• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 1992.11a
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• pp.191-200
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• 1992

위성망은 정보의 유출이 쉬운 전송로를 가질 뿐만 아니라 다자간에 이루어지는 통신망이므로 정보보호가 요구된다. 본 논문에서는 위성망의 정보 보호모델을 제안하고, 관련된 보호서비스를 제시한다. 본 위성망 보호모델에서는 OSI 참조모델 계층 2에 해당하는 MAC와 LLC부계층들 사이에 SDE 부계층을 두어 데이타의 안전한 교환이 이루어지도록 하며, SDE 부계층에서 제공하는 보호서비스들로는 데이타 비밀보장, 비접속 데이타 무결성, 데이타 발신처 확인, 그리고 접근제어 서비스이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.10b
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• pp.1357-1360
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• 2000

본 논문은 다중 이동 에이전트 시스템을 이용한 웹 지리 정보 시스템 모델을 제안한다. 방대한 지리 정보를 분산 병렬처리하기 위해서 호스트간을 이주하고 네트워크 환경에서 효율적으로 수행하는 이동 에이전트를 사용한다. 제안하는 모델은 사용자와 상호작용하고 에이전트를 생성하여 이주시키며 웹 브라우저에 플러그 인 되는 HAP(home agent platform)과 GIS 서버에서 지리객체를 검색하는 iMAP(internet mobile agent)으로 구성된다. 성능 평가는 클라이언트/서버 모델과 이동 에이전트 모델간의 성능 비교를 통해서 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.94-96
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• 2001

기존의 대축척 지리정보 데이터베이스로 부터 새로운 소축적 지리정보 데이터베이스를 유도하는 방법 중의 하나는 일반화이다. 이는 대축적 공간데이터를 소축척에 적합하도록 변형시킨다. 즉, 일반화를 통해서 지리정보 데이터의 공간 및 비공간적 특성이 변형되고 그 결과 데이터 모델로 변하게 된다. 본 연구는 이러한 변형에 따른 파급효과를 제어할 수 있는 규칙들을 제시한다. 특히 여섯 가지 일반화 연산자들이 모델에 미치는 영향을 조사하여, 이를 바탕으로 모델 변형을 제어할 수 있는 규칙을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.27-29
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• 1999

가상현실 시스템에 대한 연구들은 대부분 현실세계 데이터를 컴퓨팅 세계의 데이터로 변환하기 위한 효율적인 방법론에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 지리정보시스템(GIS)의 경우 정확한 실사를 통한 지리정보의 확보와 그래픽 시각화를 통한 신뢰성 있는 데이터의 제공을 주요 목적으로 삼는다. 본 논문은 지리정보시스템의 데이터모델을 기반으로 3차원 시각화를 위한 지형 데이터 모델과 가상 이미징 객체모델을 소개한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.1212-1214
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• 2012

생장예측모델이란 작물의 생장 시스템 내에서 일어나는 기작이나 생산과정을 수식으로 묘사하는 것이다. 신뢰성 있는 생장예측모델을 만들기 위해서는 생장과 관련된 대량의 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 IT와 농업을 융합한 시설 원예작물 생장예측모델을 위한 생장 및 생장환경 데이터 수집 시스템 설계사례를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.370-373
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• 2006

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템에 대하여 구체적이고 체계적인 방법에 의한 퍼지 모델을 설계하기 위해 유전자알고리즘을 이용하여 전반부 및 후반부의 구조와 파라미터 동정한다. 정보 입자 기반 퍼지 모델의 구조를 동정하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정하고, 파라미터를 동정하기 위하여 전반부 멤버쉽 파라미터를 동조하여 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정에 있어서 개선된 연속적 동조 방법으로 접근하여 정보 입자 기반 퍼지 모델의 최적 동정을 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.1465-1468
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• 2010

지난 몇 년 동안 전염병 확산을 분석하기 위해 InfluSim 을 기반으로 한 시뮬레이션 모델에 대한 연구가 진행되어 왔다. InfluSim 은 국내 각 지역의 인구 통계학적 특성과 인구 이동 등을 고려하지 않는 한계점이 있다. 이러한 이유로 InfluSim 에 의한 시뮬레이션 결과로부터 전염병 확산에 대한 방역 대책을 마련하는 것은 부적절한 측면이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 우리는 패치 모델을 개발하였다. 패치 모델은 전국을 16 개 권역으로 나누어 각 지역의 인구 통계학적인 특성을 고려하고, 각 지역 간의 인구 이동을 고려한다. 패치 모델은 InfluSim 모델을 기반으로 하고, 16 개 지역의 인구 통계학적 특성 및 지역 간의 인구 이동량을 네트워크 모델로 보완하였다. 본 논문은 패치 모델 기반의 시뮬레이션 시스템에 대해 서술한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.856-858
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• 2024

