• 정보와 통신
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• 제24권10호
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• pp.58-64
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• 2007

공공기관에서 VoIP 서비스를 적용한 멀티미디어 서비스 제공을 채택하면서 신호 프로토콜로서 SIP, H.323, MGCP 또는 megaco/H.248 등을 사용하고 차세대 인터넷인 IPv6 채택으로 기존 IPv4와 IPv6 연동 등 상호운용에 문제가 있이 이를 해결하기 위하여 2005년 VoIPv6 참조모델을 제정하고 이를 공공기관에서 사용하도록 권고하였다. 이 참조모델은 인터넷 전화 중심의 인터넷 서비스였으며 이번 VoIPv6 참조모델 개정안은 새로운 응용 서비스 추가와 기존 모델에서 점검하지 못한 사항 등을 보완하였다. 본 원고에서는 VoIPv6 개정모델에서 포함하고 있는 영상전화 서비스 제공방안, 보안 정도에 따라 무선 IP 전화기 활용방안, 영상방송, 영상감시 등을 소개하고 있다. 본 원고에서 권고하는 참조모델은 향후 공공기관에서 VoIPv6 기반의 통신서비스 구축에 참조모델로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 1998년도 추계학술대회논문집21세기를 위한정보기술의 발전방향
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• pp.11-19
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• 1998

현재 이루어지고 있는 전자상거래 참조모델에 관한 연구의 경우 주로 전자상거래 구현을 위한 기술 중심으로 이루어지고 있어 기존의 모델을 기술적인 관점이 아닌 전반적 관점의 모델로 활용하기에는 무리가 따른다. 본 논문에서는 기존의 참조모델들에 대한 비교 분석을 통하여 기술 및 상호 관계적인 부분, 전략적인 부분, 정상적인 부분 등 특정분야에 치우치지 않는 포괄적인 차원의 참조모델 구현 방안을 제시하고 이를 통해 개략적인 전자상 거래 참조 모델을 구현하고, 이들의 활용방안을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 모델은 정 부 정책 및 관련 사업 추진시 전체 개념 파악을 위한 기본틀로 사용될 수 있을 것이며 관련 분야 연구시 참조 모델로서의 역할을 수행할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.307-312
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• 2022

상호참조해결은 주어진 문서에서 멘션을 추출하고 동일한 개체의 멘션들을 군집화하는 작업이다. 기존 상호참조해결 연구의 멘션탐지 단계에서 진행한 가지치기는 모델이 계산한 점수를 바탕으로 순위화하여 정해진 비율의 멘션만을 상호참조해결에 사용하기 때문에 잘못 예측된 멘션을 입력하거나 정답 멘션을 제거할 가능성이 높다. 또한 멘션 탐지와 상호참조해결을 종단간 모델로 진행하여 학습 시간이 오래 걸리고 모델 복잡도가 높은 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 상호참조해결을 2단계 파이프라인 모델로 진행한다. 첫번째 멘션 탐지 단계에서 후보 단어 범위의 점수를 계산하여 멘션을 예측한다. 두번째 상호참조해결 단계에서는 멘션 탐지 단계에서 예측된 멘션을 그대로 이용해서 서로 상호참조 관계인 멘션 쌍을 예측한다. 실험 결과, 2단계 학습 방법을 통해 학습 시간을 단축하고 모델 복잡도를 축소하면서 종단간 모델과 유사한 성능을 유지하였다. 상호참조해결은 Light에서 68.27%, AMI에서 48.87%, Persuasion에서 69.06%, Switchboard에서 60.99%의 성능을 보였다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제36권3호
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• pp.95-111
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• 2010

