• 대한조선학회논문집
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• 제48권3호
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• pp.207-214
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• 2011

Ship design requirements described in the building specification should be reflected in the design process. This paper identifies the configuration of requirements mentioned in the building specification using Ontology Representation Language (OWL). Ontology-based semantic search system specifies the requirement items. Through this extraction, building specifications mentioned for each entry are configured to the tree. Tracking requirements for ship design and a set of procedures to instruct is also used for the V model of systems engineering. The semantic search engine of robot agent and ontology can search the requirements specification document and extract the design information. Thereafter, design requirements for the tracking model that proposes the relationship between the associated BOM(bill of material) and product structure.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권5호
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• pp.497-506
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• 2008

The needs for digital models of real environment such as 3D terrain or cyber city model are increasing. Most of applications related with modeling and simulation require virtual environment constructed from geospatial information of real world in order to guarantee reliability and accuracy of the simulation. The most fundamental data for building virtual environment, terrain elevation and orthogonal imagery is acquired from optical sensor of satellite or airplane. Providing interoperable and reusable digital model is important to promote practical application of high-resolution satellite imagery. This paper presents the new research regarding representation of geospatial information, especially for 3D shape and appearance of virtual terrain. and describe framework for constructing real-time 3D model of large terrain based on high-resolution satellite imagery. It provides infrastructure of 3D simulation with geographical context. Web architecture, XML language and open protocols to build a standard based 3D terrain are presented. Details of standard-based approach for providing infrastructure of real-time 3D simulation using high-resolution satellite imagery are also presented. This work would facilitate interchange and interoperability across diverse systems and be usable by governments, industry scientists and general public.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권29호
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• pp.103-128
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• 2012

실제 대상으로부터 모사된 이미지에서 인간이 느끼는 환영의 존재에 대한 연구는 오랜 시간 동안 모사이론과 관습주의로 나뉘어 진행되어왔다. 플라톤(Plato) 이래로 오랫동안 재현(再現) 이론을 지배해온 전통적 모사 이론은 환영을 이미지와 재현 대상 간의 닮음 또는 유사성으로 설명해 왔다. 모사 이론에 따르면 이미지는 언어와 달리 대상과의 유사성에 의해 자연스럽게 인지되는 자연적 기호이다. 20세기 후반 들어 모사 이론을 비판하면서 등장한 굿먼(N. Goodman)으로 대표되는 관습주의는 이미지와 재현 대상 사이에는 어떠한 특별한 종류의 유사성도 없다고 주장한다. 그들은 회화적 기호의 관습적인 속성에 주목하면서 이미지가 언어와 마찬가지로 자의적인 코드의 중재를 통해 기능하는 관습적 기호라고 주장한다. 이러한 이론의 대립은 인지 과학의 등장과 함께 관습주의의 승리로 정리되었고, 모사이론은 원본과 복제물 간에 존재하는 '재현적 간극'의 문제에 명쾌하게 해답을 제시할 수 없었다. 그러나 사진 미디어를 시작으로 디지털 미디어가 등장하면서 '환영'에 대한 이론에 새로운 패러다임이 등장하게 되었다. 그 동안 문제가 되었던 '재현적 간극'이 디지털 미디어 기반의 CGI 이미지에서는 소멸되어버린 것이다. 현대를 살아가는 우리는 영화나 광고 혹은 인쇄매체를 통해 아주 쉽고 빈번하게 원본과 구분되지 않을 만큼 정교한 복제물에 노출되어있다. 때로는 원본보다 더욱 원본 같은 경우도 나타난다. 이러한 시대의 도래에는 대상의 모든 특성을 0과 1로 분절하여 '비물질화' 시키는 디지털이 자리 잡고 있다. 특히나 실제 빛의 기능과 메커니즘마저 완벽하게 Photon Mapping 이라는 기술로 매칭하여 모사함으로써 복제물은 더욱 원본처럼 생산되어지고 있다. 이렇게 원본과 복제본의 구분이 불가능해지면서 나타난 '재현적 간극'의 소멸은 디지털 미디어에 의해 투사되는 환영의 특성을 설명함에 있어 새로운 이론 모델의 필요성을 제시하게 되었고, 전통적 모사이론에 기반을 둔 새로운 해석이 그 답이 될 수 있음을 본 연구를 통해 가늠해보고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.360-365
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• 2022

