• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.1-12
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• 2007

본 논문에서는 미래의 수중 교전 시뮬레이션에서 공통적으로 사용될 수 있도록 재사용성 및 상호운용성과 공학 시뮬레이션 등 앞으로의 확장성을 고려하여 수중 교전에 사용되는 잠수함 체계에 대한 표준모델을 어떠한 개념에서 어떠한 형태로 정립할 것인가에 대해 기술하였다. 본 연구를 통해 교전 수준 잠수함 체계 표준모델에 대한 모델아키텍쳐를 정립하고 개별 구성요소에 대한 모델링 방안을 개발하였으며 모델의 입출력 자료 및 정보 흐름도를 도출하였다. 본 연구에서는 비음향 탐지 모델 및 비음향 스텔스 모델 등 수중 교전에 해당하지 않는 분야는 제외하였으므로 향후 이에 대한 추가 연구가 필요하다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.120-125
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• 2018

문서 요약 문제는 최근 심층 신경망을 활용하여 활발히 연구되고 있는 문제 중 하나이다. 많은 기존 연구들이 주로 시퀀스-투-시퀀스 모델을 활용하여 요약을 수행하고 있으나, 아직 양질의 요약을 생성하기에는 많은 문제점이 있다. 시퀀스-투-시퀀스 모델을 활용한 요약에서 가장 빈번히 나타나는 문제 중 하나는 요약문의 생성과정에서 단어나 구, 문장이 불필요하게 반복적으로 생성되는 것이다. 이를 해결하기 위해 다양한 연구가 이루어지고 있으며, 이들 대부분은 요약문의 생성 과정에서 정확한 정보를 주기 위해 모델에 여러 모듈을 추가하였다. 하지만 기존 연구들은 생성 단어가 정답 단어로 나올 확률을 최대화 하도록 학습되기 때문에, 생성하지 말아야 하는 단어에 대한 학습이 부족하여 반복 생성 문제를 해결하는 것에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 요약 모델의 복잡도를 높이지 않고, 단어 생성 이력을 직접적으로 이용하여 반복 생성을 제어하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 학습할 때 생성 단계에서 이전에 생성한 단어가 이후에 다시 생성될 확률을 최소화하여 실제 모델이 생성한 단어가 반복 생성될 확률을 직접적으로 제어한다. 한국어 데이터를 이용하여 제안한 방법을 통해 요약문을 생성한 결과, 비교모델보다 단어 반복이 크게 줄어들어 양질의 요약을 생성하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제10권3호
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• pp.135-157
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• 2005

기술수용모델과 계획행동이론 관련 연구들을 기반으로 본 연구에서는 기술수용모델의 구조를 유지하면서 한 가지의 신뢰 관련 요인(인지된 신뢰성)과 두 가지의 인지된 행위 통제 요인(인지된 유효성과 인지된 비용),그리고 국내의 특성을 고려한 기술적 적합성 항목을 모델에 추가하여 모바일 뱅킹 분야에 적합하게 기술수용모델의 적응성을 확장하였다. 국내에서 182개의 데이터를 수집하여, 구조방정식 모델 기법을 이용, 확장된 기술수용모델을 검증하였다. 본 연구의 결과는 모바일 뱅킹 채택에 대한 사용자 의도를 예측하는데 있어서 본 연구에서 사용된 확장된 기술수용모델을 지지하고 있다. 또한 정보기술/시스템 수용과 모바일 뱅킹 시스템 운영의 실제적인 시사점들이 논의되어졌다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권1호
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• pp.449-454
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• 2015

본 연구는 소셜게임의 사회적 기능과 개발모델에 관한 선행요인과 결과요인 및 개발 모델을 제안 분석하는 것을 목적으로 한다. 따라서 본 연구는 소셜게임 사회적 기능에 영향을 미칠 수 있는 선행변수들을 관련이론 분석과 선행연구를 통해 살펴보고, 소셜게임의 사회적 기능 개발 모델을 제시하고 분석하였다. 소셜게임의 사회적 기능 모델을 정서적 유대감, 개방적커뮤니케이션, 공동체감, 상호작용 집중에서 설명되는 항목들을 구체화하여 사회적 기능 향상 척도를 도출하였고, 다양한 소셜네트워크서비스 및 소셜게임 관련이론을 바탕으로 소셜게임 사회적 기능향상 요소를 입증하여 소셜게임 개발 모델를 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.951-952
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• 2023

