• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.5 no.3
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• pp.71-89
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• 1990

Secure/Trusted 컴퓨터시스템을 설계 및 개발하기 위하여 필요한 보안정책과 이를 실현하기 위한 보안모델을 분석하였다. 보안정책으로는 TCSEC을 근간으로 하여 전통적인 MAC정책과 DAC 정책을 상호 비교분석하였으며, 보안 모델로는 미국방성 산하의 NCSC의 Multilevel Security를 만족하는 BLP 모델을 비롯하여 Biba모델, HRU모델, SRI모델, Lattice모델들의 비교분석을 제시하였다.

• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.558-562
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• 2023

최근 ChatGPT의 등장으로 텍스트 생성 모델에 대한 관심이 높아지면서, 텍스트 생성 태스크의 성능평가를 위한 지표에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 전통적인 단어 빈도수 기반의 성능 지표는 의미적인 유사도를 고려하지 못하기 때문에, 사전학습 언어모델을 활용한 지표인 BERTScore를 주로 활용해왔다. 하지만 이러한 방법은 사전학습 언어모델이 학습한 데이터에 존재하는 편향으로 인해 공정성에 대한 문제가 우려된다. 이에 따라 한국어 사전학습 언어모델의 편향에 대한 분석 연구가 필요한데, 기존의 한국어 사전학습 언어모델의 편향 분석 연구들은 사회에서 생성되는 다양한 속성 별 편향을 고려하지 못했다는 한계가 있다. 또한 서로 다른 언어를 기반으로 하는 사전학습 언어모델들의 속성 별 편향을 비교 분석하는 연구 또한 미비하였다. 이에 따라 본 논문에서는 한국어 사전학습 언어모델의 속성 별 편향을 비교 분석하며, 영어 사전학습 언어모델이 갖고 있는 속성 별 편향과 비교 분석하였고, 비교 가능한 데이터셋을 구축하였다. 더불어 한국어 사전학습 언어모델의 종류 및 크기 별 편향 분석을 통해 적합한 모델을 선택할 수 있도록 가이드를 제시한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.3
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• pp.380-392
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• 1999

객체지향 분석과정중에 오류를 검출하고 일관성을 점검하여 무결성을 유지하는 것은 중요한 일이다. 그러나, 현재의 객체지향 개발 방법론은 객체지향 분석모델들에 대하여 오류 검출과 일관성 점검을 위한 정형화된 방법을 제시하지 못하고 있다. 본 논문은 지식베이스를 이용하여 , 객체지향 분석모델들에 대한 오류와 일관성 검증방법을 제안한다. 제안한 방법은 모형화 단계, 정형화 단계, 검증 단계의 세단계로 이루어져 있다. 모형화 단계에서는 시스템을 분석하여 OMT(Object Modeling Technique)방법론의 세 가지 모델인 객체모델, 동적 모델, 기능모델을 생성한다. 이 단계는 OMT의 분석단계에 해당한다. 정형화 단계에서는 이 세가지 모델들을 Atomic Formula 형태로 정형 명세하여 응용 지식베이스에 저장한다. 검증 단계에서는 오류 검출 규칙과 일관성 점검 규칙을 이용하여 오류를 점검하고 일관성을 유지한다. 그리고 본 논문에서 제안한 점검 방법을 적용하여 ATM(Automated Teller Machine)예제의 분석결과를 검증했다. 제안한 방법을 이용하면 보다 더 신뢰할 수 있는 분석모델을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2002.03b
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• pp.49-59
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• 2002

이 연구에서는 강원도 삼척시를 대상으로 산불취약지역 분석모델을 개발하고, 개발된 분석모델을 기반으로 산불취약지역을 표출하였으며, 이를 위한 전산프로그램을 개발하였다. 산불취약지역 공간분석자료로는 NGIS 사업을 통해 구축된 1/25천 축척의 수치지형도, 수치임상도 그리고 과거 산불발화위치자료를 사용하였다. 산불발화위치에 대한 공간적 분포특성(지형, 임상, 접근성)을 기반으로 모델을 설정하였으며, 공간분석은 간단하면서도 일반인들이 이해하기 쉬운 Conditional probability, Likelihood ratio 방법을 사용하였다. 그리고 각각의 모델에 대한 검증(cross validation)을 실시하였다. 모델 검증방법으로는 과거 산불발화위치자료를 발생시기에 따라 두 개의 그룹으로 나누어 하나는 예측을 위한 자료로 사용하고, 다른 하나는 검증을 위한 자료로 사용하였다. 모델별 예측성능은 prediction rate curve를 비교·분석하여 판단하였다. 삼척시를 대상으로 한 예측성능에서 Likelihood ratio 모델이 Conditional probability 모델보다 더 낳은 결과를 보였다. 산불취약지역 분석기술로 작성된 상세 산불취약지역지도와 현재 산림청에서 예보하고 있는 전국단위의 산불발생위험지수와 함께 상호보완적으로 사용한다면 산불취약지역에 대한 산불감시인력 및 감시시설의 효율적인 배치를 통하여 일선 시군 또는 읍면 산불예방업무의 효율성이 한층 더 증대될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.125-126
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• 2019

