항공테러 예방을 위해서는 테러리스트 보다 앞서가는 첨단 보안검색 장비개발과 신종 테러기법 및 테러리스트 명단을 공유하는 등 국제적 협력이 필수적이다. 특히 테러관련 정보공유를 통해 테러범이 항공기를 탑승하지 못하게 한다거나 선별적으로 정밀 보안검색을 실시하여 항공 보안목표를 달성해야 한다. 최근의 항공테러는 9.11테러와 같이 항공기를 이용한 자살테러, 항공시스템 사이버 테러 등 무차별적인 양상을 보이고 있으며, 테러로 인한 인적 물적 심리적 피해가 심대함을 비추어 볼 때 항공테러는 사전에 차단해야만 한다. 따라서 본 연구에서는 최근 항공테러 주요사례와 테러 취약요인을 식별하여 기내 인터넷 보안대책 강화, 지상 원격 컨트롤 및 모니터링 시스템 구축 등의 테러 예방대책을 제시하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2018.10a
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pp.530-531
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2018
문서 자동 요약은 주요 단어 또는 문장을 추출하거나 문장을 생성하는 방식으로 요약한다. 최근 연구에서는 대량의 문서를 딥러닝하여 요약문 자체를 생성하는 방식으로 발전하고 있다. 추출 요약이나 생성 요약 모두 핵심 단어를 인식하는 것이 매우 중요하다. 학습할 때 각 단어가 문장에서 출현한 패턴으로부터 의미를 인식하고 단어를 선별하여 요약한다. 결국 기계학습에서는 학습 문서에 출현한 어휘만으로 요약을 한다. 따라서 학습 문서에 출현하지 않았던 어휘가 포함된 새로운 문서의 요약에서 기존 모델이 잘 작동하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 학습단계에서 출현하지 않은 단어까지도 중요성을 인식하고 요약문을 생성할 수 있는 신경망 모델을 제안하였다.
Conventional XML query methods such as simple keyword match or structural query expansion are not sufficient to catch the underlying information in the documents. Moreover, these methods inefficiently try to query all the documents. This paper proposes document tittering and query expansion methods that are based on ontology. Using ontology, we construct a universal DTD that can filter off unnecessary documents. Then, query expansion method is developed through the analysis of concept hierarchy and association among concepts. The proposed methods are applied on variety of sample XML documents to test the effectiveness.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2016.05a
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pp.183-184
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2016
K-Cosmetic 열풍으로 국내외 화장품 시장 규모가 커지면서 화장품 개발에 대한 관심이 증대되고 있는 반면 화장품 원료 데이터 베이스에 대한 네트워크가 개발되지 않은 실정이다. 본 논문은 식품의약품안전청에서 공시한 화장품원료기준 성분사전에 의거한 화장품원료를 기준으로 기능을 분석하여 각 기능에 해당하는 원료를 연결하여 네트워크를 구축하였다. 본 네트워크를 활용하여 화장품 제조 시 필요한 기능이 최적화된 원료를 탐색하여 활용함으로써 원료의 구성을 최소화 하면서 본래의 기능을 구현하여 화장품 생산 비용 감소 및 효율성이 극대화 될 것으로 예상된다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2018.11a
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pp.30-30
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2018
해상교통사고의 가장 큰 책임은 사람에게 있기에 사람이 발생시킬 수 있는 사고의 요인을 명확하게 파악하고 선별할 수 있는 대책을 마련할 필요가 있다. 특히 사고를 발생시키는 근본적인 원인은 개인 스스로도 지각하지 못하는 적성상의 결함요인에 의해 발생할 가능성이 높다. 따라서 사고의 예방을 위해 개인의 적성에 대해 명확히 개념화 하고 측정하여 관리할 필요가 있다. 본 연구에서는 항해사의 적성검사도구 개발을 위한 기초연구로서, 항해사 개인특성에 대한 사전연구 분석, 전문가 회의 및 설문조사 결과를 종합하여 항해사의 사고경향성 평가요인을 선정하고자 하였으며, 이를 기반으로 항해사의 사고경향성을 평가할 수 있는 항해사 적성검사도구의 프로토타입을 개발하고자 하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.1116-1117
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2012
최근에 이슈가 되고 있는 빅 데이터 처리 방법중의 하나로 CEP가 있다. 그러나 CEP는 사전에 정의된 질의에 해당되는 이벤트만을 선별하여 패턴 매칭 등의 기능을 수행하므로, 새로이 발견되는 이벤트를 찾는데 제약이 있다. 또한 실시간으로 생산되는 빅 데이터에 기초한 다양한 패턴 탐사에 한계를 노출하고 있다. 이 논문에서는, CEP 환경에서 빅 데이터 사이에 존재하는 다양한 이벤트와 패턴 탐사를 위한 실시간 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 제안 방법은 CEP 엔진을 위한 고급의 패턴 매칭을 개발하고, CEP를 위한 실시간 데이터 마이닝 기법을 개발한다. 마지막으로, 기존의 CQL을 확장하여 개발한다. 이라한 방법을 통하여 기존의 CEP의 기능적인 한계를 극복할 수 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2020.10a
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pp.9-13
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2020
관계 추출은 주어진 문장이나 문서에 존재하는 개체들 간의 의미적 관계를 찾아내는 작업을 말한다. 최근 문서 수준 관계 추출 말뭉치인 DocRED가 공개되면서 문서 수준 관계 추출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 사전 학습된 Masked Language Model(MLM)이 자연어처리 분야 전체에 영향력을 보이면서 관계 추출에서도 MLM을 사용하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 문서 수준의 관계 추출은 문서의 단위가 길기 때문에 Self-attention을 기반으로 하는 MLM을 사용하면 모델의 계산량이 증가하는 문제가 있다. 본 논문은 이 점을 보완하기 위해 관계 추출에 필요한 문장을 선별하는 간단한 전처리 방법을 제안한다. 또한 문서의 길이에 상관없이 관계 추출에 필요한 어휘 정보를 자동으로 습득 할 수 있는 Relation-Context Co-attention 방법을 제안한다. 제안 모델은 DocRED 말뭉치에서 Dev F1 62.01%, Test F1 59.90%로 높은 성능을 보였다.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.23
no.1
