• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2072-2087
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• 1999

소프트웨어의 대형화와 사용자 요구사항의 복잡화에 따라, 소프트웨어 개발 초기 단계에서의 산출물의 정확성과 일관성은 중요해지고 있다. 하지만, 객체지향 방법을 기반으로 한 설계 문서에 대한 오류 검출 및 일관성 점검을 위한 기법은 만족할 만한 수준에 이르지 못하고 있다. 본 논문은 UML(Unified Modeling Language)의 다이어그램들에 대한 메타모델을 작성하고, 메타모델의 각 요소들에 대하여 적용할 일반화된 메타규칙을 도출하고, 메타규칙들을 각 다이어그램에 적용한 세부규칙 도출에 활용하였다. 이 방법은 오류 검출과 일관성 점검에 활용할 세부규칙들을 체계적으로 도출하므로, 규칙의 완전성을 도모하고 규칙적용의 자동화를 가능하게 하였다. 또한, 도출된 세부규칙을 적용한 사례를 통하여 그 효용성을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권7호
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• pp.405-416
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• 2008

본 연구는 기반 통합 검색의 한계를 극복하고자, 인스턴스를 등록하고 관리하는 URI 서버를 이용하여 개체 페이지를 구성하는 방식의 통합 검색 방안을 제안한다. 키워드로 구성된 사용자 질의어와 매칭된 URI 서버 내의 인스턴스를 분석하여 최적 개체를 선정하고 단위 서비스들을 동시에 호출하는 방식으로 개체 페이지를 구성한다. 또한, 논문으로부터 자동 추출된 주제 정보를 대상으로 추론을 수행함으로써 인물, 기관, 위치 등에 대해서도 주제 중심의 심층적 정보 제공이 가능하다. 해외에서 실 서비스되고 있는 Citeseer, Google Scholar와의 통합 검색 결과 비교 실험과 사용성 평가를 통해 본 연구의 효용성을 실증한다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권32호
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• pp.363-381
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• 2013

본 논문은 모바일 웹 상에서 오프라인의 학습 내용을 복습 할 때 학습 동영상에 필요한 재학습 영역을 프레임 단위로 중요 영역만 캡처한다. 캡처된 프레임은 영상 중에서 진행된 학습 시간과 이미지의 형태로 저장하고 또한 설명에 대한 메모 기능을 함께 저장한다. 캡처 영역은 학습자에 필요한 영역만 재학습하는 학습자 중심의 맞춤형 시스템을 적용할 수 있다. 캡처 프로그램의 구성은 학습 순서에 상관없이 선택한 순서에 따라 프레임 단위 캡처로 사용자 중심의 스토리텔링형 학습을 적용할 수 있다. 캡처 시스템 효과는 전체 학습에 비해 학습 시간을 절약하고 학습자 중심의 프레임 재구성으로 맞춤형 학습에 따른 학습 효용성 향상에 긍정적인 역할을 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.126-134
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• 2006

기존의 객체지향 통합 모델링 방법은 전쟁게임 모델을 두 계층으로 구분하여 개발할 수 있는데, 상위계층에서는 객체의 추상화된 행위를 모델링하며 하위계층에서는 모델의 세부적인 행위를 표현하게 된다. 이 방법에서는 시뮬레이션 전문가와 군 관련 전문가가 각각의 계층에서 별도로 작업을 할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 통합 모델링을 발전시킨 파라미터 행위 모델링 방법을 이용하여 전쟁 게임 시뮬레이터를 구축할 수 있는 방안을 제시한다. 제안한 방법에서는 군 관련 전문가 또는 사용자가 모델링 방법에 대하여 별도의 지식이 없이도 새로운 알고리즘이나 전략을 시뮬레이터에 추가하거나 수정할 수 있는 장점이 있다. 제안한 방법의 효용성을 보이기 위해 구현된 해군 군함의 전쟁게임 시뮬레이터를 구체적으로 소개한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.2899-2910
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• 2014

본 논문에서는 기존의 가상 키보드 입력 방법에서 마지막 글자를 그대로 보여주는 대신 적합한 입력이 들어올 경우 화면에 올바른 입력이 되었음을 확인할 수 있는 기법을 제안한다. 이는 비밀정보에 대한 암호화를 통해 올바른 입력이 들어오는 경우에만 확인 메시지를 보여줌으로써 공격자가 입력창을 통해 쉽게 확인할 수 있었던 비밀번호 정보를 단순한 어깨너머 공격으로는 확인이 되지 않도록 하였다. 해당 키패드는 기존의 오자에 대한 확인역시 특정 메시지로 표시되는 피드백 정보를 통해 사용자가 오탈자를 확인할 수 있는 장점도 가진다. 해당 제안 기법은 실제로 안드로이드 폰 상에 구현 및 실험되었으며 기존의 기법에 비해 68.23% 향상된 보안성을 제공하며 100%의 정확도를 제공한다. 이와 더불어 기존의 기법과 유사한 신속성을 가진다. 이는 기존의 스마트폰 상에서의 보안 키보드를 안전하게 대체할 수 있는 기술로써 그 효용성이 매우 높다고 할 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.143-149
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• 2013

