• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2013.04a
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• pp.310-315
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• 2013

연잎성게가 몸체의 방향을 유입류에 평행하게 맞추어 포식하는 이유에 대해서는 크게 유체역학적인 설명과 생태학적인 설명이 양립하고 있다. O'Neill과 Nakamura와 같은 연구자들에 의해 연잎성게의 이러한 행태를 유체역학의 관점에서 설명할 수 있지만, 정작 셋 이상의 연잎성게 군집의 포식 효율에 대해서는 개체 수에 기반을 둔 생태학적 관점에 의존하고 있다. 따라서 본 연구에서는 연잎성게 군집 내에서의 개체들의 배열을 모델링하고, 다양한 군집 배열에서 개체들의 포식 효율을 EDISON_전산열유체 시스템을 활용해 분석하였다. 특히 포식 효율을 결정하는 과정에서 얇은 익형 이론을 이용함으로써 포식효율을 결정하는 유체역학적 특성이 양력계수임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.428-429
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• 2023

개체명 인식은 자연어 처리의 핵심적인 작업으로, 특정 범주의 명칭을 문장에서 식별하고 분류한다. 이러한 기술은 헬스케어 분야에서 진단 지원 및 데이터 관리에 필수적이다. 그러나 기존의 사전 학습된 모델을 특정 도메인에 대해 전이학습하는 방법은 대량의 데이터에 크게 의존하는 한계를 가지고 있다. 본 연구는 방대한 데이터로 학습된 거대 언어 모델(LLM) 활용을 중심으로, 한국어의 교착어 특성을 반영하여 형태소 정보를 활용한 Few-Shot 프롬프트를 통해 한국어 헬스케어 도메인에서의 개체명 인식 방법을 제안한다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.207-212
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• 2009

고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상은 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 객체 내에 객체의 크기와 모양에 대한 고려를 모두 할 수 있는 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해강도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. 실험 결과, 제안한 기법의 분류 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과뿐만 아니라 기존의 공간 개체 추출방식인 GLCM, PSI 기법을 이용한 분류 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.315-316
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• 2013

전자해도를 시스템에 사용하기 적합하게 변환한 구조를 SENC(System Electronic Navigational Chart)라고 한다. SENC의 구조는 전자해도 표출에 필요한 각종 공간질의, 속성질의 등의 처리, 개체 속성정보의 관리, 그리고 개체의 화면표출을 위한 정보 관리가 용이하도록 정의되어야 한다. 현재 대부분의 SENC는 파일기반으로 구현되어, SENC를 활용하는 시스템에서는 SENC의 정보들을 처리하기 위한 질의를 시스템 내에서 정의하고 처리하여야 한다. SENC를 파일이 아닌 검증된 Spatial DBMS에 구현하여 SENC가 갖추어야 할 각종 정보 관리 및 처리 기능 구현 시, 시스템의 신뢰성과 유연성에 이점을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 기본적인 전자해도 정보 관리 및 표출에 필요한 SENC의 특성을 고려하여 Spatial DBMS를 이용하는 SENC 설계를 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.484-486
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• 2004

본 논문에서는 직접조작 방법을 이용하여 대화형 유전자 알고리즘(IGA)의 진화성능을 향상시키고 세대를 반복하면서 다양한 해를 얻을 수 있음을 NK-Landscape를 이용해 분석한다. 또한 NK모델을 이용하여 직접조작의 진화과정을 분석하기 위한 IGA 인터페이스를 생성한다. IGA를 이용한 진화는 특성상 적온 수의 개체와 세대수로 제한되기 때문에 지역해에 빠질 수 있는 문제점이 있다. 이러한 IGA 의 제약사창을 극복하는 방법으로 직접조작을 이용할 수 있으며 이 방법은 사용자가 원하는 개체를 생성할 수 있도록 진화과정에서 유전자를 직접 변경한다. IGA 에서 진화성능의 향상과 다양한 해외 생성을 분석하기 위하여 진화연산자인 교차, 돌연변이와 직접조작 방법의 성능을 비교 분석한다. Kauffman이 제안한 NK-Landscape로 진화과정에서 해공간이 얼마나 "ruggedness" 한지와 다양한 진화연산자에서 어떤 성능을 갖는지 분석할 수 있다 실험을 통해 3D 꽃 디자인 문제에서 NK-landscape기반 IGA인터페이스를 이용하여 IGA 해공간을 분석하고 교차, 돌연변이와 직접조작 방법의 성능을 비교함으로써 직접조작 방법으로 더 빠른 시간에 다양한 최적해를 찾을 수 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.750-751
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• 2019

