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Kim, Jung Sun; Kim, Tae Min; Kang, Myoung Joo; Koh, Sung Ae; Park, Hyunkyung; Nam, Seung-Hyun; Han, Jae Joon; Lee, Gyeong-Won; Yuh, Young Jin; Lee, Hee Jeong; Choi, Jung Hye
2023 / The Korean Journal of Internal Medicine
김정아, 서정아, 이혜수, 임무혁
2020 / Journal of Applied Biological Chemistry
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This paper proposes an information extraction system that automatically extracts key syntax by analyzing the dependency parse of a sentence, addressing the limitations of previous Open Information Extraction studies. By utilizing a rule-based approach with dependency relations, users can freely define and modify extraction rules, and experiments with Wikipedia data showed a 33% accuracy improvement compared to existing systems.
Information extraction : towards scalable, adaptable systems
Principle-based parsing : computation and psycholinguistics
The Semantic Web : Fourth Asian Conference, ASWC 2009, Shanghai, China, December 6-9, 2009 : proceedings
Computational linguistics and intelligent text processing : 7th international conference, CICLing 2006, Mexico City, Mexico, February 19-25, 2006 : proceedings
Information extraction : a multidisciplinary approach to an emerging information technolology : international summer school, SCIE-97, Frascati, Italy, July 14-18, 1997
Statistical language models for information retrieval
Survey of text mining : clustering, classification, and retrieval
Guiding language learning
자연어 처리와 컴퓨터 언어학 : 파이썬으로 개발하는 자연어 처리 서비스
Linguistic structure prediction
Grammatical inference : learning syntax from sentences : Third International Colloquium, ICGI-96, Montpellier, France, September 25-27, 1996 : proceedings
잡아라! 텍스트 마이닝 with 파이썬 : 지금 바로 할 수 있는 데이터 추출과 분석
뉴스 프레임과 의제의 자동 추출과 해석 모형
파이썬 라이브러리를 활용한 텍스트 분석
Machine learning : ECML-98 : 10th European Conference on Machine Learning, Chemnitz, Germany, April 1998 : proceedings
Meta-level control for deductive database systems
Algorithmic learning theory : 4th International Workshop on Analogical and Inductive Inference, AII '94, 5th International Workshop on Algorithmic Learning Theory, ALT '94, Reinhardsbrunn Castle, Germany, October 10-15, 1994 : proceedings
Learning from data : artificial intelligence and statistics V
Foundations of intelligent systems : 11th International Symposium, ISMIS'99, Warsaw, Poland, June 1999 : proceedings
이도경, 김민태, 김우주 · 2019
지능정보연구
최현수, 장정훈, 이새벽 · 2019
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
Chen C.,Tao Y.,Li Y.,Liu Q.,Li S.,Tang Z. · 2021
Computers in Industry
Wang H.,Qin K.,Duan G.,Luo G. · 2023
Big Data Mining and Analytics
김성태, 김민호, 김현아, 권혁철 · 2020
정보과학회논문지
Qi, S.; Zheng, L.; Shang, F. · 2021
ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing
강인수 · 2021
한국컴퓨터정보학회논문지
Niklaus C.,Cetto M.,Freitas A.,Handschuh S. · 2023
Knowledge-Based Systems
Liu Y.J.,Zhang L.,Lian X. · 2020
Scientometrics
Zhu H.,Lei L. · 2022
Library Hi Tech
Ding L.,Lei Z.,Xun G.,Yang Y. · 2020
Journal of Web Semantics
Fahd Saleh Alotaibi; Saurabh Sharma · 2022
Cybernetics and Systems
Liu, K.; El-Gohary, N. · 2016
Procedia Engineering
Zhu X.,Gao W.,Yu Y.,Zhang L.,Deng H. · 2024
Neurocomputing
Moteshakker Arani, Zohre; Abdollahzadeh Barforoush, Ahmad; Shirazi, Hossein · 2021
Journal of Intelligent Information Systems: Integrating Artificial Intelligence and Database Technologies
Zhang Q.,Wu M.,Lv P.,Zhang M.,Lv L. · 2022
Applied Sciences (Switzerland)
Martinez-Rodriguez J.L.,Lopez-Arevalo I.,Rios-Alvarado A.B. · 2022
Journal of Information Science
Chen X.,Zhang M.,Xiong S.,Qian T. · 2022
Knowledge-Based Systems
Suresh kumar, G.; Zayaraz, G. · 2015
Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences
Thomas A.,Sivanesan S. · 2022
Knowledge-Based Systems
전선 / 대학원
임상서식 및 의학 문헌에서의 정보추출을 위한 다양한 알고리즘과 이론에 대해 학습한다. 특히 자연어처리 분야의 기존 연구들을 기반으로 의학 분야에서 자연어처리 기술이 적용될 수 있는 사례들을 개발하고, 실제 프로젝트를 통해 새로운 적용 분야들에 대해 연구하게 된다.전선 / 학사
본 과목에서는 대용량의 텍스트를 분석하여 유의미한 결론을 도출하는 텍스트마이닝 기법에 대해 강의한다. Natural language processing, probabilistic topic model, text clustering, text categorization, contextual text mining 등, 텍스트마이닝 분야의 핵심 Keyword 및 기법에 대해 다룬다.전선 / 학사
컴퓨터를 활용하여 문제를 해결할 시 그 활용이 필수적인 기본적인 자료 구조에 대해 가르친다. 배열, linked list, stack, queue, priority queue, search tree, hash table, balanced search tree 등의 자료구조의 구성, 활용 방법 및 효율성을 강의한다. Python 기반의 숙제를 통해 수강생이 직접 각 자료구조를 구현/활용할 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
소셜 컴퓨팅과 라지데이터 분석 등이 커뮤니케이션 분야에서도 중요한 이슈로 부상함에 따라 컴퓨터공학을 전공하지 않은 연구자들도 소셜 네트웍 시스템의 기술적, 구조적 특성을 이해할 필요가 있다. 이 수업에서는 Ruby나 Python 등을 사용한 기초 프로그래밍 학습과, 웹 기반 기술(web technology), 데이터베이스 등의 관련 기술에 대한 학습을 통해 실제로 소셜 네트웍을 개발하고 분석하는 방법을 배운다. 또한, 이 과정에서 트위터 등의 소셜 네트웍의 데이터 마이닝 기법을 배우고 소셜 네트웍 분석을 실습을 통해 학습한다.전선 / 학사
영문법 구조에 관한 지식을 실제 언어가 사용되는 다양한 상황이나 맥락 속에서 어떻게 적절히 사용할 수 있을 것인가에 초점을 맞추어 학생들로 하여금 영문법을 제대로 활용하는 방법을 익힐 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 코퍼스 자료, 신문기사, 뉴스, 영화, 시트콤, 광고, 스포츠 중계 등 다양한 자료를 활용하여, 구어/문어 담화나 장르 등에 따라 영문법 구조가 어떤 변이형들을 취하는지를 보여줌으로써 영문법에 대한 보다 폭 넓은 이해를 할 수 있도록 돕는다.전선 / 대학원
이 강의는 사회 심리학의 고전 및 가장 최근의 연구들을 다룬다. 학생들은 적극적으로 토론에 임해야하며 기말에는 자신들의 연구 계획서를 제출하여야 한다전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전선 / 학사
프로그래밍 언어론에 대한 전반적인 이해를 높이고, 다양한 프로그래밍 언어를 익힌다. 이를 위해 프로그래밍 언어의 개념, 설계이론, 구현 방법에 대해 공부한다.전필 / 학사
본 과목에서는 정형 데이터와 비정형 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하는 데에 필요한 제반 이론 및 기법을 배운다. 구체적으로, 본 과목의 전반부에서는 데이터베이스 (DB)를 기반으로 한 정보 시스템의 설계 및 구현, 그리고 DB 마이닝과 DB 기반 추천 시스템과 관련된 모형과 기법을 다루고, 후반부에서는 텍스트 데이터를 대상으로 정보 검색, 문서 분류 및 군집화를 위한 주요 이론과 방법론들을 소개한다. 아울러, 본 과목은 소개된 모형 및 기법들을 구현하여 다양한 형태의 데이터에 실적용해보는 프로젝트들을 포함하는 바, 이를 통해 실제 문제에 대한 해결 능력을 기르고, 관련된 기술적 이슈들을 경험해보는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
