• 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.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권5호
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• pp.529-539
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• 2000

본 논문은 선반입에 기반한 디스크 버퍼 관리 알고리즘인 $W^2R$ 알고리즘을 제안한다. $W^2R$알고리즘은 어떤 블록을, 언제 선반입할 것인가를 결정하기 위한 복잡한 선반입 정책 대신, LRU-OBL 알고리즘의 접근 방법을 따라 현재 참조되는 블록의 논리적 다음 블록을 선반입한다. LRU-OBL 알고리즘과의 기본적인 차이점은 $W^2R$ 알고리즘은 버퍼를 논리적으로 두개의 공간, 즉， Weighing Room과 Waiting Room으로 분할한다는 것이다. 참조되는 플록은 Weighing Room에 반입되고 선반입되는 논리적 다음 블록은 Waiting Room에 저장된다. 이렇게 함으로써, 무조건으로 참조되는 블록의 논리적 다음 블록을 선반입하는 LRU-OBL 정책의 단점을 해결한다. 구체적으로, 선반입되었으나 결코 참조되지 않을， 흑은 실제로 참조된다고 할지라도 교체될 블록보다 더 나중에 참조될 블록들을 위해 재 참조될 가능성이 있는 블록들 을 교체하는 문제점들을 해결한다. $W^2R$ 알고리즘은 트레이스 기반 시뮬레이션을 통해 버퍼 캐쉬 적중률을 측정한 결과 2Q 알고리즘에 비해서는 최고 23.19 %, LRU-OBL 알고리즘에 비해서는 최고 10.25 % 의 성능향상을 나타낸다.

• 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.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.258-260
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• 2010

통계지리정보는 기존의 텍스트 기반 통계정보를 공간정보와 결합한 정보로서 공공 민간 분야의 다양한 의사결정을 위한 핵심 기반 정보로 그 활용성이 주목받고 있다. 본 논문은 통계지리 정보와 이를 이용한 서비스 구축 및 유지 관리 과정에서 발생하는 상호운용성 문제의 해결을 위한 접근방법으로 기존의 공간정보 표준 참조 모델들을 기반으로 통계지리 정보 및 서비스 참조모델을 제안하고, 각각의 정보 및 서비스 분류에 해당하는 표준화 요구사항을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.208-210
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• 2002

현재의 정보검색 시스템에서 사용자는 관련 분야의 지식을 가지고 정확한 질의를 작성해야만 원하는 결과를 얻을 수 있다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 객체지향 시소러스에서의 참조 질의 조건 완화를 이용한 지능적인 질의 처리 기법을 제안한다. 참조 질의 조건 완화 기법은 객체지향 시소러스의 구조적인 특징을 이용하여 질의 조건을 일반화시킨다. 따라서 사용자는 정확한 질의를 제공하지 않아도 정확한 결과뿐만 아니라 유사하거나 관련 있는 정보를 얻을 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.155-160
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• 2018

본 논문에서는 범용 시스템에서 널리 사용되는 버퍼캐쉬가 렌더링 소프트웨어 수행시 비효율적으로 동작한다는 것을 분석하고 이를 해결하는 렌더링 시스템용 버퍼캐쉬 관리 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문은 먼저 다양한 렌더링 파일 입출력 트레이스를 추출하여 렌더링의 고유한 입출력 패턴을 분석하였다. 그 결과 렌더링 파일 입출력은 주기가 긴 반복참조와 주기가 짧은 반복참조, 임의참조, 그리고 1회성 쓰기참조로 구성된다는 것을 발견하였다. 본 논문은 이러한 렌더링의 파일참조 특성을 고려하여 버퍼캐쉬 공간을 참조별로 할당하고 그에 맞는 관리 기법을 제안하여 기존 버퍼캐쉬 대비 평균 19%, 최대 55%의 성능을 개선시켰다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.129-136
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• 2007

