• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.445-447
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• 2005

본 논문은 규칙 기반 방법과 통계 기반 방법을 동시에 사용함으로써 두 가지 방법의 장단점을 상호 보완한다. 한 문장에 대한 최적의 품사열은 HMM을 기반으로 Viterbi Algorithm을 사용하여 선택한다. 이때 파라미터 값은 규칙에 의한 가중치 값과 통계 정보를 사용한다. 최소한의 일반규칙을 사용하여 구축한 규칙의 적용에 따라 가중치 값을 구하며 규칙을 적용받지 못하는 경우는 비감독학습으로 추출한 통계정보에 기반을 둔 가중치 값을 이용하여 파라미터 값을 구한다. 이러한 기본 모델을 여러 회 반복하여 학습함으로써 최적의 통계기반 가중치를 구한다. 규칙과 비감독 학습으로 추출한 통계정보를 이용한 본 품사 태깅 시스템의 어절 기반 정확도는 $97.78\%$이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.293-296
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• 2013

통계기반 기계번역 시스템 (SBMT system)은 기계번역시스템 중에서 최근 활발히 연구되고 있는 분야이다. 통계기반 기계번역은 대용량의 말뭉치를 사용할 수 있어 특정 언어 쌍에 제한을 덜 받아 모델을 자동으로 학습할 수 있으며 다른 언어에 일반화하여 적용이 가능하다는 장점이 있다. 그러나 영어와 한국어 간 통계기반 기계번역에 있어서는 어순의 차이로 인한 문제를 해결할 필요성이 여전히 남아 있다. 이에 본 연구에서는 영어와 한국어 간 이중언어 말뭉치를 구축하고 통계기반 기계번역 훈련 시스템인 Moses 에 기반하여 구현한 베이스 시스템을 이용하여 이중언어 간 어순처리 및 단어정렬의 최적화 방안을 연구하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1474-1477
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• 2010

이 논문에서는 보다 효율적인 단조 재공 관리를 위한 새로운 시스템을 제안한다. 지금까지 효율적인 재공 또는 재고 관리 통해 생산성을 향상시키기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 특히 바코드, RFID 기술, 영상 인식 기술 등 다양한 IT 기술을 접목을 시도해 왔다. 그러나 단조 재공관리 시스템의 특성상 이러한 접근 방법을 적용하는데 많은 문제점을 야기한다. 열악한 환경으로 인환 높은 훼손 가능성, 특정 단말기에 대한 종속성과 높은 관리 비용, 부정확한 적재 위치 관리 및 최적의 적재 위치 파악이 어렵다는 문제점을 지닌다. 따라서 이 논문에서는 기존 접근 방법의 한계를 극복하고 단조 재공 관리 환경에 적합한 새로운 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 스마트폰과 GIS 시스템을 이용하며 앞서 언급한 많은 문제점을 해결 및 보완할 수 있다는 장점을 지닌다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.425-425
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• 2017

최근 기후변화의 영향으로 태풍과 국지성 집중호우가 빈번하게 발생하면서 인명 및 재산피해가 증가하고 있다. 이러한 자연재해를 줄이기 위하여 국가적 차원에서 피해예측 및 피해규모를 정확하게 산정하는 시스템 구축이 필요한 시점이다. 해외 주요국에서는 풍수해 재해통계 DB를 구축하고, 이를 피해예측시스템에 적용하여 피해규모를 산정함으로써 풍수해 재난관리에 활용하고 있다. 그러나 국내의 경우, 재해정보 피해통계가 공공시설에 한정되어 있거나 단순 복구비의 직접관리 수준에 그치고 있는 등 피해예측기술 및 시스템 개발 수준은 초기단계에 머물고 있다. 따라서 재해정보 기본통계를 정비하고 재난대응 단계별 의사결정 지원에 활용할 수 있는 풍수해 피해예측 및 피해액 산정 시스템을 구축할 필요가 있다. 본 연구에서는 풍수해피해예측시스템 구축을 위한 핵심 기술요소 도출하고자 한다. 이를 위하여 사전단계인 재해정보 기본통계 DB구축 방안을 검토하여 재해연보 개선안을 제시하였다. 먼저, 피해예측시스템 구축에 필요한 필수 DB를 파악하고 기존 재해연보의 활용성을 검토하였다. 검토 결과를 바탕으로 재해연보의 문제점을 파악하고 피해예측시스템에 적용이 가능한 기초 DB를 구축하기 위하여 재해연보의 개선방안을 도출하였다. 다음으로 미국에서 개발한 HAZUS-MH 시스템의 피해예측 관련 기술정보를 분류하고, 국내에서 개발 중인 피해예측시스템과 비교분석하여 핵심 기술요소를 도출하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 풍수해 피해예측시스템의 핵심요소로서 세분화된 재해통계 DB의 구축이 필수적이다. 재해연보를 기초 DB로서 활용하기 위하여 재해항목 구체화 및 자료형태 다양화 등 재해연보의 개선이 시급하다. 둘째, 피해예측시스템 개발을 위한 핵심기술 요소는 (1)함수(모형)의 개발, (2)지리정보시스템(GIS)과의 연계, (3)피해예측시스템 구축 및 모형분석을 위한 컴퓨팅기술, (4)실시간 관측기술 및 강우량 사전예측 등으로 도출이 되었다. 이와 같이 도출한 핵심 기술요소를 바탕으로 국가 R&D 및 재난안전분야의 기술개발을 추진하여야 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.87-98
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• 2007

