• 한국통신학회논문지
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• 제26권6A호
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• pp.989-997
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• 2001

인터넷 시장규모 확대 및 이용환경의 급속한 변화로 인하여 인터넷 이용자에 관한 통계와 인터넷 환경에 관한 통계정보 요구는 증대되고 있다. 그러나 인터넷 환경에 관한 통계 정보 중에서 국내 호스트개수, 홈페이지 개수, 국제도메인의 국내 보유 개수 산출 등은 인터넷에 연결하는 이용기관의 보안 강화의 문제점과 전문 지능형 로봇에이전트 시스템의 부재 및 국제도메인 등록기관의 통계 비공개 등으로 국내에서 주기적으로 산출하는데 문제점이 부각되고 있다. 본 논문에서는 인터넷 관련 주요 통계정보의 정확한 산출·제시로 민간의 인터넷 산업에 대한 효과적인 투자 유도를 가능케 하기 위해서 인터넷 주요 통계 산출이 가능한 로봇에이전트 설계 기법을 제안하고 구현한다. 모듈은 로봇에이전트 프로세스 모듈, 통계산출 모듈, 관리 모듈 등으로 구성되었으며, 국내의 호스트 개수, 홈페이지 개수, .com 등 국제도메인의 국내 보유 개수 등을 정기적으로 산출되기 위한 알고리즘과 그 구현결과를 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.280-282
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• 2003

가변성은 컴포넌트의 재사용성을 향상시킬 수 있는 요소이다. 어떤 도메인의 여러 패밀리에서 사용될 수 있는 컴포넌트를 개발하기 위해 컴포넌트 가변성이 강조되고 있다. 개발된 컴포넌트가 다양한 유형의 가변성을 지원할수록 도메인 내에서 재사용성이 높아진다. 하지만, 컴포넌트가 너무 많은 가변성을 지원하도록 개발되면, 컴포넌트의 크기가 거대해지며, 개발 기간과 개발 비용이 증가하게 된다. 따라서 해당 도메인에 맞는 적절한 가변성을 지원하는 컴포넌트를 개발해야 한다. .NET의 C＃ 언어는 컴포넌트 개발 언어로 산업계에서 각광 받고 있다. 본 논문에서는 C＃에서 제공하는 기본적인 장치를 활용해 속성 가변성을 지원하는 컴포넌트를 구현 기법을 제시한다. 클래스를 동적으로 생성할 수 있는 빌더(Builder) 클래스를 통해 속성 가변성을 지원한다. 그래서 여러 패밀리 멤버에서 재사용 할 수 있는 고품질의 컴포넌트 개발 방법을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.39-41
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• 2000

S/W 산업 시대의 국방정보시스템은 대규모화되고 높은 실시간성과 정확성의 요구로 S/W의 복잡성이 증가하고 있으며, 요구되는 기능과 성능이 매우 다양해지고, 사용자의 요구사항도 매우 가변적인 방향으로 발전하고 있다. 본 논문에서는 국방정보시스템의 특성을 명확히 파악하고, 특성에 따라 국방정보시스템 S/W 개발비용 산정에 영향을 미치는 영향요소를 식별한 후, 기존의 '한소협' 모델을 바탕으로 S/W 개발비용 보정계수로 적용할 영향요소와 기능점수를 산정하기 위한 기술적 복잡도 요소로 재분류하였으며, 기존의 '한소협' 모델의 절차와 각종 보정계수의 적용방법을 국방정보시스템에 적합하도록 수정 보완하는 방식으로 국방정보시스템의 S/W 개발비용 산정 지원용 전문가시스템의 도메인 지식을 개발하였으며, 이러한 도메인 지식 개발은 궁극적으로 완벽한 전문가시스템 개발에 밑거름이 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1091-1094
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• 2012

산업 및 무역, 유통 기업들은 수많은 물류자원이 된다. 이러한 기업들은 물류 비용을 절감하기 위해 전문 물류 기업에 물품 운송 부분을 맡긴다. 전문 물류 관리 기업들은 컴퓨터와 인터넷의 발전으로 공급자, 구매자와 타사 기업들간에 인터넷으로 서로 연결된다. 하지만 서로 다른 회사에서 사용하고 관리하는 소프트웨어 때문에 이기종데이터는 타사 기업을 위한 물류 정보시스템에 큰 문제가 된다. 따라서, 본 연구에서는 전문 물류 회사를 위한 도메인 온톨로지 기반의 검색 프레임워크를 제안한다. 제안한 도메인 온톨로지 기반의 검색 프레임워크는 통합 환경에서 전문 물류 회사를 위한 다양한 시스템과 프로세스를 포함한 문서로 제공될 수 있고 여러 다양한 문서의 통합 검색을 지원하며 문서 안의 의미 정보를 고려할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.346-351
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• 2023

오픈 도메인 대화 시스템은 산업에서 다양하게 활용될 수 있지만 유해한 응답을 출력할 수 있다는 위험성이 지적되어 왔다. 본 논문에서는 언급된 위험성을 완화하기 위해 데이터 측면에서 대화 시스템 모델을 개선하는 방법을 제안한다. 대화 모델의 유해한 응답을 유도하도록 설계된 데이터셋을 사용하여 모델이 올바르지 못한 응답을 생성하게 만들고, 이를 LLM을 활용하여 안전한 응답으로 수정한다. 또한 LLM이 정확하게 수정하지 못하는 경우를 고려하여 추가적인 필터링 작업으로 데이터셋을 보완한다. 생성된 데이터셋으로 추가 학습된 대화 모델은 기존 대화 모델에 비해 대화 일관성 및 유해성 면에서 성능이 향상되었음을 확인했다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.16-26
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• 2002

