• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.189-194
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• 1994

봉네트는 온라인 한글 필기 글씨 모델이다. 글씨를 자소와 연결획의 결합구조로 보고, 각 자소 및 연결획 모델을 은닉 마르코프 모델을 사용하여 구성한 후, 이들을 한글의 제자 원리에 따라 네트워크 구조로 설계한 모델이다. 본 논문에서는 모델간의 분별력 부족과 입력 정보의 취약등에 기인한 약점을 해결하기 위하여 구조적 인식 방법을 결합한 봉네트의 확장과, 연속 필기 글씨의 처리를 위한 순환 구조로의 확장등, 지난 일년 동안 수행되었던 실험 및 결과를 소개하고, 앞으로의 연구 방향을 논의하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.366-371
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• 2006

최근 연구가 활발히 진행되고 있는 ‘유비쿼터스’라는 새로운 패러다임은 기존보다 더욱 많은 컴퓨팅 자원을 이용하여 사용자의 편의를 지원하는 것을 그 목표로 하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자를 지원하기 위한 대표적인 예로 개인화 서비스를 들 수 있으며, 개인화 서비스는 사용자에 대한 모델링이 필수 요소가 된다. 개개인의 행동 패턴 혹은 선호도 정보로 구성된 사용자 모델은 다양한 개인화 서비스의 원활한 지원을 위해 지금까지 유용하게 사용되고 있지만, 기존의 사용자 모델은 각 서비스가 개발될 때, 그 서비스에 적합한 형태로 매번 설계되어야 하는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자, 사용자 모델을 구성하는 정보들을 분석하여, 모델 설계에 필요한 일반화된 입력 패턴들을 도출하고, 도출된 패턴들을 바탕으로 더욱 쉽고 빠르게 사용자 모델을 생성할 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.225-227
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• 2000

최근 인터넷의 발전으로 인하여 정보교환을 위한 표준으로 XML에 대한 활용이 늘어나면서 이들 문서에 대한 저장 및 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 객체관계 데이터베이스와 모델링 기법을 이용하여 XML 문서 저장 시스템의 기본이 되는 효과적인 모델을 제시한다. 관계 데이터베이스와 객체지향 데이터베이스의 장단점을 수용한 객체관계 데이터베이스를 이용하여 XML 문서 저장 모델을 설계하면 XML 문서의 구조적인 정보를 효과적으로 표현할 수 있도록 모델 설계가 가능하다. XML 문서의 빈번한 수정이 용이하도록 분할저장 방식을 사용하였고, DTD에 관계없이 XML 문서를 저장할 수 있도록 DTD 독립적인 모델을 제시하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.177-178
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• 2007

플라즈마 공정은 집적회로 제작을 위한 미세 박막의 증착과 패턴닝에 핵심적으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 플라즈마공정감시와 제어에 응용될 수 있는 모델을 제안한다. 본 모델은 광방사분광기 (Optical emission spectroscopy-OES)정보와 역전파 신경망을 이용해서 개발하였다. 제안된 기법은 Oxide 식각공정에서 수집한 데이터에 적용하였으며, 체계적인 모델링을 위해 공정데이터는 통계적 실험계획법을 적용하여 수집되었다. Raw OES 정보대신, Actinometric OES 정보를 이용하였으며, 신경망의 예측성능은 유전자 알고리즘을 이용해서 증진시켰다. OES의 차수를 줄이기 위해 주인자 분석 (Principal Component Analysis-PCA)을 세 종류의 분산(100, 99, 98%)에 대해서 적용하였다. 최적화한 모델의 예측에러는 323 $\AA/min$이었다. 이전에 PCA를 적용하고 은닉층 뉴런의 함수로 최적화한 모델의 예측에러는 570 $\AA/min$이었으며, 개발된 모델은 이에 비해 43% 증진된 예측 성능을 보이고 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.1
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• pp.1-6
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• 2014

Many companies have tried to adopt Software Product Line Engineering for improving the quality and productivity of information systems and software product. There are several models defined in software product line methodology and each model has different abstraction level. Therefor it is important to maintain the traceability and consistency between models. In this paper, consistency checking rules are suggested by traceability matrix of work products.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2001.05a
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• pp.1-7
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• 2001

