• Title/Summary/Keyword: 모델 이해

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Secure OS 보안정책 및 메커니즘

  • 홍기융;김재명;홍기완
    • Review of KIISC
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    • v.13 no.4
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    • pp.49-59
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    • 2003
  • 정보보호기술이 '수동형'에서 점차로 '능동형'으로 진화하고 있는 가운데, Secure OS가 능동형 정보보호기술의 핵심으로 주목받고 있다. Secure OS는 서버시스템 보안의 원천적 기술로 접근통제에 관한 보안정책, 보안모델 및 보안메커니즘에 대하여 검증 가능한 방법으로 안전ㆍ신뢰성이 확보되어야 한다. 이에 본 논문에서는 Secure OS 핵심기술의 이해와 더불어 Secure OS 개발 시 안전ㆍ신뢰성을 확보하기 위하여 이론적으로 잘 정립되고 정형화된 보안정책, 보안모델 및 보안메커니즘에 대하여 살펴본다.

한글 구 구조문법(KPSG):단일화 문법의 형식화에 의한 국어의 문법계산

  • Jeong, Hui-Seong
    • ETRI Journal
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    • v.11 no.2
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    • pp.150-176
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    • 1989
  • 인간과 컴퓨터의 대화(interaction)에 있어서 가능하다면 인간이 쓰는 언어로 인간이 원하고자 하는 소정의 작업을 지시하고 그 출력을 제공받을 수 없을까하는 목표를 두고 세계각국이 모국어의 컴퓨터처리 이론 및 알고리즘개발에 열중하고 있다. 이 논문은 우리의 국어인 한글을 컴퓨터가 처리하는 지적처리를 목표로, 연구중인 한글 이해 시스팀의 구축을 위한 이론과 그 처리 알고리즘에 대해서 논하고 있다. 구체적으로는 최신의 이론언어학의 문법이론을 도입하여 국어의 언어현상에 대한 형식화 모델을 제시하고 있다. 우리의 모델은 각각의 이질적인 언어현상에 대한 지식을 통일적 지식표현과 그 이용법을 체계적으로 기술하고 있다. 그 결과 우리의 접근법이 세계 어느 언어권의 형식화 수준보다 선진하고 있음을 제시한다.

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(Regeneration Study Using the Earthworm) (지렁이를 모델로 한 재생연구)

  • 박순철
    • The Zoological Society Korea : Newsletter
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    • v.18 no.1
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    • pp.49-54
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    • 2001
  • 재생에 관한 연구는 정상적인 발생 및 분화의 기작을 이해하는데 있어서 유용한 연구모델이며 재생의 기작을 규명함으로써 재생의 능력이 없는 동물에 이를 적용하고 응용할 수 있을 것으로 생각된다. 지렁이는 재생연구의 대상동물로 여러 가지 장점을 갖고 있는데 특히 뇌, 심장 등과 같은 중추기관의 재생을 연구할 수 있는 유일한 동물이라고 사료된다. 현재 지렁이에 관한 연구는 여러 방향으로 진행되고 있는데 재생아세포의 기원, 재생시 발현이 촉진되는 단백질분해효소의 특성, Hox 유전자의 발현양상 등에 관한 연구가 진행되고 있다.

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Porous Medium Theory in Consolidation (다공체 이론과 입밀해석)

  • Seo, Young-Kyo
    • Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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    • 2002.10a
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    • pp.108-112
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    • 2002
  • 다공체 이론은 간극수압 및 토질입자 및 간극수의 상호 작용을 포함하는 여러 가지 지반관련 문제의 이해에 있어 매우 중요하다. 이러한 상호작용은 토질강도 및 변형에 중요한 영향을 미친다. 본 논문은 다공체 이론(porous medium theory)의 일반식 및 구성모델을 제시하고 그에 따른 유한요소 공식을 유도하였다. 압밀 예제로서 이러한 모델의 정확도를 검증하였다.

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Contents Application of e-NIE and Edmodo for Industry 4.0 Education (4차 산업혁명의 시사적 교육을 위한 e-NIE 및 Edmodo 콘텐츠 활용)

  • Jang, hee-seon
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.369-370
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    • 2018
  • 본 논문에서는 대학의 교양 및 전공 수업에서 4차 산업혁명의 시사적 내용을 이해하기 위하여 최신 ICT 기술, 서비스, 산업 등과 관련된 뉴스 및 신문 기사를 활용한 교육 모델을 제시한다. 교육 모델에서는 다양한 뉴스 신문 기사를 서로 비교하면서 보기 위하여 e-NIE(electronic news in education)와 전 세계 교육용 SNS인 Edmodo 콘텐츠 활용 방법을 소개한다. 수강생들을 실험집단으로 설정하여 수강 전과 후의 정성적 효과를 분석한 결과, 대학에서의 뉴스 신문 활용 강좌의 필요성에 대하여 크게 동감하였다(5점 척도의 점수가 14.9% 향상).

