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전은진 한국언어문화학회 2014 한국언어문화 Vol.0 No.53
The purpose of this study is to analyze on the aspectof words and the network of co-occurring words in the poems of Kim Su-yeong. Morethan 176 poems of Kim Su-yeong were build to a corpus and frequency analysis wasperformed to extract main words. The frequency of the entire poetic words was analyzedfor each part of speech. As a result, the frequency of the postposition in the poems ofKim Su-yeong was appearanced highly. Of the main words in his poems, target wordswere selected and co-occurring words were extracted. Based on the co-occurrence relationof target words and co-occurring words, a network analysis was performed. Especially,person pronoun and state as a target words was analyzed in the co-occurrence relationnetwork. As a result, it could be analyzed the poems of Kim Su-yeong
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김수영 시와 신동문 시의 어휘 사용 양상과 네트워크 연구
전은진 우리말학회 2015 우리말연구 Vol.41 No.-
이 연구는 김수영 시와 신동문 시의 어휘를 계량 언어학적인 방법 으로 분석하여 어휘 사용 양상을 고찰하고, 시인의 삶이나 의식을 드러낼 수 있는 주요 어휘를 대상어로 선정하여 어휘 네트워크를 분석해 보았다. 김수영 시와 신동문 시의 어휘 사용 양상을 고찰하기 위하여 먼저 김수 영과 신동문의 시 전집을 전산화하는 작업을 통하여 코퍼스를 구축하였 다. 그다음으로 코퍼스를 품사별로 형태 분석하여 어휘를 추출하였다. 추 출한 어휘를 어휘 수, 어휘 사용 빈도, 어휘 목록으로 다각도로 분석하여 김수영 시와 신동문 시의 어휘 사용 양상을 고찰하였다. 김수영 시와 신 동문 시는 전체적으로 체언 사용이 가장 많았고, 의존명사와 조사 등의 형식성이 강한 단어가 높은 사용 비율을 보였다. 이러한 특성은 김수영과 신동문 시의 산문화 경향을 잘 보여준다고 하겠다. 김수영과 신동문의 시에 표현된 어휘 중에서 빈도가 가장 높은 어휘는 조사이고, 그다음으로 고빈도를 보이는 어휘는 대명사 ‘나’이다. 따라서 고빈도로 출현하며 시인의 내면을 보다 잘 드러내는 대명사 ‘나’를 대상어 로 선정하고, ‘나’와 같은 시행에 있는 공기어를 추출하여 네트워크를 분 석하여 보았다. 네트워크를 통하여 전후의 시대적 상황은 김수영과 신동 문의 시작 과정과 의식에 중요한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 이 연구는 순수 문학 연구에 계량 언어학적 분석과 사회학적 방법론인 네트워크 분석을 접목함으로써 인접 학문과의 융합적 연구를 시도하여 보 았다. 시를 네트워크로 분석한 연구는 아직은 초기 단계에 있으며, 앞으로 연구 대상을 확장하여 다양한 네트워크 분석이 이루어질 필요가 있다.
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Self-Attention 기반의 변분 오토인코더를 활용한 신약 디자인
( Piao Shengmin ),최종환 ( Jonghwan Choi ),서상민 ( Sangmin Seo ),김경훈 ( Kyeonghun Kim ),박상현 ( Sanghyun Park ) 한국정보처리학회 2022 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.11 No.1
신약 디자인은 단백질 수용체와 같은 생물학적 표적과 상호작용할 수 있는 약물 후보물질을 식별하는 과정이다. 전통적인 신약 디자인 연구는 약물 후보 물질 탐색과 약물 개발 단계로 구성되어 있으나, 하나의 신약을 개발하기 위해서는 10년 이상의 장시간이 요구된다. 이러한 기간을 단축하고 효율적으로 신약 후보 물질을 발굴하기 위하여 심층 학습 기반의 방법들이 연구되고 있다. 많은 심층학습 기반의 모델들은 SMILES 문자열로 표현된 화합물을 재귀신경망을 통해 학습 및 생성하고 있으나, 재귀신경망은 훈련시간이 길고 복잡한 분자식의 규칙을 학습시키기 어려운 단점이 있어서 개선의 여지가 남아있다. 본 연구에서는 self-attention과 variational autoencoder를 활용하여 SMILES 문자열을 생성하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안된 모델은 최신 신약 디자인 모델 대비 훈련 시간을 1/26로 단축하는 것뿐만 아니라 유효한 SMILES를 더 많이 생성하는 것을 확인하였다. De novo drug design is the process of developing new drugs that can interact with biological targets such as protein receptors. Traditional process of de novo drug design consists of drug candidate discovery and drug development, but it requires a long time of more than 10 years to develop a new drug. Deep learning-based methods are being studied to shorten this period and efficiently find chemical compounds for new drug candidates. Many existing deep learning-based drug design models utilize recurrent neural networks to generate a chemical entity represented by SMILES strings, but due to the disadvantages of the recurrent networks, such as slow training speed and poor understanding of complex molecular formula rules, there is room for improvement. To overcome these shortcomings, we propose a deep learning model for SMILES string generation using variational autoencoders with self-attention mechanism. Our proposed model decreased the training time by 1/26 compared to the latest drug design model, as well as generated valid SMILES more effectively.
