• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.618-621
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• 2023

최근 거대언어모델(LLM)이 기계 번역 및 기계 독해를 포함한 다양한 문제들에서 높은 성능을 보이고 있다. 특히 프롬프트 기반의 대규모 언어 모델은 사고사슬 방식으로 적절한 프롬프팅을 통해 원하는 형식의 답변을 생성할 수 있으며 자연어 추론 단계에서도 높은 정확도를 보여주고 있다. 그러나 근본적으로 LLM의 매개변수에 질문에 관련된 지식이 없거나 최신 정보로 업데이트 되지 않은 경우 추론이 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구는 검색문서와 생성모델의 상호작용을 통해 답변하는 한국어 질의응답 모델을 제안한다. 검색이 어려운 경우 생성형 모델을 통해 질문과 관련된 문장을 생성하며, 이는 다시 검색모델과 추론 과정에서 활용된다. 추가로 "판단불가"라는 프롬프팅을 통해 모델이 답변할 수 없는 경우를 스스로 판단하게 한다. 본 연구결과에서 GPT3를 활용한 사고사슬 모델이 63.4의 F1 점수를 보여주며 생성형 모델과 검색모델의 융합이 적절한 프롬프팅을 통해 오픈-도메인 질의응답에서 성능의 향상을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.775-778
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• 2006

학습자 개인에게 적합한 학습콘텐츠를 제공할 수 있는 맞춤형 학습 시스템의 구축이 점점 중요해지고 있다. 이를 위해 몇몇 학습자 정보 모델의 표준안들이 제안되었지만 정보의 중복 및 형식의 불일치로 정보공유가 비효율적인 면이 있다. 본 논문에서는 IEEE PAPI를 기반으로한 새로운 학습자 정보 모델을 제안하고, 이를 사용한 맞춤형 학습 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2001.06a
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• pp.18-21
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• 2001

컴퓨터 성능의 향상과 더불어 GIS의 발전 그리고 DEM(Digital Elevation Model)의 획득ㆍ사용이 가능하게 됨으로서 수문학(또는 생태학)에서의 분포형 모델은 1969년 Freeze와 Harlan이 처음으로 물리적인 기반의 분포형 모델을 소개한 이후로 그 발전을 거듭하고 있다. 국내에서는 1990년대 중반부터 GIS를 이용한 수문모델의 적용 및 개발에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.(중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.218-220
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• 2019

전 세계 주요 항만에서 컨테이너터미널의 자동화가 추진되고 있으나, 기존 터미널 자동화 모형은 수출입 화물의 단순 양하에 초점을 둔 서구형 수직 배열 중심으로 개발되었다. 이로 인해 다양한 On Dock 서비스가 이루어지는 우리나라 컨테이너 항만의 경우, 터미널 자동화 추진에 많은 어려움이 존재한다. 이에 본 연구는 컨테이너터미널 On Dock 서비스 중 주요 업무인 공컨테이너 관리의 효율성 제고를 위해, 수직 배열 자동화 컨테이너터미널에서 활용할 수 있는 새로운 구내 이송모델을 제시하고 효과를 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.144-148
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• 2007

W3C에서 표준 온톨로지 언어로 OWL을 채택함에 따라 많은 온톨로지들이 OWL로 기술 및 구현되고 있다. 이에 따라 대용량의 OWL 문서를 효율적으로 저장하고, 검색할 수 있는 모델에 대한 필요성이 제기되고 있으며, Jena, $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$, Sesame, FacT 등 다양한 프레임워크가 제안되어 활발히 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 기본적인 Jena2의 저장소 모델이 단일 테이블에 문서의 정보를 저장하여 대용량의 OWL데이터의 처리에 있어 성능이 저하되는 문제점을 해결하여 대용량의 OWL 문서의 효율적인 저장, 관리, 질의 가능한 OWL 온톨로지 관계형 데이터베이스 모델을 제안한다. 또한 OWL 온톨로지 관계형 데이터베이스 모델을 위한 어댑터 및 컨버터를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.55-57
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• 2003

XML은 W3C에서 웹 문서의 표준으로 제안한 마크업 언어로, 인터넷상에서 데이터를 표현하고 교환하는데 사용되고, 이를 DBMS에 저장하고 관리하려는 연구가 많이 진행되었다. 현재에는 관계형 데이터 모델, 객체지향형 데이터 모델. 그리고 객체관계형 데이터 모델 등 다양한 데이터 모델에서 XML 문서를 관리할 수 있다. 하지만 DBMS가 아무리 뛰어난 기능을 발휘한다하더라도 해당 XML 문서의 구조와 맞지 않는 구조를 가지고 있다면, XML 문서는 효율적으로 관리될 수 없다. 따라서 XML 문서를 DBMS에 저장하기 전에, 그 XML 문서를 어떤 데이터 모델에 저장하는 것이 효율적인지를 미리 판단할 수 있다면 매우 바람직한 일일 것이다. 본 논문에서는 저장 임계점을 사용하여, 일반적인 XML 문서를 어떤 데이터 모델을 사용하여 저장하는 것이 효율적인지를 제시하고자 한다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2003.10a
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• pp.88-88
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• 2003