최근 4차 산업 혁명시대에 이르러 다양한 기술이 급속도로 발전함에 따라 지적 재산권 확보가 중요하게 되었다. 따라서 대표적인 지식재산권의 하나인 특허의 발명 또한 급증하고 있다. 본 논문에서는 특허 데이터에 포함된 기술명 식별을 위해 딥러닝 기반 기술명 분류 방법을 제안한다. 그 결과 특정 분야에서 사용되는 전문 용어에 대한 개체명 식별이 가능함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.748-750
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• 2010

문서 내에 존재하는 개체들 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있는데, 본 논문에서는 문장 내에 존재하는 각 단어의 predicate-argument 관계를 분석하여 자질로 활용하는 PAS 패턴 기반 관계 추출 시스템을 제안한다. 관계 종류별로 구축된 PAS 패턴 집합을 활용하여 관계 식별기를 개발하였고, 실험을 통하여 개발된 관계 식별기의 성능을 측정하였다. 실험 결과 개체 간의 유의미한 관계를 표현해주는 PAS 패턴이 관계 추출 작업에 유용한 정보임을 알 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.181-184
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• 2019

상호참조해결은 주어진 문서에서 상호참조해결 대상이 되는 멘션(mention)을 식별하고, 같은 개체(entity)를 의미하는 멘션을 찾아 그룹화하는 자연어처리 태스크이다. 한국어 상호참조해결에서는 멘션 탐지와 상호참조해결을 동시에 진행하는 end-to-end 모델과 포인터 네트워크 모델을 이용한 방법이 연구되었다. 구글에서 공개한 BERT 모델은 자연어처리 태스크에 적용되어 많은 성능 향상을 보였다. 본 논문에서는 한국어 상호참조해결을 위한 BERT 기반 end-to-end 신경망 모델을 제안하고, 한국어 데이터로 사전 학습된 KorBERT를 이용하고, 한국어의 구조적, 의미적 특징을 반영하기 위하여 의존구문분석 자질과 개체명 자질을 적용한다. 실험 결과, ETRI 질의응답 도메인 상호참조해결 데이터 셋에서 CoNLL F1 (DEV) 71.00%, (TEST) 69.01%의 성능을 보여 기존 연구들에 비하여 높은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.54-59
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• 2019

본 논문은 대화 시스템인 챗봇의 성능 향상을 위한 생략 복원 기술의 정확률을 올리기 위한 유효 발화문 인식 모델을 제안한다. 생략 복원 기술은 챗봇 사용자의 현재 발화문의 생략된 정보를 이전 발화문으로부터 복원하는 기술이다. 유효 발화문 인식 모델은 현재 발화문의 생략된 정보를 보유한 이전 발화문을 인식하는 역할을 수행한다. 유효 발화문 인식 모델은 BERT 기반 이진 분류 모델이며, 사용된 BERT 모델은 한국어 문서를 기반으로 새로 학습된 한국어 사전 학습 BERT 모델이다. 사용자의 현재 발화문과 이전 발화문들의 토큰 임베딩을 한국어 BERT를 통해 얻고, CNN 모델을 이용하여 각 토큰의 지역적인 정보를 추출해서 발화문 쌍의 표현 정보를 구해 해당 이전 발화문에 생략된 개체값이 있는지를 판단한다. 제안한 모델의 효과를 검증하기 위해 유효 발화문 인식 모델에서 유효하다고 판단한 이전 발화문만을 생략 복원 모델에 적용한 결과, 생략 복원 모델의 정확률이 약 5% 정도 상승한 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.1027-1030
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 네트워크를 기반으로 한 장치 간의 연결을 기본으로 하고 있다. 특히 무선중심의 근거리 통신기술이 발달함에 따라 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 이루는 무수히 많은 개체들은 유기적으로 연결되어, 서로 데이터를 주고받고, 이를 통해 서비스를 제공하게 된다. 이러한 개체간의 연결은 보안 취약점을 발생시키고 있으며, 이에 따른 정보보호 관점의 보안 요구사항이 도출될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경내에서 발생할 수 있는 보안 취약점과 보안 요구사항을 도출하여 제시하고, RFID(무선주파수 식별자)를 이용한 인증기술을 중심으로 보안 서비스 방향을 제안함으로써, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 현실화될 수 있는 기반기술인 보안 및 인증기술에 대해 연구하고자 한다.