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전은진 한국언어문화학회 2019 한국언어문화 Vol.0 No.68
이 연구는 국어 교과서에 수록된 시인에 대해 학생들이 느끼는 정서적 의미를오스굿(C. E. Osgood)이 고안한 심리학적 접근 방법인 의미미분법을 적용하여 계량적으로 고찰하여 보았다. 분석 결과, 평가 인자에서 ‘좋다/나쁘다’는 ‘윤동주’가 가장 높은 수치를 나타냈다. 가장 선호하는 시인이 누구인지 묻는 문항에서도 ‘윤동주’가 가장 높은 수치를보여 동일한 결과를 나타냈다. ‘행복하다/불행하다’는 ‘김소월’과 ‘나희덕’이 높은수치를 보였고, ‘너그럽다/엄격하다’는 ‘김소월’이 높은 수치를 보였다. 강도 인자는 ‘강하다/약하다’, ‘용감하다/겁 많다’, ‘굳세다/여리다’로 구분하였고, 활동 인자는 ‘적극적이다/소극적이다’, ‘빠르다/느리다’, ‘팽팽하다/느슨하다’로 구분하여 분석하였는데, 모두 ‘이육사’가 높은 수치를 나타냈다. 평가, 강도, 활동 인자를 바탕으로 분석한 정서적 의미의 계량적 결과가 통계학적으로 유의미한지 검증하기 위하여 각 인자 사이의 상관관계를 분석해 보았다. 분석 결과, 활동 인자는 평가 인자와 강도 인자와 통계학적으로 유의미한 관계에 있음을 확인할 수 있었다. 또한 시인의 정서적 의미를 평가, 강도, 활동의 세 축으로구성된 3차원적 의미 공간으로 구성해 보았다. 그 결과 이육사가 정서적 의미 공간이 가장 큰 것으로 나타났다. This study was analyzed about the affective meaning of Poet in Korean textbooks. This study was applied the theory of Osgood. As a result, ‘Yun Dong-ju’ showed the highest value in the evaluation factor ‘good/bad’. Yun Dong-ju wrote many poems such as ‘Seasi’, ‘the Cross’, ‘One Night I Count the Stars’, which made him feel friendly and comfortable. In the question about the most favorite poet, ‘Yun Dong-ju’ showed the highest value. Potency is classified as ‘strong/weak’, ‘brave/cowardly’, and ‘hard/soft’, and activity factors are ‘active/passive’, ‘fast/slow’, ‘tense/relaxed.’ ‘Lee Yuk-sa’ showed the highest value in all of them. It seems that the national spirit and the will of resistance and the name of ‘Yuk-sa’ have made emotions strong, as evidenced by Lee’s poems ‘Wilderness’ and ‘Climax’. This study was analyzed the poetry literature quantitatively. Quantitative research methods and psychological research methods can contribute to expanding the methods of literary research. Furthermore, it will contribute to the development of curriculum, Korean textbooks, and Korean language curriculum contents.
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전은진 우리말학회 2015 우리말연구 Vol.41 No.-
이 연구는 김수영 시와 신동문 시의 어휘를 계량 언어학적인 방법으로 분석하여 어휘 사용 양상을 고찰하고, 시인의 삶이나 의식을 드러낼 수 있는 주요 어휘를 대상어로 선정하여 어휘 네트워크를 분석해 보았다. 김수영 시와 신동문 시의 어휘 사용 양상을 고찰하기 위하여 먼저 김수영과 신동문의 시 전집을 전산화하는 작업을 통하여 코퍼스를 구축하였다. 그다음으로 코퍼스를 품사별로 형태 분석하여 어휘를 추출하였다. 추출한 어휘를 어휘 수, 어휘 사용 빈도, 어휘 목록으로 다각도로 분석하여 김수영 시와 신동문 시의 어휘 사용 양상을 고찰하였다. 김수영 시와 신동문 시는 전체적으로 체언 사용이 가장 많았고, 의존명사와 조사 등의 형식성이 강한 단어가 높은 사용 비율을 보였다. 이러한 특성은 그 시대 시의 산문화 경향을 잘 보여준다고 하겠다. 김수영과 신동문의 시에 표현된 어휘 중에서 빈도가 가장 높은 어휘는 조사이고, 그다음으로 고빈도를 보이는 어휘는 ‘나’이다. 따라서 고빈도로 출현하며 시인의 내면을 보다 잘 드러내는 대명사 ‘나’를 대상어로 선정하고, ‘나’와 같은 시행에 있는 공기어를 추출하여 네트워크를 분석하여 보았다. 네크워크를 통하여 전후의 시대적 상황은 김수영과 신동문의 시작 과정과 의식에 중요한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 이 연구는 순수 문학 연구에 계량 언어학적 분석과 사회학적 방법론인 네트워크 분석을 접목함으로써 인접 학문과의 융합적 연구를 시도하여 보았다. 시를 네트워크로 분석한 연구는 아직은 초기 단계에 있으며, 앞으로 연구 대상을 확장하여 다양한 네트워크 분석이 이루어질 필요가 있다.
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