• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.854-856
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• 2003

웹 기반 교육시스템에 컴포넌트 개념을 도입하여 재사용하는 연구는 소프트웨어 재사용 측면에서 생산성 증대에 기여하지만 이러한 효과가 현실화되기 위해서는 기술적인 제반 요소들, 예를 들면 충분히 많은수의 사용 가능한 컴포넌트의 존재, 검색 및 등록 시스템의 지원, 효과적인 컴포넌트 서술 등의 문제가 해결되어야 하며 이 논문에서는 웹 기반 교육시스템에 컴포넌트 개념을 도입하여 재사용성을 높이는 연구의 연장으로 컴포넌트를 인터넷상에 개방하면서 그 컴포넌트에 대한 검색을 하거나 컴포넌트를 이해하고자 하는 사용자들에게 도움이 되는 정보들이 상세하게 기술되어야 함을 전제로 개발자의 WBI에서 요구 사항에 부합되는 컴포넌트를 검색하기 위한 컴포넌트 명세 모델과 아키텍쳐에 기반한 컴포넌트 검색 모델을 XML형태로 명세하고 클래스 다이어그램으로 표기하는 연구를 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.883-885
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• 2005

비디오 데이터에서 의미적 인식을 위해 활용되는 요소 중 하나가 객체에 대한 움직임 정보로 이는 비디오 데이터에 대한 색인과 내용 기반 검색을 수행하는데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 효율적인 객체기반 비디오 검색과 비디오의 움직임 해석을 위한 시공간 관계 표현 방법을 제시한다. 비디오의 객체표현 방법은 Polygon-based Bounding Volume의 3차원 Mesh 모델을 생성한 후 이를 이용하여 비디오 내 개체의 구조적 내용을 저차원적 속성과 움직임에 대한 기본 구조로 활용하였다. 또한, 움직임 객체에 대해 시공간적 특성과 시각적 특성을 동시에 고려하여 표현되도록 하였다. 각 Vertex는 시각적 특징 중 일부분이고, 비디오 내 개체의 공간적 특성과 개체의 움직임은 Volume Trajectory로 모델링되고, 개체와 개체간의 시공간적 관계를 표현하기 위한 Operation을 정의한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2002.05a
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• pp.92-97
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• 2002

자성체의 물성적인 성질에 바탕을 둔 Preisach 모델링은 히스테리시스 현상을 수치모사 하기 위한 방법으로 뛰어난 결과를 보여왔다. 하지만 Preisach 모델링은 그 계산과정에서 수렴의 어려움이 존재해 결과 값을 계산하지 못하는 경우가 발생하는 문제를 발생시켜왔었다. 본 논문에서는 Preisach 모델링을 프로그램하는데 있어서 기존에 발생했던 수렴의 문제점과 그 문제점을 해결하기 위한 보다 낳은 프로그램 기법들을 제시하였다. 이 방법은 기존 모델링 기법과 유사한 메모리를 사용하면서 수렴에 있어 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 또한 Preisach 모델러를 개발하는 과정에 발생하는 Tracing 모델들을 도식화하여 Preisach 모델링에 대한 이해를 돕고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.455-456
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• 2018

산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발에 있어 밸류체인 분석은 시장 성공의 핵심 열쇠라고 할 수 있다. 기존 정부에서 추진해 왔던 다양한 기술로드맵 분석사업에서 밸류체인 분석은 산업분석의 핵심으로 활용되고 있다. 그러나 일반적으로 실질적인 통계데이터를 기반으로 하기보다는 일부 전문가의 연구결과에 의지하고 있는 실정이다. 이에 본 연구를 통해 좀 더 객관적이고 실질적인 산업구조내에서 실제 기업 거래정보 기반으로 밸류체인을 분석할 수 있는 새로운 분석 모델에 관한 연구를 수행하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.504-506
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• 1999

소프트웨어 개발 과정에서 개발자 상호간의 의견 교환과 정보 공유는 실제로 프로젝트를 정확히 이해하고 분석하는데 있어 필수적인 요구 사항이다. 이러한 상호 정보 교환은 시스템의 정보, 기능, 행위 등을 쉽게 해주는 모델링을 통해 이루어지는데, 최근 모델링 작업을 쉽게 해주는 CASE 도구들이 많이 제공되고 있다. 하지만 각각의 CASE 도구들은 모델링 정보에 대한 서로 다른 포맷을 사용하고 있고, 플랫폼 종속적인 인터페이스를 제공하기 때문에 분산 환경에서의 정보 교환 및 공유가 불가능하다. 이러한 문제를 다양한 형태의 정보의 표현이 가능하며 정보교환의 새로운 패러다임으로 등장하고 있는 XML(Extensible MarkUp Language)을 이용하여 표준 객체지향 분석/설계 방법론인 UML 모델을 저장하고 활용하는 방안을 제시하고자 한다. 메타언어로서의 XML은 웹 환경의 전송 매체 기능을 가지고 있어 분산 환경에서의 정보 공유를 통한 팀 개발과 재사용이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.370-372
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• 2004

