• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.135-144
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• 2007

특성 모델(Feature Model)은 소프트웨어 제품 라인 개발 시 도메인 공학 단계에서 제품들 사이의 공통된 개념들과 서로 다른 개념들을 모델링하는데 널리 사용된다. 특성 모델로부터 특정 제품에 포함될 특성들을 선택한 결과를 특성 구성(Feature Configuration)이라고 하며, 이것은 특정 제품에 대한 요구 사항을 나타낸다. 현재 소프트웨어 제품 라인 개발 시 특성 모델과 특성 구성을 어떻게 구축하고 이용하는지에 대한 연구는 많이 되어 있지만, 이들에 대한 정형적 시맨틱과 논리적 추론에 대한 연구는 부족하다. 본 논문에서는 소프트웨어 제품 라인 공학에서의 표준 문제로 제안된 Graph Product Line을 예제로 하여 규칙 기반 시스템인 JESS를 이용한 특성 구성 검증 기법을 제안한다. 본 논문의 기법은 특성 구성의 불일치성을 일으키는 원인을 명확히 제시하는 장점을 가지며, 자바 언어와의 결합성이 뛰어난 JESS 시스템에 기반을 두었기 때문에 다른 소프트웨어 제품 라인 개발 환경과 쉽게 통합될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.478-484
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• 2008

이동 노드가 이동했을 경우 MIPv6에서는 새로운 연결을 위한 인증과정이 진행된다. 잦은 바인딩 갱신작업과 인증과정은 많은 트래픽을 초래하므로 서비스를 지연시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 PMIPv6에서는 이동 노드의 부담을 덜고자 네트웍 기반의 이동성 프로토콜을 지원한다. 그러나 도메인간 혹은 도메인내에서 옮겨질 경우 새로운 주소를 생성해야 함으로 MIPv6의 문제점을 그대로 내포하게 된다. IPSec에서도 외부망으로 이동시 신규협상이 이루어져야 한다. 이는 이동노드에 부담을 발생시킨다. 본 논문에서는 주소 변화 및 보안 재협상으로 인한 끊김 현상과 지연을 해결하기 위해 MBB(Make Before Break) 시스템을 제안한다. 이동 노드가 CoA주소를 받을 경우 IPsec 협약이 진행된다. 기존 협약내용에 사용된 식별자를 제안한 BID 메시지를 통해 CN(Correspondent Node)에게 전송하여 신원을 확인시킨다. 그 후 협약을 간소화하여 협상하므로 연결 끊김을 방지할 수 있고, IPSec 협약단계에서 이동 노드의 부담을 덜고, 두개의 주소로 동시에 통신함으로 패킷 손실의 확률을 줄일 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.58-66
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• 2019

대화 문장 내 고유명사와 같은 개체명에 대한 인식 연구는 효율적 대화 정보 예측을 위한 가장 기본적이며 중요한 연구 분야이다. 목적 지향 대화 시스템에서 가장 주요한 부분은 대화 내 객체가 어떤 속성을 가지고 있느냐 하는 것을 인지하는 것이다. 개체명 인식모델은 대화 문장에 대하여 전처리, 단어 임베딩, 예측 단계를 통해 개체명 인식을 진행한다. 본 연구는 효율적인 대화 정보 예측을 위해 전처리 단계에서 사용자 정의 사전을 이용하고 단어 임베딩 단계에서 최적의 파라미터를 발견하는 것을 목표로 한다. 그리고 설계한 개체명 인식 모델을 실험하기 위해 생활 화학제품 분야를 선택하고 관련 도메인 내 목적 지향 대화 시스템에서 적용 할 수 있는 개체명 인식 모델을 구축하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1031-1034
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• 2011

