• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.381-385
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• 2004

본 인구에서는 레이놀즈응력모형을 이용하여 직사각형 개수로 흐름을 수치모의 하고 이차흐름의 생성 메커니즘을 제시하였다. 수치모의 결과 자유수면과 측벽의 접합부 근처에서 inner secondary flow가 발생하였다. 이는 최근 Grega 등(1995)과 Hsu 등(2000)에 의해 밝혀진 새로운 이차흐름이다. 또한 측벽에서의 전단력 분포를 계산한 결과 inner secondary flow에 의하여 수면 근처에서의 전단력 값이 증가하는 것으로 나타났다. 계산된 결과를 이용하여 와도 방정식에서 각 항의 크기를 비교하여 이차 흐름의 생성 메커니즘을 살펴보았다. 그 결과 벽 및 측벽 경계 부근에서는 난류의 비등방성에 의한 와도 생성항에 의해 이차 흐름이 생성되고, 경계와 멀리 떨어진 영역에서는 레이놀즈응력에 의한 와도 생성항이 이차흐름을 생성시키는데 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.301-306
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• 2019

문서 생성 요약은 최근 딥러닝을 이용한 end-to-end 시스템을 통해 유망한 결과들을 보여주고 있어 연구가 활발히 진행되고 있는 자연어 처리 분야 중 하나이다. 하지만 문서 생성 요약 모델을 구성하기 위해서는 대량의 본문과 요약문 쌍의 데이터 셋이 필요한데, 이를 구축하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 정교한 뉴스 기사 요약 데이터 셋을 기계적으로 구축하는 방법을 제안한다. 또한 딥러닝 기반의 생성 요약은 입력 문서와 다른 정보를 생성하거나, 또는 같은 단어를 반복하여 생성하는 문제점들이 존재한다. 이를 해결하기 위해 요약문을 생성할 때 입력 문서의 내용을 인용하는 복사-메커니즘과, 추론 단계에서 단어 반복을 직접적으로 제어하는 페널티를 사용하면 상대적으로 안정적인 문장이 생성될 수 있다. 그리고 Transformer 모델은 순환 신경망 모델보다 요약문 생성 과정에서 시퀀스 길이가 긴 본문의 정보를 적절히 인코딩하여 줄 수 있는 모델이다. 따라서 본 논문에서는 복사-메커니즘과 추론 단계의 페널티를 이용한 Copy-Transformer 모델을 한국어 문서 생성 요약 데이터에 적용하였다. 네이버 지식iN 질문 요약 데이터 셋과 뉴스 기사 요약 데이터 셋 상에서 실험한 결과, 제안한 모델을 이용한 생성 요약이 비교 모델들 대비 가장 좋은 성능을 보이고 양질의 요약을 생성하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2003.07a
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• pp.249-253
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• 2003

기존의 무선 랜의 보안상의 문제점들을 해결하기 위하여 사용자와 인증자사이의 상호인증과 키를 교환하는 메커니즘이 요구된다. 이것을 보안하기 위해 IEEE 802.11i에서 키 체계와 4-Way Handshake를 제안하였다. 본 논문에서 언급되는 키 생성 및 교환 메커니즘은 사용자와 서버간의 인증된 마스터키를 통한 사용자와 인증자의 상호인증과, 키 생성과 키 교환하는 방법에 초점을 맞추고 있다. 이러한 키를 생성하기 위한 Pairwise 키 체계와 키 교환을 위한 4-Way Handshake, 4-Way Handshake에서 사용되는 EAPOL-Key message에 대하여 분석하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.167-171
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• 2020

문서 요약은 길이가 긴 원본 문서에서 의미를 유지한 채 짧은 문서나 문장을 얻어내는 작업을 의미한다. 딥러닝을 이용한 자연어처리 기술들이 연구됨에 따라 end-to-end 방식의 자연어 생성 모델인 sequence-to-sequence 모델을 문서 요약 생성에 적용하는 방법들이 연구되었다. 본 논문에서는 여러 자연어처리 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 BERT 모델을 이용한 자연어 생성 모델에 복사 메커니즘과 강화 학습을 추가한 문서 요약 모델을 제안한다. 복사 메커니즘은 입력 문장의 단어들을 출력 문장에 복사하는 기술로 학습데이터에서 학습되기 힘든 고유 명사 등의 단어들에 대한 성능을 높이는 방법이다. 강화 학습은 정답 단어의 확률을 높이기 위해 학습하는 지도 학습 방법과는 달리 연속적인 단어 생성으로 얻어진 전체 문장의 보상 점수를 높이는 방향으로 학습하여 생성되는 단어 자체보다는 최종 생성된 문장이 더 중요한 자연어 생성 문제에 효과적일 수 있다. 실험결과 기존의 BERT 생성 모델 보다 복사 메커니즘과 강화 학습을 적용한 모델의 Rouge score가 더 높음을 확인 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.655-659
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• 2008

본 연구에서는 3차원 수치모의를 통하여 횡방향 하상형상 및 격자형 이차흐름 구조의 생성 메커니즘을 분석하였다. 이를 위해 곡선좌표계에서의 지배방정식을 구성하고, 난류 폐합을 위해 Speziale(1987)가 제안한 비등방성 k-$\varepsilon$모형을 이용하였다. 또한 Exner 방정식을 이용하여 시간에 따른 하상변동을 예측하였다. 그 결과 바닥과 측벽 사이에서 발생되는 바닥 이차흐름의 하향류에 의해 측벽 부근부터 하상이 침식되고, 침식된 유사량은 이차흐름의 횡방향 유속에 의해 이동되어 퇴적되어, 결국 횡방향으로 연속적인 언덕 및 저면과 같인 하상형상이 생성되는 것으로 나타났다. 또한 시간에 따른 이차흐름 및 바닥 전단력, 하상고의 변화에 대해 살펴보았다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.141-146
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• 2018