빅데이터는 실세계에서 일어나는 복잡한 문제를 해결하기 위한 통찰력을 제공한다. 이 과목은 빅데이터를 소개하며, 데이터 가공, 분석 및 시각화를 위한 프로그래밍 언어 (Python), 데이터 분석을 위한 통계 및 머신러닝 방법 등을 가르친다. 실습 및 프로젝트를 통해서 학생들이 실제 데이터를 분석할 수 있는 능력을 배양한다. 데이터 중심의 컴퓨팅, 정량적 사고와 추론, 탐색적 데이터 분석에 대한 강조를 통해 이 과목에서는 데이터 과학의 핵심 원리와 기술을 다룰 것이다.전선 / 학사
이 수업은 정보를 구조적으로 표현하는 개념을 소개하고 알고리즘을 통해 프로그램을 효율적으로 작성하는 방법을 학습한다. 이 수업에서 학생들은 추상적인 정보 구조의 개념을 이해하고 정보 구조를 구현하는 방법을 배운다. 또한 이 수업에서는 recursive function, 효율적인 알고리즘 구현, 정렬과 검색 등의 토픽을 다루고, 링크드리스트, 스택, 큐 등을 구현하는 방법을 학습한다.전선 / 대학원
현대 경영에서의 의사 결정은 데이터의 분석 결과에 점점 더 많이 의존하고 있는 추세다. 정형 데이터 뿐만 아니라 비정형 데이터를 인터넷 상에서 수집, 저장, 가공하여 그 안에서 경영 인사이트를 추출하는 빅데이터 분석의 중요성은 날로 증가하고 있다. 이 강의는 프로그래밍 경험이 많지 않은 학생들을 대상으로 프로그래밍 언어의 기초뿐만 아니라 데이터의 수집 및 분석의 모든 과정을 살펴봄으로써 데이터 기반 의사 결정에 대한 이해를 높이고 기계학습 및 인공지능에서 사용하는 프로그래밍 언어가 산업 전반에 걸쳐 어떻게 활용되고 있는지에 대한 기초 지식을 제시한다. 또한 프로그래밍 언어를 실제 데이터에 적용하는 실습 과정을 통해 실전 문제에 대한 응용력을 배양하고, 향후 경영 환경에서의 실무 적용능력의 토대를 제공한다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 학사
본 교과목의 목표는 학생들로 하여금 컴퓨터를 이용하여 한국어 관련 정보(또는 자료)를 적절히 추출하고 처리할 수 있는 기초적인 능력을 기르게 하는 것이다. 정보 관련 기술과 산업이 발전함에 따라 많은 학문분야의 연구 내용과 방법론도 달라지고 있는바, 이러한 변화에 부응하기 위해서 개설된 교과목이 본 교과목이다. 본 교과목을 통하여 학생들은 말뭉치의 구축, 말뭉치 가공, 가공된 말뭉치로부터의 언어정보 추출, 추출된 언어정보의 통계적 분석, 언어정보의 데이터베이스화, 데이터베이스의 운용 및 유지 등에 관한 기초적인 방법론을 익히게 될 것이며, 한국어문학 나아가서는 인문학을 위한 컴퓨터 활용 능력을 키우게 될 것이다.전필 / 대학원
오늘날 정보기술(IT)은 조직의 전략과 운영 상 목표를 달성하는 핵심 요소가 되었다. 이러하여 대부분의 조직에서는 구성원들이 IT에 대해 최소한의 기본적인 지식을 갖추고 있기를 기대한다. 이 강좌는 정보시스템에 대한 기본적인 개념과 원리 전달을 목표로 구성된 종합 입문 과정이다. 입문 과정으로서 이 강좌는 특정한 내용을 깊게 다루는 것보다 다양한 주제를 폭넓게 다루는 데에 중점을 둘 것이다. 수업 중 다루게 될 주제에는 정보시스템의 기본 개념, IT의 전략적 역할, IT와 관련된 조직상의 변화 관리, 지식 경영, 기업 시스템, 인터넷 응용 기술, 시스템 개발 방법론, 신기술 등이 있다. 이와 더불어 경영 사례 연구 및 토론은 IT 환경에서 당면하게 될 구체적인 관리 문제를 다루는 데에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.전선 / 학사
영어 문장들이 단어나 구의 결합을 통해 형성되는 원리를 알아보고 다양한 영어 구문의 특성과 용법에 대해 살펴본다. 문장구조의 주요 원칙뿐 아니라 개별 구문에 나타나는 어휘적 특성, 어순, 구조적 특성 등 세부 현상들에 대한 체계적 설명 방법을 모색해보고 의미 해석 및 화용적 기능과는 어떻게 연결되는지 알아봄으로써 영어 문장 사용에 대한 심층적 이해를 돕는다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
프로그램 안에서 데이터를 효율적으로 저장하고 접근하도록 자료구조의 다양한 개념을 소개한다. 특히 같은 목적을 위해 작성된 코드안에서 사용 가능한 여러 가지 자료구조들 중에서 어떤 자료 구조가 어떤 상황에서 더 유리한 지를 이해하고, 주어진 응용에 적합한 자료구조를 선택하고 새로운 자료구조를 디자인 할 수 있는 감각을 기른다. 이를 위해 수학적인 분석과 프로그래밍 실습을 통한 다양한 자료구조의 평가를 수행한다.전선 / 학사
인공지능은 어떻게 의미 있는 구조를 갖춘 텍스트, 즉 스토리를 생성할 수 있을까? 이것은 인공지능 연구가 가지고 있는 가장 어려우면서도 동시에 가장 흥미로운 주제들 중 하나이다. 이 질문에 대답할 수 있기 위해서 우리는 무엇보다도 스토리의 기본 성격과 구조를 올바로 이해하고 있어야만 한다. 본 강좌에서는 이를 위하여 비교적 이해하기 쉬운 구조를 가지고 있으며, 활용도가 높은 게임 스토리를 매개로 스토리와 스토리텔링의 기본적인 성격을 살펴보고 스토리 분석의 방법을 알아봄으로써, 참여학생들이 이를 바탕으로 인공지능에 의한 스토리 창작의 구체적인 전망을 찾을 수 있도록 한다.