문장 표현(sentence representation)은 자연어처리 분야 내의 다양한 문제 해결 및 응용 개발에 있어 유용하게 활용될 수 있는 주요한 도구 중 하나이다. 하지만 최근 널리 도입되고 있는 사전 학습 언어 모델(pre-trained language model)로부터 도출한 문장 표현은 이방성(anisotropy)이 뚜렷한 등 그 고유의 특성으로 인해 문장 유사도(Semantic Textual Similarity; STS) 측정과 같은 태스크에서 기대 이하의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 대조 학습(contrastive learning)을 사전 학습 언어 모델에 적용하는 연구가 문헌에서 활발히 진행되어 왔으며, 그중에서도 레이블이 없는 데이터를 활용하는 비지도 대조 학습 방법이 주목을 받고 있다. 하지만 대다수의 기존 연구들은 주로 영어 문장 표현 개선에 집중하였으며, 이에 대응되는 한국어 문장 표현에 관한 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 대표적인 비지도 대조 학습 방법(ConSERT, SimCSE)을 다양한 한국어 사전 학습 언어 모델(KoBERT, KR-BERT, KLUE-BERT)에 적용하여 문장 유사도 태스크(KorSTS, KLUE-STS)에 대해 평가하였다. 그 결과, 한국어의 경우에도 일반적으로 영어의 경우와 유사한 경향성을 보이는 것을 확인하였으며, 이에 더하여 다음과 같은 새로운 사실을 관측하였다. 첫째, 사용한 비지도 대조 학습 방법 모두에서 KLUE-BERT가 KoBERT, KR-BERT보다 더 안정적이고 나은 성능을 보였다. 둘째, ConSERT에서 소개하는 여러 데이터 증강 방법 중 token shuffling 방법이 전반적으로 높은 성능을 보였다. 셋째, 두 가지 비지도 대조 학습 방법 모두 검증 데이터로 활용한 KLUE-STS 학습 데이터에 대해 성능이 과적합되는 현상을 발견하였다. 결론적으로, 본 연구에서는 한국어 문장 표현 또한 영어의 경우와 마찬가지로 비지도 대조 학습의 적용을 통해 그 성능을 개선할 수 있음을 검증하였으며, 이와 같은 결과가 향후 한국어 문장 표현 연구 발전에 초석이 되기를 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권4호
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• pp.1400-1418
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• 2020

In the development of commercial promotion, chatbot is known as one of significant skill by application of natural language processing (NLP). Conventional design methods are using bag-of-words model (BOW) alone based on Google database and other online corpus. For one thing, in the bag-of-words model, the vectors are Irrelevant to one another. Even though this method is friendly to discrete features, it is not conducive to the machine to understand continuous statements due to the loss of the connection between words in the encoded word vector. For other thing, existing methods are used to test in state-of-the-art online corpus but it is hard to apply in real applications such as telemarketing data. In this paper, we propose an improved chatbot design way using hybrid bag-of-words model and skip-gram model based on the real telemarketing data. Specifically, we first collect the real data in the telemarketing field and perform data cleaning and data classification on the constructed corpus. Second, the word representation is adopted hybrid bag-of-words model and skip-gram model. The skip-gram model maps synonyms in the vicinity of vector space. The correlation between words is expressed, so the amount of information contained in the word vector is increased, making up for the shortcomings caused by using bag-of-words model alone. Third, we use the term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) weighting method to improve the weight of key words, then output the final word expression. At last, the answer is produced using hybrid retrieval model and generate model. The retrieval model can accurately answer questions in the field. The generate model can supplement the question of answering the open domain, in which the answer to the final reply is completed by long-short term memory (LSTM) training and prediction. Experimental results show which the hybrid word vector expression model can improve the accuracy of the response and the whole system can communicate with humans.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.869-881
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• 2005

XML(eXtensible Markup Language)은 인터넷상에서 문서를 표현하고 교환하기 위한 표준으로 자리 잡았다. XML 문서는 내부적으로 민감성의 등급을 달리하는 정보를 포함하는 구조로 이루어져 있으므로, XML 문서를 사용하는 사용자 그룹의 제한적인 접근 및 공유를 위한 방법이 요구된다. 이를 해결하기 위해서는 XML 문서에 대한 접근제어 정책을 규정하고 수행하기 위한 모델과 메커니즘이 필요하다. XML 문서에 사용되는 접근제어 메커니즘은 사용자가 소유하고 있는 권한부여 정보에 의존하여 문서를 안전하고 선택적으로 배포할 수 있는 기능을 지원해야 한다. 본 논문에서는 XML 문서가 인터넷 환경에서 안전하게 보호될 수 있도록 하는 접근제어 모델과 메커니즘을 제안한다 제안된 모델에서는 XML문서에 대해 권한에 부합하는 접근제어 수행을 위하여 RBAC를 기반으로 하는 접근제어 정책을 사용한다. 본 논문에서 제안된 모델 및 메커니즘은 XML문서뿐 아니라 XML문서 내부의 컴포넌트인 엘리먼트, 속성, 링크 등의 세부요소들에 대한 권한정의를 통하여 XML 문서의 안전한 사용을 보장한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1702-1721
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• 2019