소위 '인생네컷'이라 불리는 셀프사진관은 MZ 세대의 새로운 놀이 문화로 떠오르며 사용자 수가 나날이 증가하고 있다. 그러나 짧은 시간 내에 다양한 포즈를 취해야 하는 셀프사진관 특성상 촬영이 낯선 사람에게는 여전히 진입장벽이 존재한다. 더불어 매번 비슷한 포즈와 사진 결과물에 기존 사용자는 점차 흥미를 잃어가는 문제점도 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 셀프사진관 사용자의 관계를 분류하는 모델을 개발하여 관계에 따른 적합하고 다양한 포즈를 추천하는 프레임워크를 제안한다. 사용자의 관계를 'couple', 'family', 'female_friend', 'female_solo', 'male_friend', 'male_solo' 총 6 개로 구분하였고 실제 현장과 유사하도록 단색 배경의 이미지를 우선으로 학습 데이터를 수집하여 모델의 성능을 높였다. 모델 학습 단계에서는 모델의 성능을 높이기 위해 여러 CNN 기반의 모델을 전이학습하여 각각의 정확도를 비교하였다. 결과적으로 195 장의 test_set 에서 accuracy 0.91 의 성능 평가를 얻었다. 본 연구는 객체 인식보다 객체 간의 관계를 학습시켜 관계성을 추론하고자 하는 것을 목적으로, 연구 결과가 희박한 관계 분류에 대한 주제를 직접 연구하여 추후의 방향성이나 방법론과 같은 초석을 제안할 수 있다. 또한 관계 분류 모델을 CCTV 에 활용하여 미아 방지 혹은 추적과 구조 등에 활용하여 국가 치안을 한층 높이는 데 기대할 수 있다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.17-17
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• 2017

구조방정식모델(Structural Equation Modeling: SEM)은 변수들 간의 인관관계 및 상관관계를 검증하기 위한 통계기법으로 사회학 및 심리학 분야에서 개발되었지만 현재는 경영학, 광고학, 교육학, 생물학, 체육학, 의학, 정치학 등 여러 학문분야에서 광범위하게 사용되고 있다. Amos는 기본적으로 그래픽(Amos graphics)과 베이직(Amos basic)을 제공하기 때문에 정확한 프로그램의 작성이나 행렬에 대한 지식이 없는 초보자들도 아이콘을 이용하여 복잡한 연구모델이나 다중집단분석모델을 분석할 수 있다. PLS(Partial Least Square)는 모형 추정과정에서 발생하는 잔차 또는 예측오차를 최소화하여 예측력을 극대화하기 위한 프로그램이며, 즉, PLS-SEM는 표본 수가 적고 자료가 정규분포를 보이지 않거나 조형지표 모델이거나 복잡한 연구모델 분석에 유용하다. 최근 빅데이터의 열풍으로 자료들을 분석을 위한 도구로 R이 실무 현장에서 인기를 끌고 있다. R은 통계 프로그래밍 언어이자 오픈 소프트웨어 환경으로 통계, 그래픽, 데이터마이닝 등의 다양하고 방대한 양의 패키지들을 지원한다. R에서 제공되는 패키지들이 오픈 소스이고 선형 및 비선형 모델링, 고전적인 통계분석, 시 계열 분석, 분류 및 군집분석 등의 다양한 통계 패키지들을 제공한다는 측면에서 R은 실무는 물론 학문적인 측면에서도, 특히 통계를 기반으로 실증분석을 수행하는 사회과학연구들에서 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 1999년도 추계학술대회
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• pp.379-398
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• 1999

본 연구는 창의적 문제해결과정에 대한 개념을 신제품 개발 프로젝트에 적용하여 문제해결 관점에서의 신제품개발 성과 모델을 제시하고 있다. 연구개발 프로젝트 팀과 관련한 연구논문들이 그 동안 많이 있었으며, 각각의 이론들은 상호 이질적이고 다른 관점을 취해 연구자와 실무자들에게 다소의 혼란을 야기하여 왔다. 대표적으로 살펴보면 합리적 계획, 의사소통 망, 훈련된 문제해결의 세 개의 차원으로 나누어진다. 이러한 이유로 국내외 학자들은 통합모델을 제시하려고 노력하여 왔다. 그러나 그러한 접근은 신제품 개발의 본질적 성격을 반영하는 새로운 깊이 있는 차원으로서의 모델 통합이 아니라 단순히 영향 요인들의 나열 또는 종합하는 특징을 지니고 있다. 본 연구는 신제품 개발 R&D 팀이 본질적으로 문제해결 집단이라는 전제하에 창의적 문제해결을 위한 구성원들의 문제해결 몰입과 해결안의 질적 수준의 향상을 높이기 위하여 R&D 팀의 인지적 다양성과 R&D팀의 위상과 관련하여 R&D 환경 성숙도라는 새로운 변수를 추가하였다. 여기서 제시하는 창의적 문제해결과정으로서의 R&D팀 성과와 관련된 연구모델은 본질적인 것을 다루면서 단순화 된 모델로서 그 동안 여러 관점에서 다루어져 온 개념들을 통합할 뿐만 아니라, 새로운 차원에서 R&D 성과를 높이는데 개념으로 많은 도움을 줄 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.377-381
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• 2023

