• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.243-248
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• 2020

인공 신경망을 통한 심층 학습 모델의 발전은 컴퓨터 비전, 자연언어 이해 문제들에서 인간을 뛰어넘는 성능을 보이고 있다. 특히 트랜스포머[1] 기반의 사전 학습 모델은 질의응답, 대화문과 같은 자연언어 이해 문제에서 최근 높은 성능을 보이고 있다. 하지만 트랜스포머 기반의 모델과 같은 심층 학습 모델의 급격한 발전 양상에 비해, 이의 동작 방식은 상대적으로 잘 알려져 있지 않다. 인공 신경망을 통한 심층 학습 모델을 해석하는 방법으로 모델의 예측 값과 실제 값이 얼마나 일치하는지를 측정하는 모델의 보정(Calibration)이 있다. 본 연구는 한국어 기반의 심층학습 모델의 해석을 위해 모델의 보정을 수행하였다. 그리고 사전 학습된 한국어 언어 모델이 문장이 내포하는 애매성을 잘 파악하는지의 여부를 확인하고, 완화 기법들을 적용하여 문장의 애매성을 확신 수준을 통해 정량적으로 출력할 수 있도록 하였다. 또한 한국어의 문법적 특징으로 인한 문장의 의미 변화를 모델 보정 관점에서 평가하여 한국어의 문법적 특징을 심층학습 언어 모델이 잘 이해하고 있는지를 정량적으로 확인하였다.

• Convergence Security Journal
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• v.24 no.3
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• pp.105-115
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• 2024

Since 2015, programming has been included in school curricula to enhance computer literacy and problem-solving skills. C language, widely used for its simplicity, efficiency, and long history, poses significant security risks, particularly in memory vulnerabilities like buffer overflow, pointer errors, format strings, and integer overflow. These vulnerabilities can cause severe system issues and widespread damage. This paper proposes an "Error Detection and Automatic Correction of Memory Vulnerabilities (EDAC)" algorithm to detect and correct these errors, aiming to reduce the impact of C language memory vulnerabilities.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.97-99
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• 2011

논문에서는 일반 웹 브라우저를 대상으로 제작된 웹 페이지로부터 사용자가 원하는 정보를 추출하여 모바일 환경에서 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 기존에 별도의 프록시(proxy) 서버를 통해 데이터를 저장하고 이를 제공하는 방식이 제안되었으나 이는 보안에 민감한 데이터 및 실시간 데이터 처리에 적합하지 않다. 본 논문에서는 모바일 기기상에서 웹 데이터 추출을 직접 처리하는 방법을 제안하며 이를 위해 웹 페이지로부터 데이터를 추출하는 방법 및 절차를 기술하는 정의 언어 (Web Extraction Definition Language)를 설계한다. 또한 설계된 WEDL 문서를 기반으로 동작하는 웹 클라이언트 라이브러리를 구현하여 실제 웹 페이지를 대상으로 동작하는지 실험한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.13-17
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• 2014

본 연구에서는 한국어와 한국수화 간의 병렬 코퍼스 제작과 함께 이에 따른 문제를 다룬다. 본 연구에서는 병렬 코퍼스를 효율적으로 제작하기 위해 키넥트와 립모션을 이용하였고, 이의 성능을 검증하기 위해 기존 연구에서 제시하고 있는 장갑을 통한 동작 인식 및 수집 방법과 본 연구에서 제시하고 있는 수집 방법을 비교하였으며, 비교 결과 장갑을 통해 수집한 결과와 유의미하게 차이가 나지 않음을 확인하였다. 이는 본 연구의 동작 수집 방식이 상대적으로 고비용인 장갑 수집 방식과 비교하여 경쟁력이 있음을 시사하고 있으며, 특히 보편적인 자료 수집 방식을 사용하는 특징까지 가지고 있어서 동시적으로 자료를 수집할 수 있어 규모가 있는 병렬 코퍼스 구축을 더욱 효율적으로 진행할 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.493-501
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• 1993

본 논문에서는 한글의 자소간 흘림의 연속 필기를 허용하는 원고 작성기의 구현을 연구하였다. 이러한 온라인 한글 필기의 응용에서는 신속한 인식속도를 갖는 인식방법이 요구되며, 인식중에도 계속적인 필기가 가능하도록 하여 사용자에게 편의를 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이와같은 요구사항을 만족시키기 위하여 스트링 정합방법에 기반한 신속한 인식 방법을 사용한다. 또한, 글자인식과 필기데이타 수집이 병행적으로 처리되도록 구성됨으로써 원고작성시에 자유로운 필기동작이 가능하도록 하였다. 실험결과 50명이 쓴 21,076자에 대하여 88.96%의 인식률을 제공하였으며, 제안하는 구현 방법이 원고작성 응용에 적합하게 동작함을 알 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.139-146
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• 2002

