• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.15-21
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• 2006

본 논문에서는 올바른 한국어 생활과 한국어 실력 향상을 위하여, 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 한국어사전, 사용자 어휘지능망(User-Word Intelligent Network : U-WIN)등의 언어자원을 이용한 자동문제생성기술을 소개하고, 이를 이용한 한국어 어휘학습시스템을 제시한다. 대부분의 학습시스템에서 사용하는 문제 은행식 출제 방식의 문제점을 해소할 수 있는 하나의 방법으로서, 기존의 한국어 어휘문제의 문항을 분석하여 8가지 문제 유형으로 재편성하고, 각 유형별 자동 문제 생성패턴에 따라 언어자원이 가지고 있는 한국어 어휘의 형태적 정보, 의미적 정보를 이용하여 한국어 어휘 문제를 자동 출제하는 한국어 어휘학습시스템을 구현하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.6
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• pp.413-422
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• 2007

This paper addresses a new technique for constructing surface model from a set of wire-frame contours. The most difficult problem of this technique, called contour triangulation, arises when there are many branches on the surface, and causes lots of ambiguities in surface definition process. In this paper, the branching problem is reduced as the surface reconstruction from a set of virtual belts and virtual canyons. To tile the virtual belts, a divide-and-conquer strategy based tiling technique, called the BPA algorithm, is adopted. The virtual canyons are covered naturally by an iterative convex removal algorithm with addition of a center vertex for each branching surface. Compared with most of the previous works reducing the multiple branching problem into a set of tiling problems between contours, our method can handle the problem more easily by transforming it into more simple topology, the virtual belt and the virtual canyon. Furthermore, the proposed method does not involve any set of complicated criteria, and provides a simple and robust algorithm for surface triangulation. The result shows that our method works well even though there are many complicated branches in the object.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 2006.12a
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• pp.177-184
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• 2006

지적 창의경영은 지식의 공유와 생성으로 나눌 수 있는 데, 지식 생성 분야에서 창의성 연구에서 나온 창의적 문제해결 방법론이다. 이 글에서는 공학 분야에 주로 사용되는 TRIZ 이론을 비공학 분야와 비즈니스 분야, 지적 창조경영의 지식 생성 분야에서 응용사례와 활용 가능성을 기술하였다. TRIZ는 공학분야의 전세계 특허와 기술혁신 사례들을 분석하여 개발하였으나, 이 창의적 문제해결 이론은 러시아 공산주의 사회라는 특수한 상황에서 개발되어서 경영과 비즈니스를 다루고 연구하는 일에는 많은 어려움이 있었다. 그러나 러시아가 개방되면서 최근 TRIZ의 다양하고 강력한 기법들을 비공학 분야와 선진기업 경영이나 비즈니스에 접목시켜 연구되고 있다. TRIZ연구는 변화와 경쟁이 기본이라고 여겨지는 비지니스 활동에서 강력한 문제 해결능력과 아이디어를 가지도록 도와주고 있다. 이 글에서 비즈니스에서 성공과 실패라는 모순을 일으키는 문제를 고전적인 TRIZ의 모순 해소 매트릭스와 비슷한 비즈니스 매트릭스를 이용해서 해결되는 선진 기업의 창조적 경영 응용 사례를 살펴 보고 향후 활용 가능성을 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.04a
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• pp.162-173
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• 1993

항공기 운항계획은 항공사의 계획업무 중 핵심적인 문제로 운항편수와 항공기 출발시간 그리고 운항할 항공기의 기종을 결정하는 문제이다. 본 연구에서는 이익을 최대로 하는 운항계획을 수립하기 위한 새로운 최적해법을 제안한다. 일반적으로 항공기 운항계획은 대규모의 정수 선형계획 문제이기 때문에 기존의 정수 최적해법으로 최적해를 계산하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 모든 결정변수를 사용하지 않고 필요에 따라 일부분의 결정변수만을 생성하여 선형 최적해를 계산하는 열 생성 최적해법을 제안한다. 이 해법을 이용하여 대규모 정수계획인 운항계획의 최적해를 매우 효율적으로 계산할 수 있는 해법을 제안한다. 실제 항공기 운항계획에 본 연구에서 제안하는 최적해법을 적용한 결과를 보여 그 효율성이 월등함을 보인다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.8 no.2
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• pp.51-69
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• 2002

