• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.130-132
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• 2001

신경망을 이용한 추천 기술은 항목이나 사용자간의 가중치를 학습할 수 있고, 자료 유형에 상관없이 데이터 처리가 용이하다. 또한 최근 연구를 통해서 그 우수성이 입증되고 있다. 그러나 사용자간의 상관관계로 추천하는 사용자 신경망 모델과 항목간의 상관관계로 추천하는 항목 신경망 모델이 서로 다른 관점으로 다른 선호도를 제시한 경우에 선택한 모델의 선호도에 따라 시스템의 성능이 좌우된다. 그러므로 효율적이고 성능이 우수한 추천 시스템을 위해 사용자와 항목 신경망 모델의 통합 방법을 제안한다. 두 모델 사이에 우선 순위를 결정하여 통합하는 순차적 통합 방법과 두 모델을 동시에 고려하는 병렬적 통합방법을 제안한다. 그러나 두 통합 방법은 선호도 예측 기준에 있어서 정적이고, 문제에 대한 적응성이 없다. 그러므로 신경망(퍼셉트론, 다층 퍼셉트론)을 이용한 통합 방법을 제안한다. 또한 퍼지의 소속함수를 이용하여 퍼지 추론를 적용한 통합 방법을 제안하고, 패턴 인식 분야에서 사용하는 BKS 방법을 적응하여 두 신경망 모델을 통합하여 실험한다. 본 논문에서는 사용자와 항목 신경망 모델을 통합함으로써 기존의 추천 기술인 연관 규칙과 단일 신경망 모델을 이용한 추천보다 우수함을 보이고 있다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.221-229
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• 1999

유선의 인터넷과 무선 이동통신 서비스를 통합할 수 있는 다양한 기술에 대한 사실상의 표준인 WAP(Wireless Application Protocol)이 마련된 것은 기존의 유선 인터넷 서비스 제공업체에는 대규모이 무선 이동통신 가입자에 접근할 수 있는 기회가 제공된 것이다. 따라서, 기존의 인터넷 비즈니스 모델을 유, 무선이 통합된 환경으로 재정립할 필요성이 있다. 본 논문은 유, 무선 인터넷 서비스 통합을 위한 기술과 선도적으로 통합 모델을 이용하여 서비스를 확장하고 있는 사례를 분석, 소개하였다. 확장된 비즈니스 모델 사례를 제시함으로써, 인터넷 비즈니스 모델 분석의 영역 확대의 가능성을 제시하였고, 앞으로 좀 더 정교하고 세분화된 통합 모델을 제시하여 유, 무선의 통합 인터넷 서비스를 제공하고자 하는 기업에 실질적인 분석의 틀과 도구를 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1523-1527
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• 2005

본 연구에서는 수자원 통합모델링 프레임웍을 개발하기 위하여 국내의 모델개발과 프로그램개발 환경에 대한 사용자 요구조사를 실시하였다. 요구조사의 응답자는 총 19명 이었으며, 그 응답자는 대부분 수자원의 지속적 확보기술개발 사업에 참여하고 있는 연구자를 대상으로 하였다. 사용자 요구조사 결과 국내에서는 물관련 전공자들이 모델과 프로그램의 개발을 동시에 수행하는 경우가 많았으며, 대부분 Fortran을 중심으로 다양한 프로그래밍 언어를 사용하고 있었다. 모델개발자들은 모델간의 연계에 대한 필요성은 느끼면서도 모델간의 연계에 대한 실제적인 구현도구를 찾지 못하고 있으며, 모델의 공유에 대한 인식도 낮았다. 따라서 향후 통합모델링 프레임웍의 구체적인 설계 단계에서는 모델개발자가 개발된 모델의 프로그램으로 쉽게 구현할 수 있도록 편리한 사용환경이 요구되며, 모델간의 연계를 위한 프로그램 표준화작업도 동시에 수행되어야 할 것으로 판단된다. 또한 통합모델링 프레임웍의 설계에 있어 사용자의 요구를 충분히 반영하기 위하여 사용자 요구조사를 바탕으로한 통합모델링 프레임웍 개발 가이드라인을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.415-417
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• 2003

기입뿐만 아니라 정부차원에서도 시스템을 통합하여 효율적으로 관리하는 방법에 대한 관심이 증가되고 있다. 본 논문에서는 웹서비스와 같은 웹 기술에 기반하여 정보자원을 통합하고 활용하는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 통합 모델은 기존 시스템의 재구성에 대한 부담을 줄이면서 시스템을 통합하는 레지스트리를 이용한 Loosely-coupling 방식을 지향하고 있다. 제안하는 통합 모델은 전체 시스템의 효율성을 높이면서도, 투자비용에 대한 부담을 줄일 수 있는 차기 전자정부의 모델이 릴 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.5_6
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• pp.540-549
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• 2003

In collaborative recommendation two models are generally used: the user model and the article model. A user model learns correlation between users preferences and recommends an article based on other users preferences for the article. Similarly, an article model learns correlation between preferences for articles and recommends an article based on the target user's preference for other articles. In this paper, we investigates various combination methods of the user model and the article model for better recommendation performance. They include simple sequential and parallel methods, perceptron, multi-layer perceptron, fuzzy rules, and BKS. We adopt the multi-layer perceptron for training each of the user and article models. The multi-layer perceptron has several advantages over other methods such as the nearest neighbor method and the association rule method. It can learn weights between correlated items and it can handle easily both of symbolic and numeric data. The combined models outperform any of the basic models and our experiments show that the multi-layer perceptron is the most efficient combination method among them.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.97-102
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• 2017

