• Title/Summary/Keyword: 정보 모델

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A Methodology for CC-based Security Requirements Analysis and Specification by using Misuse Case Model (Misuse Case 모델을 이용한 CC기반의 보안요구사항 분식 및 명제 방법론)

  • 최상수;장세진;최명길;이강수
    • Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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    • v.14 no.3
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    • pp.85-100
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    • 2004
  • All information system is information security system that enforced security function. To improve qualify of information security system, suity requirement analysis and specification must be Performed by consistently and typically at early requirement analysis step. In this paper, we propose a security requirements analysis and specification model and process by using Misuse Case Model that extends UML's Use Case Model. And, we propose a cost-effective security product selection algorithm that security product is sufficient of all constructed security functional requirements. It may raise quality of information security system that developed through proposed model and process.

SERADE: Section Representation Aggregation Retrieval for Long Document Ranking (SERADE : 섹션 표현 기반 문서 임베딩 모델을 활용한 긴 문서 검색 성능 개선)

  • Hye-In Jung;Hyun-Kyu Jeon;Ji-Yoon Kim;Chan-Hyeong Lee;Bong-Su Kim
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2022.10a
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    • pp.135-140
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    • 2022
  • 최근 Document Retrieval을 비롯한 대부분의 자연어처리 분야에서는 BERT와 같이 self-attention을 기반으로 한 사전훈련 모델을 활용하여 SOTA(state-of-the-art)를 이루고 있다. 그러나 self-attention 메커니즘은 입력 텍스트 길이의 제곱에 비례하여 계산 복잡도가 증가하기 때문에, 해당 모델들은 선천적으로 입력 텍스트의 길이가 제한되는 한계점을 지닌다. Document Retrieval 분야에서는, 문서를 특정 토큰 길이 단위의 문단으로 나누어 각 문단의 유사 점수 또는 표현 벡터를 추출한 후 집계함으로서 길이 제한 문제를 해결하는 방법론이 하나의 주류를 이루고 있다. 그러나 논문, 특허와 같이 섹션 형식(초록, 결론 등)을 갖는 문서의 경우, 섹션 유형에 따라 고유한 정보 특성을 지닌다. 따라서 문서를 단순히 특정 길이의 문단으로 나누어 학습하는 PARADE와 같은 기존 방법론은 각 섹션이 지닌 특성을 반영하지 못한다는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 섹션 유형에 대한 정보를 포함하는 문단 표현을 학습한 후, 트랜스포머 인코더를 사용하여 집계함으로서, 결과적으로 섹션의 특징과 상호 정보를 학습할 수 있도록 하는 SERADE 모델을 제안하고자 한다. 실험 결과, PARADE-Transformer 모델과 비교하여 평균 3.8%의 성능 향상을 기록하였다.

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Analyzing Significant Variables from a Linear Regression-Based Prediction Model for Rice Prices (선형 회귀를 이용한 쌀 가격 예측 모델의 유의미한 변수 추출)

  • Seo, Jin-kyeong;Choi, Da-jeong;Ko, Kwang-Ho;Paik, Juryon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.39-42
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    • 2022
  • 쌀을 주식으로 하는 우리나라에서, 쌀의 가격에 영향을 미치는 변수를 찾는 것은 유의미한 연구이다. 본 논문에서는 쌀 가격을 예측하는 모델에 포함되는 여러 변수 가운데 상대적인 중요도가 낮은 변수를 제거하고 유의미한 변수만을 남기고자 한다. 이를 위해 기상, 수확량, 소비자물가의 10년 치 정보를 수집하고 정제한 결과 총 2460일, 7개 지역에서 추출된 17,219개의 데이터를 이용하였다. 모델 평가 결과, 모든 변수를 포함한 모델의 RMSE는 166.0759, 단계적으로 계수가 작은 9개의 변수를 제거한 최종적인 모델의 RMSE는 168.5576으로 유의미한 차이를 보이지 않았다. 최종적으로 남은 변수는 총 10개로 평균 기온, 평균 풍속, 합계 일사, 평균 지면 온도, 0.5M 평균 습도, 4.0M 평균 습도, 10CM 일 토양 수분, 30CM 일 토양 수분, 50CM 일 토양 수분, 전년도 생산량이 포함된다.

