• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.2
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• pp.213-222
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• 1999

본 논문에서는 공간 색인 구조의 예측할 수 있는 비용 모델을 제안한다. 연구의 주된 내용은 정제 단계의 분석이다. 즉, 이 분야에서 기존의 연구들과는 달리 여과 단계 뿐만 아니라 정제 단계의 성능을 예측할 수 있는 해석적인 모델을 제안한다. 제안된 비용 모델은 이단계 색인 구조에 대하여 중점적으로 연구하였는데, 이 비용 모델은 기존의 다른 공간 색인 구조에도 적용될 수 있다. 본 논문에서 제안된 비용 모델은 실험 분석을 통해 정확하다는 것을 보인다. 상대적인 오차는 이론적인 예측치를 실제적인 실험 결과와 비교할 때 15% 이내이다. 이 비용 모델은 복잡한 공간 질의의 비용을 평가하는 공간 질의 최적화기에서 유용한 도구로써 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2017.11a
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• pp.13-15
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• 2017

지난 50년 동안 우리나라 근해의 해양사고통계에 따르면 해양사고의 36%가 선박충돌사고로 나타나고 있고 이로 인해 막대한 재산피해, 인명손실 및 환경피해가 발생되고 있다. 한국형이네비게이션사업은 우리나라 근해에서 발생하는 이러한 해양사고를 획기적으로 줄이기 위한 것으로 현재 연구가 진행중이다. 본 연구는 한국형이네비게이션의 최적안전항로서비스에 필요한 충돌위험도평가모델을 개발하는 것이 목적이다. 개발된 충돌위험도평가모델은 과거의 AIS 데이터를 기반으로 주어진 항로의 충돌위험도를 계산한다. 모델의 계산 및 결과를 도시하기 위해 MATLAB 및 MATLAB 기반의 M-Map 패키지가 사용되었다. 개발된 모델의 검증을 위해 정상작동 여부를 확인하기 위한 시험해역 적용과 현장 적용성을 검토하기 위한 실해역 적용이 각각 수행되었으며 그 유용성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.184-186
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• 2012

Function Block Diagram (FBD)는 산업용 컴퓨터인 Programmable Logic Controller (PLC)의 표준 프로그래밍 언어 중 하나이다. 다양한 시험 기법들의 오류 검출 효과성을 평가하기 위해 뮤테이션 분석 기법이 널리 쓰이고 있는데, FBD 모델 대상 뮤테이션 분석 기법에 대한 연구는 이루어지지 못하였다. 본 연구에서는 FBD 모델 대상 뮤테이션 분석 기법의 토대가 되는 FBD 모델 뮤테이션 연산자를 제안한다. 이를 위해서 FBD 모델의 특성, 다양한 FBD 모델링 오류, 기존의 뮤테이션 분석 기법에 관한 연구를 포괄적으로 분석하여 FBD 모델에 적합한 뮤테이션 연산자를 정의한다. 실제 산업계에서 쓰이는 FBD 모델을 대상으로 뮤테이션 연산자를 적용하고 평가한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.2
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• pp.266-278
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• 2001

사용자가 질의와 문서 사이의 유사도를 효과적으로 계산하는 정보 검색 모델에 대한 많은 연구가 수행되어 왔다. 이러한 연구들에 의해 개발된 정보 검색 모델들은 우수한 검색 효과를 제공한다고 알려져 있다. 그러나 이들에 대한 분석 및 검색 효과에 대한 비교 평가가 수행되지 않았기 때문에, 정보 검색시스템의 개발시 어떠한 정보 검색 모델을 사용할 것인가에 대한 결정이 매우 어려운 실정이다. 본 연구에서는 최신정보 검색 모델인 피벗 문서 길이 정규화, 추론 네트워크 모델, 2-포아송 모델을 분석하고, 실험을 통하여 검색 효과에 대한 비교 평가를 수행한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.21 no.3 s.99
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• pp.59-70
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• 2006

차세대 이동통신 무선 채널모델이란 무선 인터페이스 구간 내에서의 신호 처리 모델로서 이동통신 시스템 개발에 필요한 알고리듬 구현 기술의 검증에 사용된다. 다중 안테나 사용의 중요성이 제기되기 이전에는 주로 전파 채널(propagation channel)에 관한 물리 현상의 분석이 무선 채널 모델의 주류를 이루었으나 전송속도의 증가 및 전송용량 증가를 위한 다중안테나 사용이 본격화되면서 안테나를 포함한 공간 채널(spatial channel)의 수학적 표현 및 전파 현상 분석이 이동통신 시스템 개발에 중요한 역할을 수행한다. 본 고에서는 개요에 이어 II장에서는 최근 WWRF에서 제시하는 B3G 시스템개발을 위한 채널 모델 과정을 소개하고, III장에서는 대표적인 다중안테나 무선 채널모델에 관한 내용을 소개한다. 또한 IV장에서는 차세대 이동통신을 위한 채널모델링의주요 연구 이슈와 함께 V장에서는 ETRI에서 추진중인 한국형 무선 채널모델 연구의 현황을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.543-546
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• 2006