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pp.9-16
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2017
As a preliminary study of enter or leaving traffic patterns of the Korea main port, port Management Information System (Port-MIS) data was used to check the volume of vessels entering and leaving the port of Busan, and three consecutive days from each seasons were selected for study. Selected 12-day General Information Center on Maritime Safety & Security (GICOMS) data was also used to analyze the traffic pattern in the main traffic lane of Busan port for dangerous goods carrier. Also, the distance between dangerous goods carriers and Oryukdo breakwater of east breakwater in the main traffic lane was analyzed. Collision probability was estimated using the cumulative probability distribution function of the normal distribution for the maritime traffic safety audit scheme based on the assumption that a ship's trajectory has a normal distribution for a section of the route. However, in case of entry or leaving thorough the Oryukdo breakwater and entry thorough the east breakwater, ship's sailing trajectories were revealed not to follow a normal distribution via regularity testing using a KS-test and SW-test. Especially in the north port, the tendency of the right side of the ship to pass was remarkable. It is desirable to develop a traffic model suitable for the characteristics of the port rather than to apply general traffic theories, and to apply this model to a maritime traffic safety diagnosis, so further research is needed.
In modern society, the paradigm of terrorism is shifting to the form of soft targets focusing on an unspecified number of people, which is different from previous terrorist tendencies, and frequent attacks using chemicals. Therefore, this study analyzed the evacuation environment and characteristics, manual analysis of a terror response manual, and the domestic chemical management status of multi-use facilities, and proposed the following management measures for chemical terror prevention in multi-use facilities. First, a multi-use facility guideline for prompt onsite response is proposed. Second, an improvement plan is suggested through the analysis of the manual for counter terrorism. Third, integrated management is proposed through the selection of chemicals available for terrorism. Through this, it is expected that an additional improvement plan will be prepared for countermeasures against chemical terrorism in multi-use facilities. In the future, it will be necessary to analyze the problems through cases of foreign countries and take customized countermeasures.
Seeking and recognizing maritime targets are very important tasks for maritime safety. While searching for maritime targets using radar is possible, recognition is conducted without automatic identification system, radio communicator or visibility. If this recognition is not feasible, radar operator must tediously recognize maritime targets using movement features on radar base on know-how and experience. In this paper, to support the radar operator's mission of continuous observation, we propose an algorithm for automatic recognition of an unknown ship using movement features on radar and a method of detecting potential ship related accidents. We extract features from contact range, course and speed of four types of vessels and evaluate the recognition accuracy using SVM and suggest a method of detecting potential ship related accidents through the algorithm. Experimentally, the resulting recognition accuracy is found to be more than 90% and presents the possibility of detecting potential ship related accidents through the algorithm using information of MV Sewol. This method is an effective way to support operator's know-how and experience in various circumstances and assist in detecting potential ship related accidents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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