NCO(Network Centric Operation) 효과분석과 관련된 요소 및 이들 간 관계는 PCO(Platform Centric Operation)의 그것과 비교하여 복잡하다. 그러나 기존 효과분석모델은 단위 효과요소관점의 효과분석방법을 제시하여, 복잡한 NCO의 효과분석을 위해서는 엔터프라이즈 관점의 통합된 효과분석과 공통언어로 활용 가능한 효과분석모델 개발이 시급한 상태다. EA(Enterprise Architecture)는 공통언어 가능의 참조모델과 이에 순응하는 적용모델 개념을 도입하여 엔터프라이즈의 변화와 복잡도를 관리한다. 본 연구는 EA의 특성인 참조 및 적용모델 개념을 도입한 '참조모델기반 NCO 효과분석모델 개발방법'을 제시한다. 이를 위해 첫째 참조 및 적용모델 개념을 가진 EA를 연구하며, 둘째, NCO 및 C2 효과분석 절차 몇 모델 분석과 모델 구성요소 식별과 관계설정을 위한 방법을 연구하며, 셋째, 연구된 내용을 바탕으로 참조모델기반 NCO 효과분석모델 개발방법을 제시하고, 마지막으로 제시된 방법에 따라 사례를 개발하여 제시한 방법의 효과성을 입증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.869-872
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• 2017

참조 표현이란 영상 내의 특정 물체를 가리키는 자연어 문장을 의미한다. 그리고 이러한 자연어 참조 표현을 기초로, 한 영상에서 실제로 대상 물체의 영역을 찾아내는 일을 참조 표현 이해라고 한다. 본 논문은 참조 표현 이해를 위한 새로운 심층 신경망 모델과 학습 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 효과적인 참조 표현 이래를 위해, 참조 표현에서 언급하는 대상 물체와 보조 물체를 모두 고려할 뿐만 아니라, 두 물체간의 관계정보도 활용한다. 또한, 본 논문에서 제안하는 모델은 이러한 다양한 맥락 정보들을 참조 표현 의존적인 방식으로 가중 결합함으로써, 참조 표현에 부합하는 대상 물체 영역을 보다 정확히 탐지해낼 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서는 대규모 참조 표현 데이터 집합인 Google RefExp를 이용한 성능 비교 실험들을 통해, 제안하는 모델의 우수성을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.320-323
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• 2022

상호참조해결은 문서에서 명사, 대명사, 명사구 등의 멘션 후보를 식별하고 동일한 개체를 의미하는 멘션들을 찾아 그룹화하는 태스크이다. 딥러닝 기반의 한국어 상호참조해결 연구들에서는 BERT를 이용하여 단어의 문맥 표현을 얻은 후 멘션 탐지와 상호참조해결을 동시에 수행하는 End-to-End 모델이 주로 연구가 되었으며, 최근에는 스팬 표현을 사용하지 않고 시작과 끝 표현식을 통해 상호참조해결을 빠르게 수행하는 Start-to-End 방식의 한국어 상호참조해결 모델이 연구되었다. 최근에 한국어 상호참조해결을 위해 구축된 ETRI 데이터셋은 WIKI, QA, CONVERSATION 등 다양한 도메인으로 이루어져 있으며, 신규 도메인의 데이터가 추가될 경우 신규 데이터가 추가된 전체 학습데이터로 모델을 다시 학습해야 하며, 이때 많은 시간이 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 상호참조해결 모델의 도메인 적응에 Continual learning을 적용해 각기 다른 도메인의 데이터로 모델을 학습 시킬 때 이전에 학습했던 정보를 망각하는 Catastrophic forgetting 현상을 억제할 수 있음을 보인다. 또한, Continual learning의 성능 향상을 위해 2가지 Transfer Techniques을 함께 적용한 실험을 진행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 베이스라인 모델보다 개발 셋에서 3.6%p, 테스트 셋에서 2.1%p의 성능 향상을 보였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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• pp.1100-1107
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• 2003

