• 한국사회복지학회:학술대회논문집
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• 2002.04a
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• pp.471-496
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• 2002

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2006.11a
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• pp.137-149
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• 2006

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2007.12a
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• pp.129-130
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• 2007

A great variety of models including marine ecology model, water quality model, marine fluid model have been used in the marine research. The results of marine model is presented as a numerical value that is difficult for researcher to understand. In this paper, we developed a method for conversing and presenting results of marine models to visual form to improve the visualization of modelling results that is difficult to analyze and applied the method in actual practice.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.9
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• pp.2343-2349
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• 1999

The hyper-geometric distribution software reliability growth model (HGDM) was recently developed and successfully applied to real data sets. The HGDM considers the sensitivity factor as a parameter to be estimated. In order to reflect the random behavior of the test-and-debug process, this paper generalizes the HGDM by assuming that the sensitivity factor is a binomial random variable. Such a generalization enables us to easily understand the statistical characteristics of the HGDM. It is shown that the least squares method produces the identical results for both the HGDM and the generalized HGDM. Methods for computing the maximum likelihood estimates and predicting the future outcomes are also presented.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.277-283
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• 2022

사주 풀이란 주어진 사주에 대해서 그에 맞는 해석 글을 생성해주는 작업을 의미한다. 전통적으로 사주 풀이는 온전한 사람의 영역으로 인식되어왔으나, 우리는 본 연구를 통해 사주 풀이 영역도 인공지능으로 대체할 수 있을 것이라는 가능성을 탐구한다. 본 연구에서 우리는 최근 연구되고 있는 자연어 생성분야의 연구들에서 영감을 받아, 사주 유형과 사주 풀이 내에 포함할 명사 키워드를 기반으로 풀이글을 생성하는 인공지능 모델 SaJuTeller를 설계한다. 특히 이전 문맥을 고려하여 풀이글을 생성하는 모델과 단순 사주 유형 및 명사 키워드를 기반으로 풀이글을 생성하는 두가지 모델을 제안하며, 이들 각각의 성능을 분석함으로써 각 모델의 구체적인 활용 방안을 제안한다. 본 연구는 우리가 아는 한 최초의 인공지능 기반 사주풀이 연구이며, 우리는 이를 통해 사주풀이에 요구되는 전문인력의 노력을 경감시킴과 동시에, 다양한 표현을 가진 사주 풀이 글을 생성할 수 있음을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.501-503
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• 2022

초해상이란 해상도가 낮은 영상을 해상도가 높은 영상으로 합성하는 기술이다. 딥러닝은 영상의 해상도를 높이는 초해상 기술에도 응용되며 실현은 2아4년에 발표된 SRCNN(Super Resolution Convolutional Neural Network) 모델로부터 시작됐다. 이후 오토인코더 (Autoencoders) 구조로는 SRCAE(Super Resolution Convolutional Autoencoders), 합성된 영상을 실제 영상과 통계적으로 구분되지 않도록 강제하는 GAN (Generative Adversarial Networks) 구조로는 SRGAN(Super Resolution Generative Adversarial Networks) 모델이 발표됐다. 모두 SRCNN의 성능을 웃도는 모델들이나 그중 가장 높은 성능을 끌어내는 SRGAN 조차 아직 완벽한 성능을 내진 못한다. 본 논문에서는 SRGAN의 성능을 개선하기 위해 사전 훈련된 특징 추출기(Pre-trained Feature Extractor) VGG(Visual Geometry Group)-19 모델을 변경하고, 기존 모델과 성능을 비교한다. 실험 결과, VGG-19 모델보다 윤곽이 뚜렷하고, 실제 영상과 더 가까운 영상을 합성할 수 있는 모델을 발견할 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.9-13
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• 2023

본 논문에서는 대규모 언어모델의 검색 기반 답변 생성능력을 평가하는 새로운 한국어 벤치마크, KFREB(Korean Fictional Retrieval Evaluation Benchmark)를 제안한다. KFREB는 모델이 사전학습 되지 않은 허구의 정보를 바탕으로 검색 기반 답변 생성 능력을 평가함으로써, 기존의 대규모 언어모델이 사전학습에서 보았던 사실을 반영하여 생성하는 답변이 실제 검색 기반 답변 시스템에서의 능력을 제대로 평가할 수 없다는 문제를 해결하고자 한다. 제안된 KFREB는 검색기반 대규모 언어모델의 실제 서비스 케이스를 고려하여 장문 문서, 두 개의 정답을 포함한 골드 문서, 한 개의 골드 문서와 유사 방해 문서 키워드 유무, 그리고 문서 간 상호 참조를 요구하는 상호참조 멀티홉 리즈닝 경우 등에 대한 평가 케이스를 제공하며, 이를 통해 대규모 언어모델의 적절한 선택과 실제 서비스 활용에 대한 인사이트를 제공할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.23-26
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• 2022

딥 러닝 모델은 블랙 박스 (Black Box) 모델로 예측에 대한 근거를 제시하지 못해 신뢰성이 떨어지는 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 딥 러닝 모델에 설명력을 부여하는 설명 가능한 인공지능 (XAI) 분야 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 모델 예측을 프로토타입을 통해 설명하는 딥 러닝 모델을 제시한다. 즉, "주어진 이미지는 티셔츠인데, 그 이유는 티셔츠를 대표하는 모양의 프로토타입과 닮았기 때문이다."의 형태로 딥 러닝 모델을 설명한다. 해당 모델은 Encoder, Prototype Layer, Classifier로 구성되어 있다. Encoder는 Feature를 추출하는 데 활용하고 Classifier를 통해 분류 작업을 수행한다. 모델이 제시하는 분류 결과를 설명하기 위해 Prototype Layer에서 가장 유사한 프로토타입을 찾아 설명을 제시한다. 실험 결과 프로토타입 생성 기반 설명 모델은 기존 이미지 분류 모델과 유사한 예측 정확도를 보였고, 예측에 대한 설명력까지 확보하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.82-84
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• 2017

본 논문에서는 한국어 이미지 캡션을 학습하기 위한 데이터를 작성하고 딥러닝을 통해 예측하는 모델을 제안한다. 한국어 데이터 생성을 위해 MS COCO 영어 캡션을 번역하여 한국어로 변환하고 수정하였다. 이미지 캡션 생성을 위한 모델은 CNN을 이용하여 이미지를 512차원의 자질로 인코딩한다. 인코딩된 자질을 LSTM의 입력으로 사용하여 캡션을 생성하였다. 생성된 한국어 MS COCO 데이터에 대해 어절 단위, 형태소 단위, 의미형태소 단위 실험을 진행하였고 그 중 가장 높은 성능을 보인 형태소 단위 모델을 영어 모델과 비교하여 영어 모델과 비슷한 성능을 얻음을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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• pp.687-688
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• 2012

In simulation model, when it's occurred model succession, the parent model is connected to child model. The model succession also is divided into integrity and fragment by the succession characteristic.