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Knowledge-Grounded Dialogue Generation Using Prompts Combined with Expertise and Dialog Policy Prediction (전문 지식 및 대화 정책 예측이 결합된 프롬프트를 활용한 지식 기반 대화 생성)

  • Eojin Joo;Chae-Gyun Lim;DoKyung Lee;JunYoung Youn;Joo-Won Sung;Ho-Jin Choi
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.409-414
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    • 2023
  • 최근 지식 기반 대화 생성에 많은 연구자가 초점을 맞추고 있다. 특히, 특정 도메인에서의 작업 지향형 대화 시스템을 구축하는 것은 다양한 도전 과제가 있으며, 이 중 하나는 거대 언어 모델이 입력과 관련된 지식을 활용하여 응답을 생성하는 데 있다. 하지만 현재 거대 언어 모델은 작업 지향형 대화에서 단순히 정보를 열거하는 방식으로 응답을 생성하는 경향이 있다. 이 논문에서는 전문 지식과 대화 정책 예측 모델을 결합한 프롬프트를 제시하고 작업 지향형 대화에서 사용자의 최근 입력에 대한 정보 제공 및 일상 대화를 지원하는 가능성을 탐구한다. 이러한 새로운 접근법은 모델 파인튜닝에 비해 비용 측면에서 효율적이며, 향후 대화 생성 분야에서 발전 가능성을 제시한다.

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Prompt Tuning for Enhancing Security of Code in Code Generation Language Models (코드 생성 언어 모델의 코드 보안성 향상을 위한 프롬프트 튜닝)

  • Miseon Yu;Woorim Han;Yungi Cho;Yunheung Peak
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2024.05a
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    • pp.623-626
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    • 2024
  • 최근 거대 언어 모델의 발전으로 프로그램 합성 분야에서 활용되고 있는 코드 생성 언어 모델의 보안적 측면에 대한 중요성이 부각되고 있다. 그러나, 이를 위해 모델 전체를 재학습하기에는 많은 자원과 시간이 소모된다. 따라서, 본 연구에서는 효율적인 미세조정 방식 중 하나인 프롬프트 튜닝으로 코드 생성 언어 모델이 안전한 코드를 생성할 확률을 높이는 방법을 탐구한다. 또한 이에 따른 기능적 정확성 간의 상충 관계를 분석한다. 실험 결과를 통해 프롬프트 튜닝이 기존 방법에 비해 추가 파라미터를 크게 줄이면서도 보안률을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다. 미래 연구 방향으로는 새로운 조정 손실함수와 하이퍼파라미터 값을 조정하여 성능을 더욱 향상시킬 수 있는지 조사할 것이다. 이러한 연구는 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 코드 생성을 위한 중요한 발전을 이끌 수 있을 것으로 기대된다.

Extracting Building Geomety from BIM for 3-D City Model (BIM으로부터 가상도시 구축용 건축물정보의 추출)

  • Goh, Il-Du;Choi, Joong-Hyun;Kim, E-Doo;Jeong, Yeon-Suk;Lee, Jae-Min
    • Spatial Information Research
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    • v.16 no.2
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    • pp.249-261
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    • 2008
  • This study proposes a method for acquiring and managing basic information on building, which is continuously updated through construction and re-construction, in order to implement 3D-GIS based on geometric shape information and building information. First of all, distinctions between BIM and GIS information models are described, and then an overview of CityGML for virtual city and its Level of Detail are introduced. At last, a prototype for extracting building geometry from BIM data in accordance with CityGML is presented for demonstration. By using IFC data from BIM, this approach enables a lot of firms and contractors in building industry to utilize their 2D/3D, data on sites and buildings, and also to save many effects for generating exterior and interior building models which are inevitable for implementing National GIS.

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An IoT Information Security Model for Securing Bigdata Information for IoT Users (IoT 사용자의 빅데이터 정보를 안전하게 보호하기 위한 IoT 정보 보안 모델)

  • Jeong, Yoon-Su;Yoon, Deok-Byeong;Shin, Seung-Soo
    • Journal of Convergence for Information Technology
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    • v.9 no.11
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    • pp.8-14
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    • 2019
  • Due to the development of computer technology, IoT technology is being used in various fields of industry, economy, medical service and education. However, multimedia information processed through IoT equipment is still one of the major issues in the application sector. In this paper, a big data protection model for users of IoT based IoT is proposed to ensure integrity of users' multimedia information processed through IoT equipment. The proposed model aims to prevent users' illegal exploitation of big data information collected through IoT equipment without users' consent. The proposed model uses signatures and authentication information for IoT users in a hybrid cryptographic method. The proposed model feature ensuring integrity and confidentiality of users' big data collected through IoT equipment. In addition, the user's big data is not abused without the user's consent because the user's signature information is encrypted using a steganography-based cryptography-based encryption technique.

