• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2008년도 추계 공동 국제학술대회
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• pp.575-582
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• 2008

본 논문은 시맨틱 웹 기술이 어떻게 국가 표준(KS) 정보 검색 서비스 내 정보들을 연계시키고 사용자 접근성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있는지를 실증적으로 보여준다. 기존 표준 정보 검색 서비스는 용어 검색의 유연성이 부족하여 표준 정보에서 사용된 용어와 사용자 용어 간의 괴리를 해소하지 못했으며 표준, 기관, 인력 등 상호 관련성을 가진 개체 정보들을 개별적으로 서비스하였다. 이러한 상황은 사용자의 표준 정보 검색 서비스 접근성을 떨어뜨리는 요인으로 작용한다. 본 연구에서는 유의어, 관련어를 중심으로 한 표준 용어 사전 구축을 통해 사용자 용어와 표준 정보 내 용어 간의 원활한 매칭을 지원하며, 표준 관련 개체들을 온톨로지와 추론을 통해 연계시키는 방안을 제시한다. 개선된 표준 정보 검색 서비스는 개선된 표준 정보 검색 서비스는 개체 중심적 통합 검색 결과 제공 방식으로 관련 정보들을 단일 웹 페이지 내에서 확인할 수 있도록 해준다. 예를 들어, 특정 KS 표준 검색 결과 페이지에서는 기존에 DB 접근이나 검색 엔진을 통해 바로 획득할 수 없었던 정부 표준들, 기관들의 해당 KS 표준 인용 현황, 해당 KS 표준 전문가들, 부합화를 위해 참조된 국제 표준들, 해당 KS 표준 전문가들, 부합화를 위해 참조된 국제 표준들, 해당 KS 표준 전문가 네트워크, 해당 KS 표준 내 표준 용어 사전 정보 등 다양한 관련 정보들을 조합하여 서비스한다. 본 연구를 위해 모델링된 온톨로지와 시맨틱 웹기반 서비스 프레임워크인 OntoFrame 상에서 추론 작업이 표준 정보 적재 시에 전방 추론 (Forward-chaining) 방식으로 수행되었으며, 표준 온톨로지 질의 언어인 SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language)을 이용해 일반 검색 서비스 수준의 속도로 서비스될 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권5호
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• pp.721-732
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• 1995

IPSE(Integrated Project Support Environment) 도구는 언어 중심적이고, 개발방 법론에 근거한 툴셋 형태로 제공되는 현재의 CASE 도구들의 주요 기능들을 하나로 통 합하고자 하는 노력의 결과로 볼 수 있다. 프로세스 모델을 기반으로 한 IPSE 접근방 법이 통합 CASE 구현을 위한 효과적인 방법으로 여겨진다. PM-CASE(Process Model based CASE)도구는 새로운 프로세스 모델링 기법에 의해 프로세스를 표현한 다이아그 램을 작성하기 위한 시제품으로서, 프로세스내의 태스크 관련 속성들을 정의 하고 데 이터 베이스에 저장한다. 이들 속성들은 태스크 수행 중에 만들어진 산출물에 대한 정 보의 검색 및 태스크와 연관된 도구를 호출하는데 사용된다. 본 논문에서는 PSEE (Process centered Software Engineering Environments) 도구들을 비교 분석하고, PM- CASE 도구의 기본개념, 구조, 설계에 대한 기술을 통해 효과적인 소프트웨어 개발관리 를 지원하는 프로세스 모델 기반 CASE 도구의 구축방법을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권2호
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• pp.130-142
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• 2008

토픽맵은 기존의 온톨로지 언어와는 달리 위치정보를 이용하여 형태를 변환하지 않고도 많은 양의 이종 정보 자원을 통합할 수 있는 온톨로지 언어이다. 지금까지 토픽맵 구축을 위한 여러 편집기등이 개발되어 있으나, 이들은 XTM 문서를 독자 방식으로 처리하고 있다. 따라서 대용량 자료를 처리하는 데 많은 시간이 소요되고, 현재 RDB 기반에서 운영되고 있는 레거시 시스템에 적용하여 실용화하기에는 많은 문제가 있다. 본 논문에서는 XTM 1.0 규격 기반의 대용량 토픽맵을 RDB 구조로 모델링하여, 처리시간을 최소화하고 레거시 시스템 상에서 온톨로지 구축이 가능하도록 하였다. 기존에 사용하고 있는 SQL 도구와 어플리케이션 개발 도구를 토픽맵 온톨로지 구축에 활용할 수 있도록 하여, 온톨로지 구축의 효율성을 높이고 XTM 문서와 데이타베이스간의 상호 호환이 가능한 토픽맵 플랫폼 X-TOP을 설계하고 구현하였다. X-TOP은 향후 사용자 인터페이스 변경과 다양한 DBMS를 지원할 수 있도록 3계층 구조를 갖고 있다. 헬스케어의 암 온톨로지 관리에 X-TOP을 적용하여 기존 시스템과의 성능 비교와 실무 응용의 유효성을 보였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제12권2호
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• pp.29-37
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• 2020

