• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.495-497
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• 2023

본 연구는 기업 간 협력과 경쟁력 강화를 위한 특허 기반 유사 기업 추천 모델을 제안한다. 제안 모델은 특허 데이터와 한국표준산업분류(KSIC) 정보를 활용하여, 특허 정보를 기반으로 기업 간 유사성을 평가하고 유사한 기업을 추천한다. 제안 모델은 특허 초록 정보와 한국표준산업분류를 사용하여 기술 측면에서 기업별 특성을 고려한 기업 대표 벡터를 생성한다. 또한, 기업의 특허 수를 고려하여 정확한 유사기업 추천을 제공합니다. 제안 모델은 기업들이 협력 파트너를 찾고 새로운 비즈니스 기회를 모색하는 데에 도움을 줄 수 있으며, 현재는 NTIS(www.ntis.go.kr)의 분류기반 특허분석 서비스에서 사용 중이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.904-906
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• 2005

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 부각되면서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 모델 검증을 위해 기존의 심볼릭 검증 모델을 응용한 매우 크고 여러 콤포넌트로 구성된 모델 검증 대상이 빈번히 변화하는 상황을 가정한 모델 검증 기술이 요구되었다. 본 논문에서는 빈번히 변화하는 모델 검증을 위해 새로운 알고리즘을 제시하고 완전히 증명하였으며 기존의 모델과 새로운 모델간의 성능 비교 실험으로 새로운 모델의 효율성을 증명하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.240-245
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• 2015

일반영역 음성인식은 n-gram 희소성 문제로 인해 대용량의 언어모델이 필요하다. 대용량 언어모델은 분산형 모델로 구현될 수 있고, 사용자 입력에 대한 동적 언어모델 보간 기술을 통해 음성인식 성능을 개선할 수 있다. 본 논문은 동적 언어모델 보간 기술에 대한 새로운 접근방법을 시도한다. 텍스트 군집화를 통해 주제별 언어모델을 생성한다. 여기서 주제는 사용자 입력 영역에 대응한다. 본 논문은 사용자 입력에 대하여 실시간으로 주제별 언어모델의 보간 가중치 값을 계산하는 접근 방법을 제시한다. 또한 언어모델의 보간 가중치 값 계산의 부담을 감소하기 위해 언어모델 군집화를 통해 대용량 언어모델 보간 접근 방법의 연산 부담을 해소하기 위한 시도를 한다. 주제별 언어모델에 기반하고 언어모델 군집화를 통한 동적 언어모델 보간 기술의 실험 결과 음성인식 오류 감소율 6.89%를 달성했다. 또한 언어모델 군집화 기술은 음성인식 정확도를 0.09% 저하시켰을 때 실행 시간을 17.6% 개선시키는 실험결과를 보였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.6
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• pp.293-302
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• 2017

This paper proposes a method that generates test cases from Simulink/Stateflow(SL/SF) using a SMT (Satisfiability Modulo Theory) solver, Yices and information of SL/SF model. The most difficult problem to generate test cases from SL/SF model is to solve reachability problem. In the propose method, Yices and the tables built with the model information are utilized to solve the reachability problem. The method utilizes the SMT model, that is the SL/SF model transformed in Yices. The tables built from SL/SF are used for backward processing of the proposed method and increases test generation efficiency. A commercial refrigerator model and two car ECU (Electrical Control Unit) models are used to evaluate the performance of the proposed algorithm..

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.11 no.2
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• pp.108-120
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• 2008

This paper discusses the prediction of deforestation areas using probability models from forest census database, Geographic information system (GIS) database and the land cover database. The land cover data was analyzed using remotely-sensed (RS) data of the Landsat TM data from 1989 to 2001. Over the analysis period of 12 years, the deforestation area was about 40ha. Most of the deforestation areas were attributable to road construction and residential development activities. About 80% of the deforestation areas for residential development were found within 100m of the road network. More than 20% of the deforestation areas for forest road construction were within 100m of the road network. Geographic factors and vegetation change detection (VCD) factors were used in probability models to construct deforestation occurrence map. We examined the size effect of area partition as training area and validation area for the probability models. The Bayes model provided a better deforestation prediction rate than that of the regression model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.298-300
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• 2004