MDA 는 OMG 에서 제안한 소프트웨어 개발 방법론으로써, 플랫폼 독립적인 모델에서 플랫폼 종속적인 모델로의 모델 변환을 사용하여 소프트웨어의 이식성, 재사용성 등을 향상 시킬 수 있다. 다중 에이전트 기반 시스템을 개발하는 데 MDA 를 적용하는 것은, 다양한 유비쿼터스 환경에서 동작하는 지능형 시스템 개발을 효율적으로 지원한다. 최근 MDA 를 적용하여 다중 에이전트 기반 시스템을 개발한 연구가 있다. 그러나 이 연구는 에이전트 플랫폼이 고려되지 않고 모델 변환이 자동화 되지 못한 단점이 있다. 본 논문에서는 OMG 에서 표준화한 방법으로 UML 을 모델을 기술하고 모델 변환 규칙을 적용한다. 이를 통해 하나의 모델로부터 다양한 에이전트 플랫폼으로의 이식성을 얻을 수 있다. 이를 평가하기 위해 이전 연구에서 개발한 전자상거래 시스템의 시나리오를 가지고 에이전트 시스템을 구현하고 그 유효성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.310-317
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• 1999

특정 사람에 대해 느끼는 이미지 또는 특정 사람이 가지는 이미지를 어떻게 평가하고 나타낼 수 있을까\ulcorner 본 연구에서는 사람에 대해 가지는 이미지를 표준적인 감성 어휘 척도를 활용하여 모델이 가지는 감성이미지가 무엇인지를 비교평가 할 수 있는 방법을 제시한다. 연구 대상으로는 국내 화장품 회사의 모델을 활용하였다. 4명의 모델을 전체와 부분 모습의 두가지 형태로 제시하면서 각 인물이 가진 이미지를 평가하게 하였다. Personal 감성이미지를 평가하기 위해서 사람의 특성이나 이미지를 묘사하는 형용사 쌍 103개를 이용하였다. 모델 이미지에 대한 평가 반응은 요인분석을 통해 7개의 감성 어휘 요인으로 나누어졌다. 4명의 모델들은 이 7가지 감성 이미지 요인에 따라 상호 차별적으로 나타났다. 인물 감성이미지는 감성적 어휘로 표현됨과 동시에 각 인물이 가진 고유하고 대표적인 personal image로 나타낼 수 있는가를 보여줄 수 있었다. 본 연구에서는 개발된 감성이미지 척도는 사람의 이미지를 평가하는 대표적인 감성척도로 이용될 수 있을 뿐 아니라, 특정 제품을 나타내는 모델이 일반인들에 어떤 이미지를 전달하는지 그리고 모델의 이미지와 제품이 지향하는 이미지와 얼마나 일치하는지를 평가할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.89-92
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 모델 기반 보행자의 GPS 경로를 예측하는 시스템을 제안한다. 다양한 경로 예측 방식들 중 본 논문은 GPS 데이터 기반 경로 예측 연구이다. 시계열 데이터인 보행자의 GPS 경로를 학습하여 다음 경로를 예측하도록 하는 딥러닝 모델 기반 연구이다. 본 논문에서는 보행자의 GPS 경로를 딥러닝 모델이 학습할 수 있도록 데이터 구성 방식을 제시하였으며, 예측 범위에 큰 제약이 없는 예측 딥러닝 모델을 제안한다. 본 논문의 딥러닝 모델에 적합한 파라메터들을 제시하였으며, 우수한 예측 성능을 보이는 결과를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.75-78
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• 2023

본 논문은 객체탐지 모델 중 주류를 이루고 있는 YOLO의 v1부터 v8까지의 특성을 비교 분석하여 각각의 버전에 최적화할 수 있는 모델에 대한 연구이다. 연구 결과 v1, v2는 정확성이 최우선인 모델에 적합하다. 반면, v3, v4는 속도가 우선인 모델에 적합하다. 또한 v5, v6는 정확도와 속도 사이의 균형이 필요한 모델에 적합하다는 결론을 얻었다. v7, v8은 메모리 및 컴퓨팅 성능에 제약이 있는 경우 주로 적용이 가능하며, 적은 연산과 저 메모리 사용으로 객체를 탐지하여 포즈추정이나 객체 추적 등을 적용할 모델에 적합하다는 결과를 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.75-79
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• 2023

문서에서 테이블은 중요한 정보들을 축약하여 모아 놓은 정보 집합체라고 할 수 있다. 이러한 테이블을 대상으로 질의응답하는 테이블 질의응답 기술이 연구되고 있으며, 이 중 언어모델을 이용한 연구가 좋은 결과를 보이고 있다. 본 연구에서는 최근 주목받고 있는 생성형 언어모델 기술을 테이블 질의응답에 적용하여 언어모델과 프롬프트의 변경에 따른 결과를 살펴보고, 단답형 정답과 생성형 결과의 특성에 적합한 평가방법으로 측정해 보았다. 자체 개발한 EXAONE 1.7B 모델의 경우 KorWiki 데이터셋에 대해 적용하여 EM 92.49, F1 94.81의 결과를 얻었으며, 이를 통해 작은 크기의 모델을 파인튜닝하여 GPT-4와 같은 초거대 모델보다 좋은 성능을 보일 수 있음을 확인하였다.