[특집] 인공지능 시대, 창작과 비평의 미래

김바로 인천작가회의(작가들) 2020 작가들 Vol.- No.75

GLoBES를 이용한 장거리 중성미자 진동변환 연구

김바로,주경광 한국물리학회 2011 새물리 Vol.61 No.9

GLoBES is a computer-based simulator for the neutrino oscillation caused by setting a neutrino source, baseline and detector. We simulate one of the neutrino oscillation parameters, Θ_13,for a long baseline neutrino experiment. The oscillation probability of a neutrino as a function of distance is estimated under the conditior that a ν_μ neutrino is made at JPARC in Japan and travels over ~1200 km to Korea. GLoBES는 중성미자 발생원과 검출기를 임의로 설정하여 가상적으로중성미자 실험을 구현할 수 있는 컴퓨터 시뮬레이터이다. 이를 이용하여진동변환상수 중의 하나인 Θ_13를 장거리 중성미자의 경우에대해 알아보았는데, 일본의 JPARC에서 만든 ν_μ 중성미자 빔이~1200 km 떨어진 한국으로 투사될 때 거리에 따른 중성미자의진동변환 확률을 구하였다.

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.

NEOS 실험을 위한 액체 섬광 검출용액 제조

김바로,주경광 한국물리학회 2015 새물리 Vol.65 No.11

A new experiment, NEOS (Short BaseLine Neutrino Oscillation Experiment), is aiming to investigate the reactor antineutrino anomaly by using the Hanbit reactor at Yonggwang, South Korea. A homogeneous NEOS detector has a 1000- target volume, and it uses linear alkyl benzene (LAB) as its main base solvent. Ultima Gold F (UG-F) is added to improve the light yield and pulse shape discrimination (PSD). The ratio of LAB to UG-F is 90:10. 2,5-Diphenyloxazole (PPO) and 1,4-bis[2-(2-methylphenyl)ethenyl] -benzene (bis-MSB) are dissolved to formulate the liquid scintillator (LS) with a mixture of LAB and UG-F. Then, ~0.5% gadolinium (Gd) is loaded into the LS. One ton of LS is synthesized by using a solvent-solvent extraction method. In this paper, the preparation, the synthesis procedures and the quality control results for the NEOS LS are described. NEOS (Short BaseLine Neutrino Oscillation Experiment)는 국내 한빛 원자로를 이용하여 sterile 중성미자 존재유무 가능성을 탐구하기 위한 실험이다. NEOS 검출기는 중성미자 검출과 배경사건 제거와 파형 분별 능력 (PSD) 향상을 위하여 90%의 선형알킬벤젠 (LAB)과 10%의 Ultima Gold F (UG-F) 혼합 용매에 기반을 두고 형광체인 PPO와 bis-MSB를 녹인 후 최종적으로 가돌리늄 (Gd)이 ~0.5% 용해된 액체섬광 검출용액을 사용한다. 약 1톤의 가돌리늄이 용해된 액체섬광 검출용액을 필요로 하는데, 이 논문에서는 NEOS 실험에 사용되는 액체섬광 검출용액을 만들기 위한 과정과 완성된 액체섬광검출용액의 품질 검사 결과를 보여준다.

