• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.187-197
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• 2020

최근 신경망 기반의 학습 알고리즘인 딥 러닝 기술의 발전으로 인해 텍스트의 문맥을 고려한 문서 임베딩 모델이 다양하게 고안되었으며, 특히 대량의 텍스트 데이터를 사용하여 학습을 수행한 사전 학습 언어 모델을 사용하여 분석 문서의 벡터를 추론하는 방식의 임베딩이 활발하게 연구되고 있다. 하지만 기존의 사전 학습 언어 모델을 사용하여 새로운 텍스트에 대한 임베딩을 수행할 경우 해당 텍스트가 가진 고유한 정보를 충분히 활용하지 못한다는 한계를 가지며, 이는 특히 텍스트가 가진 토큰의 수에 큰 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 다수의 토큰을 포함한 장문 텍스트의 정보를 최대한 활용하여 해당 텍스트의 벡터를 도출할 수 있는 자기 지도 학습 기반의 사전 학습 언어 모델 미세 조정 방법을 제안한다. 또한, 제안 방법론을 실제 뉴스 기사에 적용하여 문서 벡터를 도출하고 이를 활용하여 뉴스의 카테고리 분류 실험을 수행하는 외부적인 임베딩 평가를 수행함으로써, 제안 방법론과 기존 문서 임베딩 모델과의 성능을 평가하였다. 그 결과 제안 방법론을 통해 도출된 벡터가 텍스트의 고유 정보를 충분히 활용함으로써, 문서의 특성을 더욱 정확하게 표현할 수 있음을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제29권6호
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• pp.577-582
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• 2016

본 논문에서는 나노입자가 삽입된 고분자 복합재에서 형성되는 계면 상의 정량적인 열탄성 물성을 계산과학적 접근으로 제시하였다. 균질해법이 적용된 유한요소모델과, 미시역학법에 의한 3상 복합재의 열탄성 이론, 그리고 분자동역학 전산모사법이 본 연구에 모두 적용되었고, 이를 유기적으로 연계한 멀티스케일 모델을 수립하였다. 특히, 제시한 유한요소모델과 분자동역학 기반의 나노복합재 모델로부터 각각의 인장하중에 따른 계면의 변형에너지 밀도를 도출, 이를 직접 비교하는 과정이 본 멀티스케일 해석 과정에 포함되었다. 이로써 주어진 온도 조건에 따른 나노입자 주변의 계면 상에 대한 탄성계수와 그 두께를 물리적 엄밀해로써 정량 도출할 수 있다. 이렇게 얻은 고분자 나노복합재의 연속체모델은 다시 미시역학 모델과 연계함으로써, 최종적으로는 광범위한 온도 조건에 의한 재료의 열탄성 거동 및 유리전이거동이 계면 상의 두께와 기계적 물성에 미치는 영향에 대해 분석, 평가하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권3호
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• pp.215-223
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• 2020

본 연구의 목적은 국내 하천을 대상으로 데이터 마이닝의 분류 및 예측 기법을 활용하여 비유사량 추정 모델을 개발하는 것이다. 이를 위해 유사이송에 영향을 미치는 요소들을 전반적으로 고려하여 유역인자를 추출하였으며, 유역의 지형학적 요소, 강우, 토지 피복, 토지 이용, 하상 재료 등이 고려되었다. 추출된 인자를 활용하여 모델을 도출한 결과 유역 형태학적 특성인자 중 평균 면적비에서 유역고도 및 토지피복인자 중 도시화 비율과 전체 유역 중 습지와 수역의 비율이 조건인자로 활용되었다. 도출된 모델은 실측값과의 비교를 통해 실측 비유사량의 발생 패턴이 유사하게 재현됨을 확인하였다. 또한 기존의 사용되던 산정 공식과 비교하였으며, 국외의 데이터를 기반으로 도출된 모델은 개발 배경 및 국내 하천 환경과의 차이로 인해 국내 하천 데이터 적용에 한계가 있는 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 개발 및 적용 환경, 데이터 범위의 차이 등으로 인해 발생하던 기존 공식의 한계를 개선하고자 하였다.

• 정보관리학회지
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• 제40권2호
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• pp.243-262
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• 2023

정보관리기관은 기관의 디지털 성숙도를 효과적으로 평가하고 개선 방향을 명확히 하여 급속도로 발전하는 정보기술 환경에 대응할 필요가 있다. 본 연구는 급변하는 정보환경 속에서 정보관리기관의 효과적인 평가 및 방향설정이 용이하도록 디지털 전환의 관점에서 KISTI가 개발한 디지털 큐레이션 성숙도 모델의 가중치를 도출하였다. AHP기법을 통해 모델의 대분류와 중분류에서 상대적 중요도를 가중치로서 도출하였다. 그 결과를 정리해 보면, 전체 모형의 대분류를 100점 기준으로 측정할 때 기술은 27점, 데이터는 24점, 전략은 19점, 조직(인력)은 16점, (사회적)영향력은 14점으로 계산 가능하였다. 그리고 각 대분류 내 중분류에 대해서도 세부항목 별 가중치를 각각 100점 만점을 기준으로 제시하였다. 본 연구에서 도출한 영역별 가중치를 디지털전환 성숙도 평가 모델에 적용함으로써 보다 객관적이고 합리적인 평가가 가능할 것으로 기대된다.

