• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.261-264
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• 2005

현재 인간시각의 모델에 관한 많은 연구가 진행중이다. 본 논문에서는 형태정보의 영역대비를 강조하는 무축삭세포의 기능을 반영한 계산론적 망막모델을 제안한다. 무축삭세포는 전달된 물체의 운동정보의 변화를 감지하는 기능을 가지며, 그 감지된 정보를 강조하는 기능이 있다. 본 논문에서는 양극세포에서 출력된 형태정보의 영역대비를 강조한 계산론적 망막모델을 구현하였다. 실험에서는 양극세포의 결과 영상과 무축삭세포의 기능을 처리한 결과영상을 비교하였다. 따라서 무축삭세포의 영역대비 기능을 구현함으로써 대뇌피질에서는 영상의 정보를 효율적으로 처리할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.323-325
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• 2003

인터넷이 대중화 되면서 HTML 기반의 웹 어플리케이션을 통한 정보 공유가 활발해지고 있다. 그러나 HTML이 가지는 한계로 인해 HTML만을 이용하여 정보 보호 서비스를 제공하는 것은 불가능하다. 이를 해결하기 위해 SGML의 복잡한 특성을 단순화하여 만든 " 언어를 위한 언어" XML (extensible Markup Language) 을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 계층적 특성을 가지는 XML을 이용하여 다양한 정보 보호 서비스 중에서 접근제어 서비스를 제공하려 한다. 기존의 임의적 접근제어 모델(MAC)과 강제적 접근제어 모델 (DAC)이 가지는 단점을 보완하면서 사용자와 객체간의 관계를 유연하게 설정할 수 있는 역할 기반 접근제어(RBAC) 모델을 적용하는 “XML문서를 위한 접근제어 모델” 을 제안하려고 한다. 제안하려고 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.417-420
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• 2004

UML은 1997년 버전 1.0이 나온 이후로 여러 변화를 거치면서 산업계의 표준으로 자리잡았다. UML 을 위한 다양한 툴이 개발되고 툴 사이의 모델 교환을 위해 UML XMI 이 개발 되었다. UML 2.0에서는 모델 교환뿐 아니라 다이어그램 정보와 노테이션에 대한 정보도 교환하기 위해 다이어그램 교환을 위한 스펙을 발표했다. 다이어그램은 노테이션의 집합으로 이루어지고 노테이션은 다시 여러 하위 노테이션으로 구성된다. Diagram Interchange Specification은 이런 관계를 XMI로 표현한다. 다이어그램 정보 교환을 지원하는 편집기는 XMI 를 주고받을 수 있는 부분과 다이어그램 구조에 따라 다이어그램과 노테이션을 생성할 수 있는 기능이 필요하다. 본 논문에서는 다이어그램 메타 모델을 이용하여 모델 중심의 메타편집기 프로토타입을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.49-51
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• 2001

과학기술 논문의 수준을 평가하고, 국내 학술지 및 기관간의 연구능력 비교 분석의 척도로 사용하기 위한 KSCI(Korean Science Citation Index : 한국과학기술인용색인) 구축 및 활성화를 위하여 XML을 기반으로 하는 모델을 설계하였다. KSCI 데이터베이스는 인용만 논문과 인용된 논문들 사이의 관계를 정의하고 논문을 작성한 저자들에 대한 인력DB의 구축과 연계를 통하여 구성되어진다. 이러한 과정에서 발생되어지는 표준화 과정과 데이터베이스간의 연계를 효율적으로 주진하고 효율적인 KSCI 데이터베이스를 구축하기 위한 XML 표준을 설계하였다. 첫째, 데이터베이스틀의 연계를 위한 모델을 설계, 둘째, 인용된 논문과 인용한 논문에서의 서지정보. 저널정보, 참고문헌정보에 대한 XML DTD를 정의 셋째, 저자와 공저자들에 대한 인력DB 구축을 위한 XML DTD를 정의하였다. 본 논문은 KSCI데이터베이스 구축을 통해서 데이터에 대한 상호 교환, 공동 활용을 보다 효율적으로 수행하고 안정적인 체제 구축을 고려하여 모델을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.166-168
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• 2004

행정기관의 전자문서는 정부의 공문서 표준 DTD 및 XML 문법에 따라 작성되고 있으나. 일반 문서와 동일하게 정부의 디렉토리시스템에 문서 단위로 저장 관리되고 있다 그러나 구조 정보를 포함하고 있는 XML 문서를 보다 효과적으로 활용하기 위해서는 논리구조 단위로 정보를 저장 관리할 필요가 있다. 본 논문은 행정기관 전자문서의 특성을 파악하여 데이터베이스로 저장할 때 적합한 모델을 제안한다. 대부분의 행정기관이 사용하고 있는 관계 데이터베이스시스템(RDBMS)을 사용하였고. 데이터 중심과 문서내용 중심의 성격을 동시에 가지는 행정기관 전자문서의 특성을 고려하였다. 제안하는 저장 모델은 메타데이터를 표현하는 부분은 정적인 테이블을 사용하여 구조정보와 내용을 항께 저장하고, 문서 내용 중심의 본문 부분은 분할하지 않고 저장하는 변형된 분할 저장 방식이다. 제안하는 저장 모델을 활용하면 기존 RDBMS로 개발된 여러 응용 시스템과의 연동이 가능하고, XML 데이터 저장/검색을 위한 새로운 데이터베이스시스템의 구입 없이 행정기관에서 XML 전자문서를 효율적으로 관리할 수 있는 장정이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.23-25
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• 2013

