• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.221-225
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• 2001

본 논문에서는 대량의 말뭉치를 바탕으로 한국어에 대해 단어 기반의 n-gram 언어 모델과 클래스 기반의 언어 모델을 구축하고, 이를 실험적으로 검증한다. 단어 기반의 n-gram 모델링의 경우 Katz의 백오프와 Kneser-ney의 스무딩(smoothing) 알고리즘에 대해 실험을 수행한다. 클래스 기반의 언어 모델의 경우에는 품사 태그를 단어의 클래스로 사용한 경우와 말뭉치로부터 자동으로 구축된 클래스를 사용한 경우로 나누어 실험한다. 마지막으로 단어 기반 모델과 클래스 기반 모델을 결합하여 각각의 모델과 그 성능을 비교한다. 실험 결과 단어 기반의 언어 모델의 경우 Katz의 백오프에 비해 Knerser-ney의 스무딩이 보다 조은 성능을 나타내었다. 클래스 기반의 모델의 경우 품사 기반의 방범보다 자동 구축된 단어 클래스를 이용하는 방법의 성능이 더 좋았다. 또한, 단어 모델과 클래스 모델을 결합한 모델이 가장 좋은 성능을 나타냈다. 논문의 모든 알고리즘은 직접 구현되었으며 KLM Toolkit이란 이름으로 제공된다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.101-104
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• 2005

TTA(Telecommunications Technology Association: 한국정보통신기술협회)에서는 2004년 말에 우리나라 교통 분야 지리정보 데이터 표준 모델을 발표한 바 있다. 이 TTA 모델은 지리정보의 수요증대와 더불어 적절한 교통 분야 지리정보 데이터의 공유, 교환 및 활용을 도모하기 위하여 구축뿐만 아니라 응용측면을 고려한 데이터 모델이므로 본 연구에서는 TTA 교통데이터 모델을 기반으로 국제적 지리정보 엔코딩 표준방식인 Geography Markup Language (GML) 처리가 가능한 시험적인 응용 시스템을 구축하여 웹 기반에서의 TTA 교통모델의 실무적 적합성을 검토해 보고자 한다. 본 연구 결과로 응용 도메인에서의 OGC 국제 표준인 GML의 적합성을 검증해 볼 수 있었고, 이러한 결과는 인터넷을 통한 응용 분야에서 별도로 구축된 지리정보의 공유 및 교환이 손쉽게 이루어지기 때문에 각각의 주요 응용 분야에서의 GIS 데이터의 공유를 위한 기반 구조가 될 것으로 생각한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2016.05a
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• pp.194-195
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• 2016

IMO에서 규정하는 모든 교육 및 훈련을 이수한 전문 해기인력이 매년 배출되고 있지만, 해양사고의 발생은 끊이지 않고 있다. 이는 해양사고를 대처하는 해기사의 위험상황 대처 능력이 크게 개선되지 않았다는 점을 의미한다. 공통적으로 해기사에게 제공되는 교육 및 훈련뿐만 아니라 해기사 개개인의 위험요소를 파악하여 해당 위험 요소에 대한 매뉴얼을 제공할 수 있는 모델이 개발되면 해양사고를 대처할 수 있다. 이러한 모델을 개발하기 위하여 모델 구축에 필요한 데이터베이스(Data Base, D/B)가 필요하다. 이러한 D/B는 모델에 활용할 수 있도록 숫자로 표기된 것이어야 한다. 본 연구에서는 해양안전심판원에서 제공하는 해양사고 데이터를 수집, 분석하여 해양사고 예방을 위한 모델에 활용할 수 있는 해양사고 수량화 D/B를 구축하는 방법에 대하여 고찰하였다. 1차적으로 해양사고 수량화 D/B를 구축하였으나, 이의 유용성이나 목적에 적합한 D/B의 규모 등에 관한 연구는 추후에 계속 되어야 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.869-872
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• 2002