• 자원환경지질
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• 제55권4호
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• pp.389-398
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• 2022

비소 및 중금속으로 오염된 토양 내 함량과 농작물로 전이되는 함량 간의 관련성을 도출하기 위한 연구가 지속적으로 수행되고 있으나 두 함량 간의 낮은 상관성으로 인하여 명확한 결과가 도출되지 못하고 있다. 이 연구에서는 토양 내 비소 전함량과 단일용출 가용성 함량뿐만 아니라 토양의 물리·화학적 특성을 함께 고려하여 백미로 전이되는 비소 함량을 예측하는 통계학적 모델을 만들고자 하였다. 토양 특성 중 pH, 단일용출 가용성 함량, 유기물 함량에 따라 순차적으로 토양을 분류하며 회귀분석을 통한 예측 모델을 도출하였다. 80개의 백미 내 비소 함량과 토양 내 비소 전함량 및 Mehlich 가용성 함량 간의 상관계수는 각각 0.533과 0.493으로 낮았다. 그러나 토양을 pH, Mehlich 가용성 함량에 대한 전함량, 유기물 함량으로 순차적으로 분류하여 모델을 도출한 결과, ① pH가 6.5보다 높은 13개의 토양은 0.963, ② pH가 6.5 이하이고 As_Tot/As_Mehlich 비가 높은 15개의 토양은 0.849, ③ pH가 6.5 이하이고 As_Tot/As_Mehlich 비가 낮으며 8.5% 이하의 유기물을 함유한 30개의 토양은 0.935로 예측력이 크게 증가하였다. 이 연구에서 도출된 토양 분류에 따른 백미 전이 함량 예측 모델은 비소 오염 토양에 대해 신뢰성 있는 백미 재배 기준을 설정하는데 의미있는 방법론을 제안할 수 있을 것이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.489-496
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• 2005

최근 새로운 정보기술의 패러다임으로 이슈가 되고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅이 기술은 행정, 경제, 의료, 교육, 문화 등 사회 곳곳에 적용될 것으로 예상되고 있으며, 그에 따라 비즈니스 모델에 대한 중요성도 증대되고 있다. 그러나 기초 기술, 표준화, 보안 등에 관련된 연구가 중심을 이루고 있을 뿐, 비즈니스 모델과 관련된 연구는 미흡한 실정이다 본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 등장하는 다양한 비즈니스 모델에 대해 사업화 이전 단계에서 보다 효과적으로 사업화 가능성을 평가함으로써 사업자가 유망한 비즈니스 모델의 도출이 가능하도록 하는 평가체계를 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.125-126
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• 2019

본 논문에서는 위험 관리 지역에 대한 시나리오 구축을 위한 분석 모델을 고려한다. 위험 요소에 대한 분석은 외부 상황에 대한 요소뿐만 아니라 내부 상황에 의한 요소도 제공된다. 대응 모델에 대한 반응은 요소분석을 통하여 도출될 수 있는 결과를 통하여 결정된다. 위험 관리 지역에 대한 시나리오 분석 모델을 위하여 DEVS 방안을 고려하며, 이에 대한 모델 설계를 고려한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.473-474
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• 2023

잘못된 분리수거는 다른 재활용 폐기물의 재활용을 제한한다. 본 논문에서는 올바른 분리수거를 위해 페트병 라벨 유무 분류 모델을 구현했다. 초기 모델의 낮은 성능을 개선하기 위해 이미지 데이터의 노이즈를 줄이는 편집을 거치고 데이터 증강을 적용하였으며, 모델 개선 작업을 진행하여 과적합을 피하면서 더 나은 성능을 도출했다. 최종 모델은 초기 모델보다 비교적 우수한 성능을 보였으나, 실제 활용 면에서는 낮은 성능을 나타냈다. 이는 학습 데이터의 질과 데이터양의 부족에서 나타난 결과로 볼 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.479-480
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• 2024

본 논문에서는 원자력 안전조치 용어를 미세조정(fine tuning) 알고리즘을 활용해 추가 학습한 공개 거대 언어모델(Large Language Model, LLM)이 안전조치 관련 질문에 대해 답변한 결과를 정성적으로 평가하였다. 평가 결과, 학습 데이터 범위 내 질문에 대해 학습 모델은 기반 모델 답변에 추가 학습 데이터를 활용한 낮은 수준의 추론을 수행한 답변을 출력하였다. 평가 결과를 통해 추가 학습 개선 방향을 도출하였으며 저비용 전문 분야 언어 모델 구축에 활용할 수 있을 것으로 보인다.

• 자원리싸이클링
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• 제26권5호
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• pp.105-111
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• 2017

본 논문에서는 신발의 잔존수명이 존재함에도 불구하고 매립 및 소각되고 있는 신발의 재활용이 가능한 비즈니스 모델을 제안하기 위해 모델의 구성요소를 도출하고 비즈니스 모델 프레임 워크를 구축한다. 도출된 요소와 프레임워크를 토대로 제시한 비즈니스 모델은 신발 산업의 새로운 비즈니스 영역을 구축할 수 있을 것으로 생각되며 소비자의 가계부담을 최소화 함과 동시에 매립 및 소각으로 인한 환경오염을 줄일 수 있을 것으로 생각된다.