RAWDATA를 획득할 권리가 주어진다. 하지만 인문학 데이터를 보유하고 있는 대다수의 인문학 기관들은 공공데이터법에 따라서 주동적으로 공공데이터를 공개하지도 않고, 공공데이터법이 보장하는 국민의 공공데이터 공개 요청에도 개인정보보호, 데이터 업데이트, 저작권 보호 등의 사유를 들어서 인문 데이터를 공개하고 있지 않다. 이에, 학문의 인류 공영적인 이상과 디지털 시대의 새로운 인문학 연구를 위해서 공공데이터법이 보장하는 CSV, XML, RDF 등의 기계가독형 RAWDATA에 대한 공개에 대한 공공기관들의 태도 변화가 필요하다.