엔터프라이즈 아키텍처 패턴 중 하나인 도메인모델은 재사용성 및 확장성, 그리고 유지보수에 많은 장점을 갖고 있다. 도메인모델을 적용하기 위해서는 지속성계층과의 매핑 및 트랜잭션 관리를 위한 다양한 서비스가 필요하다. 본 논문에서는 도메인모델을 적용하여 개발한 시스템에서 도메인객체의 삭제 트랜잭션 처리 시 발생할 수 있는 참조의 일관성 오류 문제를 해결하기 위해 도메인객체의 연관정보를 관리하는 서비스를 제안한다. 제안한 연관정보 관리 서비스는 다대다 연관을 맺고 있는 도메인객체를 모니터링 하고 수행흐름을 가로채어 삭제 시 발생하는 객체의 참조 오류를 해결한다. 도메인객체 및 기존 서비스의 수정 없이 서비스를 제공하기 위해 AOP(Aspect-Oriented Programming)를 적용하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.197-201
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• 2009

이 논문은 영어 문장에서 대명사의 참조해소 시스템을 구현한다. 대명사는 문장에서 반복되는 말 대신에 사용하는 단어이다. 반복되는 말을 선행어라고 하며 대명사는 선행어보다 간결한 형식으로 사용된다. 정보검색이나 정보추출에서 대명사를 그대로 색인하여 검색하면 정확한 정보를 추출할 수 없다. 따라서 대용어가 가리키는 개체를 정확히 파악해서 이 정보를 색인하고 검색하면 정보검색, 정보추출, 질의응답의 성능을 크게 개선할 수 있다. 이 논문에서는 CRF모델을 이용해서 이용하여 영어 문서에서 대명사 참조해결 방법을 제안하고 이를 구현한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권4호
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• pp.533-541
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• 2008

분산 모바일 시스템에서 혼잡제어와 끊김 문제 해결은 주요한 관심사로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 분산 모바일 트랜잭션을 지원하는 시스템의 성능 개선을 위해 그룹화 기반의 퍼지 참조 스트리밍 기법을 이용한다. 이 기법은 모바일 클라이언트에서 제기된 트랜잭션 요청문제를 GS인터페이스를 이용하여 해결하도록 한다. 그리고 끊김 문제를 해결하기 위해 트랜잭션 읽기/갱신기법을 이용하여 스트리밍 서비스를 효율적으로 수행하도록 한다. 실험 평가 결과 제안된 기법이 다른 기법보다 효율적임을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.224-227
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• 2015

상호참조해결은 특정 개체에 대해 다르게 표현한 단어들을 서로 연관지어 주며, 이러한 개체에 대해 표현한 단어들을 멘션(mention)이라 하며, 이런 멘션을 찾아내는 것을 멘션탐지(mention detection)라 한다. 멘션은 명사나 명사구를 기반으로 정의되며, 명사구의 경우에는 수식어를 포함하기 때문에 멘션탐지를 순차 데이터 문제(sequence labeling problem)로 정의할 수 있다. 순차 데이터 문제에는 Recurrent Neural Network(RNN) 종류의 모델을 적용할 수 있으며, 모델들은 Long Short-Term Memory(LSTM) RNN, LSTM Recurrent CRF(LSTM-CRF), Bidirectional LSTM-CRF(Bi-LSTM-CRF) 등이 있다. LSTM-RNN은 기존 RNN의 그레디언트 소멸 문제(vanishing gradient problem)를 해결하였으며, LSTM-CRF는 출력 결과에 의존성을 부여하여 순차 데이터 문제에 더욱 최적화 하였다. Bi-LSTM-CRF는 과거입력자질과 미래입력자질을 함께 학습하는 방법으로 최근에 가장 좋은 성능을 보이고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 멘션탐지에 Bi-LSTM-CRF를 적용할 것을 제안하며, 각 딥 러닝 모델들에 대한 비교실험을 보인다.