기업 비즈니스를 위한 업무절차와 문서/데이터에서의 일관성 확보를 통한 비즈니스 프로세스의 표준화는 기업 내부적으로 효율적으로 개선된 프로세스에 기반한 정보화시스템의 구축뿐만 아니라, e-비즈니스 환경에서 기업간 협업체계로의 적용을 통해 새로운 기업가치의 창출을 목적으로 한다. 본 연구에서는 중소 규모의 업체에서 자사 비즈니스 프로세스를 분석 및 모델링하고 공개된 표준적 모델을 참조하여 자사 프로세스를 표준화하기 위한 방법론을 제시하고 있다. 즉, 기업이 유사 업종의 선진적인 표준모델을 참조 및 비교함으로써 프로세스 개선기회를 손쉽게 파악하고 자사 업무환경을 고려하여 프로세스 표준화의 구체적인 실행계획을 수립하기 전 단계까지의 과정에 대한 방법론의 개발을 목표로 하고 있다. 본 연구의 결과물은 표준모델의 참조를 통한 비즈니스 프로세스 표준화의 방법론으로 중소업체에서 효과적으로 활용될 수 있으며, 업종 특성을 고려한 표준모델의 공개 및 보급과 함께 프로세스 표준화를 유도함으로써 기업내부 정보화뿐만 아니라 산업 전반에 걸친 정보화 및 e-비즈니스 환경의 구현을 촉진시킬 것으로 기대된다.

• 정보보호학회지
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• 제10권2호
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• pp.51-60
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• 2000

역할기반 접근 통제(RBAC)는 사용자의 역할에 기반을 둔 접근통제 방법으로 Ravi S. Sandhu가 제안한 기본 모델 이후로 다양한 모델들이 제안되어졌다 그러나 이러한 모델들은 RBAC을 구성하는 특성들에 대한 일반적인 합의 없이 이루어지고 있으며 표준 참조 모델의 부재는 RBAC의 사용과 의미에 대해 혼란을 가져오고 있다. NIST(National Institute of Standards and Technology)에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 현재까지 제안된 RBAC 모델과 상용제품등을 통하하여 단일화된 RBAC 모델을 제안하였고 앞으로 표준 제정을 위한 기초로서 활용한 예정이다 본논문에서는 NIST가 제안한 RBAC 표준 참조모델을 소개한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.119-124
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• 2023

본 논문은 시간 지역성과 인기 편향성을 가진 데이터 참조를 나타낼 수 있는 새로운 참조 모델을 제안한다. 기존의 참조 모델 중 대표적인 LRU 스택 모델은 시간 지역성, 즉 최근에 참조된 데이터가 다시 참조될 가능성이 높은 성질을 나타낼 수 있으나, 데이터의 서로 다른 인기도를 고려할 수 없는 약점이 있다. 이와 반대로 데이터의 서로 다른 인기도를 반영할 수 있는 모델로 독립 참조 모델이 있으나, 시간에 따른 데이터 참조 성향의 변화를 모델링할 수 없는 한계가 있다. 본 논문이 제시하는 참조 모델은 이 두 모델의 한계를 극복하여 서로 다른 데이터의 인기도와 시간에 따른 참조 성향의 변화를 모두 반영할 수 있는 특징이 있다. 또한, 본 논문에서는 캐쉬 교체 알고리즘과 참조 모델의 연관성에 대해 살펴보고 제안한 모델의 최적성에 대해 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.329-333
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• 2022

상호참조해결은 주어진 문서에서 상호참조해결 대상이 되는 멘션(mention)을 식별하고, 동일한 개체(entity)를 의미하는 멘션들을 찾아 그룹화하는 자연어처리 태스크이다. 최근 상호참조해결에서는 BERT를 이용하여 단어의 문맥 표현을 얻은 후, 멘션 탐지와 상호참조해결을 동시에 진행하는 End-to-End 모델이 주로 연구가 되었다. 그러나 End-to-End 방식으로 모델을 수행하기 위해서는 모든 스팬을 잠재적인 멘션으로 간주해야 되기 때문에 많은 메모리가 필요하고 시간 복잡도가 상승하는 문제가 있다. 본 논문에서는 서브 토큰을 다시 단어 단위로 매핑하여 상호참조해결을 수행하는 워드 레벨 상호참조해결 모델을 한국어에 적용하며, 한국어 상호참조해결의 특징을 반영하기 위해 워드 레벨 상호참조해결 모델의 토큰 표현에 개체명 자질과 의존 구문 분석 자질을 추가하였다. 실험 결과, ETRI 질의응답 도메인 평가 셋에서 F1 69.55%로, 기존 End-to-End 방식의 상호참조해결 모델 대비 0.54% 성능 향상을 보이면서 메모리 사용량은 2.4배 좋아졌고, 속도는 1.82배 빨라졌다.