• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.489-490
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• 2023

기계 학습에서 데이터 및 기능은 기계 학습의 상한을 결정한다.이러한 기능은 산업 생산에서 과도한 데이터 양과 유형으로 인해 상당한 추가 비용이 발생할 수 있다. 따라서 적절한 특징 처리 방법이 매우 중요해졌다. 대부분의 기존 특징 처리 방법은 특징 엔지니어링을 기능 검색 문제, 즉 모델 성능을 최적화할 수 있는 기능 변환 작업을 검색하는 것으로 추상화한다. 그러나 자동 특징 엔지니어링의 경우 검색량과 변환 조합의 수가 매우 많기 때문에 요인 분해 기반 모델을 사용하여 벡터 곱셈을 통해 상호 작용을 측정하면 조합 특징의 패턴을 자동으로 학습하는 방법이 특히 효율적이다. xDeepFM 은 명확한 방식으로 특징적인 상호작용을 생성하도록 설계된 새로운 Compressed Interaction Network (CIN)를 제안한다. 여기에 제시된 Low-rank Compressed Interaction Network(LRCIN )은 xDeepFM 접근 방식에서 CIN 네트워크의 단순화된 개선을 기반으로 하며 xDeepFM 에 주의 메커니즘을 추가하여 보다 정확하게 예측된다. 실험 결과에 따르면 모델은 계산 복잡성을 단순화할 뿐만 아니라 예측 정확도도 다른 모델보다 훨씬 우수한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.165-168
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• 2006

이 논문은 유한상태변환기만을 이용하여 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅 시스템을 제안한다. 기존의 한국어 형태소 분석 시스템들은 규칙기반 형태소 분석기가 주를 이루고 한국어 품사 태깅 시스템은 은닉마르코프 모델 기반 품사 태깅이 주를 이루었다. 한국어 형태소 분석의 경우 유한상태변환기를 이용한 경우도 있었으나, 이 방법은 변환기를 작성하기 위한 규칙을 수작업으로 구축해야 하며, 그 규칙에 따라서 사전이 작성되어야 한다. 이 논문에서는 품사 태깅 말뭉치를 이용해서 유한상태변환기에서 필요한 모든 변환 규칙을 자동으로 추출한다. 이런 방법으로 네 종류의 변환기, 즉, 자소분리변환기, 단어분리변환기, 단어형성변환기, 품사결정변환기를 자동으로 구축한다. 구축된 변환기들은 결합연산(composition operation)을 이용하여 하나의 유한상태변환기를 구성하여 한국어 형태소 분석과 동시에 한국어 품사 태깅을 수행한다. 이 방법은 하나의 유한상태변환기만을 이용하기 때문에 복잡도는 선형시간(linear complexity)을 가지면, 형태소 분석기와 품사 태깅 시스템을 매우 짧은 시간 내에 개발 할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.213-217
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• 2007

소프트웨어 테스팅은 소프트웨어의 개발 과정에 있어서 가장 중요하고 많은 비용이 드는 부분이다. 소프트웨어 테스팅을 수동으로 행하는 것은 많은 문제를 발생시킬 수 있다. 소프트웨어 자동 테스팅을 하기 위해서 최근 활발히 연구되고 있는 부분이 모델 기반 소프트웨어 자동 테스팅 기법이다. 본 논문에서는 UML 모델 기반 테스트 케이스 자동 생성 기법을 제안한다. UML state chart 로 모델링 된 테스트 대상 소프트웨어를 제안된 자료구조에 저장 한 후, 이를 flow graph 로 변환한다. 최종적으로 변환된 flow graph 에서 테스트 케이스를 생성한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.23-26
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• 2005

XML 문서의 구조를 정의하는 XML Schema 는 문법이 복잡하며 설계자에 따라 표현방법이 달라질 수 있고 잘못된 설계는 시스템의 자원을 낭비할 수 있다. 특히 한정된 시간과 비용으로 진행되는 프로젝트에서 잘못된 XML Schema 설계는 프로젝트의 지연 및 비용 초과의 주된 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 XML 로 작성된 데이터 중심의 전자문서 전송 시 필요한 XML Schema 를 표준화된 방식으로 생성하는 변환정보파일 모델을 설계하였다. 그리고 설계된 변환정보파일모델에 정의된 메타 데이터를 이용하여 객체지향 개념을 도입한 XML Schema 를 자동 생성하는 시스템을 설계, 구현하여 표준화된 XML Schema 를 생성하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권1호
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• pp.32-37
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• 2016

시퀀스 다이어그램에 대한 모델 기반 테스트를 수행하기 위하여 시퀀스 다이어그램으로부터 테스트 케이스를 자동으로 생성해야 한다. 이를 위해서는 시퀀스 다이어그램이 나타내는 시나리오를 파악하고 테스트 커버리지를 만족하는 경로를 추출하여 테스트 정보를 생성해야 한다. 하지만 시퀀스 다이어그램은 결합 조각을 사용하여 반복 및 조건, 대안 정보를 나타내므로 시퀀스 다이어그램으로부터 테스트 케이스를 자동으로 생성하는 것은 복잡하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 시퀀스 다이어그램으로부터 액티비티 다이어그램으로 변환을 수행하는 모델 변환 프로세스를 정의하고, 이를 통해 시퀀스 다이어그램의 시나리오를 제어 흐름 형태로 표현하고 여기에 테스트 커버리지를 적용하여 테스트 케이스를 생성하는 과정을 정의한다. 마지막으로, 사례 연구를 통하여 시퀀스 다이어그램으로부터 테스트 케이스를 생성하는 과정을 보인다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1999년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.232-236
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• 1999