로켓 엔진 시스템에는 가압가스로 추진제를 엔진으로 공급하는 가압 시스템과 터보펌프를 이용해 엔진으로 고압의 추진제를 공급하는 터보펌프 시스템으로 나눌 수 있으며 터보펌프 시스템은 다시 Gas Generator를 이용하는 개방형 엔진과 Prebumer를 이용한 폐쇄형 엔진인 다단 엔진으로 구분할 수 있다. 로켓의 엔진 시스템은 Turbine, Turbopump, Gas Generator, Thrust Chamber, Tube, Valve, Propellant Tank 등 각 구성품 간에 서로 상호간섭이 매우 심한 공정이다 로켓 엔진 시스템은 이와 같은 상호간섭에 의해 추력 제어 및 혼합비 제어, 추진제 소진 제어 적용 시 정확하고 강인한 제어를 수행하여야 한다. 이를 위해 정확한 동특성 모델을 구축하는 것이 중요하며 모델을 통해 적절한 제어 시스템을 선택하여야 한다. 그러나 현재 국내에는 이에 대한 연구가 미미하며 해외의 경우 로켓은 특수 분야에 속함으로 공개되어 있지 않다. 로켓에 대한 개발 연구에 있어서는 위와 같은 작업이 선행되어야 하며 이에 대한 선행 연구로 한국항공우주연구원에서 Gas Generator를 이용한 개방형 터보펌프 엔진 시스템에 대한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 Gas Generator를 이용한 개방형 터보펌프 엔진시스템에 대한 동특성 모델을 구성하였다. 배관부, 터빈, 펌프, 밸브, Gas Generator, 재생냉각, 추력연소실 등 엔진 시스템을 구성하는 구성품에 대한 동특성 모델을 구성하였으며 이를 matlab의 simulink를 통해 각 구성품을 연결하여 최종 엔진시스템의 동특성 모델을 구성하였다. 구성된 동특성 모델을 통해 각종 변화(추진제 밀도 변화, 추력 변화, 혼합비 변화 등)에 대한 엔진 시스템 변화를 예측하여 정확한 엔진 시스템에 대한 이해를 넓혔으며 추력 제어 및 혼합비, 추진제 소진 제어를 최적으로 할 수 있는 제어 시스템 구축을 위한 기초 자료로 이용할 수 있을 것이다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.2
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• pp.89-97
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• 2009

Embedded systems widely used in ubiquitous environments usually employ an event-driven programming model instead of thread-based programming model in order to create a more robust system that uses less memory. However, as the software for embedded systems becomes more complex, it becomes hard to program as a single event handler using the event-driven programming model. This paper discusses the implementation of non-preemptive real-time scheduling theory for the design of embedded systems. To this end, we present an efficient schedulability test method for a given non-preemptive task set using a sufficient condition. This paper also shows that the notion of sub-tasks in embedded systems can overcome the problem of low utilization that is a main drawback of non-preemptive scheduling.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.29 no.1
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• pp.49-62
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• 2024

In this paper, a sustainable closed-loop supply chain (SCLSC) network model is proposed for domestic mobile phone industry. Economic, environmental and social factors are respectively considered for reinforcing the sustainability of the SCLSC network model. These three factors aim at minimizing total cost, minimizing total amount of CO₂ emission, and maximizing total social influence resulting from the establishment and operation of facilities at each stage of the SCLSC network model. Since they are used as each objective function in modeling, the SCLSC network model can be a multi-objective optimization problem. A mathematical formulation is used for representing the SCLSC network model and a hybrid meta-heuristic approach is proposed for efficiently solving it. In numerical experiment, the performance of the proposed hybrid meta-heuristic approach is compared with those of conventional meta-heuristic approaches using some scales of the SCLSC network model. Experimental results shows that the proposed hybrid meta-heuristic approach outperforms conventional meta-heuristic approaches.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.325-328
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• 2012

본 연구는 사용자가 특정 전문지식에 대하여 검색하는데 있어 관계형 데이터베이스와 온톨로지를 결합해 보다 적합한 검색 결과를 반환하도록 하는 관계형 데이터베이스와 온톨로지 병행모델에 관한 것이다. 데이터나 정보 양의 급격한 증가는 검색 결과의 사용자 확신을 도리어 떨어트리는 big data 문제에 부딪히게 되었으며 모바일 기기의 사용 증가는 검색과 결과의 판단에 있어 인간의 관여를 줄이는 단순성을 높이는 것이 강조되고 있다. 따라서 본 연구는 고수준의 의사결정이 요구되는 분야에 있어서의 검색 성능을 높이기 위해 관계형 데이터베이스로 구성된 데이터에 온톨로지를 결합시켜 사용자에게 적합한 데이터를 반환할 수 있는 모델에 대해 지원해보고자 한다. 본 연구의 검증을 위해 전문 지식이 요구되는 의약품 분야의 데이터베이스를 기준으로 서비스를 제공하는 사이트에서의 검색을 통해 문제점을 제시하고 연구의 필요성을 제시한다.