• Proceedings of the CALSEC Conference
• /
• 2002.01a
• /
• pp.474-478
• /
• 2002

컴포넌트 기반 개발(CBD :Component Based Development)의 확신에 따른 컴포넌트 측정 모델의 구축 컴포넌트 기반 개발과 기존 객체 지향 기반 개발 간의 연관성과 상호 보완성 파악 컴포넌트의 이점 극대화를 위한 컴포넌트 측정 모델의 구축(중략)

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
• /
• v.11 no.4 s.27
• /
• pp.35-43
• /
• 2003

Currently, the government has been driving numerous projects to build the e-government which can enable limitless access and utilization of the information through the accomplishment of the real time based various administrative services. In water resource field, a project to generate digital river thematic maps has been undergoing as a part of the computerization projects. As a partial results, the RIMGIS project has been completed and generation of the various river thematic maps has been required to fully utilize the DB built from RIMGIS project. For the effective generation of the thematic maps, a data model needs to be developed. A data model has been developed in this study to provide more efficient method to generate the thematic maps utilizing existing DB. The data model proposed from this study has defined the relationships between core feature data and framework Data along with relationships among data elements to represent the rivers in the real world more accurately. The core feature data and framework layers have been defined based on the survey of the domestic and foreign case studies along with requirement analysis of the users in the water resource field. The proposed core feature data has been defined based on the minimum unit of 'class', and the relationship between classes has been established based on the ArcGIS Hydro Data Model for the integrated processing of the river information. The proposed spatial data model can be judged to contribute establishing more efficient generation methodology of the river thematic maps.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.198-204
• /
• 2022

대화 요약은 다중 발화자와 발화문으로 이루어진 멀티턴 형식의 문서에 대해 핵심내용을 추출하거나 생성하는 태스크이다. 대화 요약 모델은 추천, 대화 시스템 등에 콘텐츠, 서비스 기록에 대한 분석을 제공하는 데 유용하다. 하지만 모델 구축에 필요한 한국어 대화 요약 데이터셋에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 생성 기반 대화 요약을 위한 데이터셋을 제안한다. 이를 위해 국내 방송사의 대용량 콘텐츠로 부터 원천 데이터를 수집하고, 주석자가 수작업으로 레이블링 하였다. 구축된 데이터셋 규모는 6개 카테고리에 대해 약 100K이며, 요약문은 단문장, 세문장, 2할문장으로 구분되어 레이블링 되었다. 또한 본 논문에서는 데이터의 특성을 내재화하고 통제할 수 있도록 대화 요약 레이블링 가이드를 제안한다. 이를 기준으로 모델 적합성 검증에 사용될 디코딩 모델 구조를 선정한다. 실험을 통해 구축된 데이터의 몇가지 특성을 조명하고, 후속 연구를 위한 벤치마크 성능을 제시한다. 데이터와 모델은 aihub.or.kr에 배포 되었다.

• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.35 no.3
• /
• pp.165-187
• /
• 2018

Despite repeated efforts to develop a methodological foundation for assembling collaborative authority data in South Korea, issues such as the establishment of a standard authority model and standard authority construction as well as the reconfiguration of existing entities in authority building have prevented such research from generating a cooperative push for nation-wide authority data and progressing toward concrete implementation. The formulation of a collaborative and well-utilized collection of national authority data accordingly calls for 1) a practical approach to supporting both established authority data contributors and newly organized avenues of mutual participation in authority building, 2) committed involvement on the part of national institutions capable of providing the project with sustained assistance, and 3) a standard identification system which allows multiple organizations to merge their data. This study addresses the challenges of the current environment by taking stock of the key components necessary for the creation of collaborative authority data and using a Semantic Web-based interoperable VIVO ontology model to propose a viable national authority data framework.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.11 no.2
• /
• pp.73-81
• /
• 2011

In this paper, we studied on the building models of open educational resource service system for download or upload their own educational content to be shared with the others without worrying about copyright infringement. We first analyzed the building models of the international OER(Open Educational Resource) service sites. And then, based on these results, we present the new service models suitable to be built the open educational resource service system in phases. The proposed models have the flexibility to accommodate the needs of users and have the advantage that the copyright-related issues of the existing 'National Educational Information Sharing System' could be solved step by step.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.13 no.1
• /
• pp.63-70
• /
• 2013

In previous research, we suggested a business process structured query language(BPSQL) for information extraction and retrieval in the business process framework, and used an existing query language with the tablization for each layer within the framework, but still had a problem to manually build with the specification of each layer information of BFP. To solve this problem, we suggest automatically to build the schema based business process model with model-to-text conversion technique. This procedure consists of 1) defining each meta-model of the entire structure and of database schema, and 2) also defining model transformation rules for it. With this procedure, we can automatically transform from defining through meta-modeling of an integrated information system designed to the schema based model information table specification defined of the entire layer each layer specification with model-to-text conversion techniques. It is possible to develop the efficiently integrated information system.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.115-115
• /
• 2019

