• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.461-463
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• 2020

2025년 초고령 사회로 진입할 것으로 예상됨에 따라 고령화 시대에 발생하는 문제점들을 IT기술을 응용하여 지능적으로 해결할 수 있는 인공지능 헬스케어 솔루션이 주목받고 있다. BIS리서치의 보고서에 따르면 헬스케어 산업의 챗봇 시장 규모가 2029년 약 4억 9,800만 달러로 성장할 것으로 예상된다. 따라서 시니어 사용자를 위한 기술 연구가 적극적으로 필요한 시점이다. 본 논문에서는 사전학습한 언어모델과 BiLSTM기반 신경망 모델을 이용하여 시니어 사용자에게 특화된 질환 증상 인식 모델 구현에 관한 범위 및 방법에 관해 기술한다. 이는 시니어 대상 건강관리 챗봇 솔루션에 도입하여 시니어 사용자에게 자주 발생하는 질환들을 조기에 발견할 수 있도록 지원하여 위험의 발생 예방에 도움을 주는 서비스가 될 것으로 전망한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.622-624
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• 2021

현재 BERT와 같은 대용량의 코퍼스로부터 학습된 사전 학습 언어 모델을 자연어 응용 태스크에 적용하기 위해 일반적으로 널리 사용되는 방법은 Fine-tuning으로 각 응용 태스크에 적용 시 모델의 모든 파라미터를 조정하기 때문에 모든 파라미터를 조정하는데 필요한 시간적 비용과 함께 업데이트된 파라미터를 저장하기 위한 별도의 저장공간이 요구된다. 언어 모델이 커지면 커질수록 저장 공간의 비용이 증대됨에 따라 이러한 언어모델을 효율적으로 튜닝 할 수 있는 방법들이 연구되었다. 본 연구에서는 문장의 입력 임베딩에 연속적 태스크 특화 벡터인 prefix를 추가하여 해당 prefix와 관련된 파라미터만 튜닝하는 prefix-tuning을 한국어 네이버 감성 분석 데이터 셋에 적용 후 실험결과를 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.476-481
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• 2021

본 논문은 용어의 비통일성과 문서의 다양성으로 인해 발생하는 건설분야 전문가들의 의사소통 문제를 해결하기 위한 Con-Talky를 제안한다. Con-Talky는 자연언어처리의 대표적인 기술인 형태소분석, 의존구문분석, 의미역 결정 기술을 융합하여 건설분야의 "설계기준문서"를 시각화하고 핵심 정보추출을 자동으로 해주는 플랫폼이다. 해당 플랫폼을 이용하여 토목분야 전문가들의 의사소통 문제를 완화시킬 수 있으며 용어의 비통일성 및 표준화에도 기여할 수 있다. 또한 본 논문은 국내 건설 및 토목분야에 최초로 자연언어처리 기술을 적용한 논문이다. 해당 분야의 연구를 활성화 하기 위해 건설분야에 특화된 단일 말뭉치와 트리플 데이터를 자체 제작함과 동시에 전면 공개하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.600-602
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• 2023

사전 학습된 언어 모델은 최근 다양한 도메인 및 응용태스크에 활용되고 있다. 하지만 언어 모델을 활용한 문장 난이도 측정 태스크에 대해서는 연구가 수행된 바 없다. 이에 본 논문에서는 교과서 데이터를 활용해 문장 난이도 데이터 셋을 구축하고, 일반 말뭉치로 훈련된 BERT 모델과 교과서 텍스트를 활용해 적응 학습한 BERT 모델을 문장 난이도 측정 태스크에 대해 미세 조정하여 성능을 비교했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.947-948
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• 2023

본 논문은 보이스피싱 취약 계층을 위해 통화 내용을 신속하게 처리하여 실시간으로 범죄 여부를 판별하는 VoIP 에 특화된 시스템을 제안하였다. 실제 보이스 피싱 통화 유형을 학습한 탐지 모델을 개발하여 API 로 배포하였다. 또한 보이스피싱 위험도가 일정 수준에 도달할 경우 사용자에게 보이스피싱 가능성을 경고하는 장치를 제작하였다. 본 연구는 보이스피싱을 사전에 탐지함으로써 개인정보의 유출 및 금융 피해를 예방하고 정보 보안을 실천하는 데 기여할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.6
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• pp.741-747
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• 2010

These days many meeting minutes of various organizations are publicly available and the interest in these documents by people is increasing. However, it is time-consuming and tedious to read and understand whole documents even if the documents can be accessed easily. In addition, what most people want from meeting minutes is to catch the main issues of the meeting and understand its contexts rather than to know whole discussions of the meetings. This paper proposes a novel method for summarizing documents considering the characteristics of the meeting minutes. It first extracts the sentences which are addressing the main issues. For each issues expressed in the extracted sentences, the sentences related with the issue are then extracted in the next step. Then, by transforming the extracted sentences into a tree-structure form, the results of the proposed method can be understood better than existing methods. In the experiments, the proposed method shows remarkable improvement in performance and this result implies that the proposed method is plausible for summarizing meeting minutes.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.26 no.5
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• pp.608-620
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• 2021

