• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.22 no.5
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• pp.959-974
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• 2012

Group signature schemes were made for serving anonymities of signers, but the group signature schemes have been seldomly adapted to the real-world applications because of their low computation and space (i.e. signature length) efficiency, complicated construction, limited user management, and so on. Kang, Hwang, etc. performed the study about the local linkability that is for helping group signature schemes to be adapted more easily to the real world. In this paper, we investigate the nature of local linkability, which did not deal with well in the previous studies, in detail and perform the formal proof for the security of special entities who hold the local linkability.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.2
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• pp.127-139
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• 2021

Independent Component Analysis is a popular statistical method to separate independent signals from the mixed data, and Group Independent Component Analysis is an its multi-subject extension of Independent Component Analysis. It has been applied Functional Magnetic Resonance Imaging data and provides promising results. However, classical Group Independent Component Analysis works poorly when outliers exist on data which is frequently occurred in Magnetic Resonance Imaging scanning. In this study, we propose a robust version of the Group Independent Component Analysis based on ROBPCA. Through the numerical studies, we compare proposed method to the conventional method, and verify the robustness of the proposed method.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.902-905
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• 2010

지형의 상태를 정확히 알 수 없는 타겟 지역에 모바일 센서 네트워크를 구축하는 것은 타겟 지역에 필요한 센서 노드의 수, 유지되어야 할 connectivity, 센서 노드들에 의해 타겟 지역이 coverage 되는 비율을 예측 할 수 없기 때문에 그 효율성을 가늠하기가 어렵다. 본 논문에서 설계한 MSNS(Mobile Sensor Network Simulator)는 GML 문서를 통해 실제 지도상의 개체를 가시화 하고 Map Object의 장애물 여부를 설정하여 타겟 지역을 구성한다. 이를 기반으로 MSNS는 센서 노드의 수와 connectivity degree 그리고 센서 노드들의 센싱/통신/초음파 범위를 입력 받아 센서 노드의 현재 위치 정보, connectivity, 센싱 coverage를 가시화 하여 타겟 지역에 얼마나 많은 노드들이 필요한지 유추할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.143-145
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• 2010

유비쿼터스 컴퓨팅이란 언제 어디서나 사용자가 원하는 서비스를 제공받을 수 있는 컴퓨팅 환경을 말한다. 최근 네트워크와 컴퓨팅 기술이 발달하고 서비스에 대한 수요가 늘어남에 따라 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심도 증가하고 있으며 지속적인 연구가 이루어지고 있다. 그 동안 이루어진 많은 연구들을 통해 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위한 기반기술에 큰 발전이 있었다면, 최근에는 실제 유비쿼터스 환경에서 사용자에게 제공되는 서비스 컨텐츠의 효과적인 개발 및 확대에 대한 관심이 높아지고 있다. 모든 개체들이 네트워크로 연결되는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 대부분의 사용자 컨텐츠가 네트워크를 통해 호출할 수 있는 원격 서비스의 형태로 제공된다. 또한 이러한 서비스들은 웹 서비스나 OpenAPI 등 다양한 형태로 존재하므로 이러한 원격 서비스들이 효과적으로 융합되고 재생산 될 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 기존에 존재하는 형태의 원격 서비스들을 융합하여 새로운 서비스를 개발하기 위한 기법 및 도구를 제시한다. 이를 위해 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 제공되는 서비스 형태를 U-Service로 정의하며, U-Service를 효과적으로 명세하고 융합할 수 있는 기법 및 도구를 제시한다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.19 no.1
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• pp.41-51
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• 2010

A control system has been being developed by korean engineers for 500MW korean standard type fossil power plant with the advent of retrofit of old control system. Simulators have been used for digital I&C system pre-tests and validation tests in nuclear power plants. In this paper, the power plant simulator for control system V&V was developed in order to verify the developed control system prior to application to a power plant. The control models were developed using plant control system data, translator programs, and vendor manuals. The developed simulator was verified by steady-state test, load swing test, transient test and so on.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.320-323
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• 2022

상호참조해결은 문서에서 명사, 대명사, 명사구 등의 멘션 후보를 식별하고 동일한 개체를 의미하는 멘션들을 찾아 그룹화하는 태스크이다. 딥러닝 기반의 한국어 상호참조해결 연구들에서는 BERT를 이용하여 단어의 문맥 표현을 얻은 후 멘션 탐지와 상호참조해결을 동시에 수행하는 End-to-End 모델이 주로 연구가 되었으며, 최근에는 스팬 표현을 사용하지 않고 시작과 끝 표현식을 통해 상호참조해결을 빠르게 수행하는 Start-to-End 방식의 한국어 상호참조해결 모델이 연구되었다. 최근에 한국어 상호참조해결을 위해 구축된 ETRI 데이터셋은 WIKI, QA, CONVERSATION 등 다양한 도메인으로 이루어져 있으며, 신규 도메인의 데이터가 추가될 경우 신규 데이터가 추가된 전체 학습데이터로 모델을 다시 학습해야 하며, 이때 많은 시간이 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 상호참조해결 모델의 도메인 적응에 Continual learning을 적용해 각기 다른 도메인의 데이터로 모델을 학습 시킬 때 이전에 학습했던 정보를 망각하는 Catastrophic forgetting 현상을 억제할 수 있음을 보인다. 또한, Continual learning의 성능 향상을 위해 2가지 Transfer Techniques을 함께 적용한 실험을 진행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 베이스라인 모델보다 개발 셋에서 3.6%p, 테스트 셋에서 2.1%p의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2023.04a
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• pp.71-71
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• 2023

