• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.509-512
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• 2024

자연어 처리 기술은 인간 언어의 이해와 처리에서 큰 진전을 이루었으나, 학습 데이터에 내재한 성별 편향이 모델의 예측 정확도와 신뢰성을 저하하는 주요한 문제로 남아 있다. 특히 성별 예측에서 이러한 편향은 더욱 두드러진다. 제로샷 분류 기법은 기존에 학습되지 않은 새로운 클래스를 효과적으로 예측할 수 있는 기술로, 학습 데이터의 제한적인 의존성을 극복하고 다양한 언어 및 데이터 제한 상황에서도 효율적으로 작동한다. 본 논문은 성별 클래스 확장과 데이터 구조 개선을 통해 성별 편향을 최소화한 새로운 데이터셋을 구축하고, 이를 제로샷 분류 기법을 통해 학습시켜 성별 편향성이 완화된 새로운 성별 예측 모델을 제안한다. 이 연구는 다양한 언어로 구성된 자연어 데이터를 추가 학습하여 성별 예측에 최적화된 모델을 개발하고, 제한된 데이터 환경에서도 모델의 유연성과 범용성을 입증한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권3호
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• pp.523-530
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• 2002

최근에 인터넷의 폭 넓은 사용과 구조적 웹 문서를 기술할 수 있는 XML의 기술에 힘입어, 인터넷과 XML을 기반으로 하는 전자상거래에 관한 연구가 많은 조직과 기업에서 활발하게 진행되고 있다. 기존에 연구되었던 상품 카탈로그는 상품 정보가 분류되어 표현되지 않을 뿐만 아니라 구체적이지 않고, 다양한 상품들의 상세한 정보들을 체계적으로 기술하기에는 미흡하다. 본 논문에서는 다양한 상품들을 기술하는데 사용될 수 있는 정보들을 분석하고 분류하고, 기존의 연구들을 보완하여 다양한 종류의 상품 정보를 통합하여 기술 할 수 있는 모델을 제안한다. 그리고 다양한 상품에 대해서 제안된 모델을 적용하여 그 효용성을 검증한다. 제안된 모델의 사용은 하나의 상품 카탈로그 모델로 다양한 상품의 정보를 자세히 표현할 수 있어 여러 종류의 상품을 취급하는 인터넷 쇼핑몰 등의 유사 기종에 편리함과 효율성을 준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.263-266
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• 2000

본 논문에서는 복잡한 카오스 신호를 발생시키는 HVPM(hyperchaotic volume preserving maps) 모델과 HVPM 모델의 구현회로를 제안한다. 랜덤한 카오스 신호를 발생시키기 위하여 3차원 이산시간(discrete-time) 연산과 비선형 사상(maps)으로 모듈러(modulus) 함수를 이용하여 하이퍼카오스 신호를 발생시킨다. 그리고 HVPM 모델은 여러 가지 시스템 파라미터들을 변화시키면 다양한 카오스 신호를 발생시킬 수 있으며, 출력되는 카오스 신호는 비주기성을 갖게 된다. 이러한 특징을 갖는 HVPM 모델의 회로 구현을 위하여 2단 N형의 함수를 CMOS와 선형 연산증폭기 및 비교기를 이용하여 보드상에서 구현하여, 다양한 하이퍼카오스 신호를 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회지
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• 제30권6호
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• pp.107-115
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• 2020

다양한 응용분야에서 심층신경망 기반의 학습 모델이 앞 다투어 이용됨에 따라 인공지능의 설명 가능한 동작 원리 해석과, 추론이 갖는 불확실성에 관한 분석 또한 심도 있게 연구되고 있다. 이에 심층신경망 기반 기계학습 모델의 취약성이 수면 위로 드러났으며, 이러한 취약성을 이용하여 악의적으로 모델을 공격함으로써 오동작을 유도하고자 하는 시도가 다방면으로 이루어짐에 의해 학습 모델의 강건함 보장은 보안 분야에서의 쟁점으로 부각되고 있다. 모델 추론의 입력으로 이용되는 이미지에 교란값을 추가함으로써 심층신경망의 오분류를 발생시키는 임의의 변형된 이미지를 적대적 사례라 정의하며, 본 논문에서는 최근 인공지능 및 컴퓨터비전 분야에서 이루어지고 있는 이미지 기반 적대적 사례의 생성 기법에 대하여 논한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.177-177
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• 2017

