• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1540-1542
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• 2008

RFID기반의 국제물류 서비스 플로우상에서 나타나는 보안 요구사항으로 태그 보안, 물류 보안, 인증, 접근제어 등이 있으며 특히 물류정보보안과 사용자 인증 및 접근제어를 위해서 물류정보 데이터베이스를 위한 보안모델이 필요하다. 본 논문에서는 RBAC에 기반한 강화된 접근제어 모델을 제안하며 이는 EPCglobal Network 과 같은 분산 환경의 다양한 사용자들 및 물류정보 관리에 효율적이며 보안관리에 있어 용이성을 제공할 수 있어 향후 EPC IS에 Security Module로 구현 및 적용이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.168-169
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• 2023

머신 러닝의 학습을 위한 데이터는 개인정보가 포함된 데이터인 경우가 존재한다. 특히 음성인식 모델을 학습시키기 위해서 사용자의 음성 데이터가 필요하며, 이는 개인의 민감한 정보가 포함될 수 있다. 인공지능 학습을 위해 수집한 음성 데이터에 대한 정보보호 침해 공격이 발생할 수 있고, 해당 데이터에 대한 보호 조치가 필요하다. 본 연구는 음성 데이터를 안전하게 관리하기 위해 분할학습을 이용한 음성 데이터 학습 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.13-15
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인지는 지능형 서비스의 필수 요소로 인식되어 왔다. 현재 상황을 인식함에 있어 위치 인식이 주를 이루고 있다. 그러나 기존의 연구들이 제안하는 2차원 공간에서의 위치 관계만으로는 지능형 서비스가 필요로 하는 상황 모델 구축에 부족하다. 이에 본 연구에서는 3차원 공간에서의 위치 관계 인식 및 추론과정을 통한 3차원 상황 모델을 구축하기 위한 방법을 제안한다. 3차원 공간 상황은 서비스가 제공되는 환경에 대한 입체적 상황을 제공함으로써, 보다 상세한 상황에 대한 정보를 제공하고 이에 준한 상황에 민감한 서비스를 제공할 수 있다. 3차원 상황 모델은 공간을 수평/수직의 격자로 분할하여 연속된 평면의 집합으로 분류하여, 각 평면들 사이의 연계 정보에 근거하여 만들어진다. 각 평면은 방향 정보와 위상 정보의 조합으로 구성되고 이들 정보는 추론 규칙에 의해 서로 변경될 수 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.10
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• pp.407-420
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• 2014

In general, the Korean morpheme analysis procedure is divided into two steps. In the first step as an ambiguity generation step, an Eojeol is analyzed into many morpheme sequences as candidates. In the second step, one appropriate candidate is chosen by using contextual information. Hidden Markov Model(HMM) is typically applied in the second step. This paper proposes Sub-word Conditional Probability(SCP) model as an alternate algorithm. SCP uses sub-word information of adjacent eojeol first. If it failed, then SCP use morpheme information restrictively. In the accuracy and speed comparative test, HMM's accuracy is 96.49% and SCP's accuracy is just 0.07% lower. But SCP reduced processing time 53%.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.45 no.1
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• pp.193-205
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• 2015

The existing 2D cadastre as the core engine of land administration systems met with the difficulty of managing and representing the real 3D world. As a result, a 3D cadastre system has emerged as a solution oriented towards managing, representing and providing 3D spatial information related to physical status, land rights, restrictions and responsibilities. The aim of this study is to establish the foundation of the 3D cadastre information system. With this in mind, this paper aims not only to set up the data range of the 3D cadastre, but also to design a conceptual model based on an LADM (Land Administration Domain Model) through the investigation of legal restrictions and land uses relating to spaces in 3D.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.5
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• pp.77-85
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• 2013

In this paper, we present the cost measurement metrics for the operation management and service improvement besides the general maintenance. The cost measurement metrics of the operation management and service improvement are based on the metrics that are classified and summarized precedent studies and complemented by empirical measuring indicators, and we propose the maintenance cost estimation model based on this metrics. The maintenance costs can be calculated detailedly, because the proposed metrics can be used selectively, depending on the scope of the information system maintenance. The effectiveness of the proposed maintenance cost measurement metrics and cost estimation model is verified by comparison between existing studies and our research.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.624-627
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• 2014

