• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.59-61
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• 2011

이 연구는 인간의 이동을 모델링 하는 과정에서 고려되어야 하는 심리학적 요소를 파악하고 이를 분석하여 인간의 이동경로 예측 및 모델링의 정확도를 높이는 기초적 파라미터를 확보함에 그 목적이 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.229-230
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• 2020

컴퓨터 하드웨어, 소프트웨어의 급속한 발전에도 불구하고 인간의 정보처리능력에 뒤지는 경우도 있다. 이와 같이 인간의 정보처리체계가 어떻게 이런 문제를 해결할 수 있는지에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 인간의 시각 정보 처리의 특성에 의한 인지 정보 처리 모델링을 기반으로 학습 가능성을 보이고 일반적인 영상 인식 모델과의 차이를 비교 분석하고자 한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권6호
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• pp.667-673
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• 2010

본 논문은 의사-임피던스 모델을 이용하여 2족보행로봇이 비평탄면에서 보행하는 제어기법을 제안한다. 의사-임피던스 모델은 인간이 보행 시, 발바닥이 지면과 순응하는 동작을 모사하였다. 지면과 접촉하면서 인간의 발바닥은 2가지 보행상태를 갖게 된다. 첫 번째 상태에서는 지면과 순응하기 위해 노력이나 의도적인 토크를 가하는 것이 아니라 수동적인 모션으로 순응하게 된다. 두 번째 상태에서는 지면과 접촉한 후, 적절한 토크를 유지하여 인간의 몸이 보행을 지속할 수 있게끔 유도하며 이를 하중이동단계라고 한다. 이러한 과정이 안정적으로 로봇의 보행을 유지할 수 있음을 12자유도의 2족보행로봇과 6축의 힘을 가지는 환경모델을 반영한 시뮬레이션을 통해 보여준다. 이러한 시뮬레이션결과가 제안된 의사-임피던스 모델이 효과적임을 보여준다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.65-72
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• 2023

본 논문에서는 LSTM(Long Short-Term Memory)을 기반으로 하는 Deep Learning 모델을 구축하여 인간의 습관적 특성을 고려한 악성 도메인 탐지 방법을 제시한다. DGA(Domain Generation Algorithm) 악성 도메인은 인간의 습관적인 실수를 악용하여 심각한 보안 위협을 초래한다. 타이포스쿼팅을 통한 악성 도메인의 변화와 은폐 기술에 신속히 대응하고, 정확하게 탐지하여 보안 위협을 최소화하는 것이 목표이다. LSTM 기반 Deep Learning 모델은 악성코드별 특징을 분석하고 학습하여, 생성된 도메인을 악성 또는 양성으로 자동 분류한다. ROC 곡선과 AUC 정확도를 기준으로 모델의 성능 평가 결과, 99.21% 이상 뛰어난 탐지 정확도를 나타냈다. 이 모델을 활용하여 악성 도메인을 실시간 탐지할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 사이버 보안 분야에 응용할 수 있다. 본 논문은 사용자 보호와 사이버 공격으로부터 안전한 사이버 환경 조성을 위한 새로운 접근 방식을 제안하고 탐구한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제36권1호
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• pp.459-477
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• 2005

본 연구의 목적은 인간들이 공통적으로 공유하는 지식구조를 기반으로 온톨로지를 구축하기 위해 인간들이 가지고 있는 개념들의 범주와 관계를 조사하여 기본모델을 제시하고자 하는데 있다. 연구방법은 1차 조사에는 설문지법을 이용하였고 2차 조사에는 면담법을 사용하였다. 연구 결과 문헌정보학에 대한 KDC나 DDC의 구조와 학생들이 가지고 있는 지식구조에는 차이가 있었다. 학생들이 가지고 있는 구조의 기본 틀은 개체중심의 관계성으로 이루어져 있었다. 조사결과 4가지의 관계성 모델이 축출되었는데, 이 모델은 문헌정보학 분야 온톨로지 구축에 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다. 그리고 학업성적이 지식구조에 영향을 미치고 있는 것으로 밝혀졌다.

• 한국안전학회지
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• 제17권3호
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• pp.123-130
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• 2002

본 논문은 사고관리방안 수행에 있어서 발생되는 인적오류의 정량적 평가방법을 개발하여 공동범람 사고관리방안의 예제문제에 적용한 연구결과를 기술하고있다. PSA에서 사용되었던 기존의 인간오류평가 방법론인 THERP, HCR, SLIM-MAUD 방법의 특징을 검토하여 장단점을 기술하였다. 본 연구에서 제시하는 인간오류평가 방법론은 신뢰도물리모델을 이용하는 새로운 HRA 분석방법이다. 불확실성 분석을 위하여 MAAP 코드와 LHS 코드가 사용되었다. 본 연구를 통하여 제안하는 방법은 매우 유연하여 중대사고관리방안과 관련한 다양한 인간오류행위에 대한 평가에 사용될 수 있음을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.398-405
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• 2006

