• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.782-785
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• 2007

모델 기반 개발방법은 개발자가 추상화된 모델만을 설계하는 것만으로도 소프트웨어를 개발할 수 있도록 하는 방법이다. 현재까지의 모델 기반 개발방법론은 모델에서 코드를 변환하는 것은 다루고 있지만, 반대로 코드에서 모델로의 변환은 고려하고 있지 않다. 본 논문에서는 모델이 아닌 기존에 작성된 C 언어 코드를 모델로 변환하는 역공학 기법을 제안한다. 이러한 역공학 기법을 사용하면, 새로운 모델을 작성할 때 기존의 코드로부터 모델을 얻어내 적용할 수 있다. 또한, 모델을 작성하고 작성된 모델을 통해 생성된 최종코드를 수정하였을 경우 역공학을 통해 모델과 수정한 코드를 일관성 있게 유지할 수 있다. 이를 지원하기 위해 C 언어를 UML 로 변환하는 방법 및 변환된 모델의 효율적인 구성을 위한 모델 재구성 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.274-279
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• 2020

대화 시스템은 사용자의 입력 발화에 대해 적절하고 의미 있는 응답을 생성하는 시스템으로 seq2seq 구조를 갖는 대화 모델이 주로 연구되고 있다. 그러나 seq2seq 기반 대화 모델은 입력 발화와 관련성이 떨어지는 응답을 생성하거나 모든 입력 발화와 어울리지만 무미건조한 응답을 생성하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 입력 발화에서 고려해야 하는 키워드를 찾고 그 키워드를 반영하는 응답을 생성하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 주어진 입력 발화에서 self-attention을 사용해 각 토큰에 대한 키워드 점수를 구한다. 키워드 점수가 가장 높은 토큰을 대화의 주제 또는 핵심 내용을 포함하는 키워드로 정의하고 응답 생성 과정에서 키워드와 관련된 응답을 생성하도록 한다. 본 논문에서 제안한 대화 모델의 실험 결과 문법과 입력 발화와 생성한 응답의 관련성 측면에서 성능이 향상되었음을 알 수 있었다. 특히 관련성 점수는 본 논문에서 제안한 모델이 비교 모델보다 약 0.25점 상승했다. 실험 결과를 통해 본 논문이 제안한 모델의 우수성을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.411-414
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• 2019

검색 모델은 색인된 문서 내에서 입력과 유사한 문서를 검색하는 시스템이다. 최근에는 기계독해 모델과 통합하여 질문에 대한 답을 검색 모델의 결과에서 찾는 연구가 진행되고 있다. 위의 통합 모델이 좋은 결과를 내기 위해서는 검색 모델의 높은 성능이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 검색 모델의 성능을 보완해 줄 수 있는 재순위화 모델을 제안한다. 검색 모델의 결과 후보를 일괄적으로 입력받고 '질문-단락'간 주의 집중을 계산하여 재순위화 한다. 실험 결과 P@1 기준으로 기존 검색 모델 성능대비 5.58%의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.25-27
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• 2003

재공학 방법론의 메타 모델은 재공학을 위해 수반된 다양한 범위의 여러 기술들 간의 관계성을 식별하고 추상화 함으로써, 재공학 방법론 개발자들이 일관성 있게 적용할 수 있는 방법론 개발 원칙을 정립할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 레거시 시스템의 재공학을 위한 체계적인 방법론 개발을 위해 메타 모델을 정의하고, 이를 바탕으로 실제 레거시 시스템을 새로운 시스템 환경으로의 변환 및 통합을 지원하기 위한 아키텍쳐 기반의 컴포넌트화 방법론인 마르미-RE를 개발한다. 이를 위해 재공학 기술의 체계를 분석하고 방법론을 구성하는 기술 요소들을 정의하기 위한 기술적 메타 모델과, 방법론을 구성하는 업무 단위를 정의한 프로세스 메타 모델을 정의한다. 그리고, 프로세스 메타 모델에 따라 기술적 메타 모델을 전개시킴으로써 마르미-RE의 세부 단계와 활동, 작업등을 개발한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1555-1558
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• 2012

제품 라인 공학의 핵심은 여러 제품 개발에 쉽게 재사용 될 수 있는 핵심 자산의 개발과 산출된 핵심자산을 이용하여 원하는 제품을 생산함에 있다. 그렇기 때문에 제품 라인 공학에서 원하는 제품 모델을 적기에 생산해내도록 도와주기 위하여, 제품 라인 모델의 자산으로부터 제품 모델을 추출해주는 도구를 필요로하게 된다. 사용자가 필요로하는 제품 라인 산출물의 추출을 도와주기 위해서는 제품 라인 모델로 산출될 수 있는 모든 모델을 고려할 필요가 있다. 하지만 모든 제품 라인 모델로부터 제품 모델을 추출하는 모듈을 개별적으로 구현하는 것은 비생산적이다. 따라서 본 연구에서는 사용자 맞춤형 제품 모델 추출 도구의 구현을 위해, 오픈 소스인 StarUML을 이용하여 제품 모델 추출 기법의 일반화를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1665-1668
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• 2013

