• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.265-267
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• 2004

애드 혹 네트워크에서 이동 모델은 가장 중요한 요인 중 하나이다. 또한 실험의 어려움 때문에 시뮬레이션을 통한 성능 명가가 애드 혹 네트워크에서는 꼭 필요하다. 하지만 현재 존재하는 애드 혹 네트워크 시뮬레이션에서는 3 차원 이동 환경이 전혀 고려되지 않은 이동 모델을 사용하고 있다. 즉 현재의 시뮬레이션 이동 모델은 3차원에서 이동 하는 실제의 이동 형태를 정확하게 반영 못하고 있다. 본 논문에서는 장애물 까지 포함하는 좀더 현실적인 3차원 이동 모델을 제시하고, 그것의 시뮬레이션 방법을 제시 한다. 3DMG를 통해 3차원 이동 정보와 장애물 정보를 만들고, 그러한 정보를 Glomosim 시뮬레이션 툴에 입력하여, 3차원 이동 모델에 따른 시뮬레이션이 가능하게 만들었다. 또한 본 논문에서는 이러한 방법에 의한 예제 시뮬레이션을 보여주며, 이를 통해 3차원 이동 모델의 효과를 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.224-230
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• 2000

기존의 전문 검색 시스템은 문서를 단지 단어의 연속이라는 제한적 관점에서만 바라보았다. 또한 기존의 필드 검색 시스템은 고정된 필드를 색인 및 검색대상으로 하거나, 문서의 내용이 아닌 메타 정보에 관한 검색만이 가능하였다. 본 논문에서는 내용과 필드 구조를 통합하여 가변 필드 구조 문서를 색인 및 검색하는 모델인 교차 필드 검색 모델을 제안한다. 기존 정보검색 시스템의 기능을 기본으로 제공하면서 필드구조를 색인/검색하기 위한 기능적 요구사항을 제시하고, 내용 및 필드 구조를 색인하면서 동적인 삽입/삭제가 가능한 색인 구조를 제안한다. 아울러 검색시에 문서 가중치를 계산하여 문서를 순위조정하는 불리언 모델, 확장 불리언 모델, 벡터 공간 모델의 변형 모델을 제시한다. 아울러 구현 사례로 STEER-XDS 검색 시스템에 대해 알아본다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.301-304
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• 2009

3차원 가시화는 3차원 공간정보를 효율적으로 제공하기 위하여 중요하다. 그러나 기존의 3차원 가시화 소프트웨어는 복잡한 다면체 모델들을 삼각면으로 분할하여 저장하여 불필요한 기하정보들을 포함한다. 따라서 본 연구는 불필요한 기하정보가 제거된 건물 모델을 생성하기 위하여 동일한 삼각면들을 병합하여 다각면으로 정의하는 기하학적 단순화를 수행한다. 이를 위하여, 3차원 모델에 포함된 기하학적 오류와 위상학적 오류들이 제거된 삼각면의 속성을 정의한다. 그리고 이웃면 정보를 생성하여 동일면을 병합하고 병합된 면의 경계점들을 정리함으로써 단순화를 수행한다. 제안된 방법의 수행 결과, 삼각면으로 정의된 복잡한 다면체 모델은 다각면으로 정의된 보다 단순한 다면체 모델로 단순화될 수 있었고 동일한 기하학적 정보를 포함하고 있으나 데이터의 크기가 매우 작아 신속하게 가시화를 수행할 수 있었다. 따라서 제안한 방법론은 3차원 건물모델의 가시화 시간을 크게 줄일 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.230-233
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• 2010

최근 분산된 노드들 간의 자료를 송수신하는 임베디드 어플리케이션들이 증가함에 따라 이를 지원하기 위한 분산 미들웨어도 함께 발전하고 있다. 분산미들웨어는 원격 객체 관리를 위한 클라이언트-서버 모델, 큐를 이용한 메시지 전송을 목적으로 하는 메시지 패싱 모델, 분산 컴퓨팅 환경에서 자료의 전송을 목적으로 하는 출판-구독 모델이라는 3가지 모델로 분류 된다. 본 논문에서는 3가지 분산 미들웨어 모델들에 대하여 살펴보고 출판-구독 모델의 대표적 분산미들웨어인 Data Distribution Service를 소개한다. 또한 출판-구독 모델이 단말 간 P2P를 지원함에 따라 생기는 문제점인 과다한 트래픽을 해결하기 위해 자료들을 그룹화 시켜 전송하거나 특정 토픽에 관련된 자료들을 미리 예약된 채널을 통해 전송하는 기법들을 제안하고 일반 DDS와 비교를 통해 그 효과를 예측해본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.379-384
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• 2022