인간은 관심을 가지고 있는 영역(ROI)에 대하여 선택적으로 주의를 집중하여 사물의 특징 을 인식하게 된다. 본 연구에서는 이러한 인간의 선택적 지각 능력을 적용한 패턴 분류 모델을 제안한다. 먼저 일반적인 클러스터링 알고리즘에 의해 입력 패턴들을 대략적으로 분류하여 참조 클러스터 패턴을 형성하고, 생성된 클러스터의 참조 패턴들을 상호 연관시켜 선택적 지각맵(SPM : Selective Perception Map)을 구성한다. 패턴 분류 및 인식 과정에서는 생성된 SPM을 입력 패턴과 참조 패턴과의 거리 계산에서 가중치로 적용함으로써 인간의 선택적 지각 능력을 패턴 분류에 반영하게 된다. 다양하게 변형된 인쇄체 숫자 및 필기체 숫자 데이터(MNIST)를 통해 실험해 본 결과 SPM을 사용한 패턴 분류 모델이 효과적임을 증명하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.228-233
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• 2023

인간의 수동 평가 시 시간과 비용의 소모, 주석자 간의 의견 불일치, 평가 결과의 품질 등 불가피한 한계가 발생한다. 본 논문에서는 맥락을 고려하고 긴 문장 입출력이 가능한 ChatGPT를 활용한 한국어 요약문 평가가 인간 평가를 대체하거나 보조하는 것이 가능한가에 대해 살펴보았다. 이를 위해 ChatGPT가 생성한 요약문에 정량적 평가와 정성적 평가를 진행하였으며 정량적 지표로 BERTScore, 정성적 지표로는 일관성, 관련성, 문법성, 유창성을 사용하였다. 평가 결과 ChatGPT4의 경우 인간 수동 평가를 보조할 수 있는 가능성이 있음을 확인하였다. ChatGPT가 영어 기반으로 학습된 모델임을 고려하여 오류 발견 성능을 검증하고자 한국어 오류 요약문으로 추가 평가를 진행하였다. 그 결과 ChatGPT3.5와 ChatGPT4의 오류 요약 평가 성능은 불안정하여 인간을 보조하기에는 아직 어려움이 있음을 확인하였다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1995년도 춘계학술대회논문집
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• pp.51-51
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• 1995

인체 CAD 모델링 시스템은 장비와 인체를 모델링하여설계 초기단계에서 부터 별도의 Mock-up 없이 전 벙위의 운용자에 대한 작업자세의 안락도(Comfort), 동작한계(Reach), 적 합성(Fit), 시계(Vision)등 제반 작업공간 설계 및 평가에 수반되는 고려요소들을 보다 과학적 이고 합리적으로 반영할 수 있는 도구로 인식되고 있다. 본 연구는 크게 한국군 전차병의 인체 CAD 모델의 설계와 설계된 인체 모델을 활용한 한국형 전차 작업공간 평가로 구성되었다. 한국 군 전차병의 인체 CAD 모델링에서는 전차병의 인체 측정자료를 이용하여 5%, 50%, 95%치 전차병 에 대한 선 자세와 앉은 자세의 인체 모델을 설계하였으며, 보다 정확한 인체 모델의 구현을 위 해인체의 기능적 치수에 대한 실측치와 CAD 설계치와의 차이를 비교, 보정하여 줌으로써 작업공 간 평가시 보다 정확한 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 한국형 전차 작업공간 평가에서는 설계 된 인체 모델과 한국형 전차 주요 구성품의 CAD 모델을 활용하여 각 승무원의 작업역을 분석하였고, 승무원 해치, 주요 조종장치의 운용 적합성, 판넬류 등의 위치 적합성에 대해 분석, 평가하였다. 본 연구를 통해 무기체계를 대상으로 하여 CAD 프로그램을 이용한 Man-Machine Interface에 대한 검토가 이루어 졌으며, 기존의 도면이나, Mock-up, Prototype에 의존하던 작업공간 타당성 검토가 CAD를 이용하여 3차원적으로 이루어 질 수 있는 기반을 마련하였다는데 의의가 있다.

• 인지과학
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• 제20권4호
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• pp.421-437
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• 2009

채팅 시스템은 인간이 사용하는 언어를 이용하여 인간과 컴퓨터 간의 대화를 시뮬레이션하는 프로그램이다. 본 논문에서는 핵심어와 화행을 입력으로 받아 자연스러운 채팅 문장을 생성하는 통계 모델을 제안한다. 제안 모델은 먼저 핵심어를 포함한 어절을 말뭉치에서 선택하고, 해당 어절의 주위에 있는 어절의 출현 정보와 구문 정보를 이용하여 후보 문장들을 생성한다. 그리고 화행에 기초한 언어 모델, 어절간 공기 정보, 각 어절의 구문 정보를 이용하여 생성된 후보 문장 중 하나를 선택한다. 실험 결과에 따르면 제안 모델은 단순한 언어 모델에 기반한 기존의 모델보다 좋은 86.2%의 적합 문장 생성률을 보였다.