• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.323-325
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• 2003

인터넷이 대중화 되면서 HTML 기반의 웹 어플리케이션을 통한 정보 공유가 활발해지고 있다. 그러나 HTML이 가지는 한계로 인해 HTML만을 이용하여 정보 보호 서비스를 제공하는 것은 불가능하다. 이를 해결하기 위해 SGML의 복잡한 특성을 단순화하여 만든 " 언어를 위한 언어" XML (extensible Markup Language) 을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 계층적 특성을 가지는 XML을 이용하여 다양한 정보 보호 서비스 중에서 접근제어 서비스를 제공하려 한다. 기존의 임의적 접근제어 모델(MAC)과 강제적 접근제어 모델 (DAC)이 가지는 단점을 보완하면서 사용자와 객체간의 관계를 유연하게 설정할 수 있는 역할 기반 접근제어(RBAC) 모델을 적용하는 “XML문서를 위한 접근제어 모델” 을 제안하려고 한다. 제안하려고 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.622-624
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• 2001

역할기반 접근통제(RBAC)는 사용자의 역할에 기반을 둔 접근통제 방법으로 Ravi S. Sandhu가 제안한 기본 모델 이후로 다양한 모델들이 제안되어졌다. 하지만, 이 모델들은 다중 응용 환경에 적합한 통합접근통제 시스템 설계에 실제 적용하기 위해서는 보완되어야 할점이 많다. 본 논문에서는 이 모델들의 주요 구성요소를 근간으로 하여 그룹-역할기반접근통제 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 사용자와 역할지정에 그룹 계층을 사용하고, 조직내의 직위와 직능을 바탕으로 역할 계층을 만들며, 만들어진 역할 계층을 통한 허가의 상속을 허용한다. 또한, 시스템이 가진 접근통제 데이터베이스를 세가지 부분으로 나누어 관리하게 함으로써, 조직의 접근통제 정책의 투명성을 보장한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.77-80
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• 2001

기존 워크플로우 기술은 현재 세계적으로 기업의 경영환경을 새롭게 바꾸는데 큰 역할을 수행하고 있다. 그러나 현재 워크플로우 시스템 모델 중 런타임 클라이언트 부분은 기업의 변화된 환경에 적용하기에 공간상의 제약이라는 단점이 있다. 따라서 기존의 워크플로우 런타임 클라이언트에 새롭게 떠오르고 있는 무선 인터넷기술을 접목한다면 런타임 클라이언트가 갖는 공간상의 제약을 해결하고, 결과적으로 보다 나은 런타임 클라이언트 서비스를 제공 할 수 있는 장점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 런타임 클라이언트 모델의 가지는 문제점을 보완 하기 위해 무선 인터넷 기술을 접목한 새로운 런타임 클라이언트 모델을 제안하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.95-97
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• 2019

본 논문에서는 비디오 데이터를 이용한 감독 학습 프레임 워크를 제안한다. 최근 Deep Convolutional Neural Networks의 성공으로 많은 분야에서 사용되고 있다. DCNNs 모델 성능의 중요한 요소 중 하나는 Large-cale Dataset을 구축하는 것으로 Small-scale Dataset으로 모델을 학습한다면 과적합 및 일반화 오류를 해결하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하는 방법으로 이미지 왜곡을 통한 데이터 셋을 증가 또는 Dropout 기법 등을 사용하였지만 원본 데이터가 적은 경우에는 모델이 일반화 능력을 갖기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하고자 Web으로부터 얻은 비디오에서 해당 Class와 관련된 프레임들을 추출하여 보다 쉽게 데이터 셋을 확장하고, 모델의 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다.

