• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.523-526
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• 2008

소프트웨어 버스마크는 클래스나 바이너리를 대상으로 고유한 특징을 추출하여 유사도를 비교하는 방법이다. 본 논문에서는 자바의 제어 흐름을 고려한 API k-gram 버스마크 기법을 제안한다. 이 기법은 다른 것으로 대체하기 어려운 자바 표준 API 호출에 대한 시퀀스를 k-gram으로 사용했기 때문에 신뢰도가 높고, 제어 흐름을 반영하여 시퀀스를 추출하기 때문에 난독화에 강하다는 장점이 있다. 본 논문에서 제안하는 버스마크를 기법을 평가하기 위해서 신뢰도와 강인도에 대한 실험을 한 결과 기존의 버스마크보다 신뢰도와 강인도가 우수한 버스마크임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.281-284
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• 2008

소프트웨어 버스마크는 프로그램을 식별하는데 사용될 수 있는 프로그램의 고유한 특징을 말한다. 본 논문에서는 자바 메소드의 정적 트레이스 정보에 기반한 자바 버스마킹 기법을 제안한다. 정적 트레이스는 런타임 실행 절차를 반영한다는 점에서 동적 버스마크의 장점이 있고, 정적 분석으로 추출하기 때문에 라이브러리나 함수 단위에 적용가능하다는 정적 버스마크의 장점도 있다. 본 논문에서 제안한 버스마킹 기법을 평가하기 위해서 서로 다른 프로그램을 구별할 수 있는 신뢰도와 프로그램 최적화나 난독화에 견딜 수 있는 강인도에 대한 실험을 하였다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안하는 버스마크가 신뢰도를 유지하면서 기존 방법보다 강인한 버스마크임을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.456-459
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• 2007

소프트웨어 버스마크는 프로그램을 식별하는데 사용될 수 있는 프로그램의 고유한 특징을 말한다. 본 논문에서는 자바의 연산자 스택 정보에 기반한 자바 프로그램 버스마킹 기법을 제안한다. 자바의 연산은 스택을 중심으로 이루어지기 때문에 스택 정보로부터 프로그램의 고유한 특징을 얻어 낼 수 있다. 본 논문에서 제안한 버스마킹 기법을 평가하기 위해서 서로 다른 프로그램을 구별할 수 있는 신뢰도와 프로그램 최적화나 난독화에 견딜 수 있는 강인도에 대한 실험을 하였다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안하는 버스마크가 강인도를 유지하면서 프로그램의 특성을 표현하고 있음을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.942-945
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• 2009

유한차분시간영역 방법은 전자기파 관련 분야의 전산모사에 많이 사용되는 수치해석기법이다. 이 방법을 이용하여 구현한 전산모사 프로그램은 많은 계산 자원 필요로 하기 때문에 병렬 계산 환경을 이용하게 되는 경우가 많다. 병렬 계산 환경에서 전산모사를 수행할 경우, 병렬로 수행되는 각 프로세스 간의 통신 속도와 네트워크의 지연 시간은 계산의 병목 현상을 초래하여 전체적인 성능을 저하시키는 원인이 된다. 따라서, 본 논문에서는 MPI의 지속 통신 메커니즘을 이용하여 병렬 프로세스 간 동기화 속도를 증가시킴으로써 유한차분시간영역 전산모사 프로그램에서의 MPI 통신 성능의 향상을 꾀하고, 그 결과를 그래프로 도시하였다. 또한 기존의 양방향 통신과 단방향 통신 메커니즘을 사용했을 때의 성능과 비교/분석하여, 병렬 유한차분시간영역 전산모사 프로그램에 있어서 지속 통신 메커니즘의 장/단점을 제시하고, 그 효용성에 관해 논의한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.424-427
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• 2009

소프트웨어 버스마크는 프로그램을 식별하는데 사용될 수 있는 프로그램의 고유한 특징을 말한다. 본 논문에서는 자바 메소드의 제어 흐름 그래프 유사도에 기반한 자바 버스마크를 제안한다. 제어 흐름 그래프 유사도는 노드의 유사도와 에지의 유사도로 나누어 계산하였다. 노드의 유사도는 인접 노드의 유사도를 함께 고려했으며, 에지 유사도는 이미 매칭된 노드들 사이의 거리를 측정하는 방법을 사용했다. 본 논문에서 제안한 버스마크를 평가하기 위해서 서로 다른 프로그램을 구별할 수 있는 신뢰도와 프로그램 최적화나 난독화에 견딜 수 있는 강인도에 대한 실험을 하였다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안하는 버스마크가 기존의 정적 버스마크보다 신뢰도가 높으면서도 난독화나 컴파일러 변경에 강인하다는 것을 확인하였다.