컴포넌트 모델링 방법은 컴포넌트 개발에서 시스템을 이해하고 분석하기 위해 중요한 부분을 차지하고 또한 재 사용성을 높이는 방안으로써 받아들여지고 있다. 컴포넌트는 일반적으로 컴포넌트를 개발하는 사람과 그것을 조림하여 사용하는 사람이 다르며 이에 따른 내용과 목적이 다르기 때문에 대규모의 컴포넌트 시스템을 개발하는데 있어서 그 역할에 따라 두 가지 유형으로 구분하는 것이 중요하다. 이것이 현실화되기 위해서는 명확한 컴포넌트와 인터페이스 명세가 필요하며 조립자와 개발자간의 서로 다른 관점에서의 컴포넌트 모델이 필요하다 이에 본 논문에서는 조립자 관점과 생성자 관점이라는 서로 다른 역할에 따라 두 가지 유형의 컴포넌트 모델을 제안하며 이를 위해 UML을 확장한다. 그리고 이를 구매발주 시스템에 적용하여 그 효용성을 검토한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.04a
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• pp.672-673
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• 2015

교수학습에서 발생하는 다양한 데이터를 분석하고 이를 바탕으로 학습자를 이해하기 위한 학습 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 그러나 교수학습지원시스템에서 생성되는 데이터는 다양한 형식으로 이를 결합하고 통합하기 위해서는 표준화된 사용 메타데이터가 필요하다. 이에 본 논문에서는 학습자 관점에서 교수학습 활동 중심의 데이터 모델을 제안한다. 이는 학습자의 학습양식을 바탕으로 학습 이벤트가 발생할 때 참여 활동한 데이터를 표현하기 위한 것이다. 이를 통해 학습자의 특성을 식별하고 학습활동에 참여 정도를 파악하여 학습자를 지원하기 위한 것이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.767-769
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• 2019

기계독해는(Machine reading comprehension) 사용자 질의에 대한 답변이 될 수 있는 내용을 기계가 문서를 이해하여 추론하는 것을 말하며 기계독해를 이용해서 챗봇과 같은 자동상담 서비스에 활용할 수 있다. 최근 자연어처리 분야에서 많은 성능 향상을 보이고 있는 BERT모델을 기계독해 분야에 적용 할 수 있다. 본 논문에서는 특허상담 분야에서 기계독해 task 성능 향상을 위해 특허상담 코퍼스를 사용하여 사전학습(Pre-training)한 BERT모델과 특허상담 기계학습에 적합한 언어처리 기법을 추가하여 성능을 올릴 수 있는 방안을 제안하였고, 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 특허상담 질의에 대한 답변 결정에서 성능이 향상됨을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.898-900
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• 2019

SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)은 지식 베이스를 위한 표준 시맨틱 질의 언어이다. 최근 인공지능 분야에서 지식 베이스는 질의 응답 시스템, 시맨틱 검색 등 그 활용성이 커지고 있다. 그러나 SPARQL 과 같은 질의 언어를 사용하기 위해서는 질의 언어의 문법을 이해하기 때문에, 일반 사용자의 경우에는 그 활용성이 제한될 수밖에 없다. 이에 본 논문은 신경망 기반 기계 번역 기술을 활용하여 자연어 질의로부터 SPARQL 을 생성하는 방법을 제안한다. 우리는 제안하는 방법을 대규모 공개 지식 베이스인 Wikidata 를 사용해 검증하였다. 우리는 실험에서 사용할 Wikidata 에 존재하는 영화 지식을 묻는 자연어 질의-SPARQL 질의 쌍 20,000 건을 생성하였고, 여러 sequence-to-sequence 모델을 비교한 실험에서 합성곱 신경망 기반의 모델이 BLEU 96.8%의 가장 좋은 결과를 얻음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.39-41
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• 2011

웹 접근성이란 '어떠한 사용자(장애인, 노인 등)'가 어떠한 기술 환경에서도 사용자가 전문적인 능력 없이 웹 사이트에서 제공하는 모든 정보에 접근할 수 있도록 보장하는 것이다. 그러나 홈페이지 구축 비용 등의 문제로 장애인 관련 단체나 학교 등 가장 필요한 사이트 조차 접근성을 준수하고 있지 못하다. 따라서, 저비용으로 쉽게 웹 접근성 준수 학교 홈페이지를 구축할 수 있는 ASP(Application Service Provider) 서비스 모델을 제안한다. 제안된 서비스는 HTML/XHTML 표준에 맞게 올바른 마크업 언어를 사용하고, CSS를 통해 구조와 표현을 완전 분리하여 개발하여 웹 접근성의 기본이 되는 웹 표준을 준수하였으며, 표준 지원 브라우저들과 모바일 웹 환경의 종류와 특성을 이해하고 이를 바탕으로 브라우저 간 상호 운용성을 보장하기 위해 자바 스크립트를 표준 문법과 구조에 맞게 사용하고, W3C의 표준 DOM을 이용하여 홈페이지에 필요한 기능들을 설계하였다.