최근 ADCP 등 첨단장비를 활용한 유량 및 하상측정, 각종 하천기본계획 수립 시 확보되는 횡단측정 자료, 식생 및 서식처 등 하천환경과 생태자료, 드론 등을 활용한 영상자료 등 방대한 하천 정보가 확보되고 있으며, 다기능보 등 다양한 하천구조물 및 친수구역이 증가하는 등 이전과 비교하여 괄목할만한 수준으로 정보의 양이 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 하천정보를 체계적으로 저장, 관리, 공유하기 위하여 표준화된 데이터 모델(Data Model)의 수립이 필요하다. 하천 정보의 경우 하천 시설물, 하천 단면측량 자료, 하천 시계열 측정 자료 등이 특정 하천을 중심으로 관리되는 반면, 기존 데이터 모델 연구에서는 특정 주제도에 기반하여 하천 정보가 레이어 형식으로 제공되어 상호 연계되지 않아 하천 정보의 효율적 관리측면에서 적합하지 않았다. 또한 신규 정보를 추가 시 기존 데이터 모델의 과다한 수정이 필요하고, 기존의 데이터 모델의 경우 표준화되지 않아 활용성이 매우 낮고, 유역중심으로 구성되어 특정 조건에 해당되는 하천 정보 검색이 어려운 단점이 존재하였다. 본 연구에서는 기존의 주제도 및 레이어 형식으로 구성되어 있던 데이터 모델 형식에서 벗어나 하천흐름선을 기준으로 데이터모델을 구축하는 방안을 제시하였으며, 하천흐름선과 하천 시설물, 단면 측량 자료, 계측 자료를 순차적으로 수용하고, 기존에 존재하지 않던 하천 정보의 추가 시 기존 데이터 모델의 형식을 수정하지 않고 유연하게 대응할 수 있는 관계형 데이터 모델을 구상하였다. 또한, 하천과 유역의 논리적 저장방안 고려하여 한 개의 하천을 다수의 세그먼트(Reach)로 구분하여 코드(Reach Code)를 부여하는 방안을 제시하였으며, 구상한 데이터모델을 통하여 국가하천과 지방하천 등 유역의 다양성을 포함하는 한강권역의 섬강유역을 시범하천으로 구축하였다. 제시된 하천 정보 데이터 모델을 활용하여 DB를 구축한다면 하천망을 기준으로 하천 정보가 저장되고, 기존의 유역단위의 하천 정보 제공 방식에서 하천과 유역을 모두 포함하여 검색 가능한 시스템을 구축하여 하천 정보의 관리와 제공이 수월해질 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.323-323
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• 2018