• Bulletin of Korea Environmental Preservation Association
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• s.406
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• pp.13-17
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• 2013

2013년부터 1~3종 대기배출사업장의 자가측정에 관한 기록과 배출시설 및 방지시설의 운영기록부를 전산에 의한 기록, 보존하도록 운영하고 있으며, 2014년에는 4~5종의 대기배출사업장에 대한 대기배출원 조사를 시행할 예정이다. 대기배출원 관리시스템(SEMS)의 전산매체를 활용한 국가 대기배출원조사와 배출시설 및 방지시설의 운영기록부 전산화 등의 대기 배출원 관리를 통해 대기질 관리의 선진화를 앞당길 것으로 기대가 되고 있다.

• Computational Structural Engineering
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• v.36 no.3
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• pp.11-16
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• 2023

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.527-530
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• 2019

최근 각 산업분야에서 대화 시스템과 챗봇 기술의 업무로의 도입이 활발해짐에 따라 한국어 패러프레이즈 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존에는 연구와 평가 목적으로 규모는 작아도 잘 정제된 평가셋을 만드는 것이 중요했으나, 최근에는 기계학습 기술의 발달로 학습을 위한 일정 수준의 품질을 보장하는 대량의 말뭉치를 빠르게 확보하는 방법이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 현재 수행하고 있는 한국어 패러프레이즈 말뭉치 구축 경험과 방법에 대해 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.454-460
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• 2023

대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)의 발전과 더불어 대량의 학습 데이터로부터 기인한 LLM의 편향성에 관심이 집중하고 있다. 최근 선행 연구들에서는 LLM이 이러한 경향성을 탈피하고 다양한 언어 패턴을 생성하게 하기 위하여 LLM에 여러가지 페르소나를 부여하는 방법을 제안하고 있다. 일부에서는 사람의 성격을 설명하는 성격 5 요인 이론(Big 5)을 이용하여 LLM에 다양한 성격 특성을 가진 페르소나를 부여하는 방법을 제안하였고, 페르소나 간의 성격의 차이가 다양한 양상의 언어 사용 패턴을 이끌어낼 수 있음을 보였다. 그러나 제한된 횟수의 입력만으로 목표하는 성격의 페르소나를 생성하려 한 기존 연구들은 세밀히 서로 다른 성격을 가진 페르소나를 생성하는 데에 한계가 있었다. 본 연구에서는 페르소나 부여 과정에서 피드백을 반복하여 제공함으로써 세세한 성격의 차이를 가진 페르소나를 생성하는 방법론을 제안한다. 본 연구의 실험과 분석을 통해, 제안하는 방법론으로 형성된 성격 페르소나가 다양한 언어 패턴을 효과적으로 만들어 낼 수 있음을 확인했다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.563-567
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• 2023

본 연구는 한국 통계청이 수행하는 가계동향조사와 생활시간조사에서 자료처리 과정 및 방법을 혁신하려는 시도로, 기존의 통계 생산 방법론의 한계를 극복하고, 대규모 데이터의 효과적인 관리와 분석을 가능하게 하는 인공지능 기반의 통계 생산을 목표로 한다. 본 연구는 데이터 과학과 통계학의 교차점에서 진행되며, 인공지능 기술, 특히 자연어 처리와 딥러닝을 활용하여 비정형 텍스트 분류 방법의 성능을 검증하며, 인공지능 기반 통계분류 방법론의 확장성과 추가적인 조사 확대 적용의 가능성을 탐구한다. 이 연구의 결과는 통계 데이터의 품질 향상과 신뢰성 증가에 기여하며, 국민의 생활 패턴과 행동에 대한 더 깊고 정확한 이해를 제공한다.