• RED RIBBON
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• s.67
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• pp.26-27
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• 2005

인터넷 커뮤니티나 개인적 친분을 이용하여 타인의 HIV감염 사실을 공개적으로 밝혀 문제가 되고 있다. 아웃팅(감염사실을 공개적으로 밝히는 일)당한 감염인들은 감염사실이 주위에 알려지면서 친구를 잃고, 직장을 잃는 등 심각한 피해를 겪고 있다. 후천성 면역결핍증예방법에서 간과하고 있는 직무와 무관한 사람에 의한 감염사실 공개에 대하여 엄숙한 법적 제재가 가해져야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.622-625
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• 2021

본 논문에서 제안한 주요 범죄사실 개요 분석을 통한 범죄사실 타임라인 자동 작성 시스템은 범죄를 수사하는 현장 수사관들이 수사과정에서 취득한 수사문건 중 범죄사실 파트에 기재된 문장들을 자연어분석을 통해 주요 범죄사실을 파악하는데 필요한 요소들을 자동으로 알아내고, 이 요소들을 타임 라인 상에 시간 순으로 표시함으로써 주요범죄사실 개용을 쉽게 이해 할수 있도록 타임라인을 자동 만들어 내는 시스템에 관한 연구이다. 이를 위해 수사문건에 포함된 범죄사실 개요 범위를 자동으로 알아내고, 그 범위내 포함된 문장들 속에서 주요행위자, 관심을 둬야 하는 시각, 그 시각에 벌어진 주요 행위들을 자동으로 분석하는 연구를 소개한다.

• RED RIBBON
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• s.57
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• pp.8-9
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• 2004

HIV에 감염되었을 때 감염사실을 가족이나 친구들에게 알려야 할까? 하는 고민을 감염인이라면 누구나 한번쯤 겪었을 것이다. 감염사실의 고백이 나에게 도움이 될지 해가 될지를 곰곰이 생각해보고 알려야 한다. 하지만 성관계를 할 수 있는 배우자나 애인에게는 반드시 사실을 알려야 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.165-170
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• 2004

공간 데이터 웨어하우스에서 구축기는 의사절정을 위한 기반 데이터의 구축을 담당한다. 일반적으로 공간 데이터 웨어하우스의 데이터 적재는 잦은 갱신으로 인한 서버의 부하를 줄이기 위하여 구축기에 적재할 데이터를 임시 저장하고 일정주기마다 적재하는 방법을 이용한다. 이때 구축기의 정보는 차원테이블에 대한 갱신정보와 사실 테이블의 일부 갱신정보만을 유지하므로 여러 차원 테이블로 구성된 사실 테이블의 갱신은 공간 데이터 웨어하우스 서버에서 수행해야 한다. 사실 테이블의 갱신연산은 연관된 차원 테이블들에 의해 처리되므로 높은 처리 비용이 필요하다. 따라서 사실테이블의 처리로 인해 적재시간이 증가하며, 이는 사용자의 의사결정 응답시간을 증가시킨다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스의 구축기에서 사실테이블의 사전 계산 기법을 제안한다. 이 기법은 차원 테이블 및 사실 테이블에 대한 메타정보와 추가적으로 기록되어야할 데이터 정보를 구축기에 유지한다. 구축기는 이 정보를 이용하여 삽입 연산시 사실 테이블에 적재할 갱신 정보를 사전에 계산하고, 이를 적재주기에 함께 적재한다. 따라서 사실 테이블의 신을 데이터 적재 이전에 구축기에서 계산하므로 공간 데이터 웨어하우스 서버에서 발생하는 높은 처리 비용을 감소시킬 수 있다. 공간 데이터 웨어하우스 사용자의 의사결정 응답시간을 감소시킨다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2000.04a
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• pp.95-100
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• 2000

시뮬레이션 모델과 전문가 시스템의 학제간 연구는 그동안 많은 학자에 의해 진행되어 왔다. 전문가 시스템은 추론 기관과 지식베이스로 구성되며, 지식베이스는 사실과 규칙으로 구성된다. 사실과 규칙은 추론 기관의 추론을 위한 정보로 사용된다. 요즘의 정보 시스템은 데이터베이스를 가지며 데이터베이스의 정보를 기반으로 모든 처리가 진행된다. 이러한 정보 시스템에 삽입되어 사용되는 시뮬레이션 모델의 전문가 시스템도 데이터베이스의 정보를 사용하여 추론을 행한다. 데이터베이스의 정보는 전문가 시스템의 추론을 위한 사실로 사용되고, 추론 결과를 저장하기 위한 저장 장소로 사용된다. 본 연구에서는 전문가 시스템의 사실과 데이터베이스 사이의 사상을 정리하고, 이를 위한 사실 클래스를 제안한다. 이 사실 클래스는 데이터베이스 데이터를 전문가 시스템이 사용할 수 있도록 필링하는 기능과 추론을 위한 의미 분석의 기능을 갖는다. 또한, 데이터베이스에 추론 결과를 저장할 때 생기는 데이터의 일치성과 무결성 문제를 해결한다. 이 사실 클래스를 갖는 전문가 시스템 기능을 갖는 시뮬레이션 모델을 그래이팅 생산 공정의 시뮬레이션에 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.136-138
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• 2002