사람 장내세균은 그 개체가 100조 이상으로 알려져 있으며, 그 종류도 수 천 종에 이르러 건강에 지대한 영향을 미치고 있다. 이에 많은 연구를 통해 장내세균의 구성과 각종 질환과의 연관성이 밝혀지고 있으며, 장내세균 구성을 변화시켜 질환을 치료하려는 시도도 이어지고 있다. 본 연구에서는 천연식의약소재의 활성 검토를 위해 피부염 동물모델을 구축하고, 장내세균과의 상관관계를 정립하기 위해 실험을 수행하였다. 실험동물의 등 부위를 제모하고 DNFB로 피부염을 유발시켰으며, 유도 전에 대변을 채취하였다. 피부염의 유발을 확인하기 위해 비장의 무게를 측정하였다. Arctigenin과 dexamethasone을 실험군으로 설정하여 동물에 투여하여 그 효과를 검증함과 동시에 대변을 채취하여 장내세균의 구성을 T-RFLP법으로 분석하였다. 또한, 실험동물의 장내세균을 납품회사 별로 분석하여 향후 연구에 활용하고자 하였다. 그 결과, 장내세균의 구성이 피부염의 유발에 직접적으로 영향을 주는 것이 확인되지 않았다. 하지만, 투여 성분의 채내 동태 등에 대한 연구를 실시하여 약물대사를 포함한 장내세균과의 상호작용 연구를 통해 질환과 약물, 그리고 장내세균과의 관계를 정립할 수 있는 기반을 마련하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.768-771
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• 2024

인간의 산업 활동으로 인하여 동물들의 생존이 위협받으면서, 동물의 서식 분포를 효과적으로 파악할 수 있는 자동 야생동물 모니터링 기술의 필요성이 점점 더 커지고 있다. 그중에서도 동물 소리 분류 기술은 시각적으로 식별이 어려운 동물에게도 효과적으로 적용할 수 있는 장점으로 인하여 널리 사용되고 있다. 최근 심층학습 기반의 분류 모델들이 좋은 판별 성능을 보여주고 있어 동물 소리 분류에 많이 사용되고 있지만, 희귀종과 같이 개체 수가 적어 데이터가 부족한 경우에는 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있다. 또한, 이러한 모델들은 모델 내부에서 일어나는 추론 과정을 알 수 없어 결과를 완전히 신뢰하고 사용하는 데 제약이 따른다. 이에 본 논문에서는 전이 학습을 통해 데이터 부족 문제를 고려하고, SHAP을 이용하여 분류 모델의 추론 과정을 해석하는 설명가능한 동물 소리 분류 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 기법은 지도 학습을 한 경우보다 분류 성능이 향상됨을 확인하였으며, SHAP 분석을 통해 모델의 분류 근거를 이해할 수 있었다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.18 no.3
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• pp.93-105
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• 2013

Much Interest has focused on social network services such as Facebook and Twitter. Previous research conducted on social network often emphasized the architecture of the social network that is the existence of path between any objects on network and the centrality of the object in the network. However, studies on the semantic association in the network are rare. Studies on searching semantic associations between entities are necessary for future business enhancements. In this research, the ontology based social network analysis is performed. A new method to search and rank relation sequences that consist of several relations between entities is proposed. In addition, several heuristics to measure the strength of the relation sequences are proposed. To evaluate the proposed method, an experiment was performed. A group of social relationships among the university and organizations are constructed. Some social connections are searched using the proposed ranking method. The proposed method is expected to be used to search the association among entities in ontology based knowledge base.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.43 no.6 s.312
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• pp.17-25
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• 2006

As information systems to be computerized get significantly scaled up, data modeling issues apparently considered to be crucial once again as the early 1980's under the terms of data governance, data architecture or data quality. Unfortuately, merely resorting to heuristics-based field approaches with more or less no firm theoretical foundation of knowledge with regard to criteria of data design lead quite often to major failures in efficacy of data modeling. In this paper, we have compared normalization-critical data modeling approach, well-known as the Non-Stop Data Modeling methodology in the literature, to the Information Engineering in which in many occasions the notion of do-normalization is supported and even recommended as a mandatory part in its modeling nature. Quantitative analyses have revealed that NS methodology ostensibly outperforms IE methodology in terms of efficiency indices like adequacy of entity judgement, degree of existence of data circulation path that confirms the balancedness of data design and ratio of unnecessary data attribute replication.