네트워크 기반 침입탐지시스템은 연속적으로 발생하는 패킷의 무손실 축소와, 패킷으로 정상 또는 비정상 행위패턴을 정확히 모델링한 모델 생성이 전체성능을 판단하는 중요한 요소가 된다. 네트워크 기반 비정상행위 판정 침입탐지시스템에서는 이러한 탐지모델 구축을 위해 주로 감독학습 알고리즘을 사용한다. 본 논문은 탐지모델 구축에 사용하는 감독 학습 방식이 가지는 문제점을 지적하고, 그에 대한 대안으로 비감독 학습방식의 학습알고리즘을 제안한다. 감독 학습을 사용하여 탐지모델을 구축하기 위해서는 정상행위의 패킷을 취합해야 하는 사전 부담이 있는 반면에 비감독 학습을 사용하게 되면 이러한 사전작업 없이 탐지모델을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 비감독학습 알고리즘을 비교 분석하기 위해서 COBWEB, k-means, Autoclass 알고리즘을 사용했으며, 성능을 평가하기 위해서 비정상행위도(Abnormal Behavior Level)를 계산하여 에러율을 구하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.81-84
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• 2010

본 연구는 Building Information Modeling(이하 BIM)의 본연의 목표인 정보의 통합 관리 및 재활용 측면에서 모델의 정보를 정확하고 체계적으로 구축될 수 있는 품질검증의 필요성을 인지하고 이를 위해 BIM 모델의 품질검증 방안에 관하여 논의하고자 한다. 이를 위해 국내외 BIM 관련 품질관리 현황을 파악하고 국내 정보시스템 구축에 관한 지침으로 한국데이터베이스 진흥 센터의 데이터 품질관리 지침을 분석하여 BIM 품질검증 방안을 도출하고자 하였다. 그 결과 BIM 모델의 품질검증 방안을 구축하기 위해 첫쩨 사전적 의미로부터 품질관리의 개념을 수립하고, 그 대상을 설정 하였으며, 둘째로 품질관리의 최종 목표인 정보의 재활용 관점에서 단계적 접근방안으로 5단계의 전략적 방향을 제시 하였다. 마지막으로 BIM 모델의 품질검증 방안을 구축하기 위해 사례 분석을 토대로 BIM 모델 관점에서 품질 검증 시기, 기준, 방법을 제시하였다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.3 no.2 s.6
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• pp.115-130
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• 1995

The National Geographic Institute(NGI), a national mapping agency, has begun to digitalize national base maps to vitalize nation-wide GIS implementations. However, the NGI's cartographic database design reflects only paper map production and is considered inflexible for various applications. In order to suggest an appropriate data model and database implementation method, approaches of two mapping agencies are analyzed: the United State Geological Survey and Ordnance Survey in the United Kingdom One important finding from the analysis is that each data model is designed to achieve two production purposes in the same time : map and data. By taking advantageous features from the two approaches, an ideal model is proposed. To adapt the ideal model to tile present situation in Korean GIS community, a realistic model is generated, which is an 'SDTS-oriented' data model. Because SDTS will be a Korean data transfer standard, it will be a common basis in developing other data models for different purposes.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.04a
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• pp.520-529
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• 1993

생산시스템의 효율적 설계/구축/운용에 상용 시뮬레이션 소프트웨어가 최근 급속히 이용되고 있다. 특히 복잡한 논리에 의해 제어되는 FMS(Flexible Manufacturing System)의 시뮬레이션에서는 동적인 상태변화의 파악이 중요하며, 거의 유사한 하드웨어와 소프트웨어의 조합에 의해 시스템이 구축될 수 있다는 특징을 가지고 있다. 본 연구에서는 FMS모델 구축에 필요한 구성요소를 갖추고 있는 상용시뮬레이션 소프트웨어를 생산시스템 구축 및 운용모델 설계에 이용한 사례를 소개하고자 한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.5
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• pp.95-106
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• 2016

The major thrust of this research focuses on the development of phased big data distribution model based on the big data ecosystem. This model consists of 3 phases. In phase 1, data intermediaries are participated in this model and transaction functions are provided. This system consists of general control systems, registrations, and transaction management systems. In phase 2, trading support systems with data storage, analysis, supply, and customer relation management functions are designed. In phase 3, transaction support systems and linked big data distribution portal systems are developed. Recently, emerging new data distribution models and systems are evolving and substituting for past data management system using new technology and the processes in data science. The proposed model may be referred as criteria for industrial standard establishment for big data distribution and transaction models in the future.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.258-260
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• 2009

