• Review of KIISC
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• v.10 no.2
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• pp.51-60
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• 2000

역할기반 접근 통제(RBAC)는 사용자의 역할에 기반을 둔 접근통제 방법으로 Ravi S. Sandhu가 제안한 기본 모델 이후로 다양한 모델들이 제안되어졌다 그러나 이러한 모델들은 RBAC을 구성하는 특성들에 대한 일반적인 합의 없이 이루어지고 있으며 표준 참조 모델의 부재는 RBAC의 사용과 의미에 대해 혼란을 가져오고 있다. NIST(National Institute of Standards and Technology)에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 현재까지 제안된 RBAC 모델과 상용제품등을 통하하여 단일화된 RBAC 모델을 제안하였고 앞으로 표준 제정을 위한 기초로서 활용한 예정이다 본논문에서는 NIST가 제안한 RBAC 표준 참조모델을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.94-96
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• 2003

맡은 사용자 영역의 프로그램들이 확장성과 성능 향상을 목적으로 다중 프로세스 모델에서 다중 스레드 모델로 바뀌고 있다. 웹 서버도 폭발적으로 증가하는 사용자 요청을 수용할 수 있도록 확장성과 성능 향상을 위해서 다중 스레드 모델을 적용하였다. 본 논문에서는 다중 프로세스 모델을 적용한 웹 서버와 다중 프로세스/다중 스레드 모델을 적용한 웹 서버에 대한 성능을 여러 운영체제 환경에서 평가하였다. 실험 결과 전체적으로 다중 프로세스 모델이 다중 스레드 모델보다 더 좋은 성능과 안정성을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.337-339
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• 2001

모델체커(model checker)의 정확성을 판단하기 위한 방법으로 이미 엄밀하게 검증된 믿을만한 모델체커의 결과를 바탕으로 한 테스팅의 방법이 있을 수 있다. 우리가 구현한 모델체커는 게임이론을 바탕으로하여 설계 되었기 때문에 그 정확성을 쉽게 증명할 수 있고, 프로그램의 의미가 명확하게 드러나 있기 때문에 믿을 만한(reliable) 모델체커이다. 이 모델체커가 주는 결과들은 다른모델체커들의 정확성을 판단하는 기준이 될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.19 no.2
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• pp.159-179
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• 2002

The Dublin Core, MARC. IFLA-FRBR user communities are developing international standards for describing textual, physical and audiovisual resources to enable their resources discovery over the Internet. Therefore the metadata interoperability Problem has been exacerbated by the need for more complex metadata descriptions. In this paper we propose a new mechanism for metadata interoperability based on the new semantic web applications : IFLA-FRBR framework, INDECS metadata and an event-aware ABC models. This study introduces a new approach method which is essential to the generation of interoperable metadata descriptions, particularly in the context of multimedia contents.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.276-279
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• 2019

의존 구문 분석은 문장을 구성하는 성분들 간의 의존 관계를 분석하고 문장의 구조적 정보를 얻기 위한 기술이다. 의미역 결정은 문장에서 서술어에 해당하는 어절을 찾고 해당 서술어의 논항들을 찾는 자연어 처리의 한 분야이다. 두 기술은 서로 밀접한 상관관계가 존재하며 기존 연구들은 이 상관관계를 이용하기 위해 의존 구문 분석의 결과를 의미역 결정의 자질로써 사용한다. 그러나 이런 방법은 의미역 결정 모델의 오류가 의존 구문 분석에 역전파 되지 않으므로 두 기술의 상관관계를 효과적으로 사용한다고 보기 어렵다. 본 논문은 포인터 네트워크 기반의 의존 구문 분석 모델과 병렬화 순환 신경망 기반의 의미역 결정 모델을 멀티 태스크 방식으로 학습시키는 통합 모델을 제안한다. 제안 모델은 의존 구문 분석 및 의미역 결정 말뭉치인 UProbBank를 실험에 사용하여 의존 구문 분석에서 UAS 0.9327, 의미역 결정에서 PIC F1 0.9952, AIC F1 0.7312의 성능 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.277-279
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• 2003

본 논문에서는 입력 시퀀스의 각 영상으로부터 신체 영역을 분리한 후 신체 영역의 2차원 특징정보들을 이용하여 제스처를 자동적으로 인식할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 먼저, 샘플 영상들로부터 구한 2차원 특징 벡터들의 통계적 정보를 주성분 분석법으로 분석하고 제스처 모델 공간을 구성한다. 입력 영상들은 미리 구성된 모델과 비교되어지고 각각의 영상은 모델 공간의 한 부분으로 심볼화되어진다. 마지막으로 심볼 시퀀스로 형상화되어진 영상 시퀀스는 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용하여 하나의 제스처로 인식된다. 우리가 이용하는 2차원 특징 정보는 대략적으로 신체의 어느 부분이 움직이는지를 알 수 있는 로컬정보와 전체적인 신체 모션의 정보를 나타내는 글로벌 정보를 이용하는 것으로 실세계에서 적용하기 용이하고, 좋은 인식 결과를 얻을 수 있다.