재순위화기 연구는 주로 파이프라인 과정 설계, 데이터 증강, 학습 함수 개선, 혹은 대규모 언어 모델의 지식 활용 등에 집중되어있다. 이러한 연구들은 좋은 성능 상승을 이끌어주었지만 실제 적용이 힘들 뿐만 아니라 학습 비용이 크게 발생한다는 한계점을 가지고 있다. 더 나아가 주어진 데이터 집합만을 활용해서는 보다 더 세부적인 학습 신호를 주기 어렵다는 단점 또한 존재한다. 최근 자연어처리 분야의 연구에서는 피드백을 인위적으로 생성하여 반영하여 모델 성능 상승을 이끄는 연구가 제안되었다. 본 연구는, 이러한 연구를 바탕으로 질의와 문서 간의 함의 관계 점수를 피드백으로 사용 및 재순위화기 모델로의 반영을 제안한다. 재순위화기 모델에 대해 피드백을 반영하는것은 그렇지 않은 모델 대비하여 성능 상승을 이끌며 피드백 반영이 더 좋은 표상 도출에 도움이 됨을 확인할 수 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권7호
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• pp.315-319
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• 2016

음성인식 성능 개선을 위한 언어모델의 기술적 진보는 최근 심층 신경망을 기반으로 한 접근방법으로 한 단계 더 진보한 모양새다. 그러나 연구되고 있는 심층 신경망 기반 언어모델은 대부분 음성인식 이후 리스코링 단계에서 적용할 수 있는 한계를 지닌다. 또한 대규모 어휘에 대한 심층 신경망 접근방법은 아직 시간이 필요하다고 본다. 따라서 본 논문은 심층 신경망 언어 모델의 단순화된 형태인 워드 임베딩 기술을 음성인식 후처리가 아닌 기반 N-gram모델에 바로 적용할 수 있는 접근 방법을 찾는다. 클래스 언어모델이 한 접근 방법이 될 수 있는데, 본 연구에서는 워드 임베딩을 우선 구축하고, 해당 어휘별 벡터 정보를 클러스터링하여 클래스 언어모델을 구축 방법을 제시한다. 이를 기존 어휘기반 N-gram 모델에 통합한 후, 언어모델의 성능 개선 여부를 확인한다. 클래스 언어모델의 타당성 검증을 위해 다양한 클래스 개수의 언어모델 실험과 RNN LM과의 비교 결과를 검토한 후, 모든 언어모델의 성능 개선을 보장하는 품사 부착 언어모델 생성 방법을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.563-569
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• 2018

본 논고는 디자인프로세스를 활용한 공간 아이덴티티 개발 모델에 관한 것이다. 연구의 주요 내용은 다음과 같다. 첫째, 디자인프로세스의 개념을 정의하고 그 외에 다양한 디자인프로세스 모델을 연구하였다. 둘째, 공간 디자인프로세스의 의미에 대해 연구하고 개념 정의를 하였다. 셋째, 공간 아이덴티티 개발을 위한 공간디자인프로세스 개념 모델을 연구 개발하였다. 마지막으로 복합적이고 다양한 형태의 공간에 디자인프로세스를 적용해 공간 아이덴티티를 정의할 수 있는 개념모델을 연구해 제시하였다. 본 연구는 디자인프로세스와 공간 아이덴티티에 대한 연구를 위해 관련 문헌 조사 및 다양한 이론적 고찰 등 실증주의적 연구 방법을 적용하였다. 또한 공간디자인프로세스에 대한 연구는 선행 연구 자료들을 바탕으로 한 간접적인 조사방법을 채택하였다. 본 연구의 목적은 디자인프로세스의 다양한 모델들을 분석해 공간디자인 아이덴티티를 개발하는 방법과 적용 범위를 연구하는데 있다.