본 논문에서는 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘과 context-based FCM 클러스터링 방법을 이용하여 새로운 형태의 RBF 뉴럴 네트워크의 포괄적인 설계 방법론을 소개한다. 제안된 구조는 클러스터링 기법을 기반하여 사용된 데이터의 특성에 효과적인 모델을 구축하고자 한다. 또한 유전자 알고리즘을 이용하여 모델의 최적화에 주요한 영향을 미치는 파리미터들(-은닉층에서의 contex의 수, contex에 포괄되는 노드의 수, 그리고 contex에 입력되는 입력변수)을 동조한다. 제안된 모델의 설계 공정은 1) K-means 클러스터링을 통한 context fuzzy set에 대한 정의와 설계, 2) context-based fuzzy clustering에 대한 모델의 적용과 이에 따른 모델 구축의 효율성, 3) 유전자 알고리즘을 통한 모델 최적화를 위한 파라미터들의 최적화와 같은 단계로 구성되어 있다. 구축된 RBF 뉴럴 네트워크의 후반부 다항식에 대한 parameter들은 성능지수를 최소화하기 위해 Least Square Method에 의해서 보정된다. 본 논문에서는 모델을 설계함에 있어서 체계적인 설계 알고리즘을 포괄적으로 설명하고 있으며, 더 나아가 제안된 모델의 성능을 다른 표준적인 모델들과 대조함으로써 제안된 모델의 우수성을 나타내고자 한다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• v.26 no.3
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• pp.189-204
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• 2001

본 연구는, 기존의 나열식 분류체계의 문제점을 극복할 수 있는 GRAIL을 이용하여 두경부의 해부학적 구조물들 및 구강 악안면 영역의 주요 질병들과 관련된 치의학 개념들의 모델을 구축한 뒤, 완성된 치의학 개념 모델이 두경부의 해부학적 구조물들 및 구강 악안면 영역의 주요 질병들을 잘 표현할 수 있는지와 기존의 GRAIL 모델이 지닌 특징에 잘 부합하는지를 평가하고자 시행되었다. 서울대학교 치과병원 내원 환자 중 포괄적인 치과 치료 병력을 지닌 환자 150명의 치과 의무기록을 내용별로 분석하고, 각종 치의학 교과서와 기존의 의학용어 분류체계에서도 모델 구축에 필요한 치의학 용어를 선택하였다. 이들 자료를 바탕으로, GRAIL 모델 구축을 진행하고 구축된 모델을 평가할 수 있는 소프트웨어 프로그램인 'KnoME'에서 치의학 개념 모델을 구축하고 평가하여, 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 환자 150명의 치과 의무기록을 내용별로 분석한 결과, 우선적으로 모델 구축이 필요한 치의학 용어로는, 해부학적 구조물의 경우 치아, 치은, 악관절, 입술, 턱, 혀 등의 순서로 나타났으며, 구강악안면 영역의 병소에서는 치아 우식증, 치주염, 치은염, 악관절 장애, 매복 지치, 치경부 마모 등의 순서로 나타났다. 2. GRAIL을 이용하여 치아, 치주조직, 구강점막조직, 치아 우식증, 치수 및 치근단 병소, 치주질환, 구강점막질환의 모델 구축을 시행한 결과, 치의학 개념간의 다양한 관계가 대다수 잘 표현되었다. 그러나, 구강 악안면 영역의 해부학적 구조물에 대한 공간 정의의 한계성과 구강 악안면 질환의 진행 양상에 있어서 표현의 어려움이 관찰되었다. 이러한 부분은 GRAIL을 치의학 분야에 적용할 때, 극복해야 할 한계로 나타났다. 3. 치의학 개념들에 관한 다양한 질의를 시행한 후 그 응답 내용을 평가한 결과, 완성된 모델 내에서 치의학 개념의 자동적인 분류가 이루어 졌으며, 다양한 목적의 검색이 가능하였다. 이와 같은 사실로 미루어 보아서, 완성된 모델은 기존의 GRAIL 모델의 특성에 잘 부합되는 것으로 생각되었다.