• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.536-539
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• 2021

본 논문은 한국어에서 형태소 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 기계학습 기반 형태소 분석에서 형태소 복원은 기분석 사전과 약간의 경험규칙을 이용한다. 이와 같은 방법은 모호성을 해결하기 위해 사전에 모든 정보를 저장하는 것이 불가능할 뿐 아니라 단음절 이형태의 모호성을 해결할 수 없을 것이다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 생성된 모호성을 Viterbi 알고리즘을 이용해서 해소한다. 본 논문의 형태소 복원 과정은 기본적으로 기분석 사전과 약간의 경험규칙을 이용하여 형태소 복원 후보를 찾고 여러 후보가 있을 경우(모호성의 생성), 그 결과를 Viterbi 알고리즘으로 이형태를 결정한다. 실험을 위해 모두의 말뭉치(형태 분석)를 사용하고, 평가는 NER 방식으로 평가한다. 그 결과 품사 부착에 대해 96.28%정도의 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.738-740
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• 2021

산업통상자원부에서 제공하는 KOTRA 무역 데이터는 해당 품목과 해당 국가에 대하여 GDP, 관세율, 비즈니스 점수, 과/차년도 수출금액 등을 제공한다. 그러나 무역 수출품목은 수 없이 많을 뿐더러 그에 따른 대량의 데이터를 매년 인간의 분석을 통해 유의미한 결과를 이끌어내는 것은 상당히 큰 시간과 비용을 요구한다. 따라서 이번 연구에선 대량의 데이터를 학습하여 단기간에 저비용으로 결과를 예측할 수 있는 심층신경망 모델을 구현해 보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.891-894
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• 2021

온톨로지(Ontology)는 사람과 컴퓨터, 또는 컴퓨터 간의 개념 및 개념 표현을 공유하기 위한 개념화의 명시적 규약을 의미한다. 기존의 온톨로지 생성은 전문가에 의한 수작업에 의존되어 비용과 시간이 많이 드는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝(Deep learning)기반의 기계번역 개념을 적용한 사례를 활용하여, 수작업의 의존성이 감소한 방법으로 텍스트로부터 온톨로지를 생성하는 방법을 구현하였다. 특히 기존 연구에서 제안한, 딥러닝을 이용해 텍스트로부터 지식 표현 시퀀스를 추출한 정보를 활용하여, 지식 표현 구조를 온톨로지로 변환하고 지식 베이스로 확장하는 과정을 통해 자동화 된 Text-to-Ontology 변환 방법론을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.423-425
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• 2021

전기 자동차 에너지 시스템을 개발하기 위해서는 열 유체-전자기장 연성해석이 필요하다. 이를 위해 열 유체와 전자기장 각각의 해석에 특화된 패키지들을 사용하고, 이 패키지의 실험 결과를 저장 장치를 통해 주고받는다. 하지만 이는 저장장치 I/O 횟수를 늘려서 전체 계산 과정을 느리게 만들 수 있다. 데이터 교환을 MPI 패키지를 이용하여 DRAM 을 통해 이루어지도록 만들 수 있지만, 이는 계산 결과의 지속성을 악화시킨다. 즉, 열 유체 및 전자기장 연산과정에서 속도와 결과의 지속성은 상충적인 관계 갖는다. 본 연구는 이러한 관계를 실험적으로 분석하고 데이터의 지속성을 완화했을 때 이에 의해 얻을 수 있는 성능 이익을 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.764-766
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• 2022

본 시스템은 스마트폰에서 사용자의 음성을 이용해 집 안이나 밖에서 IoT 단말을 효율적으로 제어할 수 있는 시스템으로, 인식된 음성에 맞춰 가전제품 기동, 조명 조절 등 IoT 단말을 컨트롤한다. 사용자의 음성은 Json 형태의 명령으로 변환되어 에지 컴퓨팅 기술을 통해 저사양 단말이 고사양 단말의 유휴자원을 활용하며 명령에 따른 IoT 단말 컨트롤이 진행된다. 이러한 아키텍처는 IoT 단말 데이터를 외부에 노출하지 않고 컴퓨팅 자원을 효율적으로 운용할 수 있는 시스템을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.75-77
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• 2022

