• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.617-620
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• 2016

본 논문에서는 이미지 캡션 생성과 모델 전이에 효과적인 심층 신경망 모델을 제시한다. 본 모델은 멀티 모달 순환 신경망 모델의 하나로서, 이미지로부터 시각 정보를 추출하는 컨볼루션 신경망 층, 각 단어를 저차원의 특징으로 변환하는 임베딩 층, 캡션 문장 구조를 학습하는 순환 신경망 층, 시각 정보와 언어 정보를 결합하는 멀티 모달 층 등 총 5 개의 계층들로 구성된다. 특히 본 모델에서는 시퀀스 패턴 학습과 모델 전이에 우수한 LSTM 유닛을 이용하여 순환 신경망 층을 구성하고, 컨볼루션 신경망 층의 출력을 임베딩 층뿐만 아니라 멀티 모달 층에도 연결함으로써, 캡션 문장 생성을 위한 매 단계마다 이미지의 시각 정보를 이용할 수 있는 연결 구조를 가진다. Flickr8k, Flickr30k, MSCOCO 등의 공개 데이터 집합들을 이용한 다양한 비교 실험을 통해, 캡션의 정확도와 모델 전이의 효과 면에서 본 논문에서 제시한 멀티 모달 순환 신경망 모델의 우수성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.115-117
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• 2003

2001년 OMG는 그 동안의 모델링 관련 표준화 작업의 성과를 바탕으로 모델 중심의 개발 방법인 MDA를 표준으로 정하였다. MDA의 핵심은 잘 정의된 비즈니스 독립적인 모델을 플랫폼 종속적인 모델로 자동 변환하고 그 변환된 모델을 통해서 코드를 자동 생성함으로써 소프트웨어의 생산성을 높이고 플랫폼 변화에 능동적으로 대처 할 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 코드 생성을 위해서 플랫폼 종속적 모델의 기술 방법인 UML Profile에 코드 관련 정보를 UML을 통해서 정의할 수 있도록 하는 코드 생성 정보 메타 모델을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.219-222
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• 2021

인공지능 기술은 모든 분야에서 혁신을 이뤄내고 있다. 이와 동시에 인공지능 모델에 대한 여러 보안적인 문제점이 야기되고 있다. 그 중 대표적인 문제는 많은 인적/물적 자원을 통해 개발한 모델을 악의적인 사용자가 탈취하는 것이다. 모델 탈취가 발생할 경우, 경제적인 문제뿐만 아니라 모델 자체의 취약성을 드러낼 수 있다. 현재 많은 연구가 쿼리를 통해 얻는 모델의 입력과 출력을 분석하여 모델의 의사경계면 또는 모델의 기능성을 탈취하고 있다. 하지만 쿼리 기반의 탈취 공격은 획득할 수 있는 정보가 제한적이기 때문에 완벽한 탈취가 어렵다. 이에 따라 딥러닝 모델 연산 과정에서 데이터 스니핑 또는 캐시 부채널 공격을 통해 추가적인 정보 또는 완전한 모델을 탈취하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 최근 연구 동향과 쿼리 기반 공격과의 차이점을 분석하고 연구한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.966-969
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• 2007

인터넷은 개인과 조직간의 정보를 원활하게 유통시키는 역할을 하고 있지만, 개인정보를 노출시키는 부작용을 낳고 있다. 특히 개인정보의 가치가 중요시되고 있는 상황에서 개인정보를 보호할 수 있는 보호정책이 필요하다. 본 연구는 개인정보의 수집, 저장, 이용, 파기와 같은 수명주기에 따른 개인정보 관리모델을 제시하고자 한다. 개인정보 관리모델은 각 개인정보 수명주기에 따라 개인정보 관리자가 수립해야 할 개인정보보호정책, 개인정보보호를 위한 기술적 대책, 기술적 대책 및 프로세스를 관리할 수 있는 관리적 대책을 서술한다. 본 연구는 제안된 개인정보 관리모델을 구현할 수 있는 개념적인 아키텍처를 제시한다. 본 연구는 개인정보의 수명주기에 따른 개인정보보호를 위해서 필요한 개인정보정책, 기술적인 대책, 관리적인 대책을 제시했다는 데 의의가 있다.

• Spatial Information Research
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• v.17 no.3
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• pp.277-285
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• 2009

Each system should have a suitable data model about their purpose for efficiently managing, analyzing, and manipulating data. And the usable range of application is determined by the data model, and suitable data models are being developed for each application. In GIS, diversity spatial data model is being developed too. The accuracy and update of the spatial data would be important for applying efficient application as well as the data modeling is important as constructing the spatial data structure. Therefore, the purposes of this research are to 1)compare domestic spatial data models with oversea spatial data models about their geometry model, topology model and visualizing method of 3D spatial data 2)to compare the features of the data model by analyzing each data structures. We 3)compare and analyze features of each spatial data models via the quantitative analysis of each spatial data models.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.68-71
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• 2009

