• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.2 no.1
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• pp.23-30
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• 1993

본 연구에서는 시뮬레이션을 통한 지식의 자동 획득(Simulation-Based Automatic Knowledge Acquistion) 가능성을 제시한다. 이을 위한 작업 단계는 다음과 같다. 첫째, 지식 제공자에 의한 대상(domain) 관련 초기 인과 관계 정보 입력 단계, 둘째 경험 베이스 탐색에 의한 확장된 정보 생성 단계, 세 번째로 생성되어진 정보를 사용하여 대상 반영 모델을 구축하는 단계, 네 번째로 구축된 모델을 시뮬레이션하고 수행 결과의 분석을 통해 새로운 지식을 획득하는 단계로 구성된다. 제안된 지식 획득 방법은 ,대상에 관계된 개념과 개념들의 인과 관계를 바탕으로 모델을 자동 생성하여 이를 지식 획득 표현틀로 이용하는 유연한 구조를 사용하였고, 또한 생성된 모델의 시뮬레이션 결과를 분석함에 의해 새로운 지식을 획득함으로써 획득된 지식이 동적 세계를 잘 반영할 있도록 하였다.

• Review of KIISC
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• v.6 no.1
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• pp.57-64
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• 1996

이제는 암호 체계 또는 운영체제 보안등을 이용하여 데이타베이스 내의 정보를 보호하기에는 불충분하기 때문에 데이타베이스를 위한 보안 정책이 필요하다. 데이타베이스 보안은 어떤 모델을 사용하느냐에 의해 보안의 유지 정도, 사용자의 표현 의도, 연산 수행 결과 등이 결정되기 때문에 모델의 결정이 데이타베이스 보안과 직접적인 관련을 갖는다. 본 논문에서는 주요한 데이터베이스 보안 모델의 특징을 분석하고, 앞으로의 연구 방향에 대해서 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.317-319
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• 2003

현재 다양한 분야에서 XML을 이용한 웹 서비스와 애플리케이션이 활용되고 있다. XML 관련 웹 서비스를 실제 환경에서 적용하기 위해서는 XML 데이터와 관련서비스들에 대한 보안 메커니즘이 필요하다. 본 논문에서는 XML 문서의 보안성 확보를 위한 접근제어 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 실시간 동시 작업이 이루어지는 서비스 환경에 적합한 모델구현을 위해서 역할기반 접근제어의 개념을 이용하여, 중요 정보에 대한 암호화 과정을 통해 XML 문서 및 데이터에 대한 안전성을 보장한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.449-452
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• 2018

최근 AI 스피커를 비롯한 지능형 비서 서비스들이 빠르게 등장하고 있으며, AI 시장에서도 특히 챗봇 구축이 가장 활발하게 진행되고 있다. 건국봇은 건국대학교 학생들에게 필요한 정보를 제공하는 대화형 서비스이다. 본 논문에서는 대표적인 챗봇 구현 방법인 검색모델과 생성모델의 장단점을 분석하고, 건국봇에 적용한 사례를 소개한다. 궁극적으로, 질의문의 의도를 단어의 가중치를 고려해 추론함으로써 Unknown 추론을 강화하고 의도되지 않은 문장의 처리 관점에서 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.519-522
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• 2010

유비쿼터스 환경에서 서비스를 개발하는데 협업모델이 중요한 주제로 연구되어 왔다. 본 연구에서는 이를 위한 방법으로 커뮤니티 컴퓨팅 모델을 MDA(Model Driven Architecture)에 기반하여 개발하고 있다. MDA에 기반한 커뮤니티 컴퓨팅 모델을 PICM(Platform Independent Community Model)에서 PSCM(Platform Specific Community Model)을 거쳐 최종 프로그램으로 개발된다. 본 논문에서는 PICM에서 PSCM으로 변환되는 방법을 규칙에 기반하여 제안하고 이를 구현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.211-214
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• 2010

본 연구에서는 소프트웨어 프로세스 개선모델인 CMMI에 기반한 소프트웨어 프로세스 품질인증 모델을 적용하여 중소기업 SW개발 프로세스의 개선성과를 보인다. 프로세스 개선영역은 프로젝트 관리, 개발, 지원 영역이며 소프트웨어 프로세스 품질인증 모델 대비 프로세스 이행수준 및 개선영역을 식별하고, SW개발 프로세스를 분석하였다. 분석결과를 토대로 SW개발 프로세스를 개선하여 프로세스 체계 수립, 요구사항과 산출물간의 추적성 관리체계 정립, 형상변경 통제체계 성립 등의 성과를 보인다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.3 no.3
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• pp.39-53
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• 2002