형태소 분석과 의존 파싱은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 이러한 핵심적인 역할을 수행하는 형태소 분석과 의존 파싱에 대해 일괄적으로 학습하는 통합 모델에 대한 필요성이 대두 되었고 이에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 기존의 형태소 분석 & 의존 파싱 통합 모델은 먼저 형태소 분석 및 품사 태깅에 대한 학습을 수행한 후 이어서 의존 파싱 모델을 학습하는 파이프라인 방식으로 진행되었다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 형태소 분석과 파싱이 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱에서 형태소 분석에 대한 전이 액션을 포함하도록 전이 액션을 확장하여 한국어 형태소 분석 & 의존파싱에 대한 통합모델을 제안하였고 성능 측정 결과 세종 형태소 분석 데이터 셋에서 F1 97.63%, SPMRL '14 한국어 의존 파싱 데이터 셋에서 UAS 90.48%, LAS 88.87%의 성능을 보여주어 기존의 의존 파싱 성능을 더욱 향상시켰다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.97-102
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• 2017

형태소 분석과 의존 파싱은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 이러한 핵심적인 역할을 수행하는 형태소 분석과 의존 파싱에 대해 일괄적으로 학습하는 통합 모델에 대한 필요성이 대두 되었고 이에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 기존의 형태소 분석 & 의존 파싱 통합 모델은 먼저 형태소 분석 및 품사 태깅에 대한 학습을 수행한 후 이어서 의존 파싱 모델을 학습하는 파이프라인 방식으로 진행되었다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 형태소 분석과 파싱이 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱에서 형태소 분석에 대한 전이 액션을 포함하도록 전이 액션을 확장하여 한국어 형태소 분석 & 의존파싱에 대한 통합모델을 제안하였고 성능 측정 결과 세종 형태소 분석 데이터 셋에서 F1 97.63%, SPMRL '14 한국어 의존 파싱 데이터 셋에서 UAS 90.48%, LAS 88.87%의 성능을 보여주어 기존의 의존 파싱 성능을 더욱 향상시켰다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.256-261
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• 1998

다중 데이터베이스 시스템은 분산되어 있고 이질적이며 자치적인 데이터베이스 시스템들의 연합이다. 다중 데이터베이스의 환경에서는 공간적으로 데이터들이 분산되어 있고, 자료의 특성에 따라 서로 다른 데이터 모델에 의해 데이터베이스가 구축되어 있으며, 독자적으로 각각의 데이터베이스 시스템에 의해 관리되고 있다. 이러한 환경하에서는 정보를 효율적이고 종합적으로 관리하고 공유할 필요가 있으며, 이에 따라 사용자 관점의 논리적인 통합이 이루어 질 수 있을 것이다. 이러한 논리적인 통합을 위해 분산된 그리고 자치적이며 이질의 데이터베이스를 통합하기 위한 통합 데이터 모델이 요구되며, 이러한 통합 데이터 모델에 의해 완전하고 일치된 정보 모델이 제공될 것이다. 본 연구에서는 객체-관계형 데이터 모델을 토대로 하여 분산·이질·자치적인 데이터베이스들을 효율적이고 종합적으로 통합하기 위한 효과적인 방안에 대하여 연구하였다.

• Spatial Information Research
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• v.15 no.3
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• pp.189-202
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• 2007

As applications of GIS technology have grown in local governments, the wider and integrated use of spatial information is demanded more than before. Particularly because 70-80% of administrative information in local governments are related spatial, it becomes a key issue to connect and integrate non-spatial information with spatial information for more advanced use of GIS applications in local governments. The purpose of this study is to establish an advanced Implementation model by analyzing obstacles in existing GIS applications and suggesting implementation strategies. The strategy, as an important part of the model, includes efficient information sharing, establishment of commonly usable GIS Database, architectural improvement for Enterprise GIS in terms of database and system implementation, standardization far the model, and establishment of spatial infrastructure in the local governments. The study concludes that administrative collaboration in a horizontal and vertical perspective has a highest priority for the implementation of the model.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.12 no.4
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• pp.551-561
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• 2001

In this paper, the large signal unified model is established for H4O GaAs pHEMT of GEC-Marconi using modified Curtice model. This unified model includes DC characteristic, small signal, and noise characteristic as various bias. Particularly, the model can simply and physically explain trans-conductance $(g_m)$ of pHEMT using modified Curtice model, and can tell the difference $g_m$, $R_ds$ at DC and these at AC through inclusion of internal RF-choke. The results of the established model built up using SDD in HP-Eessof show good agreement to the S/W measured data in DC, small signal, and noise characteristic. This model can also be applied to various computer aided analysis, such as linear simulation, 1-tone harmonic balance simulation, and multi-tone harmonic balance simulation, so the LNA(Low Noise Amplifier), oscillator, and mixer design has been shown using this model library.