현재의 기업 정보시스템의 골격을 정의한 설계도라고 할 수 있는 데이터 모델은 정밀하게 작성되어야 한다. 데이터 모델의 핵심요소로는 엔터티, 속성, 관계가 있으며, 이 중에서도 속성은 실질적인 정보를 담는 가장 기본적인 단위라 할 수 있으므로 모든 정보의 근원이라 할 수 있을 것이다. 그래서 속성들을 제대로 도출하지 못하면 데이터 모델 전체가 무의미하게 될 수 있다. 기존의 속성을 도출하는 방법은 설계자의 경험에 많이 의존하고 실질적인 절차가 존재하지 않아 실무경험이 없는 초보자가 도출하기에는 너무나 어려운 것이 현실이다. 이를 해결하는데 도움이 될 수 있도록 본 논문에서는 데이터 모델 설계의 한 과정으로서, 선행연구에서 제시한 업무중심 엔터티 도출 방법을 이용하여 엔터티가 완전히 도출되어 있다고 가정하고 미리 도출되어 있는 엔터티를 바탕으로 속성을 도출하는 절차를 제안한다. 그리고 데이터 모델링 경험이 많이 없는 학부생 및 대학원생을 대상으로 본 논문에서 제안한 절차를 적용하도록 하였다. 기존에 속성을 도출하는 방법이 실질적으로 존재하지 않기 때문에 학생들이 도출한 속성과 전문 IT 컨설턴트로 멘토가 도출한 모법 답안 간의 유사도검사를 하였다. 최종 유사도 검사를 통하여 전문 IT 컨설턴트인 멘토가 도출한 모법 답안에 상당히 근접하게 속성을 도출할 수 있다는 것을 확인하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 절차를 활용한다면 데이터모델링에 실무경험이 없는 초보자나 미숙련자가 적용하여도 속성을 도출할 수 있음을 보였다. 제안 절차에서 도출된 결과를 이용하여 데이터 모델 설계의 이후 과정인 관계도출 과정을 진행할 수 있을 것으로 기대한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.473-476
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• 2022

문장 임베딩은 문장의 의미를 고려하여 모델이 적절하게 의미적인 벡터 공간에 표상하는 것이다. 문장 임베딩을 위해 다양한 방법들이 제안되었지만, 최근 가장 높은 성능을 보이는 방법은 대조적 학습 방법이다. 대조적 학습을 이용한 문장 임베딩은 문장의 의미가 의미적으로 유사하면 가까운 공간에 배치하고, 그렇지 않으면 멀게 배치하도록 학습하는 방법이다. 이러한 대조적 학습은 비지도와 지도 학습 방법이 존재하는데, 본 논문에서는 효과적인 비지도 학습방법을 제안한다. 기존의 비지도 학습 방법은 문장 표현을 학습하는 언어모델이 자체적인 정보를 활용하여 문장의 의미를 구별한다. 그러나, 하나의 모델이 판단하는 정보로만 문장 표현을 학습하는 것은 편향적으로 학습될 수 있기 때문에 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 Cross-Encoder의 Re-Ranker를 통한 의미 검색으로부터 추천된 문장 쌍을 학습하여 기존 모델의 성능을 개선한다. 결과적으로, STS 테스크에서 베이스라인보다 2% 정도 더 높은 성능을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.397-400
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• 2022

본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS) 데이터로부터 약물 부작용 게시글을 추출하기 위한 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기반 분류 모델을 제안한다. 먼저, 처방 빈도가 높으며 게시글을 많이 확보할 수 있는 케토프로펜 약물에 대하여 국내 최대 소셜 네트워크 플랫폼인 네이버 블로그와 카페의 게시글(2005 년~2020 년)을 확보하고 최종 3,828 건을 분석하였다. 결과적으로 케토프로펜에 대한 3 종(약물, 부작용, 불용어)의 렉시콘을 정의하였으며 이를 기반으로 Bi-LSTM 분류모델 기준 87%의 정확도를 얻었다. 본 연구에서 제안하는 모델은 SNS 데이터가 약물 부작용 정보 획득을 위한 기존 (전자의무기록, 자발적 약물 부작용 보고 시스템 등) 자료원에 대한 보완적 정보원이 되며, 개발된 Bi-LSTM 분류모델을 통해 약물 부작용 게시글 추출의 편리성을 제공할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.535-538
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• 2008

국방에서 사용되는 소프트웨어는 미션 크리티컬(Mission Critical)한 고 품질의 소프트웨어가 요구된다. 이를 위해 많은 조직에서는 전체 개발 프로세스를 개선하기 위한 목적으로 CMMI를 적용하고 있으나 테스트 프로세스를 개선하는 데는 부족함이 있어 고 품질의 소프트웨어를 생산하는데 어려움이 따르고 있다. 더욱이 국방이라는 특수한 도메인에서는 그러한 현상이 빈번히 발생함에 따라 국방 도메인에 적합한 테스트 성숙도 모델의 필요성이 제기되었으며 이를 위해 국방 시험 성숙도 모델(MND-TMM)이 개발되었고 현재 시험 적용 중이다. 본 논문에서는 현재 무기체계 소프트웨어를 개발하는 조직에서 전체 개발 프로세스를 개선하기 위해 CMMI를 적용하고 있기에 테스트 프로세스를 개선하기 위한 모델인 MND-TMM과 CMMI를 비교 분석하여 두 모델의 강점과 약점을 제시하고 상호연계방안을 모색한다. 상호연계를 통해 국방 소프트웨어 개발 조직에서는 두 모델을 적용하는데 있어 비용 및 시간을 줄이고 소프트웨어의 품질을 향상시킬 것으로 기대한다.