• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.34-36
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• 2001

컴퓨터 산업이 발전하고 정보량이 늘어남에 따라 XML이 다양한 분야에 사용되고 있다. 본 논문은 여러분야에 활용되고 있는 XML문서들을 효율적으로 저장하고 관리할 수 있을 뿐만 아니라 다 사용자 환경에서 문서의 전체나 일부를 공유할 수 있는 기능을 제공하는 XML 문서저장관리시스템을 소개한다. 다양한 DTD를 수용하기 위해 객체 지향적인 일반화 데이터 모델을 제안하며 , 시스템을 구성하고 있는 각 구성요소 모듈을 설명한다. 일반화 데이터 모델은 DTD 의존적인 모델에 비해 연산량이 적을 뿐더러 여러 DTD를 하나의 스키마로 수용할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.861-864
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• 2012

타임스탬프 서비스 형태에서 서비스제공자, 이용자에 따라 현재의 타임스탬프 모델보다 보안의 강도를 높이면서 최적의 성능을 보장할 수 있도록 모델을 설계하고 비교 분석한다. 문서를 그룹하여 타임스탬프를 발급 받으려는 이용자는 Multi Linear Hash Tree 구조를 제안하고 타임스탬프 서비스 제공업체는 Multi Prefix 이진 트리 구조를 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.911-914
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• 2010

대법원 등기업무시스템의 유지보수시 적용된 CSR(Court Service Request)견적모델의 구축 사례에 대한 연구를 통하여 소프트웨어 유지보수시 변경된 모듈뿐만 아니라 모듈 이외의 작업에 소요된 공수 그리고 시스템 특징과 유지보수 절차를 고려한 비용산정 모델을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.683-684
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• 2021

논문은 재구성에 기반을 둔 초 해상도 알고리즘 모델에서 SRCNN과 VDSR의 전반에 걸쳐 구조와 성능에 대하여 알아본다. SRCNN 모델과 VDSR 모델의 구조와 각 방법의 알고리즘 프로세스를 간단히 소개하고 성능 평가 함수의 개선에 대하여 알아보도록 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.473-475
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• 2021

유의어 추천을 구현하기 위해서는 각 단어 사이의 유사도를 계산하는 것이 필수적이다. 하지만, 기존의 단어간 유사도를 계산하는 여러 방법들은 데이터셋에 등장하지 않은 단어에 대해 유사도를 계산 할 수 없다. 이 논문에서는 이를 해결하기 위해 언어모델의 PPL을 활용하여 단어간 유사도를 계산하였고, 이를 통해 유의어를 추천했을 때 MRR 41.31%의 성능을 확인했다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.391-392
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• 2022

본 논문에서는 SparkHDE-EM이라는 생태학적 모델 알고리즘에 기반한 하이브리드 DE를 제안한다. 그리고 Spark 기반 아일랜드 모델을 도입하여 다양한 DE 변종의 병렬화를 구현한다. 또한 Monod 모델을 활용하여 자원 간의 균형을 유지하는 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.694-697
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• 2023

본 논문은 문맥 이해에서 발생할 수 있는 문제점을 개선하기 위해 Sparse Attention 모델을 적용하였다. 실험 결과, 이 방법은 문맥 손실률을 상당히 줄이며 자연어 처리에 유용하다는 것을 확인하였다. 본 연구는 기계 학습과 자연어 처리분야에서 더 나은 문맥 이해를 위한 새로운 방향을 제시하며, 향후 다양한 모델과 방법론을 탐구하여 문맥 이해를 더욱 향상시킬 계획이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.722-723
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• 2023

연합학습은 중앙 서버에서 데이터를 수집하는 방식이 아닌 로컬 디바이스 또는 클라이언트에서 학습을 진행하고 중앙 서버로 모델 업데이트만 전송하는 분산 학습 기법으로 데이터 보안 및 개인정보보호를 강화하는 동시에 효율적인 분산 학습을 수행할 수 있다. 그러나, 연합학습 대부분의 시나리오는 클라이언트의 서로 다른 분포 형태인 non-IID 데이터를 대상으로 학습함에 따라 중앙집중식 모델에 비하여 낮은 성능을 보이게 된다. 이에 본 연구에서는 연합학습 모델의 성능을 개선하기 위하여 non-IID 의 환경에서 참여 후보자 중에서 적합한 클라이언트 선택의 최적화 기법을 분석한다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.7 no.3 s.15
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• pp.25-31
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• 2005

With the recent surge of public interests in real estate markets, public demand on cadastral information including cadastral maps has been increasing rapidly. However, the torrent system that provides cadastral information falls far short of meeting public demand due to its main focus on government users. In order to reduce the gap between public demand and supply of cadastral information, a new business model is needed that fulfills public needs and at the same time generates profits for service providers. The main objective of this paper is to identify a potential business model that satisfies the above conditions. To achieve this objective, we have explored the unmet needs of public users in real estate transactions and examined whether the unmet needs can best be served by the resources and capabilities of Korea Cadastral Survey Corporation. Then, we have crafted a detail business model i.e., Syndication model, that includes value propositions, resource maps, and revenue and cost estimations. Finally, a plan is proposed to serve government users better with the financial surplus from the proposed business model. The results of this study can be useful for other similar areas including GIS, ITS and telematics, academically as well as practically.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.12
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• pp.3559-3568
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• 1999

The information overload with many information resources is an inevitable problem in modern electronic life. It is more difficult to search some information with user's information needs from an uncontrolled flood of many digital information resources, such as the internet which has been rapidly increased. So, many information retrieval systems have been researched and appeared. In text retrieval systems, they have met with user's information needs. While, in image retrieval systems, they have not properly dealt with user's information needs. In this paper, for resolving this problem, we proposed the intelligent user interface for image retrieval. It is based on HCOS(Human-Computer Symmetry) model which is a layed interaction model between a human and computer. Its' methodology is employed to reduce user's information overhead and semantic gap between user and systems. It is implemented with machine learning algorithms, decision tree and backpropagation neural network, for user adaptation capabilities of intelligent image retrieval system(IIRS).