김하나 교수
Ha-Na Kim
이화여자대학교 건축학과 · 컴퓨터과학
연구실 소개
김하나 교수의 연구실은 인지언어학과 임상언어치료의 융합을 바탕으로 청년층과 노년층의 언어유창성, 특히 이야기 다시 말하기 능력과 작업기억 간의 상관관계를 정보 단위(IU) 기반 분석으로 탐구하고 있습니다. 또한, 온라인 게임 환경에서의 계정도용을 방지하기 위한 서버 기반 액션 시퀀스 분석 기반 탐지 시스템 개발과 게임 아이템 거래 시장의 보안 문제 해결을 위한 행동 분석 및 거래 네트워크 분석도 주요 연구 과제입니다. 이는 노인층의 언어기능 평가 및 게임 보안 분야에서 실용적이고 임상적으로 유의미한 연구 성과를 도출하고 있습니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
15본 연구는 이야기 과제유형 및 이야기 단계에 따른 청년층 및 노년층의 연속발화를 정보 단위(Information Unit, 이하 IU)를 기반으로 분석하였다. 또한, 이야기 다시 말하기 능력이 작업기억(working memory)과의 상관관계를 살펴보고자 하였다. 이야기 과제는 한국인에게 친숙한 전래동화 두 가지를 이용하였으며, 하나는 원작이야기를 그대로 이용하고 하나는 수정을 하여 변형된 이야기를 사용하였다. 이야기 과제는 기, 승, 전, 결의 단계에 맞추어 구성하였다. 삼원혼합분산분석 결과, 노년층이 청년층에 비해 IU에서 낮은 수행력을 보였으며, 수정된 이야기에서 원작에 비해 낮은 수행력을 보았다. 또한, 이야기 단계에 대한 주효과 및 이야기 유형과 단계에 따른 이차상호작용이 유의하였다. 이야기 다시 말하기 능력과 작업기억의 상관관계를 알아보기 위해 피어슨 상관계수를 분석하였다. 그 결과, 청년층은 원작이야기 과제에서 숫자 거꾸로 따라말하기(digit backward), 단어
As item trading becomes more popular, users can change their game items or money into real money more easily. At the same time, hackers turn their eyes on stealing other users game items or money because it is much easier to earn money than traditional gold-farming by running game bots. Game companies provide various security measures to block accounttheft attempts, but many security measures on the user-side are disregarded by users because of lack of usability. In this study, we propose a serv
The purpose of this study is to concretize the priority of selection attributes for integrated resort and to develop effective evaluation standard for the financial and administrative support establishing integrated resort from regional governments. Looking at the results of the top-tier selection attributes of the integrated resort, the resort's facilities factor(0.5326), internal service factor(0.1590), program factor(0.1465), cost and convenience factor(0.1178), and environmental factor(0.044
본 연구는 이야기 과제유형 및 이야기 단계에 따른 청년층 및 노년층의 연속발화를 정보 단위(Information Unit, 이하 IU)를 기반으로 분석하였다. 또한, 이야기 다시 말하기 능력이 작업기억(working memory)과의 상관관계를 살펴보고자 하였다. 이야기 과제는 한국인에게 친숙한 전래동화 두 가지를 이용하였으며, 하나는 원작이야기를 그대로 이용하고 하나는 수정을 하여 변형된 이야기를 사용하였다. 이야기 과제는 기, 승, 전, 결의 단계에 맞추어 구성하였다. 삼원혼합분산분석 결과, 노년층이 청년층에 비해 IU에서 낮은 수행력을 보였으며, 수정된 이야기에서 원작에 비해 낮은 수행력을 보았다. 또한, 이야기 단계에 대한 주효과 및 이야기 유형과 단계에 따른 이차상호작용이 유의하였다. 이야기 다시 말하기 능력과 작업기억의 상관관계를 알아보기 위해 피어슨 상관계수를 분석하였다. 그 결과, 청년층은 원작이야기 과제에서 숫자 거꾸로 따라말하기(digit backward), 단어
온라인 게임시장의 성장으로 아이템 거래시장이 활성화됨에 따라 아이템 현금 거래시장은 1조 6,000억원 규모로 성장하였으며, 활성화된 시장으로 인해 아이템 및 게임머니의 현금화가 용이하게 되었다. 이러한 특성으로 악의적인 사용자들은 온라인 게임에서 계정도용을 통해 금전적인 가치가 높은 희귀 아이템 및 게임머니를 탈취하여 현금화하는 사례가 빈번히 발생하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 MMORPG(Massive Multi-user Online Role Playing Game)내에서의 계정도용자들의 행위분석을 통한 계정도용 탐지모델을 제안한다. 계정도용의 경우 현금화 시킬 수 있는 아이템 및 게임머니를 탈취해야하기 때문에 게임 행동상에서 경제활동에 치중되어 있으며 아이템 생산, 아이템 판매, 게임머니 획득 이라는 특정 시퀀스를 가지고 있다. 이를 기반으로 계정도용 탐지모델을 제안하였으며, 본 논문의 탐지모델을 활용하여 분류한 결과 84%의 정확도를 보였다. 더불어 거래 네트워크 분석을
As item trading becomes more popular, users can change their game items or money into real money more easily. At the same time, hackers turn their eyes on stealing other users game items or money because it is much easier to earn money than traditional gold-farming by running game bots. Game companies provide various security measures to block account- theft attempts, but many security measures on the user-side are disregarded by users because of lack of usability. In this study, we propose a se
Thesis (M.Eng.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, 2003.