최근 대화 모델 학습에는 시퀀스-투-시퀀스 모델이 널리 활용되고 있다. 하지만 기본적인 시퀀스-투-시퀀스 모델로 학습한 대화 모델은 I don't know 문제와 사오정 문제를 내포한다. I don't know 문제는 입력 발화에 대해 안전하고 무미건조한 단편적인 대답을 많이 생성하는 문제이다. 사오정 문제는 입력 발화에 대해 적절한 응답을 생성했지만 입력 발화와 동일한 의미를 지니지만 어순, 어미 등의 변화가 있는 발화에는 적절한 응답을 생성하지 못하는 문제이다. 이전 연구에서 디노이징 메커니즘을 활용하여 각각의 문제를 완화하는 대화 모델들을 학습할 수 있음을 보였으나 하나의 모델에서 두 문제를 동시에 해결하지는 못하였다. 본 논문에서는 디노이징 메커니즘을 활용하여 각각의 문제에 강점을 지닌 디코더들을 학습하고 응답 생성 시 입력 발화에 따라 두 디코더를 적절하게 반영하여 언급한 문제 모두에 대해 강건한 응답을 생성할 수 있는 모델을 제안한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 한국어 대화 데이터로 실험을 수행하였다. 실험 결과 단일 문제를 해결하는 모델들과 비교하여 ROUGE F1 점수와 사람이 평가한 정성 평가에서 성능 향상을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.419-423
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• 2019

질문과 그에 대한 근거가 있는 문서를 읽고 정답을 예측하는 기계 독해 연구가 최근 활발하게 연구되고 있다. 기계 독해 문제를 위해 주로 사용되는 방법은 다층의 신경망으로 구성된 딥러닝 모델로 좋은 성능을 위해서는 양질의 대용량 학습 데이터가 필요하다. 그러나 질과 양을 동시에 만족하는 학습 데이터를 구축하는 작업에는 많은 경제적 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 정답 분리 인코더와 복사 메커니즘을 이용한 단답 기반 한국어 질문 자동 생성 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.205-207
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• 2012

본 논문은 Use Case 기반 개발에서 요구사항부터 테스트 케이스를 자동 추출하는 메커니즘을 제안 하고자 한다. 제안한 메커니즘은 기존의 테스트케이스 생성 메커니즘을 Use Case 메커니즘과 접목한 것이다. 그리고 그 기반으로 자동 도구 구현을 통해 모든 가능한 테스트 케이스 추출하는데 있다. 이는 최소의 테스트 케이스로 100%의 기능적인 요구사항 커버리지 만족시킨다는 Gary 방법을 이용하고자 함이다. 이 도구의 단계는 확장된 UML 다이어그램으로부터 원인-결과 다이어그램을 전환 한 후, 결정 테이블화한다. 마지막 단계는 이를 통하여 테스트케이스가 자동적으로 발생 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.616-618
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• 2001

J2EE(Java™ 2 Platform, Enterprise Edition) 커넥터 아키텍처(Connector Architecture)는 J2EE 플랫폼을 다양한 EIS와 연결하기 위하여 공통 클라이언트 인터페이스(CCI:Common Client Interface)를 정의한다. CCI의 커넥션 메커니즘은 추상 팩토리 패턴(Abstract Factory Pattern)을 따르고 있다. 추상 팩토리 패턴을 이용함으로써 커넥터 아키택처는 각기 상이한 커넥션과 커넥션 팩토리가 독립적인 벤더들에 의해 독립적으로 구현될 수 있게 한다. 브리지 패턴(Bridge Pattern)은 추상화 정도와 구현에 따라 추상 클래스와 구현 클래스를 별도의 클래스로 구현하여 이들이 동적으로 조합되도록 한다. 본 논문에서는 추상 팩토리 패턴을 따르고 있는 CCI의 터넥션 메커니즘을 브리지 패턴을 적용하여 확장된 커넥션 메커니즘을 제시한다. 추상 팩토리 패턴은 클래스의 생성과 관련 있는 생성 패턴(Creational Pattern)인 반면 브리지 패턴은 구조 패턴(Structural Pattern)이다. 즉, 대행하는(delegation)클래스의 행위들을 중계해 준다. 구조 패턴은 새로운 기능을 구현하기 위해 객체를 구성하는 방식에 초점을 두며, 실행 시에 객체 컴포지션 구조를 변경할 수 있어 이를 통해 유동성과 확장성을 추가할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2003.12a
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• pp.60-65
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• 2003

본 논문에서는 Mobile IPv6 환경에서 보안성이 있는 인증 메커니즘을 제안한다. Internet draft에서 제안하고 있는 RR 방식의 BU 인증 메커니즘은 MN-CN, HA-CN간 두 경로 모두에 공격자가 접근하지 못한다는 전제로 인해 BU 인증을 위한 공유키 생성시 취약성을 내포하여 만약 공격자가 두 경로 모두에 접근 가능할 경우 노드간 통신하는 전 단계에 걸쳐 수동적, 능동적 공격에 노출되게 된다. 제안한 BU 인증 메커니즘은 최초 안전한 BU 인증을 위한 공유키를 생성 후 차후 이어지는 BU 인증은 이러한 안전성을 바탕으로 신속한 인증이 이루어지는 2단계의 인증 메커니즘을 제안함으로써 공유키의 노출을 최소화하여 보다 높은 수준의 보안을 제공하였다.