• Journal of the military operations research society of Korea
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• v.36 no.3
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• pp.95-111
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• 2010

The NCO effectiveness analysis related elements and their relationship are more complicated than the PCW. However, Effectiveness analysis models provide single effectiveness element centric effective analysis method so far. Therefore, A model to provide unified view and common language about NCO effectiveness is required. EA use reference model as a common language to control complexity and change. The objective of this study is presenting a methodology to develop NCO effectiveness analysis model based on reference model and implementation model concept. To do this, First, the concept of EA based reference and implementation model is studied, Second, we study related effectiveness analysis method and model component and their relationship identification methodology, third, we propose methodology to develop NCO effectiveness analysis model. Finally, we prove the effectiveness of the methodology using case study.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.1100-1107
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• 2003

기업 비즈니스를 위한 업무절차와 문서/데이터에서의 일관성 확보를 통한 비즈니스 프로세스의 표준화는 기업 내부적으로 효율적으로 개선된 프로세스에 기반한 정보화시스템의 구축뿐만 아니라, e-비즈니스 환경에서 기업간 협업체계로의 적용을 통해 새로운 기업가치의 창출을 목적으로 한다. 본 연구에서는 중소 규모의 업체에서 자사 비즈니스 프로세스를 분석 및 모델링하고 공개된 표준적 모델을 참조하여 자사 프로세스를 표준화하기 위한 방법론을 제시하고 있다. 즉, 기업이 유사 업종의 선진적인 표준모델을 참조 및 비교함으로써 프로세스 개선기회를 손쉽게 파악하고 자사 업무환경을 고려하여 프로세스 표준화의 구체적인 실행계획을 수립하기 전 단계까지의 과정에 대한 방법론의 개발을 목표로 하고 있다. 본 연구의 결과물은 표준모델의 참조를 통한 비즈니스 프로세스 표준화의 방법론으로 중소업체에서 효과적으로 활용될 수 있으며, 업종 특성을 고려한 표준모델의 공개 및 보급과 함께 프로세스 표준화를 유도함으로써 기업내부 정보화뿐만 아니라 산업 전반에 걸친 정보화 및 e-비즈니스 환경의 구현을 촉진시킬 것으로 기대된다.

• Review of KIISC
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• v.10 no.2
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• pp.51-60
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• 2000

역할기반 접근 통제(RBAC)는 사용자의 역할에 기반을 둔 접근통제 방법으로 Ravi S. Sandhu가 제안한 기본 모델 이후로 다양한 모델들이 제안되어졌다 그러나 이러한 모델들은 RBAC을 구성하는 특성들에 대한 일반적인 합의 없이 이루어지고 있으며 표준 참조 모델의 부재는 RBAC의 사용과 의미에 대해 혼란을 가져오고 있다. NIST(National Institute of Standards and Technology)에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 현재까지 제안된 RBAC 모델과 상용제품등을 통하하여 단일화된 RBAC 모델을 제안하였고 앞으로 표준 제정을 위한 기초로서 활용한 예정이다 본논문에서는 NIST가 제안한 RBAC 표준 참조모델을 소개한다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.49 no.9
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• pp.749-757
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• 2021

In transportation missions using quadrotor, the payload may change the model parameters, such as mass, moment of inertia, and center of gravity. Moreover, if position of the payload is constantly changing during flight, the effect can adversely affect the control performances. To handle this issue, we suggest Model Reference Adaptive Control based on Linear Quadratic Regulator(LQR+MRAC) to compensate the uncertainty caused by payload. Firstly, the mathematical modeling with the fixed payload is derived. Second, Linear Quadratic Regulator (LQR) is used to design the reference model and baseline controller. Also, through the Stability method, Adaptive law is derived to estimate the model parameters. To verify the performance of proposed control scheme, we compared LQR and LQR+MRAC in situations where uncertainties exist. And, when the disturbance exist, the classic MRAC and proposed controller is compared to analyze the transient response and robustness.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.151-154
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• 2020

대명사 참조해결은 문서 내에 등장하는 대명사와 이에 대응되는 선행사를 찾는 자연어처리 태스크이다. 기계 독해는 문단과 질문을 입력 받아 질문에 해당하는 알맞은 정답을 문단 내에서 찾아내는 태스크이며, 최근에는 주로 BERT 기반의 모델이 가장 좋은 성능을 보이고 있다. 이러한 BERT 기반 모델의 성공에 따라, 최근 여러 연구에서 자연어처리 태스크를 기계 독해 문제로 변환하여 해결하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 최근 여러 자연어처리에서 뛰어난 성능을 보이고 있는 BERT 기반 기계 독해 모델을 이용하여 한국어 대명사 참조해결 연구를 진행하였다. 사전 학습 된 기계 독해 모델을 사용하여 한국어 대명사 참조해결 데이터로 fine-tuning하여 실험한 결과, 개발셋에서 EM 78.51%, F1 84.79%의 성능을 보였고, 평가셋에서 EM 70.78%, F1 80.19%의 성능을 보였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.11
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• pp.535-540
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• 2016

