• Proceedings of the Korea Information Assurance Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.297-302
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• 2004

Internet becomes absolutely necessary tools due to rapid progress of information technology. Educational correspondence abount an age of information demand is a education focused on a learner and remote education based on information technology. WBI(Web Based Instruction) is a formation that remotly educate a learner using web, possible mutual reaction between instructor and learner, submint various studying material, has a good point to overcome spatial restriction. Internal and external standardization working is accelerated and recently XML security studies are activated using XML which is next generation web standard document format. And XML electronic signature raise interworking between digital signature systems used by various field of using XML document. Using these merit and complementing defect are main contents that users have to pay about Certification service to get CA certificate from 2004 june. This paper propose multiplex Certification remote education agent system using XML digital signature to satisfy security requirement.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.474-478
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• 2023

논증 마이닝이란 비정형의 텍스트 데이터에서 논증 구조와 그 요소들을 식별, 분석, 추출하는 자연어 처리의 한 분야다. 논증 마이닝의 하위 작업인 주장-증거 쌍 추출은 주어진 문서에서 자동으로 주장과 증거 쌍을 추출하는 작업이다. 본 논문에서는 효과적인 주장-증거 쌍 추출을 위해, 문서 단위의 문맥 정보를 이용하고 주장과 증거 간의 종속성을 반영하기 위한 계층적 LAN 방법을 제안한다. 실험을 통해 서로의 정보를 활용하는 종속적인 구조가 독립적인 구조보다 우수함을 입증하였으며, 최종 제안 모델은 Macro F1을 기준으로 13.5%의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.370-376
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• 2002

인터넷 환경에서 발생되는 수많은 데이터를 지능적으로 처리할 수 있는 자동화된 분석 시스템의 필요성이 제기된다. 이러한 시스템의 데이터 분석은 크게 지도 학습과 자율 학습으로 나된다. 본 논문에서는 특히 자율학습 군집화에 대한 자동화된 시스템으로서 지능화된 데이터 마이닝 에이전트를 제안한다. 군집화 과정에서는 데이터를 분석하는 분석가가 군집화의 방법과 결과 해석에 실시간으로 관여하기 어렵기 때문에 이러한 작업을 담당하는 지능화된 에이전트가 자동화된 군집화를 담당하면 효과적인 군집화 전략이 될 수 있다. 본 논문의 자동 군집화를 위한 지능화된 데이터 마이닝 에이전트 시스템은 군집화 수행 에이전트와 군집화 성능 평가 에이전트로 구성된 다중 에이전트로서 두 개의 에이전트가 서로 정보를 교환하면서 최적의 군집화를 수행한다. UCI Machine Repository 데이터를 이용한 실험을 통해 제안 시스템의 성능 평가를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.154-157
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• 2022

In the existing Tensorflow CNN environment, the object detection method is a method of performing object labeling and detection by Tensorflow itself. However, with the advent of YOLO, the efficiency of image object detection has increased. As a result, more deep layers can be built than existing neural networks, and the image object recognition rate can be increased. Therefore, in this paper, the detection ability and speed were compared and analyzed by designing an object detection system based on Darknet and YOLO and performing multi-layer construction and learning based on the existing convolutional neural network. For this reason, in this paper, a neural network methodology that efficiently uses Darknet's learning is presented.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.719-721
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• 2016

본 논문에서는 프로젝션 맵팽 시에 요구되는 다양한 장비와 기술에 대한 학습시간을 최소화하여 초보자도 빠른 시간 안에 정교하면서도 다양한 연출이 가능한 맵핑 작업을 할 수 있도록 프로젝션 맵핑 프레임워크를 제안하였으며, 역동적인 연출을 위해서 여러 개의 비디오 클립을 동적으로 디스플레이하는 형태를 보다 쉽게 정의하고 수행할 수 있도록 하는 프레임워크를 설계하였다. 제안 프레임워크에서 구성 파일의 몇 가지 속성값을 간단히 변경하는 것만으로 다중 비디오 클립을 이용한 다양한 형태의 동적 디스플레이를 모드를 연출 할 수 있었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.11
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• pp.39-46
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• 2022

In this paper, we propose a multi-task model that can simultaneously predict general-purpose tasks such as part-of-speech tagging, lemmatization, and dependency parsing using the UD Korean Kaist v2.3 corpus. The proposed model thus applies the self-attention technique of the BERT model and the graph-based Biaffine attention technique by fine-tuning the multilingual BERT and the two Korean-specific BERTs such as KR-BERT and KoBERT. The performances of the proposed model are compared and analyzed using the multilingual version of BERT and the two Korean-specific BERT language models.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.139-142
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• 2006

본 논문에서는 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 다중 감각 기반의 지능형 3차원 형상 분석 방법을 소개한다. 지능형 형상 분석 방법은 3차원 모델의 구조에 대한 보다 상세한 정보를 제공한다. 특히 의료 분야에 사용될 경우 전문가의 개입을 최소화하여 질병 진단 및 치료 등에 사용될 수 있다. 본 연구에서는, MRI나 CT 영상으로부터 생성된 3차원 매개변수형 모델을 이용하여 유사 모델 집단을 대표하는 통계 형상을 구축한 후, SVM (Support Vector Machine) 학습 알고리즘을 이용하여 두 집단간 형상 차이를 분석한다. 3차원 형상에 대한 신속한 시각적 이해와 직관적 조작감은 물체 표면의 형상 변화를 분석하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 물체 조작 및 관찰 등의 작업을 수행할 때, 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 인터랙션 기법을 사용하여 공간감과 깊이감을 향상시켜 형상 분석 결과를 효과적으로 분석한다. 본 연구에서는 해마, 관상 동맥, 뇌와 같은 인체 장기를 실험 데이터로 사용하여 제안한 SVM 기반의 분석 방법과 인터랙션 환경의 성능을 평가한다. 본 연구에서 구현한 SVM 기반 이진 분류기는 두 집단간 형상 차이를 효과적으로 분석하며, 또한 다중 감각 인터랙션은 사용자가 분석 결과를 관찰하고 카메라 및 형상을 효율적으로 조작하는 데 도움을 준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.80-85
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• 2023