• 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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.333-336
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• 2020

개체명 인식이란 문장에서 인명, 지명, 기관명 등과 같이 고유한 의미를 갖는 단어를 찾아 개체명을 분류하는 작업이다. 딥러닝을 활용한 연구가 수행되면서 개체명 인식에 RNN(Recurrent Neural Network)과 CRF(Condition Random Fields)를 결합한 연구가 좋은 성능을 보이고 있다. 그러나 CRF는 시간 복잡도가 분류해야 하는 클래스(Class) 개수의 제곱에 비례하고, 최근 RNN과 Softmax 모델보다 낮은 성능을 보이는 연구도 있었다. 본 논문에서는 CRF의 단점을 보완한 LAN(Label Attention Network)와 사전 학습 언어 모델인 음절 단위 ELECTRA를 활용하는 개체명 인식 모델을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.434-439
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• 2019

딥러닝 기반 분류 모델에 있어 데이터의 클래스 불균형 문제는 소수 클래스의 분류 성능을 크게 저하시킨다. 본 논문에서는 앞서 언급한 클래스 불균형 문제를 보완하기 위한 방안으로 적대적 학습 기법을 제안한다. 적대적 학습 기법의 성능 향상 여부를 확인하기 위해 총 4종의 딥러닝 기반 분류 모델을 정의하였으며, 해당 모델 간 분류 성능을 비교하였다. 실험 결과, 대화 데이터셋을 이용한 모델 학습 시 적대적 학습 기법을 적용할 경우 다수 클래스의 분류 성능은 유지하면서 동시에 소수 클래스의 분류 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.99-100
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• 2024

다양한 변종들의 존재와 잘 알려지지 않은 취약점을 이용한 공격은 악성코드 수집을 어렵게 하는 요인들이다. 부족한 악성코드 수를 보완하고자 생성 모델을 활용한 이미지 기반의 악성코드 데이터를 증강한 연구들도 존재하였다. 하지만 생성 모델이 실제 악성코드를 생성할 수 있는지에 대한 분석은 진행되지 않았다. 본 연구는 VGG-11 모델을 활용해 실제 악성코드와 생성된 악성코드 이미지의 이진 분류하였다. 실험 결과 VGG-11 모델은 99.9%의 정확도로 두 영상을 다르게 판단한다

• 한국건설관리학회논문집
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• 제3권3호
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• pp.103-111
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• 2002

공동도급은 상호 수행하기를 원하는 프로젝트가 있을 때, 시장성확보, 조직, 프로젝트 수행 등의 이유로 룰 이상의 회사가 함께 힘을 합쳐 조직을 구성하는 것을 말한다. 공동도급은 상호 보완하는 것에 기초하게 되는데 기술력, 설계-시공능력, 지리적 위치, 자본력 등 수주를 하기 위하여 반드시 필요한 요소가 부족할 때 이러한 취약성을 극복하기 위하여 만들어지는 것이 기본적인 취지이다. 본 연구의 목적은 효율적인 공동도급 운영모델에 관한 연구로서 국내 대규모 건축공사 사례를 중심으로 공동도급의 발전 방향을 제시하고 합리적인 조직을 구성하는 대안를 제시하는데 그 목적이 있다.

• 대한교통학회지
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• 제22권2호
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• pp.165-175
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• 2004

본 고는 대전광역시 첨단교통모델도시 건설사업의 일환으로 구축된 DSRC(Dedicated Short Range Communication) 기술을 활용한 교통정보시스템 구축 사례를 소개함을 목적으로 한다. 공공부문에서의 구간정보 수집 및 가공 체계 구축은 본 대전 ITS 사업이 처음이며 더욱이 DSRC 기술을 구간정보 수집에 적용한 최초의 시도이다. 이에 시스템 구축과정에서 적지 않은 쟁점이 도출되었고, 많은 시행착오를 통해 그 해법을 찾아가며 현재 운영중인 시스템을 완공하게 되었다. 노변기지국(RSE)과 차량장치(OBE)간의 통신에 의해 수집된 자료는, 필터링, 검지기 지점정보, 패턴데이터 등과의 자료합성, 평활화, 통계정보 및 패턴정보 생성 등의 과정을 거쳐 구간소통정보가 산출된다. 현재 운영중인 본 시스템은 향후 지속적으로 보완 발전시켜 나가야 하며, 이를 위해 프로브 수집체계 보완, 시스템의 성능평가, 패턴데이터의 적절한 유지관리, 알고리즘의 지속적 발전 등을 향후과제로서 제시하였다. 본 고는 ITS사업에 있어 중요 쟁점중에 한 분야인 소통정보의 가공 절차를 공유함으로써, 관련 분야의 기술개발 촉진과 향후 유사시스템 구축의 시행착오를 줄이는데 기여할 수 있으리라 판단된다.