관계 추출은 두 개체 간의 관계를 식별하는 작업이며, 비정형 텍스트를 구조화시키는 역할을 하는 작업 중 하나이다. 현재 관계 추출에서 다양한 모델에 대한 연구들이 진행되고 있지만, 한국어 관계 추출 모델에 대한 연구는 영어에 비해 부족하다. 따라서 본 논문에서는 NE(Named Entity)태그 정보가 반영된 TEM(Typed Entity Marker)과 의존 구문 그래프를 이용한 한국어 관계 추출 모델을 제안한다. 모델의 학습과 평가 말뭉치는 KLUE에서 제공하는 관계 추출 학습 말뭉치를 사용하였다. 실험 결과 제안 모델이 68.57%의 F1 점수로 실험 모델 중 가장 높은 성능을 보여 NE태그와 구문 정보가 관계 추출 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.359-362
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• 2020

본 연구에서는 설명 문장 생성을 통한 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 설계하고 학습 방법을 제시한다. 설명 문장은 시각적 질의응답 모델이 응답을 예측하는 데에 필요한 이미지 및 질문 정보와 적절한 논리적인 정보의 조합 및 정답 추론 과정이 함의되어 있을 것으로 기대한다. 설명 문장 생성 과정이 포함된 시각적 질의응답의 기본적인 모델을 기반으로 여러 가지 학습방법을 통해 설명 문장 생성 과정과 응답 예측 과정간의 상호관계를 분석한다. 이러한 상호작용을 적극적으로 활용할 수 있는 보다 개선 시각적 질의응답 모델을 제안한다. 또한 학습한 결과를 바탕으로 설명 문장의 특성을 활용하여 시각적 질의응답 추론 과정을 개선함으로써 시각적 질의응답 모델의 발전 방향을 논의한다. 본 실험을 통해서 응답 예측에 적절한 설명 문장을 제시하는 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 제공한다.

• 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.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.49 no.3
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• pp.331-359
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• 2018

The purpose of this study is to analyse the Big6 model and the Big6 modification model to find out the characteristics of the Big6 model and to derive implications for applying the Big6 model in the field. For this purpose, the information literacy standards of the AASL and the ACRL were compared with the Big6 model. The Big6 model, influenced by Bloom's taxonomy was analyzed alongside the Big6+3 model, the Big8 model and the modified Big6 model, provided by LG Science Land. As a result, the Big6 model could be used as an information problem-solving model, metacognitive activation strategy, and scaffolding to improve students' information literacy. In addition, it could be used as a model for constructivism, inquiry-based learning, the integration of curriculum, collaborative education, and ICT technology. How teacher-librarians or librarians apply the Big6 model is related to the improvement of critical thinking skills. Teacher-librarians and librarians need to plan situations, subjects, topics, and methods in a systematic and specific way when applying the Big6 model to the information literacy curriculum.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1999.12a
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• pp.143-160
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• 1999

가상기업이란 특정 프로젝트기 끝나면 해체할 수 있는 전략적 제휴에 의해 임시적으로 형성되는 조직체이다. 본고에서는 21세기형 조직모델로 가상기업 모델을 제시하고 그리고 정보기술의 응용으로 어떻게 이러한 형태의 가상공동체를 형성하고 관리할 수 있는지 고찰해보고, 21세기 지식경영시대에 가상기업경영을 위한 지식정보시스템 구축의 예를 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.41-44
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• 2017

기계이해 시스템은 주어진 문서를 이해하고 질의에 해당하는 정답을 출력하는 방법으로 심층 신경망을 활용한 주의집중 방법이 발달하면서 활발히 연구되기 시작했다. 본 논문에서는 어휘 정보를 통해 문서와 질의를 이해하는 어휘 이해 모델과 품사 등장 정보, 의존 구문 정보를 통해 문법적 이해를 하는 구문 이해 모델을 함께 사용하여 기계이해 질의응답을 하는 Dual Bi-Directional Attention Flow모델을 제안한다. 한국어로 구성된 18,863개 데이터에서 제안 모델은 어휘 이해 모델만 사용하는 Bi-Directional Attention Flow모델보다 높은 성능(Exact Match: 0.3529, F1-score: 0.6718)을 보였다.