Since domain model affects largely on the development of object model and design decisions, this model is widely used in the object-oriented and component-based system development. Current $\infty$ methods and UML notation, however, do not support both engineering with reuse and engineering for reuse, This problem causes delay in project development time and inadequate domain model. The integration of extended UML notation and reuse process method can provide a solution to the reusability problem. In this paper, we designed UML based domain model template for the reuse of domain model and proposed domain model development method for the reuse of analysis information, In addition, it was possible to represent reusable domain model template in UML and to develope domain model in the internet sales domain.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2001.11a
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• pp.169-171
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• 2001

본 논문에서는 XML(eXtensible Markup Language)을 위한 데이터 모델을 제시하기 위해 현재 광범위하게 사용되고 있는 관계형 데이터베이스(relational database) 개념을 적용한다. 관계형 데이터베이스는 업무 요구사항의 분석으로부터 고수준의 개념적 데이터 모델을 사용해서 데이터베이스에 대한 개념적 스키마(conceptual schema)를 생성한 다음, 고수준 개념적 데이터 모델을 구현 데이터 모델로 변환하여 논리적 데이터베이스 스키마를 생성한다. 이때, 고수준 개념적 데이터 모델링의 대표적인 방법으로 ER모델을 사용하고, 구현 데이터 모델로 관계 모델(relation model)을 사용한다. XML은 문서의 논리적 구조를 정의하는 DTD와 XML Schema 등을 갖는다. XML의 DTD와 정보 모델링 기법인 E/R 모델은 모두 작은 세계(real world)를 모델링하는 도구들이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 XML의 DTD와 E/R 모델의 구성요소들을 분석하여 서로 사상(mapping)시키는 'XML을 위한 데이터 모델(A Data Model for XML)'을 제시한다. 최종적으로 제시된 XML을 위한 데이터 모델에 의해 작은 세계(real world)을 모델링하는 XML DTD에서 정의한 구조(XML Structure)을 따르는 유효한 XML문서(validate XML document)들은 관계형 데이터베이스에 저장할 수 있게 된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.3-8
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• 2023

데이터 증강은 인공지능 모델의 학습에서 필요한 데이터의 양이 적거나 편향되어 있는 경우, 이를 보완하여 모델의 성능을 높이는 데 도움이 된다. 이미지와는 달리 자연어의 데이터 증강은 문맥이나 문법적 구조와 같은 특징을 고려해야 하기 때문에, 데이터 증강에 많은 인적자원이 소비된다. 본 연구에서는 복수의 대규모 언어 모델을 사용하여 입력 문장과 제어 조건으로 프롬프트를 구성하는 데 최소한의 인적 자원을 활용한 의미적으로 유사한 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 대규모 언어 모델을 단독으로 사용하는 것만이 아닌 병렬 및 순차적 구조로 구성하여 데이터 증강의 효과를 높이는 방법을 제안한다. 대규모 언어 모델로 생성된 데이터의 유효성을 검증하기 위해 동일한 개수의 원본 훈련 데이터와 증강된 데이터를 한국어 모델인 KcBERT로 다중 클래스 분류를 수행하였을 때의 성능을 비교하였다. 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터 증강을 수행하였을 때, 모델의 구조와 관계없이 증강된 데이터는 원본 데이터만을 사용하였을 때보다 높거나 그에 준하는 정확도를 보였다. 병렬 구조의 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 400개의 원본 데이터를 증강하였을 때에는, 원본 데이터의 최고 성능인 0.997과 0.017의 성능 차이를 보이며 거의 유사한 학습 효과를 낼 수 있음을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.716-721
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• 2023

Inverse Text Normalization(ITN) 모델은 음성 인식(STT) 엔진의 중요한 후처리 영역 중 하나이며, STT 인식 결과의 가독성을 개선한다. 최근 ITN 모델에 심층신경망을 활용한 연구가 진행되고 있다. 심층 신경망을 사용하는 대부분의 선행연구는 문장 내 변환이 필요한 부분에 토큰 태깅을 진행하는 방식이다. 그러나 이는 Out-of-vocabulary(OOV) 이슈가 있으며, 학습 데이터 구축 시 토큰 단위의 섬세한 태깅 작업이 필요하다는 한계점이 존재한다. 더불어 선행 연구에서는 STT 인식 결과를 그대로 사용하는데, 이는 띄어쓰기가 중요한 한국어 ITN 처리에 변환 성능을 보장할 수 없다. 본 연구에서는 BART 기반 생성 모델로 생성형 ITN 모델을 구축하였고, Bi-LSTM 기반 보조 신경망 모델을 결합하여 STT 인식 결과에 대한 고유명사 처리, 띄어쓰기 교정 기능을 보완한 모델을 제안한다. 또한 보조 신경망을 통해 생성 모델 처리 여부를 판단하여 평균 추론 속도를 개선하였다. 실험을 통해 두 모델의 각 정량 성능 지표에서 우수한 성능을 확인하였고 결과적으로 본 연구에서 제안하는 두 모델의 결합된 방법론의 효과성을 제시하였다.