• The Journal of Information Systems
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• v.17 no.4
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• pp.261-279
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• 2008

다양한 관점에서 B2C 전자상거래의 성공에 대한 연구가 진행되어왔다. 많은 사람들이 전자상거래를 가능하게 한 것은 정보시스템이며 고객의 태도와 행동을 이해하는 것이 B2C 전자상거래의 성공을 위한 필수조건이라고 생각하고 있다. 본 연구는 B2C 전자상거래 관련 문헌에서 고객의 행동에 영향을 미치는 요인들을 찾아낸 후 정보시스템 성공 모델의 기본 생각을 응용하여 고객충성도를 B2C 전자상거래의 성공으로 표현하는 구조방정식 모델을 제시하고 있다. 본 연구의 결과는 정보시스템 성공 모델에서 사용된 개념들(정보의 질, 시스템의 질, 그리고 서비스의 질)이 고객의 인지된 만족도를 통해서 고객의 충성도에 영향을 미친다는 것을 보여주고 있다. 본 연구에 사용된 모델은 정보시스템 연구자와 전자상거래 실무자들이 B2C 전자상거래의 성공 요인에 대한 이해의 폭을 넓히는데 도움을 줄 수 있을 것이라고 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.541-543
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• 2005

백과사전에서 정답을 찾기 위해 문장의 구조를 분석하는데 한국어 백과사전은 표제어에 대한 정보를 문장에서 생략한다. 그러나 표제어는 문장에서 주어나 목적어 역할을 하기 때문에 생략된 정보를 복원하지 못 하면 질의에 대한 정답을 제시할 수 없다. 생략된 표제어에 대한 정보를 복원하기 위해서 본 연구에서는 표제어의 의미범주 정보, 격틀, Maximum Entropy 모델을 이용하여 표제어 주어, 표제어 목적어 복원, 미복원 3가지로 인식한다. 표제어 의미범주는 의미 범주에 대해 일정 수준의 복원 성향을 보일 경우 Maximum Entropy 정보를 창조하였고 격틀을 이용하여 복원 여부를 결정한다. 만약 표제어의 의미범주 정보, 격틀을 이용하여도 복원 여부를 결정하지 못할 경우에는 Maximum Entropy 모델에 기반한 통계 기법을 적용하여 복원 여부를 결정한다. 그리고 각각 방법의 단점을 보완하기 위해서 규칙에 해당하는 표제어 의미범주 정보와 격틀 정보에는 통계 모델인 ME 모델을 보완하여 사용한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.572-573
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• 2007

과학기술계 협회는 첨단 산업기술정보의 주요 생산집단이다. 이들 협회가 발간하는 저널들은 책자 형태가 대부분이다. 저널의 오프라인 발간은 정보의 파급에 한계가 있으며 결과적으로 정보이용을 제한한다. 그러므로 협회 전자저널의 온라인 발간은 대단히 중요하다. 하지만 대부분 협회의 정보 인프라 환경이 열악하여 전자저널 생성 모델 자체가 부재한 상황이다. 이에 본 논문에서는 협회 오프라인 저널의 전자소스를 다양하게 활용하여 검색 가능한 전자저널을 생성할 수 있는 모델을 연구하고 개발하였다. 향후, 현 모델을 바탕으로 오프라인 저널을 배제한 순수한 온라인 저널 출판이 가능한 개선된 모델을 연구할 계획이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.593-595
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• 2018

자동 띄어쓰기는 띄어쓰기가 되어있지 않은 문장에 대하여 띄어쓰기를 해주거나, 문장에 있는 잘못된 띄어쓰기를 교정하는 것을 말한다. 기존의 자동 띄어쓰기 연구는 주로 모든 음절을 붙인 후 새로 띄어쓰기 태그를 입력하는 방법을 사용하여 사용자가 입력한 올바른 띄어쓰기 정보를 활용하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 모두 붙여 쓴 문장에 공백을 넣어주는 띄어쓰기 삽입 모델과 사용자의 입력 정보를 이용하여 문장의 띄어쓰기 오류를 교정해주는 오류교정 모델이 결합된 통합모델을 제안한다. 제안된 모델은 에러율 10%일 때 F1-score가 98.85%까지 향상되었다.