• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.228-228
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• 2023

국지적 지역에 내리는 강한 강도의 강우는 많은 인명 및 재산 피해를 발생시킨다. 이러한 피해를 예방하기 위해 도시 침수 예측에 관한 연구가 오랜 기간 수행되어 왔으며, 최근에는 다양한 신경망(neural network) 모델이 활발히 이용되고 있다. 강우 지속 기간이나 강도는 일정하지 않고, 공간적 특징 또한 도시마다 다르므로 안정적인 침수 예측을 위한 신경망 모델은 강건성(robustness)을 지녀야 한다. 강건한 신경망 모델이란 적대적 공격(adversarial attack)을 방어할 수 있는 능력을 갖춘 모델을 일컫는다. 따라서 본 연구에서는, 도시 침수 예측을 위한 시공간 신경망(spatio-temporal neural network) 모델의 강건성 제고를 위한 방법론을 제안한다. 먼저 적대적 공격의 유형과 방어 방법을 분류하고, 시공간 신경망 모델의 학습 데이터 특성 및 모델 구조구성 조건 등을 활용하여 최적의 강건성 제고 방안을 도출하였다. 해당 모델은 집중호우로 인해 나타날 다양한 관망에서의 침수 피해를 각각 예측하고 피해를 예방하기 위해 활용될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.559-562
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• 2020

본 논문에서는 한국어 입력 텍스트의 의미를 반영하는 색상 팔레트를 생성하는 방법을 제안한다. 기존 영문 모델에서 한국어의 특수성을 고려하여 입력 방법과 형태소 분석, 임베딩 등 여러 조건을 달리한 접근을 시도하고 최종적으로 두개의 모델을 선정하여 평가를 진행한다. 정량적 평가인 단일 팔레트 다양성 평가와 정성적 평가인 사용자 평가를 진행하였으며 결과 기존 영문 버전보다 다양성이 높았고 사용자가 실제 팔레트 보다 생성된 팔레트를 선호하는 비율도 향상되었다. 이번 연구로 한국어 임베딩을 활용하여 팔레트를 생성하였을 때 보다 다양한 색상과 의미적으로도 적합한 색상을 선정함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.543-546
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• 2006

MDA 는 OMG 에서 제안한 소프트웨어 개발 방법론으로써, 플랫폼 독립적인 모델에서 플랫폼 종속적인 모델로의 모델 변환을 사용하여 소프트웨어의 이식성, 재사용성 등을 향상 시킬 수 있다. 다중 에이전트 기반 시스템을 개발하는 데 MDA 를 적용하는 것은, 다양한 유비쿼터스 환경에서 동작하는 지능형 시스템 개발을 효율적으로 지원한다. 최근 MDA 를 적용하여 다중 에이전트 기반 시스템을 개발한 연구가 있다. 그러나 이 연구는 에이전트 플랫폼이 고려되지 않고 모델 변환이 자동화 되지 못한 단점이 있다. 본 논문에서는 OMG 에서 표준화한 방법으로 UML 을 모델을 기술하고 모델 변환 규칙을 적용한다. 이를 통해 하나의 모델로부터 다양한 에이전트 플랫폼으로의 이식성을 얻을 수 있다. 이를 평가하기 위해 이전 연구에서 개발한 전자상거래 시스템의 시나리오를 가지고 에이전트 시스템을 구현하고 그 유효성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.545-548
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• 2023

본 논문에서는 골프 코스 시뮬레이션을 위해 수집된 데이터의 정제 및 처리에 요구되는 딥 러닝 모델과 모델 적용 과정에 대해서 논의한다. 최근 스크린 골프 시장의 확대와 골프 시뮬레이터 기술의 발전으로, 위성 이미지, 항공 촬영 이미지, 공간 정보 시스템 (GIS) 등 다양한 데이터 소스로부터 골프 코스에 대한 정보를 수집에 대한 요구가 증가하였다. 이번 연구에서는 이러한 데이터 소스로부터 생성된 원시 데이터를 최적의 시뮬레이션 입력으로 변환하기 위한 컴퓨터 비전 기법과 딥 러닝 모델 구조에 대해서 검토한다. 특히, 데이터에서 골프 코스 시뮬레이션에 요구되는 메타 데이터를 도출하기 위해 코스 분할(Segmentation)과 코스 오브젝트 분류(Classification) 모델을 적용하는 과정을 다룬다. 이를 통해, 본 연구는 골프 코스 시뮬레이터의 개발 과정에서 중요한 기술 요소를 제공하며, 이는 시뮬레이션의 정확도와 골프 코스의 다양성을 증진시키는데에 기여한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.146-149
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• 2010

IT를 비롯한 여러 분야의 기술과 산업이 발전하면서 단일화된 플랫폼의 기술은 융합화된 다양한 서비스들을 지원할 수 있는 융합 서비스 플랫폼으로 발전하였다. 융합 서비스 플랫폼에서는 수 많은 사업자들이 다양한 콘텐츠 및 네트워크 자원을 제공하면서 수익을 얻게 되는데, 이 때 과금을 처리하기 위한 시스템이 이슈가 되었다. 융합 서비스 플랫폼에서의 서비스는 다양한 서비스들이 융합된 형태를 가지고 있으며, 시간 및 콘텐츠, 사용자에 따른 요금 감면 등 다양한 과금 요소들로 인하여 상당히 복잡하고 다양한 형태를 띄고 있다. 본 논문에서는 융합 서비스 플랫폼에서 과금을 하기 위해서 고려되어야 할 사항에 대해서 정의하고, 융합 서비스와 여러 과금 요소들을 포함하여 과금을 측정할 수 있는 과금 관리 모델을 제안한다. 제안된 과금 모델은 실제 융합 서비스 플랫폼에서 지원하기 위한 아키텍처를 구성하는데, 기본 자료로써 활용될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.233-233
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• 2017

