• Journal of Internet Computing and Services
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• v.13 no.1
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• pp.99-106
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• 2012

It is an important and a difficult task to analyze external inputs and interactions between objects for designing and modeling a reactive system consisting of multiple object. Also the reactive system is required huge efforts on confirm it can satisfy requirements under all possible circumstances. In this paper, we build from requirements to a scenario-based specification model using LSC(Live Sequence Chart) extending MSC(Message Sequence Chart) with richer syntax and semantic. Then the reactive system model satisfying all requirements for each object in this system can be automatically created through LTL Synthesis. Finally, we propose a method of reactive system development by iterative process transforming a reactive system model to codes.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.4
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• pp.129-164
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• 2023

In a situation where the use and introduction of Large Language Models (LLMs) is expanding due to recent developments in generative AI technology, it is difficult to find actual application cases or implementation methods for the use of internal company data in existing studies. Accordingly, this study presents a method of implementing generative AI services using the LLM application architecture using the most widely used LangChain framework. To this end, we reviewed various ways to overcome the problem of lack of information, focusing on the use of LLM, and presented specific solutions. To this end, we analyze methods of fine-tuning or direct use of document information and look in detail at the main steps of information storage and retrieval methods using the retrieval augmented generation (RAG) model to solve these problems. In particular, similar context recommendation and Question-Answering (QA) systems were utilized as a method to store and search information in a vector store using the RAG model. In addition, the specific operation method, major implementation steps and cases, including implementation source and user interface were presented to enhance understanding of generative AI technology. This has meaning and value in enabling LLM to be actively utilized in implementing services within companies.

• Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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• 1992.05a
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• pp.35-35
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• 1992

산소라디칼-질병모델을 보다 간편한 방법으로 만들어 생화학적 발병 기전을 추구하므로서 신약창출에 필요한 기초자료를 제시하고자 본 실험을 실시하였다. 미세혈관의 혈류이상은 과잉의 활성산소를 생산하게되며 이로 인해 여러 종류의 난치성 질환 및 염증을 수반하는 많은 질병이 발병하게 된다. 일반적으로 흔히 이용되어지는 허혈-재관류모델이 아닌 환경독성물질을 활용한 병태모델을 만들어 이 모델조건에서 활성산소생성과 밀접한 관계를 갖는 잔틴 옥시데이즈(Xanthine Oxidase)의 변화와 과산화지질생성정도를 연관지어 검토하였다. 수은, 구리, 몰리브덴등의 금속이온들은 잔틴 디하이드로저네이즈(Xanthine dehydrogenase)로 부터 옥시데이즈(Oxidase)형으로의 전환을 촉진시켰으며 막독성의 지표로 이용되어지는 과산화지질의 생성도 현저히 증가시켰다. 또한 알데하이드류의 첨가실험에서도 잔틴산화효소의 형전환이 촉진되었으며 첨가한 알데하이드의 탄소수와 수소수 그리고 탄소와 탄소의 결합상태와도 밀접한 관계가 있음이 관찰되었다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.517-520
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• 2010

BIM 설계시 의무사항으로 포함되어 있는 원지형과 암층별 지층, 흙막이 공법 중 CIP(Cast in Place Pile)공법, 구조물 형상을 3차원 정보 모델로 생성하고, 모델을 통해 정확한 2D 도면의 생성, 각 공정간의 간섭검토, 암층별 토공량 및 흙막이의 수량을 산출하였다. 최종 설계안을 도출하기 위해 3차원 기법이 설계 초기에 도입되어 반복적인 노력과 시간을 최소화하여 많은 설계대안을 제시하도록 하였으며, 정확한 설계결과를 얻기 위해, 2D 설계와 3D 설계를 병행 수행함과 동시에 이 과정과 결과를 비교하여 3차원 모델의 효과를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.323-324
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• 2020

논문에서는 3D 체적형 모델을 이용하여 홀로그램에 랜덤 위상 효과를 주는 방법을 제안한다. CGH(Computer Generated Hologram)에서 랜덤 위상의 추가는 실제 촬영하여 획득한 홀로그램에서 물체 표면의 난반사에 대한 영향을 고려한 것이다. 이 랜덤 위상은 생성한 홀로그램의 광 시야각 확장 효과가 있다. 하지만 이것은 랜덤으로 발생하기 때문에 홀로그램 시퀀스를 생성할 때 같은 객체 표면에 대해서 고정된 효과를 줄 수 없다. 본 논문에서는 CGH를 진행할 때 물체의 고유한 랜덤 위상 추가를 위해 3D 체적형 모델을 사용하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.484-486
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• 2001

