• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.5 s.101
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• pp.729-736
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• 2005

MND(Ministry of National Defense) has developed MND AF(Ministry of National Defense Architecture Framework) and CADM(Core Architecture Data Model) to guarantee interoperability among defense information systems. TRM(Technical Reference Model) and SP(Standard Profile) product defined in MND AF is core part of Information Technology Architecture and core element of interoperability guarantee. In this paper, we proposed a method which manages technical service and standard of TRM and SP, and developed TRM and SP management system based on the method. TRM and SP management system provides the basis for interoperability among information systems and a more efficient development and management of TRM and SP product.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.1033-1035
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• 2015

최근, IT기술과의 융합은 전 산업 분야에서 활발히 적용되고 있으며, 기후 및 환경변화와 식품 안전에 대한 관심의 증대와 함께, 농축수산업 분야에서의 ICT융합 연구 시도가 크게 증가하고 있다. 특히, 농업환경에서의 생산성 향상 및 식품 안전성 확보를 위해 다양한 형태의 상황정보 기반 연구와 센서 네트워크를 활용한 지능형 서비스 제공 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양한 장비 및 센서가 컴퓨팅 장비와의 네트워킹을 통해 식물공장 및 유리온실과 같은 시설농업환경에서 지능형 농업서비스를 제공하기 위한 농업ICT 융합 모델을 제안한다. 제안하는 서비스 융합모델은 센서를 통해 획득한 다양한 상태정보를 인식하기 위해 상황정보 모델과, 이를 장비와 센서간에 공유된 지식으로 표현하고 활용하기 위한 온톨로지 모델을 사용한다. 제안하는 서비스 융합 모델은 농업ICT 융합 환경에서의 IoT기반 지능형 서비스를 위한 향후 관련 연구에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.324-328
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• 2022

기계 독해란 주어진 문서를 이해하고 문서 내의 내용에 대한 질문에 답을 추론하는 연구 분야이며, 기계 독해 문제의 종류 중에는 여러 개의 선택지에서 질문에 대한 답을 선택하는 객관식 형태의 문제가 존재한다. 이러한 자연어 처리 문제를 해결하기 위해 기존 연구에서는 사전학습된 언어 모델을 미세조정하여 사용하는 방법이 널리 활용되고 있으나, 학습 데이터가 부족한 환경에서는 기존의 일반적인 미세조정 방법으로 모델의 성능을 높이는 것이 제한적이며 사전학습된 의미론적인 정보를 충분히 활용하지 못하여 성능 향상에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 일반적인 미세조정 방법에 템플릿을 적용한 템플릿 기반 미세조정 방법을 통해 사전학습된 의미론적인 정보를 더욱 활용할 수 있도록 한다. 객관식 형태의 기계 독해 문제 중 하나인 토익 문제에 대해 모델을 템플릿 기반 미세조정 방법으로 실험을 진행하여 템플릿이 모델 학습에 어떠한 영향을 주는지 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.382-387
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• 2023

현재 GPT-4와 같은 거대한 언어 모델이 기계 번역, 요약 및 대화와 같은 다양한 작업에서 압도적인 성능을 보이고 있다. 그러나 이러한 거대 언어 모델은 학습 및 적용에 상당한 계산 리소스와 도메인 특화 미세 조정이 어려운 등 몇 가지 문제를 가지고 있다. In-Context learning은 데이터셋에서 추출한 컨택스트의 정보만으로 효과적으로 작동할 수 있는 효율성을 제공하여 앞선 문제를 일부 해결했지만, 컨텍스트의 샷 개수와 순서에 민감한 문제가 존재한다. 이러한 도전 과제를 해결하기 위해, 우리는 Super In-Context Learning (SuperICL)을 활용한 새로운 방법론을 제안한다. 기존의 SuperICL은 적용한 플러그인 모델의 출력 정보를 이용하여 문맥을 새로 구성하고 이를 활용하여 거대 언어 모델이 더욱 잘 분류할 수 있도록 한다. Super In-Context Learning for Generation은 다양한 자연어 생성 작업에 효과적으로 최적화하는 방법을 제공한다. 실험을 통해 플러그인 모델을 교체하여 다양한 작업에 적응하는 가능성을 확인하고, 자연어 생성 작업에서 우수한 성능을 보여준다. BLEU 및 ROUGE 메트릭을 포함한 평가 결과에서도 성능 향상을 보여주며, 선호도 평가를 통해 모델의 효과성을 확인했다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.4
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• pp.765-773
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• 2009