빅데이터와 고전문학 연구방법론

김바로,강우규 중앙어문학회 2019 語文論集 Vol.78 No.-

This paper examines various digital methodologies that can be used in classical literature research, and presents the necessity and direction of big data and classical literature convergence research. Using digital analysis techniques, such as a language analysis method, network analysis method, and spatial analysis method, a new study direction of limited classical literary text can be suggested. However, existing digital analysis techniques cannot be applied to classical literary texts, and new digital analysis techniques optimized for classical literary texts need to be developed. In this situation, the direction of big data and classical literature convergence research is to build a sophisticated data model to produce meaningful knowledge. In addition, for classical literature to appreciate its own value, it is necessary to carry out continuous research and make public use plans. In this respect, we call for researchers' interest in classical literature, big data convergence research, and active sharing of classical literary data. 본 논문은 고전문학 연구에 활용될 수 있는 다양한 디지털 방법론을 검토하 여 빅데이터와 고전문학 융합연구의 현재를 진단하고 그 필요성 및 방향성을 제시하였다. 언어분석방법, 네트워크분석방법, 공간분석방법 등의 디지털 분석 기법을 활용하면 한정된 고전문학 텍스트에 대한 새로운 연구 방향성을 제시 해줄 수 있다. 하지만 고전문학 텍스트에 현존하는 디지털 분석 기법을 그대로 적용할 수 없고, 고전문학 텍스트에 최적화된 디지털 분석 기법을 새롭게 개발 해야 할 필요가 있다. 이러한 상황에서 빅데이터와 고전문학 융합연구가 나아갈 방향은 정교한 데이터 모델을 구축하여 의미 있는 지식을 생산해내는 것에 있다. 또한 고전문학 이 고전으로서의 가치를 평가받기 위해서는 끊임없는 연구와 함께 대중적 활 용방안의 마련도 필요하다. 이러한 측면에서 고전문학과 빅데이터 융합연구, 고전문학 데이터의 적극적인 공유에 대한 연구자들의 관심을 촉구한다.

Development of (Gd, 6Li)-loaded Organic Liquid Scintillators for Reactor Neutrino Detection

김바로,김승찬,주경광,신창동,소선행,여인성 한국물리학회 2015 THE JOURNAL OF THE KOREAN PHYSICAL SOCIETY Vol.66 No.5

This paper describes in detail the metal-loaded liquid scintillator (LS) that was developed for usein reactor neutrino experiments. Two different organic base solvents, linear alkyl benzene (LAB)and diisopropylnaphthalene (DIN), are used to synthesize the liquid scintillator. Gadolinium (Gd)or lithium (6Li) is loaded into the organic liquid scintillators. A solvent-solvent extraction methodwas developed to load Gd into LS, and in the case of 6Li, a suitable surfactant was found and wasapplied. In this study, the optical and the physical properties of the LS were investigated, and theresults summarized in this report, including the transmittance, emission spectra, light yield, pulseshape discrimination, and water concentration.

영광 원자로 중성미자 실험에서 데이터 획득 및 분석 연구

김바로,주경광 한국물리학회 2012 새물리 Vol.62 No.9

Since the successful installation of two identical detectors in August 2011, the RENO (Reactor Experiment for Neutrino Oscillation)has been recording data. A total of ~10^7 events are observed per day at each detector. For the measurement od the neutrino oscillation parameter Θ_(13), reactor antineutrinos are detected through inverse beta decay (IBD) followed by neutron capture. IBD events, ~800 per day at the near detector and ~85 per day at the far detector, are measured. Therefore,separating IBD signals from background signals based on strict criteria for event selection is very important. RENO 실험은 2011년 8월 근거리와 원거리 동일한 검출기 설치를 마치고성공적으로 데이터를 수집하고 있다. 현재 RENO 검출기는 하루 수천만건의 event를 받아들이고 있다. 이 event로부터 중성미자 진동변환상수 측정을 위해 필요한 역베타붕괴 (Inverse Beta Decay, IBD) event를선별할 수가 있어야 한다. IBD event는 현재 근거리에서~800/day,원거리에서 ~85/day 정도가 관측되고 있다. 따라서 엄격한 event 선별조건을 적용하여 역베타붕괴 신호와 background event를 잘 분리하는작업은 매우 중요하다.

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.

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.

딥러닝을 통한 한국문화콘텐츠의 감정 연구 시론 : 세션 2-1 : 빅데이터 시대 문화와 융합 연구

김바로 한국문화융합학회 2020 한국문화융합학회 전국학술대회 Vol.2020 No.2