본 논문에서는 UML의 배치 다이어그램이 가지는 런타임 아키텍쳐 정보를 통해 시뮬레이션 모델을 구성하고, 이 모델을 실제 시뮬레이션하여 구현 단계 이전에 시스템 아키텍쳐의 유효성과 성능 정보를 검토하는 CoSim(Hardware Software Co-Simulator System)을 제시한다. CoSim은 자바빈즈 컴포넌트 기반으로, 크게 Modeler, Translator, Scenario로 구성된다. 시스템 개발자는 Modeler를 이용하여 시뮬레이션 모델을 작성하며, Translator는 모델에 대한 시뮬레이션 자바 코드를 생성하고, 그 결과물을 바탕으로 Scenario는 비주얼한 정보를 제공한다. 따라서 모델이 실제 플랫폼 상에서 작동되기 이전에 아키텍쳐 성능에 관련된 유용한 정보를 제공하여 개발 위험도를 감소시키고 비용의 절감을 가져 올 수 있다. CoSim은 Modeler, Translator, Scenario 별로 자바빈즈 컴포넌트 라이브러리를 제공함으로써 모델링의 재사용성과 확장성 및 생산성을 높여 줄 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.70-73
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• 2013

자연어처리에서는 많은 모듈들이 파이프라인 방식으로 연결되어 사용되나, 이 경우 앞 단계의 오류가 뒷 단계에 누적되는 문제와 앞 단계에서 뒷 단계의 정보를 사용하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 파이프라인 방식의 문제를 해결하기 위해 사용되는 일반적인 결합 학습 방법을 확장하여, 두 작업이 동시에 태깅된 학습 데이터뿐만 아니라 한 작업만 태깅된 학습데이터도 동시에 학습에 사용할 수 있는 결합 학습 모델을 Latent Structural SVM을 확장하여 제안한다. 실험 결과, 기존의 한국어 띄어쓰기와 품사 태깅 결합 모델의 품사 태깅 성능이 96.99%였으나, 본 논문에서 제안하는 결합 학습 모델을 이용하여 대용량의 한국어 띄어쓰기 학습데이터를 추가로 학습한 결과 품사 태깅 성능이 97.20%까지 향상 되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.566-570
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• 2005

생물학적 유전자 배열에서 다양한 레벨로 분자 세포 간 네트워크를 입증하여 고 처리를 응용하여 수치학적인 표현 모델 분석으로 정보공학 네트워크를 연구한다. 확률적 그래프 모델을 사용하여 네트워크의 계층적 구성 특성을 이용하여 생물학적 통찰력을 확률함수를 응용해 복잡한 세포 간 네트워크에 대한 고 대역 처리 데이터의 근원인 DNA 마이크로 배열을 응용하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 확률적 그래프 모델들을 추정 및 분석하고 논리적으로 예측하여 확률적 그래프 모델이 정보공학 네트워크로 확장 추론 한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.3
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• pp.720-731
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• 1998

멀티미디어, 인터넷 환경에서 하이퍼텍스트 시스템의 활용이 일반화됨에 따라 하이퍼텍스트 시스템에 저장된 정보에 대한 보호를 위해 권한부여나 접근제어와 같은 상위수준의 보안 메카니즘의 필요성이 요구되었다. 또한 분산환경에서는 하이퍼텍스트 시스템내에 저장된 정보들의 정형화된 스키마의 부재, 비체계성 등으로 인하여 보다 복잡한 체계의 보안이 필요하다. 본 논문에서는 분산 하이퍼텍스트 시스템 보안모델을 설계하기 위해 하이퍼텍스트 시스템의 특성 및 현재까지 제안된 보안 메카니즘을 살펴보고, 하이퍼텍스트 시스템상에 다양한 접근제어 정책들을 적용하였을 때의 문제점들을 제시한다. 또한 본 논문에서 제안하는 분산 하이퍼텍스트 시스템 보안모델의 기본개념인 연산도메인의 구성요소 및 관련 성질에 대해 기술하고, 현재 상용시스템에서 보안 메카니즘으로 널리 활용중인 역할기반 접근제어 정책과 연산도메인이 결합된 새로운 보안모델에 대해 기술한다. 마지막으로 본 모델의 장 단점 및 추후 연구과제를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.163-165
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• 2003

도메인 지식은 텍스트의 포맷과 의미 정보를 이용하여 웹에 존재하는 텍스트의 다양한 의미를 이해할 수 있도록 도와준다. 그러나 도메인 지식은 텍스트에 데이터의 의미를 표현하는 레이블이 존재하지 알을 경우에 텍스트 인식을 제대로 수행할 수 없기 때문에 무용지물이 되고 만다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 레이블이 존재하지 않는 텍스트의 의미를 효과적으로 추론할 수 있는 엔티티 인식 모델을 제안한다 엔티티 인식 모델은 베이지언 모델과 컨텍스트 정보를 결합한 방법으로서, 구조 분석을 수행한 HTML 문서의 텍스트 토큰에 대해서 어떤 엔티티에 속할 것인가를 결정하는 기능을 수행한다. 실험 결과 본 모델을 사용할 경우 기존에는 레이블이 없어서 인식되지 않았던 텍스트들을 효과적으로 인식하는 것을 확인할 수 있었다.