최근 신경망 기반 심층학습 알고리즘의 적용으로 고전적인 Gaussian mixture model based hidden Markov model (GMM-HMM) 음성인식기에 비해 성능이 비약적으로 향상되었다. 또한 심층학습 기법의 장점을 더욱 잘 활용하는 방법으로 언어모델링 및 디코딩 과정을 통합처리 하는 종단간 음성인식 시스템에 대한 연구가 매우 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 종단간 음성인식 시스템은 어텐션을 사용한 여러 층의 인코더-디코더 구조로 이루어져 있다. 때문에 종단간 음성인식 시스템이 충분히 좋은 성능을 내기 위해서는 많은 양의 음성과 문자열이 함께 있는 데이터가 필요하다. 음성-문자열 짝 데이터를 구하기 위해서는 사람의 노동력과 시간이 많이 필요하여 종단간 음성인식기를 구축하는 데 있어서 높은 장벽이 되고 있다. 그렇기에 비교적 적은 양의 음성-문자열 짝 데이터를 이용하여 종단간 음성인식기의 성능을 향상하는 선행연구들이 있으나, 음성 단일 데이터나 문자열 단일 데이터 한쪽만을 활용하여 진행된 연구가 대부분이다. 본 연구에서는 음성 또는 문자열 단일 데이터를 함께 이용하여 종단간 음성인식기가 다른 도메인의 말뭉치에서도 좋은 성능을 낼 수 있도록 하는 준교사 학습 방식을 제안했으며, 성격이 다른 도메인에 적응하여 제안된 방식이 효과적으로 동작하는지 확인하였다. 그 결과로 제안된 방식이 타깃 도메인에서 좋은 성능을 보임과 동시에 소스 도메인에서도 크게 열화되지 않는 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.268-277
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• 2019

유도무기 비행시험 시스템은 비행시험 중 여러 가지 상태를 실시간으로 감시하고 비상상황 발생 시 안전조치를 수행할 수 있어야 한다. 점차 복잡화, 광역화되고 있는 비행시험의 환경 변화 속에서 시험안전 확보의 중요성이 더욱 증대되고 있다. 또한 국내외 정세 변화와 전시작전권 전환 등으로 인하여 다수의 유도무기체계가 동시에 개발되어야 하고 동시에 연구개발 및 시험평가 기간단축을 통한 조기 전략화 및 예산절감도 요구되는 상황이다. 이에 따라 국내의 부족한 시험장 자원 여건 하에서 비행시험 시 발생되는 위험은 증가하고 있으며 시험안전 확보를 위한 대책 마련이 시급한 실정이다. 이러한 요구에 부응하기 위해서 연구개발 초기 단계에서부터 비행시험 시스템의 문제를 식별하고 대처방안을 마련할 수 있도록 모델기반 비행시험 시스템 개발을 본 연구의 목표로 설정하였다. 구체적으로 유도무기 비행시험의 설계 및 검증 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 선진 시험평가기관에서 연구하고 있는 Agile 방식의 Shift Left 시험평가 방법론과 항공우주분야에서의 시스템 참조모델을 활용하였다. 연구개발 단계에서 유도무기체계와 동시에 설계를 진행하고 비행시험 요구사항에 대한 상호 간의 결함을 조기에 식별하여 수정함으로써 시험평가 단계에서 수행하는 비행시험 시 발생될 위험을 완화할 수 있다. 또한 항공우주분야에서 복잡한 시스템을 통합하고 검증하는 데 적용하고 있는 참조모델을 기반으로 시스템 모델링 표준 언어인 SysML을 활용하여 모델기반 비행시험 시스템을 구현함으로써 다수의 유도무기 비행시험 설계에 적용할 수 있는 확장성을 갖고 있으며, 시뮬레이션 분석을 통해 비행시험에서 발생하는 문제를 조기에 식별하고 조치함으로써 시험평가 기간의 지연을 방지할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.35-49
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• 2024

컴퓨터 비전과 자연어 처리의 융합의 중요한 결과로서 비디오 캡셔닝은 인공지능 분야의 핵심 연구 방향이다. 이 기술은 비디오 콘텐츠의 자동이해와 언어 표현을 가능하게 함으로써, 컴퓨터가 비디오의 시각적 정보를 텍스트 형태로 변환한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 비디오 캡셔닝의 연구 동향을 초기 분석하여 CNN-RNN 기반 모델, RNN-RNN 기반 모델, Multimodal 기반 모델, 그리고 Transformer 기반 모델이라는 네 가지 주요 범주로 나누어 각각의 비디오 캡셔닝 모델의 개념과 특징 그리고 장단점을 논하였다. 그리고 이 논문은 비디오 캡셔닝 분야에서 일반적으로 자주 사용되는 데이터 집합과 성능 평가방안을 나열하였다. 데이터 세트는 다양한 도메인과 시나리오를 포괄하여 비디오 캡션 모델의 훈련 및 검증을 위한 광범위한 리소스를 제공한다. 모델 성능 평가방안에서는 주요한 평가 지표를 언급하며, 모델의 성능을 다양한 각도에서 평가할 수 있도록 연구자들에게 실질적인 참조를 제공한다. 마지막으로 비디오 캡셔닝에 대한 향후 연구과제로서 실제 응용 프로그램에서의 복잡성을 증가시키는 시간 일관성 유지 및 동적 장면의 정확한 서술과 같이 지속해서 개선해야 할 주요 도전과제와 시간 관계 모델링 및 다중 모달 데이터 통합과 같이 새롭게 연구되어야 하는 과제를 제시하였다.