본 논문에서는 한국어의 대등접속의 구문분석 문제를 다룬다. 이를 전체 문장의 구문분석 기법에 기반하도록 하여, 문장 전체에 대한 분석 결과를 가장 좋게 하는 대등접속 구조가 선정되도록 하였다. 본 기법의 특징으로는 구간 분할 기법에 기반하여 대등접속 구조 후보의 수의 감소가 가능하게 되기 때문에 구문분석의 안정화를 얻게 되었다. 또한 전체 구문분석기에서 한 부품으로 동작함으로써 전체 문장 구조가 올바른 대등구조를 선택할 수 있게 되어, 보다 전역적인 정보의 이용에 의한 분석이 되었다. 선접속부와 후접속부 간의 구조 및 어휘적 유사성, 평행연결의 이용 등은 본 기법의 또 다른 특징으로 볼 수 있다. 실험결과 정상적인 문장의 대등접속에 대한 분석에서 매우 효과적으로 동작함을 관찰하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.669-673
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• 2004

인터넷의 사용이 증가, 네트워크 기술이 발달하면서 컴퓨터 및 하드웨어 장비는 고속화 대용량화, 소형화 추세로 가고 있고, 기존에 외부 인터페이스와의 데이터 송수신 또한 병렬 포트를 이용한 통신이 많았으나, 외부 장비의 소형화와 고속화 그리고 휴대화가 요구되면서 차츰 직렬 포트를 이용하여 적은 전송라인을 이용한 외부 장비와의 인터페이스가 요구 되게 되었다. 본 논문에서는 내부 모듈간의 인터페이스와 외부 장치와의 데이터 송/수신이 가능한 UART 인터페이스 모듈을 하드웨어 설계언어인 VHDL 언어를 이용하여 설계하였으며, FPGA 칩인 Xilinx(Spartan II) 데스트 보드에 다운로드하여 시뮬레이션 하였다. 또한 양방향성 공통 버스로의 인터페이스 회로 설계와 다른 클럭으로 동작하는 시스템과의 비동기 회로의 동작 메커니즘을 쉽게 설계하였고, 비동기 통신 기능에 있어서 실제로 사용이 가능하도록 설계하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11c
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• pp.411-413
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• 2003

본 논문에서는 ARM922T Core와 주변장치를 설계할 수 있는 100만 게이트의 FPGA를 내장한 알데라(Altera)사의 엑스칼리버(Excalibur)를 이용하여 DC모터 제어용 SoC를 설계하였다. SoC란 System on Chip의 약자로 하나의 칩 안에 프로세서와 다양한 목적의 주변장치들을 집적하는 것을 말한다. 모터를 구동하기 위한 PWM신호 생성기를 하드웨어 설계언어(Hardware Description Language)로 구현하고 시뮬레이션을 통해 설계모듈을 검증하였다. 이렇게 검증한 PWM 생성기 모듈과 ARM922T Core를 합성하여 SoC를 설계하였다. PWM 생성기 모들을 구성하는 내부의 각 분분을 VerilogHDL로 코딩하여 심볼로 만들어 통합하는 방식으로 설계를 하였으며 실제 모터를 구동하기 위해서 프로세서가 동작할 수 있도록 C언어로 프로그램하여 함께 칩에 다운로드하여 테스트를 하였다. SoC를 기반으로한 시스템 설계의 장점은 시스템이 간단해지고 고속의 동작이 가능하며 회로의 검증 및 다양한 시뮬레이션이 용이하다는데 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.322-325
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• 2010

본 논문은 다른 프로세서간의 어셈블리 코드를 자동으로 변환하는 방법에 대해 소개한다. 어셈블리 언어는 기계어를 사람이 알아보기 쉽도록 만든 저급 언어로서 레지스터 접근과 같은 하드웨어 수준의 작업이 가능한 반면, 컴퓨터 아키텍처에 따라 어셈블리도 다르다. 이에 따라 새로운 프로세서에서 어셈블리 코드가 포함된 프로그램을 동작시키기 위해서는 어셈블리 코드 부분을 새로 작성하여야 한다. 어셈블리를 작성하는 것은 많은 시간이 필요하고 버그가 발생할 확률이 높다. 본 논문에서는 새로 작성할 어셈블리 코드를 동일한 동작을 하는 다른 프로세서의 어셈블리 코드를 통해 생성해내는 방법을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.680-682
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• 2024

현재까지 연구되었던 뉴스 추천 시스템은 일반적으로 뉴스 제목, 뉴스 본문, 카테고리 정보 등의 텍스트 정보를 기반으로 사용자에게 맞춤 뉴스를 추천해주는 방식으로 동작한다. 구체적으로는 뉴스의 텍스트 정보를 통해 뉴스를 표현하는 임베딩 벡터를 생성하여 사용자 맞춤 뉴스를 추천하는 task-specific 한 아키텍처를 기반으로 동작한다. 기존 연구에서는 task-specific 아키텍처 내의 뉴스의 임베딩 벡터를 생성하는 과정에서 BERT 와 같은 언어모델을 이용하여 텍스트 정보를 더 잘 반영하고자 했다. 본 연구에서는 기존의 구조와 다르게, 뉴스 제목 인덱싱을 통해 전체 뉴스 추천 시스템에서의 언어모델을 충분히 활용할 수 있는 방식을 제안하고자 한다.