전력산업 구조개편으로 전력분야의 다원화, 복잡화, 이질화가 심화되고 있으며, 전력의 공급에서 수송, 소비에 이르기까지 과정의 부문별 관리에 따른 전력정보의 분산이 가속화되고 있다. 이러한 현상은 각 부문간 정보의 불일치를 가져오고, 정보연계를 더욱 어렵게 하여, 국가 전력정보의 공유와 통합을 위한 기반을 정차 취약하게 만들어 전력시스템 전체의 효율을 저하시키고, 정전과 가격급등과 같은 비상사태 발생시 이를 방지하거나 파급효과를 축소시켜 사회적 비용을 절감시킬 수 있는 위험 회피를 쉽지 않게 한다. 따라서 전력의 공급에서 수송, 소비에 이르기까지 전력정보의 이질화, 다원화가 더 심화되기 전에 각 부문별 정보관리의 연계를 바탕으로 다양한 정책적 의사결정을 위한 국가 전력정보 통합관리 모델의 개발이 필요하다. 본 논문은 전력정보 통합관리 모델 개발에 대한 국외 연구개발 현황을 소개하고 국내의 실정에 적합한 전력정보 통합관리 모델 개발에 대해 기술하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.618-621
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• 2023

최근 거대언어모델(LLM)이 기계 번역 및 기계 독해를 포함한 다양한 문제들에서 높은 성능을 보이고 있다. 특히 프롬프트 기반의 대규모 언어 모델은 사고사슬 방식으로 적절한 프롬프팅을 통해 원하는 형식의 답변을 생성할 수 있으며 자연어 추론 단계에서도 높은 정확도를 보여주고 있다. 그러나 근본적으로 LLM의 매개변수에 질문에 관련된 지식이 없거나 최신 정보로 업데이트 되지 않은 경우 추론이 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구는 검색문서와 생성모델의 상호작용을 통해 답변하는 한국어 질의응답 모델을 제안한다. 검색이 어려운 경우 생성형 모델을 통해 질문과 관련된 문장을 생성하며, 이는 다시 검색모델과 추론 과정에서 활용된다. 추가로 "판단불가"라는 프롬프팅을 통해 모델이 답변할 수 없는 경우를 스스로 판단하게 한다. 본 연구결과에서 GPT3를 활용한 사고사슬 모델이 63.4의 F1 점수를 보여주며 생성형 모델과 검색모델의 융합이 적절한 프롬프팅을 통해 오픈-도메인 질의응답에서 성능의 향상을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2000.04a
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• pp.30-34
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• 2000

인간의 능력은 유전과 환경에 의해 결정되며, 정보는 인지와 감성의 긴밀한 상호작용을 통하여 처리된다. 이런 관점에서 보면, 정보처리모델에서는 유전과 환경, 인지와 감성 작용이 모두 고려되어야 한다. 본 논문에서는 감성이론과 정보처리모델을 바탕으로 감성필터모델을 제시하였다. 이 모델에서는 감성필터가 입력을 선별적으로 수용하며, 수용된 입력은 자신의 현재 능력과 함께 상호작용을 하며 정보를 처리하게 된다. 정보를 처리하는 과정에서 인간은 지식과 경험을 재구성하거나 잠재력을 계발할 수 있다. 이 모델을 통하여, 새로운 관전에서 유전과 환경의 의미 그리고 감성과 인지의 역할을 살펴보았다. 또한 교육적인 관점에서 감성교육과 감성공학의 의미에 대하여 살펴보았다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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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.

• Review of KIISC
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• v.11 no.4
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• pp.87-100
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• 2001

인터넷 사용의 증가와 함께 점점 확대되는 인트라넷 및 익스트라넷 환경에서 사용자 인증 과정은 필수적인 요소이다. 이런 환경에서의 인증 과정에 있어 현재 사용자 편의와 보안을 위한 단일 인증 시스템이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 단일 인증 시스템에서 사용되는 인증 기법을 사용자의 신원을 증명할 수 있는 매체(증거물:witness)에 따라 사용자가 아는 정보(something known by user), 사용자가 소유한 정보(something possessed) 그리고 사용자가 지니고 있는 정보(something embodied)로 분류하고 또한 인증 기법의 보안 강도에 따라 약한 인증(weak authentication) 기법과 강한 인증(strong authentication) 기법으로 나누어 분석한다. 인증 모델의 분석은 우선 단일 인증 시스템과 유사한 몇 개의 인증 모델을 먼저 분석하고 그 다음에 인증 시스템의 적용 환경, 인증 시스템의 인증 위치 그리고 인증 모델이 포함되는 시스템 계층에 따라 인증 모델을 분류한 후 각 인증 모델의 특징에 대하여 분석한다.