최근 기후변화에 대한 관심이 증대됨에 따라 미래 기후모델자료를 기반으로 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기후변화가 적용된 자료는 미래 수자원관리, 방재를 위한 수공구조물의 설계 등 다양한 방식으로 실무에 적용되고 있다. 하지만 기후모델로부터 모의된 결과는 어느 정도 관측자료와 차이가 발생하게 되며, 이러한 계통적 오차는 모델 내부에서 해결하기가 쉽지 않다. 그렇기 때문에 기후모델로부터 모의된 결과를 보정하기 위해 편의보정 기법을 활용한다. 그리고 미래 기후모델자료는 불확실성을 내재하고 있기 때문에 다양한 편의보정 기법을 적용하여 불확실성의 범위를 확인해 보았다. 사용된 편의보정 기법으로는 Quantile Mapping(QM), Quantile Delta Mapping(QDM), Detrended Quantile Mapping(DQM), Delta Change Method(DCM)을 이용하였다. 편의보정에 적용한 확률분포형은 일반극치분포(GEV분포), Type-1 극치분포(Gumbel분포)를 사용하였다. GEV분포를 기본으로 하여 조건적으로 GEV분포를 사용할 수 없는 경우, Gumbel분포를 사용하였다. 본 연구에서는 독일의 전지구기후모델(Global Climate Model, GCM)인 MPI-ESM-LR에 RCP 8.5 사나리오를 강제장으로 하여 지역기후모델(Regional Climate Model, RCM)인 WRF를 이용하여 동역학적으로 다운스케일한 강우자료를 사용하였다. 강우자료 중에서 강릉, 인천, 부산, 목포지점에 해당하는 자료를 추출하여 연 최대 강우강도 시계열을 산정하고 4가지 편의보정 기법을 이용하여 편의보정을 하였다. 편의보정 수행된 연 최대 강우강도 시계열을 scale-invariance 기법으로 다운스케일하여 미래 IDF곡선을 유도한 뒤, 편의보정별로 유도한 IDF곡선의 비교를 통해 편의보정기법이 미래 IDF곡선에 미치는 영향을 분석하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1991년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 전북대학교, 전주; 26-27 Apr. 1991
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• pp.285-292
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• 1991

객체-관계성(ER:entity-relationship)모델을 이용한 지식표현모델은 실세계를 객체(entity)들 또는 객체들의 집합들 사이의 서로간에 관계성(relationship)으로 나타낸다. 그러나 고정된 측면에서 표현되기 때문에 하나의 객체를 여러가지 측면에서 관찰할 수 없다. 반면 객체-측면(EA:entity-aspect)모델은 객체노드와 측면노드의 두가지 형을 갖는 노드들로 구성되어 측면에 따라 서로 다른 지식을 표현 할 수 있으므로 하나의 객체를 여러가지 측면에서 관찰할 수 있고, 그 세부적 계층구조를 나타낼 수 있는 장점이 있으나 너무 계층성을 강조하며, 객체간의 관계성을 나타낼 수가 없어 계층구조 속에 포함되지 않은 객체는 지식으로 표현 할 수 없어 실세계의 다양한 지식을 표현하는데 부자연스럽다. 따라서 본 논문에서는 객체-관계성(ER)모델의 관계성과 객체-측면(EA)모델의 측면성을 통합하여 객체 측면-관계성(EAR)모델을 제시하고, 이 모델에서 객체간의 관계성을 하나의 객체로 간주함으로 IS-A측면에 의하여 하위레벨로 계승할 수 있음을 보였다.

• 한국생물환경조절학회:학술대회논문집
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• 한국생물환경조절학회 2001년도 가을 학술발표논문집
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• pp.178-180
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• 2001

작물의 엽면적 등 다양한 생육정보를 간편하고 비파괴적으로 추정할 수 있다면 작물의 생리 생태학적 모델에의 적용을 통하여 다양한 작물 연구에 중요한 공헌을 할 수 있다. 본 연구에서는 오이 개개 잎의 형태정보를 이용하여 오이의 개개 엽면적, 생체중 및 건물중 예측하는 것을 목적으로 하였고, 이를 위하여 엽면적은 5가지 모델을 사용하였고, 생체중 및 건물중은 6가지의 모델을 사용하여 분석하였다. 또한 신경회로망은 3 layer의 back propagation method를 사용하여 분석하였다. 각 모델들은 독립변수로는 Robinson ＆ Pharr이 사용한 개개 잎의 폭 및 길이를 사용하였다. 회귀모델에 의한 추정 결과, 모델의 정확성 및 정밀성은 엽면적 > 생체중 > 건물중 순 이었지만, 특히 건물중의 경우는 상대적으로 낮은 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 회귀모델을 사용하여 건물중 추정하는 것에는 한계가 있는 것으로 생각되며, 신경회로망도 이와 유사한 관계를 나타냈지만 다양한 변수 수정을 통하여 상관계수를 증가시킬 수 있을 것이라고 생각된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.479-482
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• 2021