본 논문에서는 인간의 일일 이동패턴을 모델링하기 위해 사람의 이동정보인 위치데이터를 바탕으로 위치분석(Location Analysis)을 통해 사람의 이동패턴이 날마다 어떤 형태로 나타나고 반복되는지 보이려고 한다. 이에 사람의 이동패턴은 자주 방문하거나 특정시간이상 머문 공간간의 이동이라고 정의하고, 해당 공간을 하나의 군집으로 하는 군집간의 이동 모습으로 인간의 이동 모습을 나타내고자 한다. 위치데이터를 일일 기반으로 위치분석을 하게 되면 일일 이동모습을 나타낼 수 있고, 이러한 일일 이동모델을 통합하여 분석하게 되면 사람의 전체 이동모델을 나타낼 수 있다. 이렇게 분석된 일일 이동모델과 전체 이동모델을 시간대별로 다시 분석하게 되면 전체 이동모델에 대해 일일 이동모델이 어떠한 형태로 중첩되는지 그 패턴을 찾아볼 수가 있다. 이와 같은 방식으로 우리는 위치데이터에서 일일 이동모델, 전체 이동모델, 그리고 시간대별 이동패턴을 찾아낼 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.79-84
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• 2021

메신저 사용의 증가와 함께 관련 범죄와 사고가 증가하고 있어 메시지 사용자 검증의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 그래프 기반의 인스턴트 메세지 분석 모델을 제안하여 채팅 사용자를 검증하고자 한다. 사용자 검증은 주어진 두 개의 텍스트의 작성자가 같은지 여부를 판단하는 문제다. 제안 모델에서는 사용자의 이전 대화를 토대로 n-gram 전이 그래프를 구축하고, 작성자를 알 수 없는 메세지를 이용해 전이 그래프를 순회한 랜덤워크의 특성을 추출한다. 사용자의 과거 채팅 습관과 미지의 텍스트에 나타난 특징 사이의 관계를 분석한 모델은 10,000개의 채팅 대화에서 86%의 정확도, 정밀도, 재현율로 사용자를 검증할 수 있었다. 전통적인 통계 기반 모델들이 명시적 feature를 정의하고, 방대한 데이터를 이용해 통계 수치로 접근하는데 반해, 제안 모델은 그래프 기반의 문제로 치환함으로써 제한된 데이터 분량에도 안정적인 성능을 내는 자동화된 분석 기법을 제안했다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.326-329
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• 2019

기계독해를 실용화하기 위해 단락을 검색하는 검색 모델은 최근 기계독해 모델이 우수한 성능을 보임에 따라 그 필요성이 더 부각되고 있다. 그러나 기존 검색 모델은 질의와 단락의 어휘 일치도나 유사도만을 계산하므로, 기계독해에 필요한 질의 어휘의 문맥에 해당하는 단락 검색을 하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Word2vec의 입력 단어열의 벡터에 해당하는 IN Weight Matrix와 출력 단어열의 벡터에 해당하는 OUT Weight Matrix를 사용한 단락 검색 모델을 제안한다. 제안 방법은 기존 검색 모델에 비해 정확도를 측정하는 Precision@k에서 좋은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.450-452
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• 2020

기술의 발전과 함께 사용자에게 가까이 자리 잡은 소셜 네트워크 서비스는 이미지, 동영상, 텍스트 등 활용 가능한 데이터의 수를 폭발적으로 증가시켰다. 작성자의 감정을 포함하고 있는 텍스트 데이터는 시장 조사, 주가 예측 등 다양한 분야에서 이용할 수 있으며, 이로 인해 긍부정의 이진 분류가 아닌 다중 감정 분석의 필요성 또한 높아지고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 감정 분류에 심리학 이론의 기반 감정 모델을 활용한 결합 모델과 단일 모델을 비교한다. 학습을 위해 AI Hub에서 제공하는 데이터와 노래 가사 데이터를 복합적으로 사용하였으며, 결과에서는 대부분의 경우에 결합 모델이 높은 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.309-309
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• 2019

기후예측모델을 통해 일단위 강수의 예측정보가 제공되고 있지만, 실제 강수량자료와 시공간적 편의로 인해 수문학적 활용은 한계가 있다. 일반적으로 기후모델의 시공간적 해석 규모 및 예측정확성을 고려할 때 계절단위에서 예측정보의 활용이 가장 현실적인 것으로 알려지고 있다. 그러나 수문해석 시 시공간적 해상도가 낮아 직접적인 활용은 어려운 상황이며, 수문해석 모형의 입력자료로 활용 시 편의보정 및 상세화 과정이 일반적으로 요구된다. 본 연구에서는 기후모델로부터 얻은 강우예측결과에 Bayesian 모델 기반의 편의보정-상세화 기법을 개발하여 강우예측정보의 활용성을 개선하고자 한다. 이 과정에서 Bayesian Copula 모델을 이용한 이변량 형태의 예측강수의 검보정 방법을 개발하였으며, 특히 기후모델 이외의 기상 상태변량인 해수면온도(sea surface temperature, SST)를 예측인자로 추가하여 Hybrid 형태의 계절 앙상블 강우예측모델을 개발하고자 한다.