• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.227-230
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• 2000

건설 도면정보의 공유 및 교환은 건설 CALS/EC(Continuous Acquisition & Lifecycle Support /Electronic commerce) 환경의 필수적인 요소이다. 그러나 CAD 시스템의 버전변화와 별도의 한글처리로 인하여 도면정보의 관리 렌 활용에 많은 문제점이 발생하고, 상이한 CAD 시스템간의 파일 교환이 제대로 이루어지지 못하는 등 도면정보 교환을 위한 정보모델의 구축이 절실히 요구되고 있다. 이러한 환경에서 STEP(Standard for the Exchange of Product model data)은 건설 도면정보의 교환 및 공유를 위한 정보모델을 구축함에 있어서 그 활용 가능성이 높다. 본 연구에서는 STEP을 이용하여 건설분야에서 활용 가능한 2차원 도면정보 모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 STEP내의 AP 202를 기반으로, AP 214와 독일의 2차원 도면정보 표준화 프로젝트인 STEP-CDS를 참조하도록 한다. 그리고 실제 개발된 도면정보모델이 기존 CAD 도면 데이터를 제대로 표현할 수 있는지 검증하기 위하여 상용 CAD시스템인 AutoCAD Rl4의 DXF 데이터를 개발된 정보모델로 변환하여 그 결과를 검토하고자 한다. 세부적으로는 DXF 데이터의 도면정보모델로의 변환을 위하여 DXF 구조의 STEP 스키마를 정의한다. 이때 이 스키마와 도면정보모델의 스키마간의 매핑을 위하여 STEP내의 EXPRESS-X를 이용하기로 한다. 또한 도면정보 모델의 데이터의 뷰잉과 브라우징을 위하여 도면정보 뷰어를 개발한다.

• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.491-496
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• 2022

최근 멀티-세션 데이터로 장기간 페르소나와 대화 일관성을 유지하며 인터넷에서 대화와 관련된 지식을 활용하는 대화모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이를 위한 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 대화 데이터는 공개되지 않아 한국어 대화모델 연구에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 데이터의 필요성을 시사하고, 데이터 수집을 위한 툴을 제안한다. 제안하는 수집 툴은 양질의 데이터 수집을 위해 작업자들이 사용하기 편하도록 UI/UX를 구성하였으며, 대화 생성 시 텍스트뿐만 아니라 정보가 밀집된 테이블도 대화에 활용할 지식으로 참조할 수 있도록 구현하였다. 제안하는 수집 툴은 웹 랜덤채팅 시스템에 기반을 두어 작업자가 여러 다른 작업자와 같은 확률로 매칭되게 구현되었으며, 일정 확률로 기존 대화로부터 대화를 시작하도록 함으로써 멀티-세션 대화 수집이 가능하도록 하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.8
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• pp.241-247
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• 2021

As a way to solve the side effects of urban development, a smart city with information and communication technology converges in the city is being built. For this, a smart city platform should support the development and integration of smart city services. Therefore, the underlying technology and the functional and non-functional requirements that the smart platform must support were analyzed. As a result of this, we classified the Internet of Things, cloud computing, big data and cyber-physical systems into four categories as the underlying technologies supported by the smart city platform, and derived the functional and non-functional requirements that can be implemented and the reference model of the smart city platform. The reference model of the smart city platform is used for decision-making on investment in infrastructure technology and the development scope of services according to functional or non-functional requirements to solve specific city problems for city managers. It provides platform developers with guidelines to identify and determine the functional and non-functional requirements and implementation technologies of software platforms for building smart cities.

• Composites Research
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• v.32 no.5
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• pp.216-221
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• 2019

Piecewise integrated composite (PIC) beam has different stacking sequences for several regions with respect to their superior load-resisting capabilities. On the interest of current research is to improve bending characteristics of PIC beam, with assigning specific stacking sequence to a specific region with the help of machine learning techniques. 240 elements of from the FE model were chosen to be reference points. Preliminary FE analysis revealed triaxialities at those regularly distributed reference points to obtain learning data creation of machine learning. Triaxiality values catagorise the type of loading i.e. tension, compression or shear. Machine learning model was formulated by learning data as well as hyperparameters and proper load fidelity was suggested by tuned values of hyperparameters, however, comparatively higher nonlinearity intensive region, such as side face of the beam showed poor load fidelity. Therefore, irregular distribution of reference points, i.e., dense reference points were distributed in the severe changes of loading, on the contrary, coarse distribution for rare changes of loading, was prepared for machine learning model. FE model with irregularly distributed reference points showed better load fidelity compared to the results from the model with regular distribution of reference points.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.54 no.4
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• pp.261-281
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• 2020