A workflow process (or business process) management system helps to define, execute, monitor and manage workflow models deployed on a workflow-supported enterprise, and the system is compartmentalized into a modeling subsystem and an enacting subsystem, in general. The modeling subsystem's functionality is to discover and analyze workflow models via a theoretical modeling methodology like ICN, to graphically define them via a graphical representation notation like BPMN, and to systematically deploy those graphically defined models onto the enacting subsystem by transforming into their textual models represented by a standardized workflow process definition language like XPDL. Before deploying those defined workflow models, it is very important to inspect its syntactical correctness as well as its structural properness to minimize the loss of effectiveness and the depreciation of efficiency in managing the corresponding workflow models. In this paper, we are particularly interested in verifying very large-scale and massively parallel workflow models, and so we need a sophisticated analyzer to automatically analyze those specialized and complex styles of workflow models. One of the sophisticated analyzers devised in this paper is able to analyze not only the structural complexity but also the data-sequence complexity, especially. The structural complexity is based upon combinational usages of those control-structure constructs such as subprocesses, exclusive-OR, parallel-AND and iterative-LOOP primitives with preserving matched pairing and proper nesting properties, whereas the data-sequence complexity is based upon combinational usages of those relevant data repositories such as data definition sequences and data use sequences. Through the devised and implemented analyzer in this paper, we are able eventually to achieve the systematic verifications of the syntactical correctness as well as the effective validation of the structural properness on those complicate and large-scale styles of workflow models. As an experimental study, we apply the implemented analyzer to an exemplary large-scale and massively parallel workflow process model, the Large Bank Transaction Workflow Process Model, and show the structural complexity analysis results via a series of operational screens captured from the implemented analyzer.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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• pp.62-71
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• 1993

Recently, the computer software technology is not keeping pace with the increasing demand of application software development and rapid changes in business environment. To overcome this "software crisis", many researchers have studied the methodologies to improve the productivity in software development and the flexibility of software usage. Among these methodologies, the most promising and intensively studied methodology is the Object-Oriented Approach The purpose of this study is, therefore, to examine the applicability of the Object-Oriented Approach for improving productivity and flexibility in Management Information Systems development. For an application, we selected a financial planning model, especially focusing on the budgeted income statement. In this thesis, we identified relevent objects in the budgeted income statement, and represented them in the object models. By implementing these object models using C++ language, we evaluated their adaptability in the budget-making process, and showed, by comparing them with the existing Planning '||'&'||' Modeling Languages such as IFPS(Interactive Financial Planning Saystem), their practicability in Management Information Systems. The results of this study are as follows: First, the same object models can be used in making the budgeted income statement both in the department level and in the corporate level. Second, the object models provide the flexibility and extensibility of an application program in case of the changes in business environment. Third, the Object-Oriented Approach is a practical methodology to improve the productivity and cut down the maintenance cost of application software development.t.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.615-616
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• 2016

최근 4차 산업으로 패러다임이 변화함에 따라 SW산업이 더욱 중요하게 되었다. 이에 따라 전 세계적으로 코딩 교육에 대한 수요도 증가하게 되었고 기업에서도 SW를 잘 만들기 위한 코드 관리 중요성도 증가하게 되었다. 많은 양의 프로그래밍 소스코드를 사람이 일일이 채점하고 관리하는 것은 사실상 불가능하기 때문에 이러한 문제를 해결할 수 있는 코드 평가 시스템이 요구되고 있다. 하지만 어떤 코드가 좋은 코드인지 코드를 어떻게 평가해야하는지에 대한 명확한 기준은 없으며 이에 대한 연구도 부족한 상황이다. 최근에 주목 받고 있는 Deep Learning 기술은 이미지 처리, 자연어 처리등 기존의 Machine Learning 알고리즘이 냈던 성과보다 훨씬 뛰어난 성과를 내고 있다. 하지만 Programming language 영역에서는 아직 깊이 연구된 바가 없다. 따라서 본 연구에서는 Deep Learning 기술로 알려진 Convolutional Neural Network의 변형된 형태엔 Tree-based Convolutional Neural Network를 사용하여 프로그래밍 소스코드를 분석, 분류하는 알고리즘 및 코드의 Representation Learning에 대한 연구를 진행함으로써 이러한 문제를 해결하고자 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권5호
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• pp.614-627
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• 2022

Aspect-based sentiment analysis is to discover the sentiment polarity towards an aspect from user-generated natural language. So far, most of the methods only use the implicit position information of the aspect in the context, instead of directly utilizing the position relationship between the aspect and the sentiment terms. In fact, neighboring words of the aspect terms should be given more attention than other words in the context. This paper studies the influence of different position embedding methods on the sentimental polarities of given aspects, and proposes a position embedding interactive attention network based on a long short-term memory network. Firstly, it uses the position information of the context simultaneously in the input layer and the attention layer. Secondly, it mines the importance of different context words for the aspect with the interactive attention mechanism. Finally, it generates a valid representation of the aspect and the context for sentiment classification. The model which has been posed was evaluated on the datasets of the Semantic Evaluation 2014. Compared with other baseline models, the accuracy of our model increases by about 2% on the restaurant dataset and 1% on the laptop dataset.