관계형 OLAP 시스템에서는 다차원 분석에 사용될 데이터를 하나의 사실과 여러 개의 차원 테이블로 구성된 스타 스키마로 표현한다. 사실 테이블은 측정치의 속성을 포함하며, 차원 테이블들은 이러한 사실 테이블에서 중심으로 뻗어져 나온 형태로써, 측정치에 대한 정보를 제공한다. 방대한 크기의 OLTP 소스 데이타베이스로부터 사실과 차원 테이블로 구성된 스타 스키마 설계하기 위해서는 풍부한 경험과 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 스타 스키마를 효과적으로 설계하기 위한 체계적인 설계 방법이 필요하다. 본 논문에서는 소스 데이터베이스들에 대한 개념적 모델인 ER 도형을 이용하여 여러 개의 사실 엔터티를 추출하는 알고리즘과 이를 통해 자동적으로 스타 스키마를 설계하는 알고리즘을 제시하였다. 스타 스키마가 하나의 사실 테이블에 여러 개의 차원 테이블이 M:1의 관계로 연결되었다는 성질을 활용하여, 이 방법에서는 EH 도형이 연결된 위상 구조를 이용하여 각 엔터티에 연결된 M:1 관계의 개수에 근거하여 사실과 차원을 추출하는 방법을 제시하였다. 본 논문에는 이러한 방법을 통해 데이터 웨어하우스의 스타 스키마들 자동적으로 쉽게 설계하여 소요되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.54-59
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• 2020

사실 불일치 교정은 기계 요약 시스템이 요약한 결과를 실제 사실과 일치하도록 만드는 작업이다. 실제 요약 생성연구에서 가장 공통적인 문제점은 요약을 생성할 때 잘못된 사실을 생성하는 것이다. 이는 요약 모델이 실제 서비스로 상용화 하는데 큰 걸림돌이 되는 부분 중 하나이다. 본 논문에서는 원문으로부터 개체명을 가져와 사실과 일치하는 문장으로 고치는 방법을 제안한다. 이를 위해서 언어 모델이 개체명에 대한 문맥적 표현을 잘 생성할 수 있도록 학습시킨다. 그리고 학습된 모델을 이용하여 원문과 요약문에 등장한 개체명들의 문맥적 표현 비교를 통해 적절한 단어로 교체함으로써 요약문의 사실 불일치를 해소한다. 제안 모델을 평가하기 위해 추상 요약 데이터를 이용해 학습데이터를 만들어 학습하고, 실제 시나리오에서 적용가능성을 검증하기 위해 모델이 요약한 요약문을 이용해 실험을 수행했다. 실험 결과, 자동 평가와 사람 평가에서 제안 모델이 비교 모델보다 높은 성능을 보여주었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.105-111
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• 2021

한국어 사실 확인 과제는 학습 자료의 부재로 인해 연구에 어려움을 겪고 있다. 본 논문은 수작업으로 구성된 학습 자료를 토대로 자연어 생성 모델을 이용하여 한국어 사실 확인 자료를 구축하는 방법을 제안한다. 본 연구는 임의의 근거를 기반으로 하는 주장을 생성하는 방법 (E2C)과 임의의 주장을 기반으로 근거를 생성하는 방법 (C2E)을 모두 실험해보았다. 이때 기존 학습 자료에 위 두 학습 자료를 각각 추가하여 학습한 사실 확인 분류기가 기존의 학습 자료나 영문 사실 확인 자료 FEVER를 국문으로 기계 번역한 학습 자료를 토대로 구성된 분류기보다 평가 자료에 대해 높은 성능을 기록하였다. 또한, C2E 방법의 경우 수작업으로 구성된 자료 없이 기존의 자연어 추론 과제 자료와 HyperCLOVA Few Shot 예제만으로도 높은 성능을 기록하여, 비지도 학습 방식으로 사실 확인 자료를 구축할 수 있는 가능성 역시 확인하였다.

• Journal of Technology Innovation
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• v.23 no.3
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• pp.115-135
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• 2015

In the technological cycle model, a technological discontinuity leads to the inception of industry evolution. Before the emergence of de facto standard, it is defined as era of ferment, while era of incremental change is defined after the emergence. In the era of ferment, market and product have high uncertainties, but the competition becomes fiercer in the era of incremental change. Hence, new or revised managerial strategies are required before and after the de facto standard. However, our understanding is limited. In this study, we explore determinants of firm survival after the emergence of de facto standard. We test these using 6650 product/year observations from 1983 to 2002. The results reveal that entry before the emergence of de facto standard, and the number of product in the market will increase exit rate. However, the number of company will reduce exit rate. Our findings illustrate distinctive characteristics of the industry after the emergence of de facto standard. We'll discuss academic and political implications in the last section of this paper.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.37-38
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• 2018

최근 영화와 애니메이션에서 기포가 수중에서 발생하는 장면이 많아지고 있다. 컴퓨터 그래픽 시각 효과를 사용하여 제작된 수중 기포 효과의 사실적인 수중 장면은 전반적인 효과에 영향을 미치는 중요한 요소가 된다. 물속의 환경과 융합된 기포의 특성을 분석하고 Maya를 응용한 실험과정을 통해 실감나는 기포 효과를 구현하는 것을 목표로 한다. 기술 개발과 VFX 영화의 향상으로 인해 수중 장면과 같이 직접 촬영으로 얻을 수 없는 장면을 시각효과를 통해 사실적으로 제작할 수 있다. 디지털 시각효과를 이용한 VFX 영화의 리얼리티와 생동감과 박진감 넘치는 모습을 보여 준다. 수중 환경의 사실성을 재현하기 위해 기포 효과의 사실성에 대한 요구가 높다. 기포가 있는 수중 환경은 다양한 역학 조건의 영향을 받으므로 분석과 제작을 통해 접근하는 것이 효과적이다. 본 연구는 컴퓨터 소프트웨어를 통해 수중 기포의 사실성 증대에 대한 시뮬레이션 과정을 분석한다.