• 의정연구
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• 제25권2호
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• pp.189-200
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• 2019

• 의정연구
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• 제26권3호
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• pp.187-194
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• 2020

• 의정연구
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• 제27권3호
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• pp.223-229
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• 2021

• 의정연구
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• 제25권3호
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• pp.131-137
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• 2019

• 의정연구
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• 제25권3호
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• pp.97-105
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• 2019

• 의정연구
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• 제26권1호
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• pp.211-219
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• 2020

• 환경영향평가
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• 제32권4호
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• pp.230-241
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• 2023

우리나라 해상풍력발전단지 경관의 질 평가 관리체계 마련이 시급한 시점에서 외국의 사례를 분석함으로써 우리나라 해상풍력발전단지 경관의 질 평가 개선방안 마련을 위한 시사점을 도출하여 효율적인 경관평가 방향을 모색하고자 하였다. 해외에서 수행한 사례와 제도 분석을 통해 도출된 주요 내용은 다음과 같다. 첫째, 해상풍력발전단지는 대규모 사업으로 해외 사례와 같이 사전 계획수립부터 경관에 대한 고려가 필요하다. 둘째, 해양경관의 질 평가항목의 확대와 체계화가 마련되어야 한다. 셋째, 새로운 경관 영향을 고려할 수 있는 탄력적인 평가체계가 요구된다. 해상풍력발전단지 사업에 따른 경관적 영향들을 파악하기 위해 해외 사례들을 통해 도출된 경관평가 항목 및 절차를 참조하되 국내 해상현황에 적합하게 반영하여 해상풍력발전사업 시 발생할 수 있는 경관영향을 최소화할 수 있는 계획이 구체적으로 도입되어 지속 가능한 해상풍력발전의 활용에 기여하고자 한다.

• 월간포장계
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• 통권251호
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• pp.92-96
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• 2014

(사)한국포장협회(회장 신도호)는 2월 25일'포장인의 날'을 맞아 제17회 한용교포장인상 시상식을 개최했다. 제17회 한용교포장인상은 장학생 부문만 시상했다. 장학생으로 선정된 수상자는 ▲ 임미진 연세대학교 패키징학과 ▲ 권성영 연세대학교 패키징학과 ▲ 김영찬 용인송담대학 유통학과 ▲ 이은지 용인송담대학 유통학과로 총 4명이다. 한용교포장인상은 한국포장협회 한용교 명예회장이 희사한 재원으로 포장인들에게 연구의욕을 높이고 자긍심을 고취, 포장산업을 발전시키고자 지난 1996년 제정됐다. 본 고에서는 제17회 한용교포장인상 수상자들의 활약상을 살펴본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.432-435
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• 2022

최근 IT 산업의 지속적인 발전으로 사용자들을 위협하는 악성코드, 피싱, 랜섬웨어와 같은 사이버 공격 또한 계속해서 발전하고 더 지능화되고 있으며 변종 악성코드도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 지금까지의 시그니처 패턴 기반의 탐지법으로는 이러한 방대한 양의 알려지지 않은 악성코드를 탐지할 수 없다. 따라서 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 악성코드를 탐지하는 기법들이 제안되고 있다. 이에 본 논문에서는 CNN 모델 중 낮은 인식 오류율을 지닌 모델을 선정하여 정확도(Accuracy)와 F1-score 평가 지표를 통해 비교하고자 한다. 두 가지의 악성코드 이미지화 방법을 사용하였으며, 2015 년 이후 ILSVRC 에서 우승을 차지한 모델들과, 추가로 2019 년에 발표된 EfficientNet 을 사용하여 악성코드 이미지를 분류하였다. 그 결과 2 바이트를 한 쌍의 좌표로 변환하여 생성한 256 * 256 크기의 악성코드 이미지를 ResNet-152 모델을 이용해 분류하는 것이 우수한 성능을 보임을 실험적으로 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.162-167
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• 2023

본 논문은 거대언어모델에 대한 한국어 상식추론 기반의 새로운 평가 방식을 제안한다. 제안하는 평가 방식은 한국어의 일반 상식을 기초로 삼으며, 이는 거대언어모델이 주어진 정보를 얼마나 잘 이해하고, 그에 부합하는 결과물을 생성할 수 있는지를 판단하기 위함이다. 기존의 한국어 상식추론 능력 평가로 사용하던 Korean-CommonGEN에서 언어 모델은 이미 높은 수준의 성능을 보이며, GPT-3와 같은 거대언어모델은 사람의 상한선을 넘어선 성능을 기록한다. 따라서, 기존의 평가 방식으로는 거대언어모델의 발전된 상식추론 능력을 정교하게 평가하기 어렵다. 더 나아가, 상식 추론 능력을 평가하는 과정에서 사회적 편견이나 환각 현상을 충분히 고려하지 못하고 있다. 본 연구의 평가 방법은 거대언어모델이 야기하는 문제점을 반영하여, 다가오는 거대언어모델 시대에 한국어 자연어 처리 연구가 지속적으로 발전할 수 있도록 하는 상식추론 벤치마크 구성 방식을 새롭게 제시한다.