헬스케어에서의 상황정보는 사용자와 관련된 정보를 추론하여 질 높은 서비스를 제공하기 위해서 사용자가 필요로 하는 능동적이고 지능적인 서비스를 제공하여야 한다. 본 논문에서는 상황인식을 이용한 보건기상지수 모니터링 방법론을 제안한다. 체온, 기온, 조도, 습도, 자외선에 따른 건강지수를 사용자의 현재 위치에 따라 실시간으로 제공하기 위해서, GPS와 기상청의 RSS로부터 추출한 XML를 활용한다. 보건기상지수는 천식지수, 뇌졸중지수, 피부질환지수, 폐질환지수, 꽃가루농도지수, 도시고온지수의 요소에 따라 분석하여 모니터링한다. 상황정보 수집과 추론 과정을 통해 장치간의 유동성을 보장하는 환경에서 서비스를 지원하기 위한 도메인 상황정보를 구성한다. 이기종 디바이스의 유동성이 보장되는 환경에서 새로운 상황이 존재하면 추가된 상황정보의 서비스를 지원하기 위해서 Naive Bayes 분류자를 이용한다. 상황정보 수집, 상황인식 추론, 상황정보 모델링에 따른 새로운 상황 분류하는 방법론에 대해서 논리적 타당성과 유효성을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-8
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• 2009

개인화 서비스와 같은 지능정보 시스템을 위해서는 사용자 선호도의 학습은 중요한 연구 분야이다. 본 연구에서는 채팅 도메인에서의 사용자 선호도를 학습하는 방법을 제시하며, 기존의 평면적인 사용자 선호도 모델의 문제점을 해결하기 위한 사용자 선호도 모델을 제안한다. 사용자가 선호도 학습의 대상에 대하여 얼마나 관심이 있는가를 나타내는 관심도와 대상에 대한 감성을 나타내는 호감도 라는 요소로 모델링 할 수 있다. 자연어 처리를 통해 현재 대화에서의 주제 탐지와 호감도 분석을 하고, 이를 이용하여 사용자의 선호도와 호감도를 학습한다. 시간의 흐름에 따라 변하는 사용자 선호도의 특징을 고려하여, 사용자 선호도를 세션, 단기, 장기 선호도로 나누어 계산한다. 사용자선호도 학습의 대상이 되는 키워드와 주제에 대하며 시간에 따라 변하는 사용자의 선호도 변화를 고려하여 선호도 결정을 한다 사용자 선호도 학습 효과의 검증을 위하여 사용자 평가를 하였으며 주제 선호도, 키워드 선호도, 키워드 호감도에 대하여 각각 86.52%, 86.28%, 87.22%의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.304-309
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• 2020

본 연구에서는 한국어 전자사전 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen)와 다단어(Multi-Word Expressions: MWE) 개체명을 부분 패턴으로 기술하는 부분문법그래프(Local-Grammar Graph: LGG) 프레임에 기반하여 반자동으로 개체명주석 코퍼스 DecoNAC을 구축한 후, 이를 개체명 분석에 활용하고 또한 기계학습에 필요한 도메인별 학습 데이터로 활용하는 DecoNERO 개체명인식 플랫폼을 소개하는 데에 목적을 두었다. 최근 들어 좋은 성과를 보이는 것으로 보고되고 있는 기계학습 방법론들은 다양한 도메인을 기반으로한 대규모의 학습데이터를 필요로 한다. 본 연구에서는 정교하게 설계된 개체명 사전과 다단어 개체명 시퀀스에 대한 언어자원을 바탕으로 하는 반자동으로 학습데이터를 생성하는 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 개체명주석 코퍼스 DecoNAC 기반 접근법의 성능을 실험하기 위해 온라인 뉴스 기사 텍스트를 바탕으로 실험을 진행하였다. 이 실험에서 DecoNAC을 적용한 경우, KoBERT 모델만으로 개체명을 인식한 결과에 비해 약 7.49%의 성능향상을 기대할 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권12호
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• pp.499-506
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• 2019