현재 국내 정보보호산업 통계조사는 조사목적 및 조사기준과 방법이 조사기관마다 서로 달라 신뢰성에 대한 문제가 제기되고 있다. 본 논문에서는 국내 정보보호관련 통계조사 방법의 문제점을 지적하고 보다 효율적으로 다양한 통계조사를 수행할 수 있는 조사시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 회원 데이터베이스의 이메일과 싸이트 방문기업을 대상으로 다양한 통계조사(기업경기전망조사, 수요조사, 애로요인조사 등)를 수행할 수 있다. 특히 반복되는 동일 조사의 경우 예측에 매우 유용한 도구로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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• pp.35-35
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• 2006

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.27-29
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• 2003

정보화시대의 발전과 더불어 우리 일상생활에 친숙하게 다가온 기술 중의 하나가 지리정보시스템(Geographical Information System: GIS)이다. GIS는 공간(지표, 지하, 해양 등)상에 분포하고 있는 정보에 대해 여러 종류의 세밀한 지도를 이용하여 효율적으로 사용자에게 제공하여 관리하는 종합정보기술이다. 통계 데이터 중에는 지리정보를 가지고 있는 경우가 상당히 많다. 하지만 지리정보를 갖는 통계 데이터의 탐색적 자료분석(Exploratory Data Analysis)을 위한 Visualization 기법에 대해서는 별로 연구된 바가 없다. 본 논문에서는 GIS를 위한 벡터맵(vector map)의 간단한 제작방법과 GIS의 개발방법, 그리고 탐색적 자료분석을 위한 Visualization기법을 소개한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.96-102
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• 2008

자연언어처리에서 어휘의 의미를 구분하는 것은 기계번역이나 정보검색과 같은 여러 응용 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 국내에서도 여러 어의 중의성 해소 시스템이 소개되었으나 대부분 시스템이 의미 부착 말뭉치를 이용한 감독 학습 방식을 기반으로 두고 있다. 본 논문은 한국어 어휘의미망을 이용한 비감독 어의 중의성 해소 시스템을 소개한다. 일반적으로 감독어의 중의성 해소 시스템은 비감독 어의 중의성 해소 시스템보다 성능은 좋으나 대규모의 의미 부착 말뭉치가 있어야 한다. 그러나 본 시스템은 한국어 어휘의미망과 의미 미부착 말뭉치에서 추출한 어휘 통계정보를 이용해, 의미 부착 말뭉치에서 추출한 의미별 통계 정보를 이용하는 감독 중의성 해소 방법과 같은 효과를 낸다. 본 시스템과 타 시스템의 성능 비교를 위해 'SENSEVAL-2' 평가 대회의 한국어 평가 데이터를 이용하였다. 실험 결과는 추출된 통계 정보를 바탕으로 우도비를 이용하였을 때 정확도 72.09%, 관계어 가중치를 추가로 이용하였을 때 정확도 77.02%로 감독 중의성 해소 시스템보다 높은 성능을 보였다.

• 지적과 국토정보
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• 제46권2호
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• pp.211-224
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• 2016

정부 3.0에 근거하여 공공기관이 보유한 공공데이터를 개방하고 민간 활용을 적극 장려하고 있다. 최근, 이러한 공공데이터와 관련하여 다양한 비즈니스에서 기반 정보로서 활용가치가 매우 높은 공간통계정보가 웹상에서 활발히 이용되고 있다. 본 연구에서는 사용자들에게 이러한 대용량 공간통계정보에 대한 조회, 분석, 마이닝, 주제도 생성 등의 다양한 서비스를 안정적으로 제공할 수 있는 고가용성, 고신뢰성, 고성능의 오픈플랫폼 시스템 아키텍처를 제안하고자 한다. 특히, 민간부문과 공공부문의 모든 영역에서 활용도가 매우 높으며 정보의 종류에 따라 보안성이 매우 중요한 공간통계정보의 특성을 반영하여 행정망 기반의 내부 서비스 시스템과 인터넷망 기반의 외부 서비스 시스템 아키텍처를 상호 분리하여 제시한다. 또한, 비용 효율적이며 성능이 우수한 공간통계정보 오픈플랫폼 시스템 아키텍처를 구성하기 위하여 클러스터 기반의 다중화 서버 구성, 클라우드 기반의 가상 서버 구성, 그리고 CDN 기반의 서버 구성 등과 같은 기존의 다양한 서버 아키텍처 구성 방식에 대한 비교 분석을 수행하여 최적의 방식을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.401-404
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• 2020

현재 전자상거래에서 사용되는 협업 필터링은 고객이 입력한 평점 정보를 이용하여 추천 시스템을 구축한다. 하지만 기존의 평점 정보는 고객이 직접 입력해야 하므로 데이터 희소생의 문제가 있고 허위정보를 가려내지 못한다는 문제점 또한 존재한다. 본 논문에서는 기존 평점 정보 기반의 협업 필터링 추천 시스템의 문제점을 해결하기 위해, 온라인 고객 행동 정보를 활용한 협업 필터링 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 Collaborative Filtering based on Online Behavior Information (BICF) 알고리즘이 기존의 평점 기반 협업 필터링 방식보다 우수한 성능을 보임을 보여주었다.