• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.424-427
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• 2022

본 연구는 도메인 특성이 강한 HR 평가문장을 BERT PLM 모델을통해 4 가지 class 로 구분하는 문제를 다룬다. 다양한 PLM 모델 적용과 training data 수에 따른 모델 성능 비교를 통해 특정 도메인에 언어모델을 적용하기 위해서 필요한 기준을 확인하였다. 또한 Unlabeled 된 HR 분야 corpus 를 활용하여 BERT 모델을 post-training 한 HR-BERT 가 PLM 분석모델 정확도 향상에 미치는 결과를 탐구한다. 위와 같은 연구를 통해 HR 이 가지고 있는 가장 큰 text data 에 대한 활용 기반을 마련하고, 특수한 도메인 분야에 PLM 을 적용하기 위한 가이드를 제시하고자 한다

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.19-20
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• 2023

전이학습은 영상 분류를 진행한 모델을 사용하여 다른 종류의 영상 분류에 적용하여 문제를 푸는 것을 의미하며, 모델 설계부터 진행한 학습 모델보다 빠른 속도와 높은 정확도를 달성할 수 있다. 또한, 적은 데이터셋에 대하여 학습을 진행하여 좋은 결과를 도출할 수 있는 장점이 존재한다. 본 논문에서는 전이학습으로 사용되는 모델 중 Xception 모델을 사용하며, 욕창 이미지의 모델 입력 크기를 256, 512, 1024의 크기로 설정하여 학습을 진행 후 욕창 이미지 크기별 성능을 비교분석을 진행하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.843-845
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• 2024

도메인 적응 사전 훈련(Domain-Adaptive Pre-training, DAPT)을 활용한 한국어 문서 요약 연구에서는 특정 도메인의 문서에 대한 이해도와 요약 성능을 향상시키기 위해 DAPT 기법을 적용했다. 이 연구는 사전 훈련된 언어 모델이 일반적인 언어 이해 능력을 넘어 특정 도메인에 최적화된 성능을 발휘할 수 있도록 도메인 특화 데이터셋을 사용하여 추가적인 사전 훈련을 진행한다. 구체적으로, 의료, 법률, 기술 등 다양한 도메인에서 수집한 한국어 텍스트 데이터를 이용하여 모델을 미세 조정하며, 이를 통해 얻은 모델은 도메인에 특화된 용어와 문맥을 효과적으로 처리할 수 있음을 보여준다. 성능 평가에서는 기존 사전 훈련 모델과 DAPT를 적용한 모델을 비교하여 DAPT의 효과를 검증했다. 연구 결과, DAPT를 적용한 모델은 도메인 특화 문서 요약 작업에서 성능 향상을 보였으며, 이는 실제 도메인별 활용에서도 유용할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.733-736
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• 2024

최근 GTP4, LLama와 같은 초거대 언어모델을 활용한 서비스가 공개되어 많은 사람의 주목을 받고 있다. 해당 모델들은 사용자들의 다양한 질문에 대하여 유창한 결과를 생성하고 있지만 한국어 데이터에 대한 학습량이 부족하여 한국어 이해 및 한국 문화 등에 대한 잘못된 정보를 제공하는 문제를 야기할 수 있다. 이에 본 논문에서는 한국어 데이터를 학습한 주요 공개 모델 6개를 선정하고 5개 분야(한국어 이해 및 문화 영역으로 구성)에 대한 평가 데이터셋을 구성하여 한국어 이해 능력에 대한 평가를 진행하였다. 그 결과 한국어 구사 능력은 Bookworm 모델이, 한국어 이해 및 문화와 관련한 부문은 LDCC-SOLAR 모델이 우수한 것으로 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.522-524
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• 2000

인터넷 정보서비스의 다양화와 전자상거래의 활성화로 다양한 CP(Contents Provider)들이 등장하고 인터넷 비즈니스 모델에 유료 컨텐츠 제공을 통한 컨텐츠 비즈니스가 새로운 수익 모델로 등장하게 되었다. 이러한 추세에 발을 맞추어 컨텐츠에 대한 정보이용료 처리를 수행하는 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 기존의 PC 통신의 IP(Information Provider)들을 텍스트 위주의 분당 사용료에 따른 종량제 서비스를 제공하여 수익을 올릴 수 있었지만 CP들은 그렇지 못했다[9]. PC 통신을 통해 정보를 제공하는 IP와 인터넷을 통해 정보를 제공하는 CP의 특징으로 기존 CP 제공 유형은 인터넷상의 정보 사용료 처리부분에 대한 수익금 정산처리의 어려움으로 IP방법을 모방하고 있다. 따라서 본 논문은 CP 특징을 이용하여 독자적인 홈페이지 운영으로 유료 정보 이용에 대한 이용료 부과 시스템 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.166-170
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• 2007