The importance of long-term preservation of various types of electronic records through dark archives is gradually increasing. However, the current dark archive does not have an optimized information package structure for long-term preservation of electronic records. In order to address these problems, this research proposed four element categories by re-organizing the OAIS reference model information package based on the core process of the dark archiving. The detailed descriptive items of each category consist of a total of 4 upper-level elements and 27 sub elements based on the OAIS reference model, ISO 23081, Records Management Metadata Standard, ISAD(G), ISAAR(CPF), ISDF, and ISDIAH. This structure can be used as a basis for constructing an information package optimized for dark archiving, and is expected to support the long-term preservation of electronic records more efficiently.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.439-443
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• 2021

기계 독해는 단락과 질의가 주어졌을 때 단락 내 정답을 찾는 자연어 처리 태스크이다. 최근 벤치마킹 데이터셋에서 사전학습 언어모델을 기반으로 빠른 발전을 보이며 특정 데이터셋에서 인간의 성능을 뛰어넘는 성과를 거두고 있다. 그러나 이는 단락 내 범위(span)에서 추출된 정보에 관한 것으로, 실제 연산을 요구하는 질의에 대한 응답에는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 범위 내에서 응답이 가능할 뿐만이 아니라, 연산에 관한 이산 추론을 요구하는 단락 및 질의에 대해서도 응답이 가능한 기계 독해 모델의 효과성을 검증하고자 한다. 이를 위해 영어 DROP (Discrete Reasoning Over the content of Paragraphs, DROP) 데이터셋으로부터 1,794개의 질의응답 쌍을 Google Translator API v2를 사용하여 한국어로 번역 및 정제하여 KoDROP (Korean DROP, KoDROP) 데이터셋을 구축하였다. 단락 및 질의를 참조하여 연산을 수행하기 위한 의미 태그를 한국어 KoBERT 및 KoELECTRA에 접목하여, 숫자 인식이 가능한 KoNABERT, KoNAELECTRA 모델을 생성하였다. 실험 결과, KoDROP 데이터셋은 기존 기계 독해 데이터셋과 비교하여 단락에 대한 더욱 포괄적인 이해와 연산 정보를 요구하였으며, 가장 높은 성능을 기록한 KoNAELECTRA는 KoBERT과 비교하여 F1, EM에서 모두 19.20의 월등한 성능 향상을 보였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.1
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• pp.31-42
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• 2010

GPM(Generic Product Model) developed by Hitachi in Japan is a common data model to integrate and share life cycle data of nuclear power plants. GPM consists of GPM core model, an abstract model, implementation language for the model and reference library written in the language. GPM core model has a feature that it can construct a semantic network model consisting of relationships among objects. Initial GPM developed and provided GPML as an implementation language to support the feature of the core model, but afterwards the GPML was replaced by GPM-XML based on XML to achieve data interoperability with heterogeneous applications accessing a GPM data model. However, data models written in GPM-XML are insufficient to be used as a semantic network model for lack of studies which support GPM-XML and enable the models to be used as a semantic network model. This paper proposes OWL as the implementation language for GPM core model because OWL can describe ontologies similar to semantic network models and has an abundant supply of technical standards and supporting tools. Also, OWL which can be expressed in terms of RDF/XML based on XML guarantees data interoperability. This paper uses OWL DL, one of three sublanguages of OWL, because it can guarantee complete reasoning and the maximum expressiveness at the same time. The contents of this paper introduce the way how to overcome the difference between GPM and OWL DL, and, base on this way, describe how to convert the reference library written in GPML into ontologies based on OWL DL written in RDF/XML.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.9
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• pp.175-183
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• 2011

Data is the kernel of IT. We can apply to other architectures are refer to technology and advanced method. Data architecture is our's native that must be implement ourself. It will suggest to the best method to implement for a sound information system that likes to framework of building because data is not sensitive field of evolution and change of technology. Well implemented data architecture can be effectively management and operation. Also this is easily to implement of enterprise architecture. This paper propose a model of implementation data architecture for enterprise architecture.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.11 no.6
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• pp.123-133
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• 2010

XML has been become the new standard for publishing and exchanging data on the Web. However, most business data is still stored and maintained in relational database management systems. As such, there is an increasing need to efficiently publish relational data as XML data for Internet-based applications. The most important issue in the transformation is to reflect structural and semantic relations of RDB to XML schema exactly. Most transformation approaches have been done to resolve the issue, but those methods have several problems. In this paper, we discuss algorithm in transforming a relational database schema into corresponding XML schema in XML Schema. We aim to achieve not only explicit/implicit referential integrity relation information but also high level of nested structure while introducing no data redundancy for the transformed XML schema. To achieve these goals, we propose a transformation model which is redundancy free and then we improve the XML Schema structure by exploring more nested structure.