시계열 형태의 데이터는 다양한 분야에서 수집되고 응용되기 때문에 정확한 시계열 예측은 많은 분야에서 운영 효율성을 높일 수 있는 중요한 분석 방법으로 고려된다. 그중 다층 수평 예측은 사용자에게 전반적인 시계열 데이터 경향성을 제공할 수 있다. 하지만 다양한 정보를 포함하는 시계열 데이터는 데이터에 내재한 이질성(heterogeneity)까지 포괄적으로 고려한 방법을 통해서만 정확한 예측을 할 수 있다. 하지만 지금까지 많은 시계열 분석 모델들이 데이터의 이질성을 반영하지 못했다. 이러한 한계를 보완하고자 우리는 Temporal Fusion Transformer 모델을 사용하여 실생활과 밀접한 관련이 있는 데이터에 적용하여 이질성을 고려한 향상된 예측을 수행하였다. 실제, 주식 데이터와 미세 먼지 데이터와 같은 실생활 시계열 데이터에 적용하였고 실험 결과 기존 모델보다 Mean Squared Error(MSE)가 0.3487 낮은 것을 확인하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제37권4호
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• pp.539-552
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• 2017

이 연구에서는 국내에서 진행되어 온 모델 및 모델링 관련 연구의 동향을 살펴보기 위한 것이다. 이를 위해 1989년부터 2016년 까지 국내 학술지에 발표된 과학교육 분야의 모델과 모델링 관련 연구 문헌들을 85편을 추출하였다. 이를 연구 대상, 연구 분야 및 연구 설계, 연구 방법 및 자료 수집, 메타모델링 지식 측면에서 분석하였다. 연구대상 분석에서 중 고등학생을 대상으로 한 연구에 비해 대학생을 대상으로 한 연구가 적었으며, 학생 전체와 비교하여 교사를 대상으로 한 연구는 적었다. 이로부터 교사에 대한 연구가 필요하다고 제안할 수 있다. 연구 분야의 경향을 분석한 결과, 물리, 화학, 생명과학, 지구과학 및 과학 분야별 연구 중에서 절반이상이 지구과학과 화학에서 이루어졌다. 과학교육에서 학생들이 모델과 모델링을 쉽게 인식하고 여러 교과에서 사용할 수 있는 능력을 키울 수 있도록 특정 교과의 분야가 아니라 다양한 분야에서 연구가 진행되어야 할 것이다. 연구설계 경향을 분석한 결과는 질적 연구가 많았으며, 그 다음으로 혼합연구, 양적 연구 순으로 나타났다. 연구 방법을 분석한 결과, 선행연구 등에서 이미 개발된 모델 및 모델링 관련 프로그램이나 전략을 적용하여 그 효과를 분석한 논문이 가장 높았다. 과학교육에서 성공적인 모델링 실습을 위해서는 특정한 과학 현상이나 개념에 대한 모델과 모델링을 적용한 수업전략을 개발하고 이를 실제 수업에 적용하여 효과를 알아보는 연구가 이루어져야 한다고 본다. 메타모델링 지식의 요소의 측면에서 살펴본 결과, 메타모델링 지식의 요소의 측면에서 살펴본 결과, 모델의 목적에 대해서 분석한 연구가 가장 많았고, 그 다음으로는 모델링 과정을 다룬 연구, 모델의 다양성을 다룬 연구, 모델의 본성을 다룬 연구 순이었다. 학생과 교사 모두의 모델 및 모델링에 대한 이해의 향상을 위해서는 메타모델링 지식과 그 구성요소인 모델의 본성, 모델의 다양성, 모델의 목적, 모델링 과정, 모델의 평가 및 수정에 대한 이해가 수반되어야 한다. 따라서 과학수업에서 학생들의 모델 및 모델링에 대한 이해 및 수업 전략으로써의 활용 측면연구와 과학교사의 모델 및 모델링에 대한 이해를 돕기 위한 방법, 교수학습 프로그램의 개발 및 적용에 대한 연구들이 실질적으로 다양하게 이루어져야 한다고 본다.