하천수 흐름예측에 대한 연구는 대부분 WRF-Hydro와 같은 과정기반 모델링 시스템을 이용한다. 과정기반 모델링 시스템은 물리적 현상을 일반화한 수식으로 구성되어있다. 일반화된 수식은 불확실성을 내포하고 있으며 지역적 특성도 반영하지 못한다. 특히 수식에 사용되는 입력자료는 측정값으로 오차가 존재한다. 따라서 과정기반 모델링 시스템 예측결과는 계통오차와 우연오차가 존재한다. 현재 매개변수 보정을 통해 예측결과를 개선하는 방법을 사용하고 있으나 한계가 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 상호보완적인 Data-driven 모델을 구축하여 과정기반 모델링 시스템 결과를 개선하고자 하였다. Data-driven 모델 구축을 위해 머신러닝 기법인 instance-based weighting(IBW)과 support vector regression(SVR)을 사용하였다. 구축된 Data-driven 모델은 한반도 지역 주요 저수지 및 호수의 하천수 흐름예측을 통해 검증하였다. 검증을 위해 과정기반 모델링 시스템으로 WRF-Hydro를 구동하였다. 입력자료는 기상청의 국지수치예측모델자료(LDAPS), HydroSHEDS의 수치표고모델자료(DEM), 국가지리정보원의 저수지 및 호수 연속수치지형도를 사용하였다. 본 연구를 통해 구축된 Data-driven모델은 기존 과정기반 모델링 시스템의 오류수정 한계를 머신러닝을 이용하여 개선할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.477-480
• /
• 2022

반도체 성능 향상으로 신호를 전달하는 회로의 단위가 마이크로 미터에서 나노미터로 미세화되어 선폭(linewidth)이 점점 좁아지고 있다. 이러한 변화는 검출해야 할 불량의 크기가 작아지고, 정상 공정상태와 비정상 공정상태의 차이도 상대적으로 감소되어, 공정오차 및 공정조건의 허용범위가 축소되었음을 의미한다. 따라서 검출해야 할 이상징후 탐지가 더욱 어렵게 되어, 높은 정밀도와 해상도를 갖는 검사공정이 요구되고 있다. 이러한 이유로, 미세 공정변화를 파악할 수 있는 신규 검사 및 계측 공정이 추가되어 TAT(Turn-around Time)가 증가하게 되었고, 웨이퍼가 가공되어 완제품까지 도달하는데 필요한 공정시간이 증가하여 제조원가 상승의 원인으로 작용한다. 본 논문에서는 웨이퍼의 검계측 데이터가 아닌, 제조공정 과정에서 발생하는 다양한 센서 및 장비 데이터를 기반으로 웨이퍼 제조 결과가 양품인지 그렇지 않으면 불량인지 구별할 수 있는 가상계측 모델을 제안한다. 기계학습의 여러 알고리즘 중에서 다양한 장점을 갖는 XGBoost 알고리즘을 이용하여 예측모델을 구축하였고, 데이터 전처리(data-preprocessing), 주요변수 추출(feature selection), 모델 구축(model design), 모델 평가(model evaluation)의 순서로 연구를 수행하였다. 결과적으로 약 94% 이상의 정확성을 갖는 모형을 구축하는데 성공하였으나 더욱 높은 정확성을 확보하기 위해서는 반도체 공정과 관련된 Domain Knowledge 를 반영한 모델구축과 같은 추가적인 연구가 필요하다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.16 no.9
• /
• pp.175-183
• /
• 2011

Data is the kernel of IT. We can apply to other architectures are refer to technology and advanced method. Data architecture is our's native that must be implement ourself. It will suggest to the best method to implement for a sound information system that likes to framework of building because data is not sensitive field of evolution and change of technology. Well implemented data architecture can be effectively management and operation. Also this is easily to implement of enterprise architecture. This paper propose a model of implementation data architecture for enterprise architecture.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2020.10a
• /
• pp.82-86
• /
• 2020

딥러닝 모델의 성능은 데이터의 품질과 양에 의해 향상된다. 그러나 데이터 구축은 많은 비용과 시간을 요구한다. 특히 전문 도메인의 데이터를 구축할 경우 도메인 지식을 갖춘 작업자를 활용할 비용과 시간이 더욱 제약적이다. 능동 학습 기법은 최소한의 데이터 구축으로 모델의 성능을 효율적으로 상승시키기 위한 방법이다. 다양한 데이터셋이 능동 학습 기법으로 구축된 바 있으나, 아직 전문 도메인의 한국어 데이터를 구축하는 연구는 활발히 수행되지 못한 것이 현실이다. 본 논문에서는 능동학습기법을 통해 금융 도메인의 개체명 인식 코퍼스를 구축하였고, 이를 통해 다음의 기여가 있다: (1) 금융 도메인 개체명 인식 코퍼스 구축에 능동 학습 기법이 효과적임을 확인하였고, (2) 이를 통해 금융 도메인 개체명 인식기를 개발하였다. 본 논문이 제안하는 방법을 통해 8,043문장 데이터를 구축하였고, 개체명 인식기의 성능은 80.84%로 달성되었다. 또한 본 논문이 제안하는 방법을 통해 약 12~25%의 예산 절감 효과가 있음을 실험으로 보였다.