Recent deep learning-based face super-resolution (FSR) works showed significant performances by utilizing facial prior knowledge such as facial landmark and dictionary that reflects structural or semantic characteristics of the human face. However, most of these methods require additional processing time and memory. To solve this issue, this paper propose an efficient FSR models using knowledge distillation techniques. The intermediate features of teacher network which contains dictionary information based on major face regions are transferred to the student through adversarial multi-scale features distillation. Experimental results show that the proposed model is superior to other SR methods, and its effectiveness compare to teacher model.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.197-200
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• 2005

본 논문은 유해한 동영상을 실시간으로 분석하고 차단하기 위하여, 동영상의 비주얼 특징으로서 그룹 프레임(Group of Frame) 특징을 추출하여 SVM 학습모델을 활용하는 유해 동영상 분류에 관한 것이다. 지금까지 동영상 분류에 관한 연구는 주로 입력 동영상을 뉴스, 스포츠, 영화, 뮤직 비디오, 상업 비디오 등 사전에 정의한 몇 개의 장르에 자동으로 할당하는 기술이었다. 그러나 이러한 분류 기술은 미리 정의한 장르에 따른 일반적인 분류 모델을 사용하기 때문에 분류의 정확도가 높지 않다. 따라서, 유해 동영상을 실시간으로 자동 분류하기 위해서는, 신속하고 효과적인 동영상 내용분석에 적합한 유해 동영상 특화의 특징 추출과 분류 모델 연구가 필요하다. 본 논문에서는 유해 동영상에 대하여 신속하고, 정확한 분류를 위하여 유해 동영상의 대표 특징으로서 그룹프레임 특징을 정의하고, 이를 추출하여 SVM 학습 모델을 생성하고 분류에 활용하는 매우 높은 성능의 분석 방법을 제시하였다. 이는 최근 인터넷 뿐만 아니라 다양한 매체를 통하여 급속도로 번지고 있는 유해 동영상 차단 분야에 적극 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Review of KIISC
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• v.20 no.2
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• pp.32-43
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• 2010

클라우드 컴퓨팅 서비스의 많은 장점에도 불구하고 아직 기업들이 서비스의 가용성 및 데이터 보안, 자사 데이터에 대한 통제권 확보, 종속성 등의 문제로 클라우드 컴퓨팅 서비스의 이용을 꺼리고 있다. 이 같은 문제들은 기술개발, 표준화, 표준약관, 서비스수준협약(SLA) 등으로 어느 정도 해결이 가능하다 그러나 데이터가 여러 국가에 복제되어 분산 저장될 경우 데이터의 국외이전 금지 문제, 데이터의 보관 및 파기 의무, IT 컴플라이언스 수탁자의 불법행위에 대한 위탁자의 책임, 자신의 데이터센터에 저장된 불법정보에 대한 클라우드 서비스제공자의 책임범위, 클라우드 서비스제공자의 책임제한 등 현행법상의 법적 규제와 충돌되는 부분에 대해서는 법. 제도적 접근과 검토가 필요하다. 클라우드 컴퓨팅 산업의 촉진 및 이용 활성화를 위해서는 구체적으로 다음과 같은 사항이 법 제도적으로 검토되어야 한다. (1) 클라우드 서비스나 솔루션을 시험할 수 있는 테스트베드 구축 등 시범사업 근거 마련, (2) 분야별 특화된 클라우드 서비스 모델 개발 및 사업화를 위한정부시책 추진 및 지원 근거 마련, (3) 민 관의 포괄적 협력 기반조성 및 정부의 기술 개발연구 지원체계 마련, (4) 사전 인증 및 사후 보증체계 구축을 통한 클라우드 서비스의 신뢰성 및 안정성 제고, (5) 클라우드 서비스의 상호운용성 확보를 위한 표준화, (6) 클라우드 컴퓨팅의 정보보안, 개인정보보호 등 각종 법률 이슈와 예상되는 다양한 이해관계 충돌 문제에 대응할 수 있도록 서비스제공자와 이용자 대상의 지침 근거 마련, (7) 클라우드 속에 있는 기업의 정보지산에 대한 접근권 보장, (8) 정보자산의 실제 위치와 선택권 보장, (9) 정보자산의 부적절한 접근 방지와 오남용 방지, (10) 클라우드 서비스 제공기업 또는 서비스 자체의 영속성 보장, (11) 서비스 장애 책임범위와 분담, (12) 소프트웨어 라이선스 등에 대한 규정이 고려되어야 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.29 no.5
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• pp.1167-1177
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• 2019

In this paper, the improved security operation model based on the vulnerability database is studied. The proposed model consists of information protection equipment, vulnerability database, and a dashboard that visualizes and provides the results of interworking with detected logs. The evaluation of the model is analyzed by setting up a simulated attack scenario in a virtual infrastructure. In contrast to the traditional method, it is possible to respond quickly to threats of attacks specific to the security vulnerabilities that the asset has, and to find redundancy between detection rules with a secure agent, thereby creating an optimal detection rule.