전형적인 무선 센서망은 센서들과 싱크로 구성된다. 그리고 사용자는 싱크로부터 원하는 정보를 요구 혹은 획득한다. 그 개체들은 무선 센서 망에서 이동성 환경을 각각 독립적으로 제공할 수 있다. 그에 비해, 기존 연구들은 센서 노드, 싱크, 그리고 이벤트 이동성만을 고려한다. 그러나, 또 하나의 이동성을 제공하는 가능한 개체로서 정보 요구자(사용자)가 있다. 정보 요구자 노드는 센서 망 내부에서 이동하면서 싱크에게 원하는 정보를 요구할 수 있다. 본 논문은 기존에 제안된 이동성 모델들을 분석하고, 새로운 이동성 모델인 정보 요구자 이동성 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.235-238
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• 2011

본 연구에서는 필요한 수준의 성과품 납품을 위해 교량정보모델의 상세수준을 분류하고 각 상세수준에서 요구되는 세부정보를 분석하였다. 이는 기본적으로 교량 설계 업무가 단계별로 이루어지며 각 단계마다 성과품을 납품하도록 규정 되어있다는 사실을 바탕으로 연구가 이루어졌다. 이를 위하여 본 연구에서는 우선, 국내의 교량 설계준공단계 성과품 납품 항목 중 교량정보모델에 요구되는 항목을 분류하였으며 분류한 요구항목에 맞춰 3D객체와 속성정보수준을 정하여 업무 프로세스 단계별 상세수준을 정의하였다. 또한, 정의한 상세수준을 기준으로 하여 각 상세수준에서 포함하도록 요구되는 세부정보 분석을 수행하였으며, 분석된 세부요구정보는 성과품 납품에 활용가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.773-776
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• 2014

최근 기업의 기술력이 기업의 경영성과에 미치는 영향이 증가함에 따라 기업이 보유한 기술적 정보가 경영성과예측에 있어 필수적 요소로 대두되었다. 본 연구에서는 기업의 기술적 정보를 담고 있는 특허정보 및 특허지표를 활용하여 기업의 경영성과를 정량적으로 예측하는 모델을 제안한다. 또 미국 정보통신기업의 재무정보와 특허정보를 활용하여 제안된 예측모델을 구축하고 그 성능을 검증 및 평가하였다. 본 연구에서 제안한 기업실적예측 모델의 구축을 위해 인간의 두뇌가 학습하는 과정을 모방한 인공신경망알고리즘을 활용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.168-171
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• 2012

본 논문에서는 모바일 컴퓨팅 환경과 불확실성을 지원하는 다중추론지원 분산형 상황인식 시스템의 지식 베이스(KB: Knowledge Base)를 위한 모델로써 상황정보(OWL), 온톨로지 추론정보(OWL DL), 규칙 추론정보(SWRL), 베이지안 추론정보(PR-OWL)를 통합적으로 표현하는 UniOWL 통합상황모델을 제안한다. 제안한 통합상황모델은 상황정보와 다중 추론정보를 단일 구문, 즉 OWL 구문으로 표현하여 지식베이스 설계를 수월하게 하고 표현을 단순화하는 장점이 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.239-244
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• 2023

신경망 기반의 다국어 및 교차 언어 정보 검색 모델은 타겟 언어로 된 학습 데이터가 필요하지만, 이는 고자원 언어에 치중되어있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 영어 학습 데이터와 한국어-영어 병렬 말뭉치만을 이용한 효과적인 다국어 정보 검색 모델 학습 방법을 제안한다. 언어 예측 태스크와 경사 반전 계층을 활용하여 인코더가 언어에 구애 받지 않는 벡터 표현을 생성하도록 학습 방법을 고안하였고, 이를 한국어가 포함된 다국어 정보 검색 벤치마크에 대해 실험하였다. 본 실험 결과 제안 방법이 다국어 사전학습 모델과 영어 데이터만을 이용한 베이스라인보다 높은 성능을 보임을 실험적으로 확인하였다. 또한 교차 언어 정보 검색 실험을 통해 현재 검색 모델이 언어 편향성을 가지고 있으며, 성능에 직접적인 영향을 미치는 것을 보였다.