Codesign 방법론은 하드웨어와 소프트웨어가 공존하는 시스템을 설계할 때 이드의 설계를 각각의 특성에 맞는 방법을 사용함으로써 효율적인 디자인방법을 제공한다. 전체 시스템의 동작 및 성능을 검증하기 위해서는 다른 방법으로 개발된 하드웨어와 소프트웨어를 같이 시뮬레이션해야 하는데 이를 통합시뮬레이션(Co-simulation)이라고 한다. 하드웨어와 소프트웨어를 개발하는 방법이 다르기 때문에 야기되는 통합의 문제점을 해결하기 위하여 DEVS(Discrete Event System Specification)에 기반한 중간단계형태를 통한 변환방법론을 제시하고 이를 사용하여 C++ 모델과 Verilog HDL 모델간의 통합시뮬레이션을 구현함으로써 효용을 보이고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.39-43
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• 2023

자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition, ASR)은 컴퓨터가 인간의 음성을 텍스트로 변환하는 기술이다. 자동 음성 인식 시스템은 다양한 응용 분야에서 사용되며, 음성 명령 및 제어, 음성 검색, 텍스트 트랜스크립션, 자동 음성 번역 등 다양한 작업을 목적으로 한다. 자동 음성 인식의 노력에도 불구하고 노인 음성 인식(Elderly Speech Recognition, ESR)에 대한 어려움은 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 노인 음성 인식에 콘포머(Conformer)와 피쳐 퓨전 모듈(Features Fusion Module, FFM)기반 노인 음성 인식 모델을 제안한다. 학습, 평가는 VOTE400(Voide Of The Elderly 400 Hours) 데이터셋으로 한다. 본 연구는 그동안 잘 이뤄지지 않았던 콘포머와 퓨전피쳐를 사용해 노인 음성 인식을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 콘포머 모델보다 높은 수준의 정확도를 보임으로써 노인 음성 인식을 위한 딥러닝 모델 연구에 기여했다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.101-108
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• 2008

건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 입체 항공사진을 이용하여 도화사에 의해 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근에는 항공라이다(LiDAR) 데이터를 이용한 모델링 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 항공라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링 연구는 항공라이다 점 데이터를 보간 과정을 통하여 픽셀구조로 변환하거나 수치지도, 항공영상 등의 이종 데이터간의 융합을 통하여 건물을 모델링하는 방안 등을 제시하였다. 본 논문은 기존 건물 모델링 기법에서 사용되었던 점 데이터의 픽셀구조로의 변환 및 이종 데이터간의 융합 등의 방법을 배제하고 항공라이다 데이터만을 이용한 건물의 자동 모델링 방법을 제안하였다. 건물지붕에 대한 항공라이다 데이터를 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 건물의 구성요소를 추출한다. 추출되어진 건물의 구성요소를 대표하는 모델을 생성하여 전체적인 건물의 3차원 모델을 구성한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 다양한 형태의 건물 모델을 자동으로 구성할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.78-80
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• 2012

개체 관계(ER) 모델과 확장 개체 관계(EER) 모델은 개념적 데이터베이스 설계분야에서 가장 많이 사용되는 모델이다. 확장 개체 관계 모델은 여전히 객체지향 데이터베이스를 처리하는데 강력하나 최신 객체관계 데이터베이스와 UML과 같은 새로운 데이터베이스 모델링을 처리하기에는 부족함이 많다. 따라서 본 논문에서는 이러한 객체 관계 데이터베이스를 지원하기 위한 확장 개체 관계 기반의 변환 방법을 제안한다. 변환 규칙은 트리플 그래프 문법을 사용하여 정의하고 MOFRON TGG 에디터를 이용하여 표현한다. 트리플 그래프 문법 규칙에 따라 본 제안 방법은 자동 ORDB 개발 프레임워크에 적용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.53-67
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• 2008

현재 유사 도메인에 대한 feature 모델과 class 모델간의 재사용을 위해, 모델 차원에서 상호변환 연구와 두 모델간 온톨로지를 이용한 변환 연구가 있으나, 메타모델을 통한 일관성 있는 변환이 되지 못하며, 각 모델이 가진 변환 대상 모델링 요소가 충분치 않고, 특히, 자동 변환 알고리즘 및 지원 툴을 제공하지 않음으로써 모델간 재사용의 저하를 초래하고 있다. 본 논문에서는 메타모델 상에서 온톨로지를 사용한 feature 모델을 class 모델로의 변환 방법을 제시한다. 이를 위해, feature 모델, class 모델 및 온톨로지에 대한 메타모델을 재정의하고, 각 메타모델별 모델링 요소에 대한 속성을 정의한다. 이 속성들에 기반하여 feature 모델과 온톨로지 간 그리고 온톨로지와 class 모델간의 변환 규칙 프로파일을 집합 이론과 명제논리로 정의한다. 이러한 변환의 자동화 구축을 위해 변환 알고리즘을 생성하고, 지원 툴을 구현한다. 제시한 변환규칙 및 툴을 사용해 전자 결재시스템을 통해 실제 적용한다. 기대효과로써, 기 구축된 feature 모델을 class모델로 변환하여 상이한 개발방법간에 생성된 모델을 재사용을 할 수 있다. 특히, 온톨로지를 사용해서 의미적 변환의 모호성을 해소시킬 수 있으며, 변환의 자동화 및 모델간 일관성을 유지시켜줄 수 있다.