A Design of Web Ontology Learning and Population Model based on Structured Data (구조화 된 데이터 기반의 웹 온톨로지 학습 및 확장 모델 설계)

  • Jeong, Hye-Jin;Jeong, Dong-Won
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2009.01a
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    • pp.329-332
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    • 2009
  • 이 논문에서는 보다 풍부하고 정확한 정보를 제공하기 위한 구조화 된 데이터를 이용한 웹 온톨로지 확장(Population) 모델을 제안한다. 시맨틱 웹이 등장하면서 웹 온톨로지의 구축이 필수 요소가 되었으며, 더욱 정확하고 보다 풍부한 정보를 제공하기 위한 웹 온톨로지 생성 모텔에 관한 연구의 필요성이 증가하였다. 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해서는 첫 번째로, 일관성 있고 보편적인 개념을 이용한 웹 온톨로지 스키마 생성과 이를 기반으로 한 온톨로지 간 상호운용성 향상이 요구된다. 두 번째로, 보다 풍부한 정보 제공을 위해 정의된 온톨로지를 확장할 수 있는 방법 개발이 요구된다. 이 논문에서는 메타데이터 레지스트리 (MDR, Metadata Registry)를 이용하여 생성된 구조화 된 데이터 기반의 온톨로지 학습 및 확장 모델을 제안한다. 된 데이터에 대한 개념과 이를 기반으로 한 학습 및 확장의 특징 등에 대하여 기술하고 제안 모델을 위한 시스템 구조에 대하여 기술한다.

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OGC의 Catalog 명세서에 기반한 공간정보유통모델에 관한 연구

  • 김명구;이혜선;차정숙;김성룡;김성규
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2001.03a
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    • pp.34-34
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    • 2001
  • 지난 수십년간 GIS는 소프트웨어 기술의 발전과 더불어 엄청난 양의 자료축적을 이루었으며, 이는 공간 데이터 운용 범위의 확장 및 공간 데이터 수집 수단의 기술발전을 촉진시켜왔다. 최근 OGC(OpenGIS Consortium)는 정보의 공유와 운용을 위해 분산 환경에서 공간 데이터에 접근할 수 있는 사양들을 개발해 오고 있다. 본 논문에서는 OGC가 제공하는 개방형 GIS 서비스 중 CatalogService 명세서를 기반으로 공간정보유통모델을 구현하였다. GIS의 중요성이 더욱 강조되어가고 현 시점에서 공간정보유통모델은 분산환경에 있는 공간 데이터를 검색, 접근 및 관리를 함으로써 공간 데이터를 보다 효율적으로 공유할 수 있게 해준다. 이러한 공간정보유통모델을 이용함으로써 공간데이터 구축의 중복투자 방지 및 재사용성을 높일 수 있으며, GIS 산업의 활성화를 도모할 수 있다.

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웨이브릿 시계열 신경망을 이용한 플라즈마 장비 센서 정보 모델링

  • Kim, Yu-Seok;Kim, Byeong-Hwan;Han, Jeong-Hun;Seo, Seung-Hun;Son, Jong-Won
    • Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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    • 2006.10a
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    • pp.72-76
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    • 2006
  • 본 연구에서는 웨이브릿과 신경망을 결합하여 플라즈마 고장을 감시하기 위한 시계열 모델을 개발하였다. 본 기법은 플라즈마 증착장비에 의해 수집된 18 개의 센서정보에 적용하여 평가하였다. 이산치 웨이브릿(Discrete Wavelet Transformation)은 장비에서 수집된 센서정보의 전 처리를 위해 이용되었다. 시계열 모델의 성능은 과거와 미래정보의 함수로 평가하였다. 수집된 18 개의 센서정보에 대한 모델성능 비교를 위해 표준화된 성능평가지표가 적용되었다. 평가결과, 본 기법에 의해 개발된 시계열 모델은 대략 4% 정도의 예측에러를 보였다.

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