• The Monthly Technology and Standards
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• s.9
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• pp.7-14
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• 2002

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.317-318
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• 2013

International Hydrography Organization has published S-100 Universal Hydrographic Data Model to support use of various hydrographic data for navigational safety. In the S-100 standards, it is possible to manage hydrographic data and apply various application field by introducing the concept of registry and its register. In this study, the S-100 standard based product specification in the field of maritime safety is developed by designing application schema according to general feature model defined in the S-100 standard, and feature catalogue is produced through simple registry.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.869-872
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• 2017

정보검색(Information retrieval) 및 텍스트 분석을 위해 수집하는 비정형 데이터 즉, 자연어를 전처리하는 과정 중 하나인 불용어(Stopword) 제거는 모델의 품질을 높일 수 있는 쉽고, 효과적인 방법 중에 하나이다. 특히 다양한 텍스트 문서에 잠재된 주제를 추출하는 기법인 토픽모델링의 경우, 너무 오래되거나, 수집된 문서의 도메인이나 성격과 무관한 불용어의 제거로 인해, 해당 토픽 모델에서 학습되어 생성된 주제 관련 단어들의 일관성이 떨어지게 된다. 따라서 분석가가 분류된 주제를 올바르게 해석하는데 있어 많은 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 일반적으로 사용되는 표준 불용어 대신 관련 도메인 문서로부터 추출되는 점별 상호정보량(PMI: Pointwise Mutual Information)을 이용하여 불용어를 자동으로 생성해주는 기법을 제안한다. 생성된 불용어와 표준 불용어를 통해 토픽 모델의 품질을 혼잡도(Perplexity)로써 측정한 결과, 본 논문에서 제안한 기법으로 생성한 30개의 불용어가 421개의 표준 불용어보다 더 높은 모델 성능을 보였다.

• Journal of Information Technology Application
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• v.1 no.3_4
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• pp.1-23
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• 1999

본 연구에서는 HMM(Hidden Markov Model) 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 음소열의 표본 집합(훈련패턴 집합)을 입력으로 하는 음성의 자동 분할 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 자연스럽게 발음되어진 연결음 음성으로부터 표준 음소모델을 생성한다. 본 시스템의 구성은 초기화 과정, HMM학습과정 그리고 Levelbuilding을 이용한 분리 및 CLustering 과정으로 구성되어 있다. 초기화 과정에서는 제어 정보를 이용하여 훈련패턴 집합으로부터 초기 음소 집합 군을 생성한다. Levelbuilding을 이용한 분리 및 Clustering 단계에서는 음소 모델과 제어 정보를 이용하여 훈련패턴들을 음소 단위로 분리하고, 분리된 후보 음소들을 Clustering하여 음소집합 군을 생성한다. 음소모델의 구성에 변화가 없을 때까지 이 작업을 반복 수행하여 최적의 음소모델을 생성한다. 본 연구에서는 3개 이하의 숫자단어로 구성된 연결되어 음성 패턴을 대상으로 실험하였다. 연결단어에 대한 음소의 표준모델 생성과정에서 가장 중요한 처리인 훈련패턴의 자동분할 과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.277-280
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• 2010

본 논문에서는 Jini 2.x 표준 보안 모델을 활용하여 모바일 기기의 신뢰성 있는 푸시 서비스 방안을 제안한다. Jini 시스템은 유비쿼터스 네트워크 환경에서 서버와 클라이언트를 연결하는 기술이다. 또한 안전한 시스템 구성을 위해서 Jini 2.x 표준 보안 모델을 마련하여 보안을 강화하였다. 푸시 서비스는 사용자가 서버에 서비스를 등록하면 서버에서 각 사용자의 모바일 기기에 데이터를 전송한다. 이 푸시 서비스는 앞으로 많은 비즈니스 모델을 만들 것으로 예상된다. 하지만 푸시 방식은 풀 방식에 비해 많은 보안 문제를 발생시킬 것이다. 본 논문에서는 이전의 신뢰성 있는 푸시 서비스를 위한 방안과 Jini 2.x 표준 보안 모델이 어떻게 안전한 푸시 서비스를 제공할 수 있는지 살펴본다.

• The Korea Beekeeping Bulletin
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• s.272
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• pp.18-20
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• 2003

• The Korea Beekeeping Bulletin
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• s.274
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• pp.12-15
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• 2003

• JOURNAL OF ELECTRICAL WORLD
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• s.405
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• pp.51-55
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• 2010

• The Korea Beekeeping Bulletin
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• s.275
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• pp.13-15
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• 2003

• The Korea Beekeeping Bulletin
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• s.273
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• pp.18-20
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• 2003