VR 기술의 발전은 다양한 분야에서 사용자에게 몰입감 있는 가상 현실 경험을 제공하지만, VR기기 내부에 사용자의 생체 데이터 및 금융정보와 같은 민감한 정보들이 저장되어 새로운 보안 문제를 야기하고 있다. 이에 따라 PIN, 패스워드 등과 같은 기존의 인증 방식이 VR 기기에 적용되고 있지만 이들은 shoulder-surfing attack 공격 취약하며 VR 환경에서 사용하기에 불편한 인터페이스를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이상 탐지 모델을 활용하여 외부 추론 공격에 강인하며 VR 환경에 적합한 사용자 행위 기반의 VR기기 사용자 인증 모델을 구현한다. 특정 task를 수행하는 동안 사용자의 행위 데이터를 수집 및 feature 데이터를 추출하고, 정상으로 라벨링 된 사용자의 데이터로 이상 탐지 머신러닝 모델들을 학습 후 정상 데이터와 비정상 데이터를 이용하여 인증 모델의 성능을 평가하였다. OC-SVM이 87.72%의 F1-score로 세 모델 중 가장 높은 성능을 보임을 확인하였으며, 향후 인증 모델 성능 향상을 위한 계획을 제시하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.491-494
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• 2020

최근 언어 모델(Language model)의 기술이 발전함에 따라, 자연어처리 분야의 많은 연구들이 좋은 성능을 내고 있다. 정해진 주제 없이 인간과 잡담을 나눌 수 있는 오픈 도메인 대화 시스템(Open-domain dialogue system) 분야에서 역시 이전보다 더 자연스러운 발화를 생성할 수 있게 되었다. 언어 모델의 발전은 응답 선택(Response selection) 분야에서도 모델이 맥락에 알맞은 답변을 선택하도록 하는 데 기여를 했다. 하지만, 대화 모델이 답변을 생성할 때 일관성 없는 답변을 만들거나, 구체적이지 않고 일반적인 답변만을 하는 문제가 대두되었다. 이를 해결하기 위하여 화자의 개인화된 정보에 기반한 대화인 페르소나(Persona) 대화 데이터 및 태스크가 연구되고 있다. 페르소나 대화 태스크에서는 화자마다 주어진 페르소나가 있고, 대화를 할 때 주어진 페르소나와 일관성이 있는 답변을 선택하거나 생성해야 한다. 이에 우리는 대용량의 코퍼스(Corpus)에 사전 학습(Pre-trained) 된 언어 모델을 활용하여 더 적절한 답변을 선택하는 페르소나 대화 시스템에 대하여 논의한다. 언어 모델 중 자기 회귀(Auto-regressive) 방식으로 모델링을 하는 GPT-2, DialoGPT와 오토인코더(Auto-encoder)를 이용한 BERT, 두 모델이 결합되어 있는 구조인 BART가 실험에 활용되었다. 이와 같이 본 논문에서는 여러 종류의 언어 모델을 페르소나 대화 태스크에 대해 비교 실험을 진행했고, 그 결과 Hits@1 점수에서 BERT가 가장 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.171-174
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• 1995

기존의 음성인식에서는 음성의 모든 구간의 정보적 중요도를 같게 두는 고정정보율 처리가 일반적이다. 고정 정보율 처리는 변화가 작은 장 구간을 변화가 큰 단 구간보다 중시하는 경향이 있기 때문에, 음성인식에는 부적절한 요소를 내포하고 있다. 본 논문에서는, 가변 정보율 모델을 제시하여, 음성인식 시, 가변정보율 처리를 수용하게 하였다. 음성의 각 구간마다 정보율 파라메타를 두어, 확률값 계산에 그 구간의 중요도를 반영하였다. 또한 maximum mutual information을 이용하여 정보율 파라메타를 학습시키는 방법을 제안하였다. 화자독립 연속어 인식 실험을 통하여, 가변정보율 모델을 이용한 방법이 기존의 고정 정보율 방법보다 우수한 인식 성능을 보임을 확인할 수 있었다.