IFC는 건축물의 전체 생애주기에 걸친 모든 정보들을 신속하고 정확하게 관련 참여자들과 교환 및 공유하기 위해서 개발된 중립적인 포맷, 즉 정보모델로서, 현재 많은 건축 관련 분야의 소프트웨어들이 지원하고 있다. 최근 BIM의 개요, 효과, 필요성 등이 널리 인식되면서 건물에 대한 정보를 표현, 저장, 교환, 공유하기 위한 표준적인 정보모델인 IFC의 중요성이 더욱 커지고 있다. 하지만, 건축물의 구조해석 및 구조설계 분야에서는 IFC를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 이러한 현상에 대한 원인은 다양하지만, 가장 직접적인 원인은 IFC에 구조해석 및 구조설계 분야에서 필요한 정보모델이 완전하게 포함되어있지 않기 때문이다. 비록 IFC에 구조분야에 필요한 정보모델이 일부 포함되어 있지만 아직 발전시켜야 할 부분이 많이 있으며, 동적해석이나 비선형해석에 필요한 정보모델은 아직 개발되어 있지 않다. 이에 본 연구에서는 IFC의 구조분야 정보모델을 분석하고 그 활용사례 등을 검토하여 현황, 한계 및 문제점, 향후 기대사항 등을 고찰하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.456-459
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• 2019

대화 행위는 단순한 발화 문장들의 교환을 넘어 발화자들의 다양한 주변 정보를 고려한 종합적인 판단의 결과로 볼 수 있다. 본 논문은 여섯 가지 유형의 외부 상황 정보를 기반으로 적응적 발언을 생성하는 딥러닝 기반 대화 모델을 소개한다. 직접 구축한 상황 정보들이 태깅된 대화 데이터를 바탕으로, 외부 상황 정보를 사용자 발화와 더불어 활용하는 다양한 구조의 신경망 구조를 가지는 모델과 더불어 외부 상황 정보를 사용하지 않는 모델과의 성능에 대해 비교한다. 실험 결과들은 대화 모델의 발화 생성에 있어서 상황 정보 활용의 중요성을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.343-345
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• 2003

본 논문에서는 색상 정보와 변형 모델을 이용한 얼굴 영역 및 얼굴의 특징 영역의 자동 검출 방법을 제시한다. 영상으로부터 획득할 수 있는 정보 중 가장 빠르고 쉽게 얻을 수 있는 정보가 색상 정보이며, 색상정보는 사물을 판단함에 있어서 가장 효율적이면서 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문에 얼굴 영역 검출 방법으로 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 얼굴영역 및 얼굴 특성 추출함에 있어 컬러모델 사용 시 외부 조명의 영향을 줄여주는 조명 보정 방법을 제시하고, 조명 보정에 의해 평활화된 YCbCr 색상모델에 적용하여 각 성분 특성을 고려한 얼굴영역 및 얼굴의 특성 영역에 해당하는 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 검출된 얼굴후보 영역 및 특성 영역은 가변 모델인 동적 윤곽선 모델의 초기값으로 자동 적용되어 윤곽선 모델 적용시 문제점가운데 하나인 초기값 설정문제를 해결함과 동시에 얼굴 및 얼굴 특징 정보의 정확한 윤곽선을 추출하는데 사용된다. 실험 결과 제시된 방법을 적용한 결과 빠르고 효과적으로 얼굴 및 특성 영역을 검출 할 수 있음을 입증 할 수 있었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2005.05a
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• pp.105-107
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• 2005

이 논문은 지식정보 자원 통합 및 상호운용성 제공을 위한 국가 수준의 지식정보자원의 자동 생성 및 유통 시스템의 주요한 특징을 기술한다. 국가 지식정보 관리시스템들은 지식 유형과 지식관리 역할을 수행하는 종합정보센터에 따라 생성 자원 유형 및 유통 메커니즘이 상이하며, 다양하게 분류된다. 이러한 상호운용의 문제점을 해결하기 위해서는 시스템간의 표준화된 지식정보 공유 기능 제공을 위한 국가 지식 정보자동 생성 및 유통 표준 모델의 설계가 요구된다. 이를 위해 설계된 모델은 분산 아키텍처 모델, 프로세스 모델 및 서비스 운영 모델로 구성되며, 국가 지식정보 공유를 위한 생성 및 유통 시스템의 개선, 신규 시스템의 설계 및 개발을 위한 참조모델로서 활용할 수 있다.

• Proceedings of the KSR Conference
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• 2009.05a
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• pp.1029-1034
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• 2009

3자원 정보모델에 기반한 건설프로세서의 혁신이 새로운 추세가 되고 있고 고속철도와 같이 시스템엔지니어링에 해당하는 경우에는 가장 좋은 활용 사례가 될 수 있다. 정보모델은 3차원 영상에 기반하고 다양한 구성요소가 가진 기본정보와 설계와 유지관리에 이르는 생애주기 정보를 저장하고 재활용할 수 있도록 한다. 이 논문에서는 호남고속철도의 한 구간을 대상으로 이미 제안된 철도시설물정보모델의 개념에 근거하여 3차원 정보모델을 구성하였다. 구성된 정보모델에 기반하여 2차원도면, 해석, 견적, 시뮬레이션 등의 각 솔루션으로의 연동성 확보를 위한 시범사업의 결과를 정리하였다. 콘크리트 박스 교량을 대상으로 하는 시범사업을 통해서 생산성 향상 및 3차원 모델의 재활용성을 확보하였다.