가상화는 이미 다양한 분야에 적용되어 컴퓨팅 효율성을 높이고 있으나 장치 가상화 과정의 빈번한 입출력으로 인한 성능 저하로 높은 장치 처리량을 요구하는 분야에는 적용이 어렵다. 이를 극복하기 위한 모델들이 제안되었으나 이전 모델들은 특별한 하드웨어를 요구하거나 불필요한 게스트 장치 처리 과정을 거치는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 특별한 하드웨어 환경을 요구하지 않는 소프트웨어적 기법을 제안하여 근본적인 모드전환 비용을 해결하였다. 또한 제안한 가상화 인지 소켓 모델의 프로토타입을 구현하여 성능 향상의 타당성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.205-206
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• 2009

본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 상황 인지 역할 기반 접근 제어(CA-RBAC: Context-Aware Role-based Access Control) 모델을 제안한다. 이 모델의 설계는 이러한 응용에서 상황 기반 접근 제어 요구사항에 의해 안내된다. 이러한 요구사항은 역할에서 사용자의 멤버쉽(memership), 역할 멤버에 의한 수행을 허용하는 것과 하나의 응용 환경에서 상황 기반 서비스 통합과 관련된다. 상황 정보는 역할 멤버에 의한 수행을 허용하는 것과 관련된 정책과 역할 멤버에 의해 역동적으로 인터페이스되는 서비스의 접근과 관련된 정책인, 역할 허용 정책에서 사용되어진다. 상황 정보의 역동적인 속성은 어떤 상황 조건이 유지되는데 실패했을 때, 허용 활동과 역할 멤버쉽의 해제를 위한 모델 수준의 지원을 요구한다. 이러한 모델을 근거로 하여 본 논문에서는 상황 인지 응용을 구축하기 위한 프로그래밍 프레임워크를 표현하고 상황 기반 접근 제어 요구 사항을 명시하고 강화하는 메커니즘(mechanism)을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.555-558
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• 2020

본 논문에서는 입력 영상에 담긴 다양한 물체들과 그들 간의 관계를 효과적으로 탐지하여, 하나의 장면 그래프로 표현해내는 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 물체와 관계의 효과적인 탐지를 위해, 합성 곱 신경망 기반의 시각 맥락 특징들뿐만 아니라 언어 맥락 특징들을 포함하는 다양한 멀티 모달 맥락 정보들을 활용한다. 또한, 제안 모델에서는 관계를 맺는 두 물체 간의 상호 의존성이 그래프 노드 특징값들에 충분히 반영되도록, 그래프 신경망을 이용해 맥락 정보를 임베딩한다. 본 논문에서는 Visual Genome 벤치마크 데이터 집합을 이용한 비교 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 성능을 입증한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.486-490
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• 2020

키워드 구문 추출(Keyphrase extraction)은 각 문서에서 내용과 주제를 포괄하는 핵심 단어 또는 구문을 추출하는 것을 말한다. 이는 뉴스나 논문에서 중요한 정보를 추출하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 기존 catSeq 모델에 한국어로 학습한 RoBERTa 언어 모델을 적용하고 개체 연결 정보를 활용해 기존 키워드 생성 디코더와 개체 연결된 단어의 키워드 여부 분류 디코더, 즉 듀얼 디코더를 사용하는 모델을 제안하고 직접 구축한 한국어 키워드 추출 데이터에 대한 각 모델의 성능을 비교한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.333-336
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• 2020

개체명 인식이란 문장에서 인명, 지명, 기관명 등과 같이 고유한 의미를 갖는 단어를 찾아 개체명을 분류하는 작업이다. 딥러닝을 활용한 연구가 수행되면서 개체명 인식에 RNN(Recurrent Neural Network)과 CRF(Condition Random Fields)를 결합한 연구가 좋은 성능을 보이고 있다. 그러나 CRF는 시간 복잡도가 분류해야 하는 클래스(Class) 개수의 제곱에 비례하고, 최근 RNN과 Softmax 모델보다 낮은 성능을 보이는 연구도 있었다. 본 논문에서는 CRF의 단점을 보완한 LAN(Label Attention Network)와 사전 학습 언어 모델인 음절 단위 ELECTRA를 활용하는 개체명 인식 모델을 제안한다.