최근에는 사용자들이 좀 더 정교하고 복잡한 게임 인공지능을 기대하기 때문에, 많은 연구자나 개발자들은 인공지능 LOD 기법에 더 많은 관심을 갖게 되었다. 하지만, 전통적인 기하 LOD와는 달리, 기존의 인공지능 LOD 기법은 제한된 범위밖에 활용되지 못한다. 이에 본 논문에서는 게임 객체를 제어하기 위한 수단으로 계층적 상태 기계와 Lua 스크립트 언어를 사용하는 인공지능 LOD 기법을 제안하고 있다. 제안된 접근 방식을 이용하면, LOD를 위한 다단계의 인공지능 모델을 쉽게 도출할 수 있으며 상태기계를 직접 하드 코딩하지 않고 다양한 객체를 설계할 수 있다. 더불어, 제안된 기법의 효용성을 보여주기 위해, 프로토타입 엔진을 이용하여 수행한 성능 시험 결과도 보여 주고 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권3호
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• pp.399-408
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• 2002

소프트웨어 위기를 극복하기 위하여 컴포넌트 기술이 제안되어 개발에 적용되고 있다. 소프트웨어 컴포넌트는 하드웨어의 집적회로와 같은 블랙박스로 취급되지만 사용자가 효과적으로 이해할 수 있도록 지원되지 않는다면 이용할 수가 없다. 이 논문은 하드웨어 컴포넌트의 이해를 돕기 위한 데이터 북 형식이 소프트웨어 컴포넌트를 표현하는데 잘 적용될 수 있다는 것을 보였다. 데이터 북의 내용으로 UML과 API모형을 도입하여 컴포넌트를 이해하는 접근 방법을 채택하였으며 소프트웨어 컴포넌트의 중요한 부분인 아키텍처와 인터페이스 부분을 추가하였다. 실증적인 실험을 위하여 제안한 데이터 북을 EJB의 배치 디스크립터에 확장 포함하여 컴포넌트 데이터북을 웹 브라우저에서 볼 수 있도록 하였고 그 효용성을 실험하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.44-50
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• 2000

본 논문에서는 이동식 기상 레이더를 효율적으로 운용하기 위한 자료 처리시스템에 관하여 논하였다. 이동식 기상 레이더는 특별한 목적을 위해 관찰 지역을 이동할 수 있다는 점에서 매우 유용한 장비이다. 무엇보다도 이 장비의 효용성을 높이기 위해서는 레이더 시스템과 기상 센터간의 원격지 데이터 전송이 이루어져야 한다. 또한 전송된 원시 데이터를 가지고 대기의 특성을 분석하고 사용자가 원하는 형태로 저장하고 표출할 수 있어야 한다. 이 논문에서는 이런 목적을 이루기 위해 레이더 시스템과 원격지 기상센터간에 데이터를 주고받기 위하여 무선 LAN 방식을 사용하였으며 또한 전송된 데이터를 이용하여 이동식 레이더에 효율적인 영상 표출 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 실시간 에코 추적과 그래픽 및 동영상 검색에도 사용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.271-272
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• 2014

범죄 수사에서 디지털 증거물이 증가됨에 따라, 법적으로 효용성이 큰 데이터를 추출할 수 있는 디지털 포렌식 도구에 대한 중요성이 높아지고 있다. 디지털 제품들은 빠르게 성장하고 있고, 포렌식 도구는 사용자와 사건에 맞도록 용이하게 구현 되어야 한다. 포렌식 업계나 정부에서는 소요 비용이 큰 포렌식 도구를 사용하고 있지만 메모리 한계, 사후 감사의 한계 등 한계성이 제시되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 포렌식 도구가 빠르게 구현 할 수 있도록 오픈소스 포렌식 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 현재 상용화 되고 있는 디지털 포렌식 기술들에 관해 연구하고, 이들의 한계성을 극복하기 위한 오픈 디지털 포렌식 기법들을 제시하고, 적용 방안에 대해 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.225-231
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• 2022

최근 기계번역 분야는 괄목할만한 발전을 보였으나, 번역 결과의 오류가 불완전한 의미의 왜곡으로 이어지면서 사용자로 하여금 불편한 반응을 야기하거나 사회적 파장을 초래하는 경우가 존재한다. 특히나 오역에 의해 변질된 의미로 인한 경제적 손실 및 위법 가능성, 안전에 대한 잘못된 정보 제공의 위험, 종교나 인종 또는 성차별적 발언에 의한 파장은 실생활과 문제가 직결된다. 이러한 문제를 완화하기 위해, 기계번역 품질 예측 분야에서는 치명적 오류 감지(Critical Error Detection, CED)에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 한국어에 관련해서는 연구가 존재하지 않으며, 관련 데이터셋 또한 공개된 바가 없다. AI 기술 수준이 높아지면서 다양한 사회, 윤리적 요소들을 고려하는 것은 필수이며, 한국어에서도 왜곡된 번역의 무분별한 증식을 낮출 수 있도록 CED 기술이 반드시 도입되어야 한다. 이에 본 논문에서는 영어-한국어 기계번역 분야에서의 치명적 오류를 감지하는 KoCED(English-Korean Critical Error Detection) 데이터셋을 구축 및 공개하고자 한다. 또한 구축한 KoCED 데이터셋에 대한 면밀한 통계 분석 및 다국어 언어모델을 활용한 데이터셋의 타당성 실험을 수행함으로써 제안하는 데이터셋의 효용성을 면밀하게 검증한다.