Currently Telematics traffic information services have been various because we can collect real-time traffic information through Intelligent Transport System. In this paper, we proposed and implemented a short-term traffic information prediction model for giving to guarantee the traffic information with high quality in the near future. A Short-term prediction model is for forecasting traffic flows of each segment in the near future. Our prediction model gives an average speed on the each segment from 5 minutes later to 60 minutes later. We designed a Bayesian network for each segment with some casual nodes which makes an impact to the road situation in the future and found out its joint probability density function on the supposition of GMM(Gaussian Mixture Model) using EM(Expectation Maximization) algorithm with training real-time traffic data. To validate the precision of our prediction model we had conducted various experiments with real-time traffic data and computed RMSE(Root Mean Square Error) between a real speed and its prediction speed. As the result, our model gave 4.5, 4.8, 5.2 as an average value of RMSE about 10, 30, 60 minutes later, respectively.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.1
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• pp.63-70
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• 2013

In previous research, we suggested a business process structured query language(BPSQL) for information extraction and retrieval in the business process framework, and used an existing query language with the tablization for each layer within the framework, but still had a problem to manually build with the specification of each layer information of BFP. To solve this problem, we suggest automatically to build the schema based business process model with model-to-text conversion technique. This procedure consists of 1) defining each meta-model of the entire structure and of database schema, and 2) also defining model transformation rules for it. With this procedure, we can automatically transform from defining through meta-modeling of an integrated information system designed to the schema based model information table specification defined of the entire layer each layer specification with model-to-text conversion techniques. It is possible to develop the efficiently integrated information system.

• Spatial Information Research
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• v.21 no.2
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• pp.11-21
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• 2013

W ith the recent increasing build and application for 3D spatial information, the importance of management and application for spatial information based on indoor space has been increased. Especially, Due to the increasing of the scale and complexity of the building according to the development of construction technologies several studies have been conducted to provide the services based on indoor space such as indoor navigation for disaster. Therefore, to efficient manage and service for information of complicated indoor space, it is necessary to extend and develop 3D spatial model and services that have been developed for outdoor space. In this paper, Indoor Spatial Data Model(ISDM) is developed to support building spatial information for complicated indoor space and location based services through topological information. ISDM contains a feature model which is a CityGML Application Domain Extension(ADE) model and a topology model that refers the IndoorGML.

• Review of KIISC
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• v.13 no.1
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• pp.68-76
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• 2003

네트웍 기반의 컴퓨터 보안이 컴퓨터 보안분야의 중요한 문제점으로 인식이 된 이래 네트웍 기반의 침입탐지 방법 중 클러스터링(Clustering)을 이용한 비정상 탐지기법(Anomaly detection)을 사용하는 시도들이 있었다. 네트웍 데이터 같은 대량의 데이터의 처리에 클러스터링을 통한 방법이 효과적인 결과를 나타내었음이 다수의 논문에서 제기되어왔으나 이 모델에서의 클러스터링 방법은 네트웍 정보로부터 추출한 정보들을 정상적인 클러스터들과 그렇지 않은 클러스터들 크게 두 집단으로 나누는 방법을 택했었는데 침입탐지율에서 만족할만한 결과를 얻지 못했었다. 본 논문에서 제안하고자 하는 모델에서는 이를 좀 더 세분화하여 네트웍 서비스(Network service)별로 정상적인 클러스터들과 그렇지 않은 클러스터들을 가지게되는 방법을 적용하여 기존 모델에서의 침입탐지율 결과의 개선을 도모해 보고자한다.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 1997.11a
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• pp.427-441
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• 1997

ㆍEXPRESS에 의한 AP214 Schema 정의 ㆍEXPRESS에 의한 Entity 정의 ㆍEXPRESS에 의한 TYPE, FUNCTION, RULE의 정의 ㆍAIM 축소 정보 모델 (Subset) 구성 ㆍAIM 축소 정보 모델의 예 ㆍ축소 정보 모델에 근거한 소규모 PDM시스템 AP214 개요 정식 명칭 : Core Data for Automotive Design and Processes 파트 번호 : ISO 10303-214 제안시기 : 1992년 STEP 시애틀 회의 (독일에 의하여 제안) 대상 내용 : 자동차의 기획 단계로부터 스타일링, 설계, 실험, 공정 계획, 툴 설계 및 제작, 품질 검사에 이르는 수명 전 주기상에 발생되는 제품 관련 정보 현 상태 : CD(Committee Draft) DIS (Draft International Standard) 표결 진행중(중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.183-186
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• 2006

독립적으로 구축되고 운영되어온 정보 자원의 공유와 통합된 서비스를 위해서 공통 온톨로지를 구축하고 활용하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 온톨로지의 구축에 소요되는 많은 시간과 높은 비용은 온톨로지를 이용한 정보 통합의 있어 큰 장애가 된다. 본 논문에서는 UML 로 작성된 시스템 모델로부터 온톨로지 구축에 필요한 지식을 유도하여 초기 단계 도메인 온톨로지를 구축하는 방법을 제시하였다. 특히, UML 모델을 온톨로지 언어인 OWL로 변환할 수 있는 구체적인 방향을 제시함으로써, 향후 자동화된 도구 개발의 이론적 기반을 될 것으로 기대한다.