Recently, deep neural network (DNN) acceleration has been critical for hardware systems from mobile/edge devices to high-performance data centers. Especially, for on-device AI, there have been many studies on hardware numerical precision reduction considering the limited hardware resources of mobile/edge devices. Although layer-wise mixed-precision leads to computational complexity reduction, it is not straightforward to find a well-balanced layer-wise precision scheme since it takes a long time
In this study, joint source–channel decoding for non-binary source samples is conducted. The non-binary source samples can be modelled as the output of a multi-state Markov chain (MC). As the source samples are directly transmitted after channel coding without source compression, the transmitted signals can be highly correlated. At the receiver, the multi-state MC module can be designed to exploit the statistical correlation of source samples to improve the error correcting performance. However,
A speech controlled animation system is both a useful application program as well as a laboratory in which to investigate context aware applications as well as controlling errors. The user need not have prior knowledge or experience in animation and is yet able to create interesting and meaningful animation naturally and fluently. The system can be used in a number of applications ranging from PowerPoint presentations to simulations to children’s storytelling tools.
Memorizing and utilizing speakers' personas is a common practice for response generation in long-term conversations.Yet, human-authored datasets often provide uninformative persona sentences that hinder response quality.This paper presents a novel framework that leverages commonsense-based persona expansion to address such issues in long-term conversation.While prior work focuses on not producing personas that contradict others, we focus on transforming contradictory personas into sentences that
Memorizing and utilizing speakers' personas is a common practice for response generation in long-term conversations. Yet, human-authored datasets often provide uninformative persona sentences that hinder response quality. This paper presents a novel framework that leverages commonsense-based persona expansion to address such issues in long-term conversation. While prior work focuses on not producing personas that contradict others, we focus on transforming contradictory personas into sentences t
Recently, AI acceleration is critical for hardware systems from mobile/edge devices to high-performance data servers. For on-device AI, there have been many studies on hardware numerical precision reduction for low hardware complexity considering limited hardware resources of mobile/edge devices [1–2]. However, if taken too far, aggressive quantization with low precision can degrade model accuracy which is the fundamental measure of deep learning quality. With the layer-wise mixed-precision netw
The East Asian Library at the University of Toronto is rich in unique research resources relating to Korean studies. Over the years, the East Asian Library has undertaken numerous initiatives to digitize research information for the purposes of preservation enhancing access. These initiatives have helped to facilitate access to important library resources for students and faculty and strengthened relationship between the Library and the academic community. This paper focuses on four major Korean
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