본 논문에서는 의사 2차원 은닉 마르코프 모델의 구조로 생성한 마르코프 체인형 확률모형에 의한 인쇄체문자 이미지의 모델링에 대해 논한다. 이미지 데이터에서 바로 모델을 실시간 생성하며 문자 인식 및 검출에 응용할 수 있다. 실험에 의하면, 이 방법을 통해 특정 낱말이 포함된 문장에서 숫자를 인식, 한글을 검출할 수 있음을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.1196-1197
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• 2023

본 연구는 초개인화된 마케팅 카피 생성을 위해 생성 AI 를 활용하여 고객 맞춤형 카피 생성 모델을 제안한다. 이벤트 데이터를 학습한 생성 AI 를 통해 배너용 카피를 자동으로 생성하였으며, 고객 페르소나 정보를 더해 고객별 초개인화된 문구 및 문체로 변경하도록 하였다. 이러한 개인 맞춤형 카피 및 문구와 문체의 적용은 기업의 마케팅 효율과 고객 만족도 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.05a
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• pp.568-571
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• 2022

본 논문에서는 서술형 수학 문제의 자동 풀이 기술 개발을 위한 데이터 증강 기법인 MOO 를 제안한다. 서술형 수학 문제는 일상에서의 상황을 수학적으로 기술한 자연어 문제로, 인공지능 모델로 이 문제를 풀이하는 기술은 활용 가능성이 높아 국내외에서 다양하게 연구되고 있으나 데이터의 부족으로 인해 성능 향상에서의 한계가 늘 존재해 왔다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 시중의 수학 문제들을 수집하여 템플릿을 구축하고, 템플릿에 적합한 풀이계획을 생성할 수 있는 중간 언어인 MOOLang 을 통해 생성된 문제에 대응하는 Python 코드 형태의 풀이와 정답을 생성할 수 있는 데이터 증강 방법을 고안하였다. 이 기법을 통해 생성된 데이터로 기존의 최고 성능 모델인 KoEPT를 통해 학습을 시도해본 결과, 생성된 데이터셋을 통해 모델이 원활하게 데이터셋의 분포를 학습할 수 있다는 것을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.277-283
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• 2022

사주 풀이란 주어진 사주에 대해서 그에 맞는 해석 글을 생성해주는 작업을 의미한다. 전통적으로 사주 풀이는 온전한 사람의 영역으로 인식되어왔으나, 우리는 본 연구를 통해 사주 풀이 영역도 인공지능으로 대체할 수 있을 것이라는 가능성을 탐구한다. 본 연구에서 우리는 최근 연구되고 있는 자연어 생성분야의 연구들에서 영감을 받아, 사주 유형과 사주 풀이 내에 포함할 명사 키워드를 기반으로 풀이글을 생성하는 인공지능 모델 SaJuTeller를 설계한다. 특히 이전 문맥을 고려하여 풀이글을 생성하는 모델과 단순 사주 유형 및 명사 키워드를 기반으로 풀이글을 생성하는 두가지 모델을 제안하며, 이들 각각의 성능을 분석함으로써 각 모델의 구체적인 활용 방안을 제안한다. 본 연구는 우리가 아는 한 최초의 인공지능 기반 사주풀이 연구이며, 우리는 이를 통해 사주풀이에 요구되는 전문인력의 노력을 경감시킴과 동시에, 다양한 표현을 가진 사주 풀이 글을 생성할 수 있음을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.411-416
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• 2009

웹 온톨로지 언어의 개발에 따라 웹 온톨롤지를 저장하기 위한 다양한 저장소들이 개발되었으며 이러한 웹 저장소는 관계형 데이터베이스 모델을 기반으로 하고 있다. 또한 웹 온톨로지 데이터를 검색하기 위한 질의 언어로서 W3C에서 SPARQL을 제안하였다. 웹 온톨로지 저장소로서 관계형 데이터베이스가 활발히 개발되고 SPARQL의 이용이 증가함에 따라 SPARQL을 SQL로 변환 하는 알고리즘의 필요성이 대두되었다. 지금까지 제안된 변환 알고리즘들은 SPARQL-to-SQL 변환 알고리즘이 저장소 구조에 종속적이라는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 관계형 뷰를 기반으로 저장소에 독립적인 변환 알고리즘을 활용할 수 있는 모델이 제안되었다. 그러나 제안된 모델에서 변환 알고리즘을 독립적으로 활용하기 위해서는 사전에 사용자가 SQL 문을 작성하여 수동적으로 뷰를 생성해 주어야 한다. 이 경우 수동적인 SQL 작성으로 인한 불편함과 사용자의 실수로 인한 SQL문의 오류가 생길 수 있다는 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다양한 웹 온톨로지 저장소 모델 OWL 관련 시스템 개발에 가장 많이 사용되고 있는 Jena 저장소를 이용하여 독립적 저장소 활용을 위한 뷰 생성 독인 Jena-to-TRIPLES 변환 도구를 제안한다.