본 논문에서는 복합 개체 센싱(다축 멀티 센서)이 적용되고 수중 다이빙 시 몸통, 핀 부분의 동작 정보를 수집하여 수중 활동 시 발차기, 몸통 회전, 몸통 위치, 이동 속도 등의 움직임 정보를 수집 할 수 있도록 구성하여 다이빙 시 발생되는 다양한 동작 정보를 실시간 수집 할 수 있는 웨어러블 시스템 개발을 제안한다. 다이빙 Suit, 몸에 탈부착이 가능하도록 구성하여 개인의 수중 다이빙 상황을 실시간 정보 수집을 통하여 객관적으로 다이빙 자세, 공기소모와 의 관계 분석, 다이빙 습관 교정, 속도 조절 등 자가 진단 체계화 정보 구축하고, 다이빙 포함 다양한 해양 스포츠의 훈련 이슈는 수중에서 발생되는 문제를 객관화된 정보 없이 강사, 훈련생의 느낌으로만 교정 한다는 의미에서 보다 객관화된 센싱 정보와 복합적으로 수집 분석된 정보를 학습된 정보의 비교분석에 의하여 수중 다이빙의 문제점을 교정 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.665-666
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• 2023

딥러닝은 인간이 탐지하기 어려운 데이터의 특징 및 패턴을 인지하고, 이들을 학습하여 데이터를 분류 및 예측할 수 있는 기술이다. 그러나 딥러닝 모델을 잘 학습시키기 위해서는 고품질의 대용량 데이터와 이들을 처리할 수 있는 방대한 컴퓨터 자원이 요구되는 것이 일반적이다. 따라서 소량의 데이터만이 존재하는 분야나 컴퓨터 자원이 한정되어 있는 상황에서는 딥러닝을 적용하기 어렵다. 본 논문에서는, 소량의 데이터로도 모델을 자신들의 태스크에 맞게 최적화시킬 수 있는 메타러닝에 대해 소개하고, 메타 러닝 기법들의 방향에 따른 Metric-Based, Model-Based 및 Optimization 기반 모델들에 대해 소개하고, 앞으로 나아가야 할 연구 방향에 대해 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.576-578
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• 2023

네트워크 트래픽 연구는 오랜 기간 지속되어 왔으며, 구현이 비교적 간단하고 높은 정확도를 가지는 기존의 분류 방식들이 오랫동안 사용되어왔다. 그러나 네트워크 기술과 암호화 기술의 발달로 기존의 분류 방식들은 더 이상 분류 결과에 대한 신뢰성을 보장할 수 없으며, 이에 따라 새로운 분류 방식의 필요성이 대두되었다. 최근 머신러닝과 딥러닝을 네트워크 트래픽 분류에 적용하는 연구가 활발히 이루어지고 있으며 획기적인 모델들이 많이 제안되었고, 그 분류 성능 또한 입증되었다. 그러나 여전히 여러 가지 극복해야 할 문제점은 남아있으며 이러한 문제점을 해결하기 위한 연구가 앞으로도 계속 진행될 것으로 보인다. 본 논문은 머신러닝과 딥러닝을 이용한 네트워크 트래픽 분류 연구 동향에 대해 살펴보고 이러한 연구들이 가지는 문제점을 짚고 넘어가며 앞으로의 네트워크 트래픽 분류 연구의 방향성에 대해 이야기 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.292-294
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• 2023

본 논문에서는 국내 사망 원인 1위 질환인 암 중 가장 큰 비중을 차지하는 폐암의 암 오진율 감소 및 정밀 진단을 위해 폐암세포를 검출 및 계수 할 수 있는 시스템을 구현하였다. 사용자가 관심 영역을 지정하면 H&E 염색 방식을 사용한 폐암세포 전처리 과정을 거쳐 검출 및 계수 할 수 있다. 본 시스템을 통해 병리학자가 단 시간에 폐암세포 검출 및 계수하여 객관적 진단 도구로 활용할 수 있으며, 디지털 기술과 융합하여 정밀 의료에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.116-118
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• 2023

자율주행차가 제공하는 새로운 시장과 경쟁력, 인력 및 시간 절약, 교통 체증 문제 해결 등의 장점을 다루고, UN 사이버 보안 법률에 따른 자율주행차의 기술적인 요구사항을 준수해야 한다. 하지만 자율주행차에 대한 기술적인 요구사항을 준수하는 것으로는 모든 사이버 공격에 대해서 막을 수 없다. 자율주행차의 법적 요구사항과 사이버 보안 위협에 대처하는 방법을 다룬다. 특히 RTOS(Real Time OS)와 같은 실시간 시스템에 매우 위험할 수 있는 DRAM(Dynamic Random Access Memory)에 대한 로우해머링 공격 기법에 대해 분석하고 로우해머링에 대한 보안 방법을 제시한다. 그리고 자율 주행 시스템의 안전과 신뢰성을 보장하기 위해 하드웨어 기반 또는 소프트웨어 기반 방어 기술을 소개하고 있다.