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Development reactive power compensation system model for power factor (역률제어용 무효전력 보상설비 모델 개발)

  • Choi, Ho-Seok
    • Proceedings of the KIPE Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.423-424
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    • 2015
  • 전압 안정도를 향상 시키고 무효전력을 보상하는 방법 중 하나로 정지형 무효전력보상설비(SVC, Static Var Compensator)를 사용한다. 특히, 전기로(EAF, Electric Arc Furnace) 등 비선형 부하가 주를 이루는 철강 민수 사업자의 부하는 단시간 내에 전류 변화가 급격히 일어나며 큰 전압 변동을 일으키므로 무효전력 보상설비를 적용하여 안정적인 전력을 공급하고 전력 품질을 확보해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 LS-Nikko 동제련 온산 공장에 역률 보상을 목적으로 무효전력을 제어하기 위한 ${\pm}100[MVar]$ SVC 시스템 모델을 소개하고, 그 특성에 대한 이해를 돕고자 한다.

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Named Entity Recognition Using Customs Data (관세데이터를 활용한 개체명 인식)

  • KyoungHun yu
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2023.05a
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    • pp.434-436
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    • 2023
  • 본 연구는 관세 데이터를 BERT 기반 모델을 활용한 개체명 인식(NER)모델을 제안한다. 관세 분야 국내 첫 시도이며, 선행연구들과 달리 개체명 인식에 초점을 맞춘다. 관세 관련 텍스트에서 고유한 의미의 개체를 인식하는 것이 주요 목표이다. 이 연구는 관세 분야의 개체명 인식에 대한 이해도를 높이고 향후 HS 코드 검색 시스템 개발에 대한 기초 연구를 제공한다.

Video Understanding through Video Analysis based on Deep Learning (동영상 분할 및 분석 기술을 통한 딥 러닝 기반의 동영상 이해)

  • Kim, Kuekyeng;Lim, HeuiSeok
    • Proceedings of The KACE
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    • 2017.08a
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    • pp.65-68
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    • 2017
  • 동영상 콘텐츠는 빠른 인터넷과 동영상을 수요, 공급 할 수 있는 기기가 늘어남에 따라 폭발적으로 성장하고 있다. 이에 맞춰 동영상 콘텐츠에 대한 연구의 중요성은 점점 증가하고 있으며 이러한 연구들을 필요로 하는 소비자들 또한 크게 늘어나고 있다. 그러나 동영상 콘텐츠의 폭발적인 성장과 다르게 동영상의 이해에 관한 연구는 아직까지도 큰 성과 없이 성장을 제대로 하지 못하고 있다. 이 논문에서는 이러한 동영상에 대한 고차원적인 수준의 분석 및 분할 기술을 통해 동영상의 이해를 가능케 하는 모델의 설계와 원리를 소개한다. 또한 이 기술을 활용하여 동영상 콘텐츠의 성장을 활용하는 방법 및 그에 대한 비전을 소개하는 논문이다.

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RNN Sentence Embedding and ELM Algorithm Based Domain and Dialogue Acts Classification for Customer Counseling in Finance Domain (RNN 문장 임베딩과 ELM 알고리즘을 이용한 금융 도메인 고객상담 대화 도메인 및 화행분류 방법)

  • Oh, Kyo-Joong;Park, Chanyong;Lee, DongKun;Lim, Chae-Gyun;Choi, Ho-Jin
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2017.10a
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    • pp.220-224
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    • 2017
  • 최근 은행, 보험회사 등 핀테크 관련 업체에서는 챗봇과 같은 인공지능 대화 시스템을 고객상담 업무에 도입하고 있다. 본 논문에서는 금융 도메인을 위한 고객상담 챗봇을 구현하기 위하여, 자연어 이해 기술 중 하나인 고객상담 대화의 도메인 및 화행분류 방법을 제시한다. 이 기술을 통해 자연어로 이루어지는 상담내용을 이해하고 적합한 응답을 해줄 수 있는 기술을 개발할 수 있다. TF-IDF, LDA, 문장 임베딩 등 대화 문장에 대한 자질을 추출하고, 추출된 자질을 Extreme learning machine(ELM)을 통해 도메인 및 화행 분류 모델을 학습한다.

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