현재의 기술과 전문가들의 지식을 바탕으로 수치 예보 모델의 해상도가 점차 증가하고 있으나 한편으로는 해상도가 높아질수록 신뢰성 있는 장기 예보를 제공하는데 어려움이 있다. 즉, 고해상도 모델의 경우 미세한 오차가 발생 하더라도, 실제 기상학적 관점에서 시공간적으로 변동성이 크게 발생할 개연성이 크며, 이로 인해 모델에서 발생하는 불확실성은 더욱 커질 수 있다. 한국 기상청(KMA)에서는 영국기상청으로부터 도입한 통합모델(UM)을 현업 운영하고 있다. 본 연구에서 기상청 통합모델인 UM3.0 예보모델의 예측정확성을 다양한 관점에서 평가하고자 한다. 기상청 UM3.0 모델은 3km의 공간해상도와 1시간 시간해상도를 가지며, 예보시작시점기준 7일간의 예보정보를 제공한다. 강수량 예측정보의 활용성을 평가하기 위해서 예측 시계열에 대해 RMSE, 편의 및 등 다양한 통계지표와 공간적인 강수량 발생 특성을 평가하기 위해서 FSS 방법을 적용하였다. 본 연구 결과를 통해 UM3.0 모델의 1시간 및 3km의 시공간해상도와 선행예보 기간을 그대로 수문학적으로 활용하는 데에는 다소 무리가 있는 것으로 평가되었으며, 이러한 점에서 수문학적 활용관점에서 최적의 시공간적 규모와 선행예보 시간을 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.271-273
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• 2002

현재의 소프트웨어들은 자연의 시스템에서 관찰할 수 있는 다양성과 복잡성을 얻기에는 한계가 있다. 그러나 우리는 소프트웨어가 단순한 규칙, 단순할 구조만으로 구현되어도 결과의 복잡성과 다양성을 나타낼 수 있는 시스템을 필요로 한다 단 논문에서는 소프트웨어의 복잡도나 크기를 늘리지 않고 결과의 복잡성이나 다양성을 얻을 수 있는 방법으로서 상호작용에 기초한 E-O-M 모델을 제안한다. 기본 아이디어는 복잡성이나 다양성은 단일 객체로 구현하기에는 무리이며 많은 객체들간의 상호 작용에 의해 나타나는 창발적 특징이란 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.854-856
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• 2022

본 논문에서는 설명가능한 머신러닝 모델과 관련된 다양한 도구를 활용해보고, 최근 각광받는 주제인 신뢰성에 대해서도 고찰해보았다. 근래의 인공지능 모델은 설명력을 덧붙여 정보 장벽을 낮추는 방향으로 진화하고 있다. 이에 따라 AI 모형이 제공하는 정보량이 늘고 사용자 진화적 인 방식으로 바뀌면서 사용자층이 확대되고 있는 추세이다. 또한 데이터 분석 분야의 영향력이 높아지고 연구 주체들이 다양해지면서, 해당 모델이나 데이터에 관한 신뢰성을 확보해야한다는 요구가 많아지고 있다. 이에 많은 연구자들이 인공지능 모델의 신뢰성의 확보를 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 이러한 노력의 발자취를 따라가보면서 인공지능의 설명가능성에 관하여 소개하려고 한다. 그 과정에서 민감한 데이터를 다루어보면서 신뢰성 활보의 필요성에 대해서도 논의해보려고 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.607-609
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• 2004

기존 웹 서비스 모델에서는 Client-Server 모델을 기반으로 서비스 영역의 설정과 서비스 지원 방안에 대한 연구들을 수행했다. 그러나 기존 웹 서비스 모델들은 주로 정보의 수집을 통한 검색기반 서비스 모델을 제시하고 있으며, 이렇게 수집된 정보들을 가공하거나 분석하는 등의 처리방안을 지원하지 못하고 있다. 기존 웹 서비스 모델의 한계를 극복하기 위해 서비스 환경의 다양성 및 확장성을 수용하고, 효율적인 웹 서비스를 제공할 수 있는 기반 구조가 필요하다. 지식기반 웹 서비스는 광역 환경에 산재한 웹 서비스들을 관리하고 최적의 서비스 성능을 확보하기 위한 기술들을 포함한다. 온톨로지를 기반으로하는 지식 기반의 웹 서비스를 이용한다면 웹을 통해 정보를 찾는 방법과 정보를 입수하는 방법을 고려하여 최적의 웹 서비스를 받을 수 있다. 본 논문에서는 광범위한 비즈니스 시장을 갖는 웹 서비스 환경의 기본 서비스 모델을 확장하여 최적의 서비스 제공자를 동적으로 선정하고, 목적 서비스의 효율성을 향상 시 킬 수 있는 지식기반 웹 서비스 모델을 연구하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.30 no.7
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• pp.63-73
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• 2013

스마트 폰/탭 등 소형 스마트 기기의 대중화로 모바일 트래픽은 급증하고 있다. 사람이 들고 다니는 모바일 기기에 의해 트래픽이 발생되는 네트워크의 특성상, 그 성능은 사람의 이동 패턴에 의존할 수 밖에 없다. 안정적인 성능을 보장하기 위해서는 다양한 환경에서의 실험이 필수이나, 실제 모바일 기기들을 사용한 실험은 그 비용이나 소요 시간 등을 고려할 때 불가능한 일이라 할 수 있다. 이를 해결하기 위해 사람의 이동성 모델을 사용한 다양한 시뮬레이션으로 실험을 대신해 왔다. 본 고에서는 그 동안 제안된 수많은 인간 이동성 모델을 소개하고, 그 특성을 알아본다.