In the supply chain environment on the web, collaborative problem solving and case-based modeling has been getting more important, because it is difficult to cope with diverse problem requirements and inefficient to manage many models as well. Hence, the approach on case-based modeling is required. This paper provides a framework that generates a goal model based on multiple cases, modeling knowledge, and forward chaining and it also develops a search algorithm through sensitivity analysis to reduce the modeling effort.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.11 no.3
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• pp.13-22
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• 2001

The notion of pseudorandomness plays an important role in modem cryptography as well as computer science. We show a simple and practical construction of a pseudorandom generator based on the intractability of the problem in braid groups. The generator is proved as secure as a hard instance of a variant of the conjugacy problem.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.28 no.8
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• pp.860-869
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• 2008

The purpose of this study is to suggest an instructional direction for improving scientific inquiry problem-finding ability of the scientifically-gifted. For this purpose, this study has made an in-depth analysis of the scientific inquiry problems generated by the scientifically-gifted in Problem-Finding Activity in Ill-structured Inquiry Situation (PFAIIS) and Problem-Finding Activity in Well-structured Inquiry Situation (PFAWIS). The results of this study turned out to be as follows: First, most of the problems generated in PFAIIS and PFAWIS could be categorized into seven types (measurement, method, cause, possibility, what, comparison, relationship) according to the inquiry objectives, while the frequency of each type shown in each inquiry objective was a little different. Second, the frequency of scientific concepts stated in inquiry problem was more in PFAWIS than in PFAIIS. But the scientific concepts were shown more diversely in PFAIIS than in PFAWIS. Therefore, results of this study have the following educational implications. First, it is necessary to offer various opportunities of problem-finding activity under ill-structured scientific Inquiry situation. Second, it is needed to emphasize that a new inquiry problem can be found out even during general scientific experiment and frequently to discuss inquiry problems generated during an experiment. Third, it is needed to encourage the scientifically-gifted to generate a scientific inquiry problem based on at least more than seven types.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.942-945
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• 2019

현재 딥러닝은 컴퓨터 분야에서 이미지 처리 방법으로 활용도가 높아지면서 딥러닝 모델 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 모델 중에서 이미지 생성모델은 대표적으로 GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망) 모델을 활용하고 있다. GAN은 생성기 네트워크와 판별기 네트워크를 이용하여 진짜 같은 이미지를 생성한다. 생성된 이미지는 실제 이미지와의 오차를 최소화해야 하며 이때 사용하는 함수를 손실함수라고 한다. GAN에서 손실함수는 이미지를 생성하는 학습이 불안정하여 이미지 품질이 떨어지는 문제가 있다. 개선된 GAN 관련 연구가 진행되고 있지만 완전한 문제 해결에는 부족하다. 본 논문은 7개의 GAN 모델에서 사용하는 손실함수를 분류하고 특징을 분석한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.315-320
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• 2019

질문 생성이란 구절이 입력되면 구절에서 답을 찾을 수 있는 질문을 자동으로 생성하는 작업으로 교육용 시스템, 대화 시스템, QA 시스템 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 한다. 질문 생성에서 정답의 단어가 질문에 포함되는 문제점을 해결하기 위해 구절과 정답을 분리한다. 하지만 구절과 정답을 분리하게 되면 구절에서 정답의 정보가 손실되고, 정답에서는 구절의 문맥 정보가 손실되어 정답 유형에 맞는 질문을 생성할 수 없는 문제가 발생된다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 분리된 정답과 구절의 정보를 연결시켜주는 정답과 구절의 공동 주의 집중 계층을 제안한다. 23,658개의 질문-응답 쌍의 말뭉치를 이용한 실험에서 정답과 구절의 공동 주의 집중 계층이 성능 향상에 기여해 우수한 성능(BLEU-26.7, ROUGE-57.5)을 보였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.226-230
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• 2001

오류 역전파 알고리즘을 영상 인식에 적용한 경우 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하여야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘의 은닉층 노드 수를 동적으로 설정하는 문제를 해결하기 위해 ART1을 수정하여 지도 학습 방법과 결합한 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 학습 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 콘테이너 영상의 문자 및 숫자 인식 문제에 적용하여 기존의 오류 역전파 알고리즘과 성능을 비교, 분석하였다. 실험 결과에서는 제안된 자가 생성 지도 학습알고리즘이 기존의 오류 역전과 알고리즘보다 지역 최소화에 빠질 가능성이 감소하였으며 학습 시간과 수렴성이 개선되었을 뿐만 아니라, 영상 인식에 적용할 수 있는 가능성도 제시하였다.