Coreference resolution is to identify mentions in documents and is to group co-referred mentions in the documents. It is an essential step for natural language processing applications such as information extraction, event tracking, and question-answering. Recently, various coreference resolution models based on ML (machine learning) have been proposed, As well-known, these ML-based models need large training data that are manually annotated with coreferred mention tags. Unfortunately, we cannot find usable open data for learning ML-based models in Korean. Therefore, we propose an efficient coreference resolution model that needs less training data than other ML-based models. The proposed model identifies co-referred mentions using random forests based on sieve-guided features. In the experiments with baseball news articles, the proposed model showed a better CoNLL F1-score of 0.6678 than other ML-based models.

• Information Systems Review
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• v.5 no.2
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• pp.183-202
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• 2003

In this paper, we designed an interoperability evaluation system based on technical reference model, HanTRM (Technical Reference Model) and the information technology architecture methodology, TAProcess (Technical Architecture Process). TAProcess provides standardized procedure and methodology for the efficient installation, management and operation of information technology. HanTRM can be used as a referencial basic framework for all organizations which are starting to make technical reference model. We propose a method that utilize HanTRM and a procedure that evaluates interoperability between information systems to design interoperbility evaluation system. So, this interoperbility evaluation system will be more usefully applied to organizations.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.264-269
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• 2021

상호참조해결은 주어진 문서에서 상호참조해결의 대상이 될 수 있는 멘션을 추출하고, 같은 개체를 의미하는 멘션 쌍 또는 집합을 찾는 자연어처리 작업이다. 하나의 멘션 내에 멘션이 될 수 있는 다른 단어를 포함하는 중첩 멘션은 순차적 레이블링으로 해결할 수 없는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 멘션의 시작 단어의 위치를 여는 괄호('('), 마지막 위치를 닫는 괄호(')')로 태깅하고 이 괄호들을 예측하는 멘션 탐지 모델과 멘션 탐지 모델에서 예측된 멘션을 바탕으로 포인터 네트워크를 이용하여 같은 개체를 나타내는 멘션을 군집화하는 상호참조해결 모델을 제안한다. 실험 결과, 4개의 영어 대화 데이터셋에서 멘션 탐지 모델은 F1-score (Light) 94.17%, (AMI) 90.86%, (Persuasion) 92.93%, (Switchboard) 91.04%의 성능을 보이고, 상호참조해결 모델에서는 CoNLL F1 (Light) 69.1%, (AMI) 57.6%, (Persuasion) 71.0%, (Switchboard) 65.7%의 성능을 보인다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.7 no.2
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• pp.69-76
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• 2018

Referring expressions are natural language constructions used to identify particular objects within a scene. In this paper, we propose a new deep neural network model for referring expression comprehension. The proposed model finds out the region of the referred object in the given image by making use of the rich information about the referred object itself, the context object, and the relationship with the context object mentioned in the referring expression. In the proposed model, the object matching score and the relationship matching score are combined to compute the fitness score of each candidate region according to the structure of the referring expression sentence. Therefore, the proposed model consists of four different sub-networks: Language Representation Network(LRN), Object Matching Network (OMN), Relationship Matching Network(RMN), and Weighted Composition Network(WCN). We demonstrate that our model achieves state-of-the-art results for comprehension on three referring expression datasets.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.113-116
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• 2010

전자거래와 관련한 많은 표준 문서 및 다양한 표준 프레임워크가 존재한다. 그러나 기업이나 개발 업체에서 전자거래 시스템 도입 또는 구축할 때, 이러한 정보를 종합적으로 참조할 수 있는 방법이 제공되지 않고 있다. 따라서 이 논문에서는 전자거래를 위해 요구되는 다양한 정보를 체계적으로 관리할 수 있는 전자거래 표준 참조 시스템을 제안한다. 이를 위하여 정보모델인 ISO/IEC 11179 메타데이터 레지스트리를 참조하여 전자거래 표준 참조 시스템을 위한 레지스트리 정보 모델을 정의하며, 정의한 정보 모델을 기반으로 표준 참조 시스템을 구현한다. 제안 시스템은 다양한 정보에 대한 체계적이고 표준화 된 관리 및 전자거래 시스템 개발자에게 보다 나은 활용의 용이성을 제공한다.