웹 기반 메일 시스템은 서버와 클라이언트로 구성되는데, 서버는 계정 발급, 서비스 등의 기능을 제공하며, 클라이언트는 사용자와의 인터페이스를 수행한다. 본 논문에서는 웹 기반의 다중 도메인 기능을 갖춘 메일 시스템을 설계하였으며, 인터넷 익스플로러(Internet Explorer) 기반의 사용자 환경과, Windows Server 2000 기반의 관리환경을 구현하였다. 메일 시스템의 서비스 엔진을 이용하여, 부재중 처리, 메일 자동 분류, 수신 확인 및 거부 등을 통한 효율적인 사용자 편리성을 제공하고, 메일의 폭주와 사용자의 급증으로 인한 시스템 저하현상을 극복하고, 시스템의 안정성을 제공하는 메일 시스템을 개발하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권1호
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• pp.123-132
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• 2004

지금까지의 국방 응용업무는 적용분야 및 개발환경에 깊이 의존된 수직적 개발방법으로 구축되어 타 응용체계와의 상호 운용성이 매우 부족한 상태이다. 따라서 기존의 응용업무 지향적인 개발방법론에 따른 재사용의 부재와 상호운용성의 미흡을 방지하기 위한 컴포넌트 기반 개발 방법론은 그 필요성이 충분히 인정된 상태이며 국내 컴포넌트 산업의 동향에 비추어 도입되어야 할 시점에 와 있다. 본 연구에서는 이와 같은 필요성에 의해 국방 통합정보체계의 재사용성과 상호 운용성 제고를 확대 발전시키기 위해 컴포넌트 기반에 적용할 국방 서비스 컴포넌트들의 응용 서비스 모델이 될 두 가지 방법(UML, CBW)의 도메인 분석을 통해 업무간 공통영역 분석을 통해 국방 소프트웨어 구축을 위한 공용 컴포넌트를 식별해 내는 방법을 제안하고 국방 도메인 중 일부 도메인의 컴포넌트 및 컴포넌트 구조에 대해 연구하였다.

• 과학과기술
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• 제35권2호통권393호
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• pp.98-99
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• 2002

2002년도 "신진 연구자 연수지원 사업" 시행/2002년도 과학기술진흥기금 융자사업 시행계획 공고 - 한국과학재단/KS가전제품 선진국 수준으로 - 산업자원부/도메인 이름 분쟁 조정위 출범 - 한국인터넷정보센터 내에/이동전화 번호이동성 2003년말 도입 - 정보통신부/한국의 아름다운 소리 100선 - 환경부

• 한국통신학회논문지
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• 제40권12호
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• pp.2434-2442
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• 2015

사물인터넷(IoT) 시대가 도래하면서 각 개체를 식별하는 것이 중요해지고 있다. 도메인 네임, IP주소, OID 등의 인터넷주소자원이 식별자로서의 역할을 하게 될 것으로 기대되며, 그 수요 또한 증가할 것으로 예상되고 있다. 이에 따라 인터넷주소자원을 확보하는 것이 중요해지고 있으며, 인터넷주소자원 시장이 발달함에 따라 현재 시점에서 인터넷주소자원이 산업으로 발전할 가능성이 있는지 가늠해볼 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 국가 도메인 네임에 대하여 OECD 가입국 중 18개 국가를 대상으로 국가도메인 네임 등록 수에 영향을 미치는 요인을 선정하고 회귀분석을 실시한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.75-86
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• 2017

본 연구에서는 빅데이터의 품질을 진단하는 방법을 자동화하는 방법을 제안하고 있다. 빅데이터의 품질진단을 자동화해야 하는 이유는 4차 산업혁명이 이슈화 되면서 과거보다 더 많은 볼륨의 데이터를 발생시키고 이 데이터들을 활용 하려는 요구가 증가하기 때문이다. 데이터는 급증하지만 데이터의 품질을 진단하기 위해 많은 시간이 소비된다면 데이터를 활용하기 위해 많은 시간이 걸리거나 데이터의 품질이 낮아질 수 있다. 그러면 이러한 낮은 품질의 데이터로부터 의사결정이나 예측을 한다면 그 결과 또한 잘못된 방향을 제시할 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 데이터를 신속하게 진단하고 개선할 수 있는 머신러닝 이용한 빅데이터 품질 향상을 위한 진단을 자동화 할 수 있는 모델을 개발하였다. 머신러닝을 이용하여 도메인 분류 작업을 자동화하여 도메인 분류 작업 시 발생할 수 있는 오류를 예방하고 작업 시간을 단축시켰다. 연구 결과를 토대로 데이터 변환의 중요성, 학습되지 않은 데이터에 대한 학습 시킬 수 있는 방안 모색, 도메인별 분류 모델을 개발에 대한 연구를 지속적으로 진행한다면 빅데이터를 활용하기 위한 데이터 품질 향상에 기여할 수 있을 것이다.