본 논문에서는 위험 관리 지역에 대한 시나리오 구축을 위한 분석 모델을 고려한다. 위험 요소에 대한 분석은 외부 상황에 대한 요소뿐만 아니라 내부 상황에 의한 요소도 제공된다. 대응 모델에 대한 반응은 요소분석을 통하여 도출될 수 있는 결과를 통하여 결정된다. 위험 관리 지역에 대한 시나리오 분석 모델을 위하여 DEVS 방안을 고려하며, 이에 대한 모델 설계를 고려한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1665-1668
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• 2013

본 논문에서는 인간의 일일 이동패턴을 모델링하기 위해 사람의 이동정보인 위치데이터를 바탕으로 위치분석(Location Analysis)을 통해 사람의 이동패턴이 날마다 어떤 형태로 나타나고 반복되는지 보이려고 한다. 이에 사람의 이동패턴은 자주 방문하거나 특정시간이상 머문 공간간의 이동이라고 정의하고, 해당 공간을 하나의 군집으로 하는 군집간의 이동 모습으로 인간의 이동 모습을 나타내고자 한다. 위치데이터를 일일 기반으로 위치분석을 하게 되면 일일 이동모습을 나타낼 수 있고, 이러한 일일 이동모델을 통합하여 분석하게 되면 사람의 전체 이동모델을 나타낼 수 있다. 이렇게 분석된 일일 이동모델과 전체 이동모델을 시간대별로 다시 분석하게 되면 전체 이동모델에 대해 일일 이동모델이 어떠한 형태로 중첩되는지 그 패턴을 찾아볼 수가 있다. 이와 같은 방식으로 우리는 위치데이터에서 일일 이동모델, 전체 이동모델, 그리고 시간대별 이동패턴을 찾아낼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.751-753
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• 2002

본 논문에서는 여러 시간대에 걸쳐 획득한 영상 데이터 집합에 대하여 동적 모델을 이용한 데이터들의 동시 가시화를 수행하고, 각 모델들 간의 변이를 분석하여 객관적인 영상 분석결과를 가시화해주는 연구를 수행하였다. 먼저 동적 모델의 동시 가시화를 위하여 동적 모델 데이터의 저장 및 로딩 모듈을 설계하였고, 동적 모델들간의 변이 분석은 체적, 속도를 비교 가시화함으로써 이루어졌다. 이를 한 환자에대하여 치료기간 중 일정 시간대별로 획득된 심장영상 집합들에 적용함으로써 기존의 영상분석의 한계점을 극복하고 심장 질환의 진단을 효율적으로 도울 수 있도록 하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.11 no.6
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• pp.145-157
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• 2010

In this paper, we describe the design details and their implementation of a workflow model (or business process model) analysis system to be used for enhancing resource allocation efficiency and operational performance of enterprise workflows. In other word, the analysis works, proposed in this paper, on XPDL-based workflow models aim to verify the static aspects of the workflow models. Also, the system implemented in the paper is able to not only analyze structural patterns and resource allocation plans' efficiency of enterprise workflows modeled by the XPDL process definition language developed by the international standardization organization, WfMC, but also provide various forms of analytical reports. Conclusively, we strongly believe that the workflow analysis system developed in the paper enables workflow modelers to not only analyze and scrutinize structural patterns of their workflow models but also estimate their process resources assigning and planning measurements in order to improve accuracy, reliability and efficiency of enterprise workflows.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.347-348
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• 2014

최근 급증하는 교통 혼잡으로 인해 시간적/물질적 손실이 크게 발생하고 있다. 이러한 교통난 해소는 시설투자만으로는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 판단 하에 지난 수년간 보다 정확한 교통량을 예측하기 위해 시계열 기반의 다양한 교통량 예측 모델들이 개발 되어 왔다. 그러나 시계열 기반의 모델들은 회귀분석을 통해 과거 교통량을 분석하고 과거의 교통패턴이 미래에도 지속적으로 연장된다는 가정 하에 연구되었기 때문에 실시간으로 급변하는 불규칙한 교통 패턴에 대한 예측의 신뢰성을 떨어트린다. 또한 시계열 기반의 예측 기법은 어떠한 회귀분석 모델을 사용하는지에 따라 성능의 차이가 많이 나타나기 때문에 회귀분석 모델 선택이 중요하다. 이러한 제약을 극복하기 위해 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov model)을 이용해 동적인 교통 패턴에 따라 현재 상황에 맞는 회귀분석 모델을 선택하는 신뢰도 높은 교통량 예측 시스템을 제안한다.