지능형 로봇은 사용자의 요구에 따라 상황에 맞는 작업을 선택하여 서비스를 수행할 수 있어야 하며, 다양한 상황에 대해서 현재 가장 적합한 작업이 무엇인지 비교하고 선택할 수 있어야 한다. 이를 위해 절차적 추론 시스템을 활용하는 기존의 지능형 로봇시스템은 작업 모델 내부에 우선도 함수를 정의하고 이를 활용하여 작업 간 우선도를 비교하는 방법으로 작업관리 기능을 제공하고 있었다. 하지만 이러한 기존의 방법은 다중 도메인 서비스를 수행하는 데에 있어, 우선도 결정 함수가 명시적이지 않아 일반적인 상황에 대한 우선순위를 결정할 수 없고, 유용성을 비교하기 위한 표준적인 기준이 존재하지 않아 각 서비스 간의 우선도를 비교하는 방법이 범용적이지 않으며, 이를 재사용하거나 확장할 수 없다는 한계점이 존재했다. 우리는 이를 개선하기 위해 작업관리를 위한 정책 모델과 이를 활용하여 작업의 우선도를 계산하는 방법인 정책 모델 주도 메타-플래닝을 제안한다. 정책 모델은 메타-플래닝 과정에서 작업의 유틸리티를 명시적으로 계산할 수 있는 기능을 제공하며, 기초 모델을 통해 다양한 서비스 간의 유용성을 비교할 수 있게 해준다. 또한, 모델의 구성을 온톨로지를 활용함으로써 확장성을 가지는 특징이 있다. 실험을 통해 동적 환경에서 정책 모델에 따라 로봇의 행동이 변화하는 것을 관찰할 수 있었고, 이를 통해 서비스가 필요에 따라 우선도의 비교를 통해 선택되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제26권4호
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• pp.301-308
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• 2013

본 논문에서는 새로운 비중첩 영역 분할 기법을 바탕으로 한 병렬해석의 정확도 분석이 수행된다. Tak 등(2013)에 의해 제안된 이 방법에서 분할된 하위도메인들은 서로 중첩되지 않으며 계면요소(interfacial element)라 불리는 가상연결유한요소를 통해 서로 간의 관계가 결정된다. 이 접근법의 주요 장점은 영역 분할시 floating 도메인에서 발생할 수 있는 특이강성행렬(singular stiffness matrix)을 계면요소의 결합을 이용하여 가역행렬(invertible matrix)로 변환할 수 있다는 것과 기존의 FETI법에 비하여 해석시간과 스토리지(storage) 사용을 줄일 수 있다는 것이다. 반면에 3개 이상의 하위도메인들이 한 점에서 연결되는 경우를 의미하는 cross point에서는 해석의 정확도가 저하되는 경향이 나타났다. 따라서 본 논문에서는 새로운 비중첩 영역 분할기법에 대해 다양한 영역분할의 경우에 따라 발생하는 하나의 cross point에 접촉하는 하위도메인의 개수에 따른 정확도 분석이 수행되고 정확도가 저하되는 원인분석 및 대책이 논의된다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제16권2호
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• pp.49-62
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• 2022

본 논문에서는 항공기 고양력 제어시스템의 모델해석 기반 설계과정 및 검증결과를 제시한다. 이를 위하여 가장 많이 사용되는 상용 물리모델 툴 중 하나인 Matlab/Simulink를 활용하였다. 고양력 제어시스템은 기능 및 주요 에너지 흐름에 따라 전자제어, 유압구동, 그리고 기계동력전달 도메인의 3가지 도메인으로 나눌 수 있다. 우리는 이에 근거하여 주요 도메인 및 하위 부품 각각을 모델링 한 후 그것을 통합하여 전체 시스템 모델을 완성하였다. 모델링 과정에서 각각의 모델 블록은 자체 사전시험 및 부품의 수락시험 결과를 참고하여 튜닝하였으며, 결과적으로 전체 성능모델과 개발이 끝난 단위 제품 및 전체 시스템은 각각의 제품단위 시험 및 시스템 통합 성능시험을 통해 완전히 검증되었다. 마지막으로 고양력 제어시스템의 개발과정 및 결과를 요약하고 추후 과제를 제시할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.30-34
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• 1995

신경망을 이용하는 연속 음성 인식에서 학습이라 함은 인위적으로 분할된 음성 데이타를 토대로 진행되는 것이 지배적이었다. 그러나 분할된 음성데이타를 마련하기 위해서는 많은 시간과 노력, 숙련 등을 요구할 뿐만아니라 그 자체가 인식도메인의 변화나 확장을 어렵게 하는 하나의 요인 되기도 한다. 그래서 분할된 음성데이타의 사용을 가급적 피하고 그러면서도 성능을 떨어뜨리지 않는 신경망 학습법들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 학습된 인식기를 이용하여 자동으로 한국어 음성데이타를 분할한 후 그 분할된 데이타를 이용하여 다시 인식기를 재학습시켜나가는 반복 과정을 소개하고자 한다. 여기에는 TDNN이 인식기로 사용되며 인식단위는 음소이다. 학습은 cross-validation 기법을 이용하여 제어된다.