기계 번역에서 품질 검증은 정답 문장 없이 기계 번역 시스템에서 생성된 번역의 품질을 자동으로 추정하는 것을 목표로 한다. 일반적으로 이 작업은 상용화된 기계 번역 시스템에서 후처리 모듈 역할을 하여 사용자에게 잠재적인 번역 오류를 경고한다. 품질 검증의 하위 작업인 치명적인 오류 탐지는 번역의 오류 중에서도 정치, 경제, 사회적으로 문제를 일으킬 수 있을 만큼 심각한 오류를 찾는 것을 목표로 한다. 본 논문은 치명적인 오류의 유무를 분류하는 것을 넘어 문장에서 치명적인 오류가 존재하는 부분을 제시하기 위한 새로운 데이터셋과 모델을 제안한다. 이 데이터셋은 거대 언어 모델을 활용하는 구축 방식을 채택하여 오류의 구체적인 범위를 표시한다. 또한, 우리는 우리의 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 다중 작업 학습 모델을 제시하여 오류 범위 탐지에서 뛰어난 성능을 입증한다. 추가적으로 언어 모델을 활용하여 번역 오류를 삽입하는 데이터 증강 방법을 통해 보다 향상된 성능을 제시한다. 우리의 연구는 기계 번역의 품질을 향상시키고 치명적인 오류를 줄이는 실질적인 해결책을 제공할 것이다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.36 no.7
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• pp.666-673
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• 2008

To construct the accurate radio satellite navigation system, the efficient communication each satellite with the ground station is very important. Throughout the communication, the orbit of each satellite can be corrected, and those information will be used to analyze the satellite satus by the operator. Since there are limited resources of ground station, the schedule of antenna's azimuth and elevation angle should be optimized. On the other hand, the satellite in the medium earth orbit does not pass the same point of the earth surface due to the rotation of the earth. Therefore, the antenna pass schedule must be updated at the proper moment. In this study, Q learning approach which is a form of model-free reinforcement learning and genetic algorithm are considered to find the optimal antenna schedule. To verify the optimality of the solution, numerical simulations are conducted.

• Communications of Mathematical Education
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• v.9
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• pp.317-325
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• 1999

수식에 의한 컴퓨터 그래픽의 입력과 출력에 관한 프로그램의 개발은 수학의 역동화, 인간화, 보편화에 기여하고 있다. 현실적으로 해결해야할 문제와 수식에 의한 해답이 전부인 현재의 수학을 소프트웨어를 활용하여 그래픽 기능을 첨부하면 움직이는 수학을 가시화 할 수 있다. 컴퓨터 프로그램에 의한 수학의 실현은 수학자들 모두의 염원으로 전세계적으로 활발한 연구가 진행되고 이는 것이다. 수학의 원리와 응용성을 가미한 수학적 그래픽의 발전은 새로운 천년을 장식할 새로운 학문분야로 등장하고 있다. 기초과학의 여러 자료를 분석, 검토하여 그래픽으로 조립하는 작업은 수학적 그래픽의 힘으로 가능하며, 실험과 실습의 양상을 바꾸어 놓고 있다. 건축이나 토목 또는 전기전자 학과의 응용수학은 새로운 소프트웨어의 출현으로 컴퓨터 강의로 전환되고 있으며 수학 그 자체로 전산기능을 강화하는 방향으로 개편되고 있다. 수학 교과 내용의 전산 프로그램화와 컴퓨터 활용 수학 학습은 거부할 수 없는 시대적 요구이다. 이 연구에서는 새로운 천년의 시작은 컴퓨터 프로그램에 의한 완성된 그래픽의 연출이라는 시각에서 수식에 의한 컴퓨터 그래픽의 기본 방향을 제시하고 있다. 2차원 평면이나 3차원 공간에 이와 같은 다변수함수의 역할을 구현함으로써 다양한 그래픽을 영상화할 수 있다. 다중화면의 연출, 다단계화면의 조합, 다단계다중화면의 영상화 등은 수학에 의한 애니메이션의 기초가 된다. 평면도형의 기본동작을 화면에 구체화시키는 Table 기능을 실제로 구현한다. 연습과 실행 그리고 재구성을 반복하여 조형미를 갖춘 수학적 그래픽을 실현한다. 수학의 학습에 적용할 가치가 있는 학습조형물을 개발하고, 프로그램의 단순화에 노력한다. 미분기하학의 여러 공식을 이용하여 숨어 있는 그림을 표출하며 미분방정식의 해가 갖는 그래픽의 묘미를 형상화한다. 수식에 의하여 출력된 그래픽의 여러 효과를 응용수학에 활용할 수 있도록 재조립하는 과정을 걸쳐 완성하는데 이 연구의 참된 의미가 있다.