• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.827-830
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• 2011

클라우드 CAD는 기존 사용자들의 작업 효율성 증대 및 기업의 자원 절약뿐만이 아니라 설계와 현장간의 협업 등 많은 부분에서 큰 효과를 가져다 줄 것으로 기대하고 있다. 하지만 많은 기업들이 도면, 문서 등이 관련된 보안에 관련된 문제로 인해 클라우드 CAD를 사용함에 있어서 망설이고 있다. 이에 본 논문에서는 현재 시중에 출시되어 있는 대표적인 클라우드 CAD인 AutoCAD WS와 몇몇 기업에서 적용중인 가상화 클라우드 CAD를 기준으로 하여 기업에 적용시 문제가 될 수 있는 보안 문제를 알아보고 그 해결 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.287-289
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• 2021

해당 소프트웨어는 딥러닝 기반의 언어 모델을 이용하여 한국어 랩을 더 효과적으로 작성할 수 있도록 돕는다. 이 소프트웨어는 단순히 가사를 생성하는 데에 그치지 않고, 라임을 맞추고자 하는 대상 단어와 앞뒤 문맥이 주어졌을 때, 라임과 맥락에 맞는 단어 목록을 추천한다. 작사가는 사용자 친화적인 문서 편집 인터페이스를 통하여 언어 모델과 적극적으로 상호작용을 해 나가며 효율적으로 가사를 만들어나갈 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.267-273
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• 2020

검색 엔진에 입력되는 질의 중 입력 빈도는 낮지만 상대적으로 길이가 긴 질의를 롱테일 질의라고 일컫는다. 롱테일 질의가 전체 검색 로그에서 차지하는 비중은 높은 반면, 그 형태가 매우 다양하고 검색 의도가 상세하며 개별 질의의 양은 충분하지 않은 경우가 많기 때문에 해당 질의에 대한 적절한 검색어를 추천하는 것은 어려운 문제다. 본 논문에서는 롱테일 질의 입력 시 적절한 검색어 추천을 제공하기 위하여 질의-문서 클릭 정보를 활용한 추출기반 모델 및 Seq2seq와 GPT-2 기반 생성모델을 활용한 질의 확장 방법론을 제안한다. 실험 및 결과 분석을 통하여 제안 방법이 기존에 대응하지 못했던 롱테일 질의를 자연스럽게 확장할 수 있음을 보였다. 본 연구 결과를 실제 서비스에 접목함으로써 사용자의 검색 편리성을 증대하는 동시에, 언어 모델링 기반 질의 확장에 대한 가능성을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.241-246
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• 2021

스니펫 추출은 정보검색에서 주요한 문서 정보를 짧은 문단 형태로 보여주는 것으로 사용자가 검색결과를 좀 더 효율적으로 확인할 수 있게 도와준다. 그러나 기존 스니펫은 어휘가 일치하는 문장을 찾아 보여주기에 검색의도가 반영되기 어렵다. 또한 의미적 정답을 찾기 위해 질의응답 방법론이 응용되고 있지만 오픈 도메인 환경에서 품질이 낮은 문제가 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 스니펫 추출, 의도 부착, 검증 3단계로 스니펫을 추출하여 추출된 스니펫이 질의 의도에 적합하게 추출되도록 하는 방법을 제안한다. 실험 결과 전통적인 스니펫보다 만족도가 높은 것을 보였고, 스니펫 추출만 했을 때보다 의도 부착, 검증을 하였을 때 정확도가 0.3165만큼 향상되는 것을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.394-398
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• 2020

산업/직업분류 자동코딩시스템은 고용조사 등을 함에 있어 사업체 정보, 업무, 직급, 부서명 등 사용자의 다양한 입력을 표준 산업/직업분류에 맞춰 코드 정보를 제공해주는 시스템이다. 입력 데이터로부터 비지도학습 기반의 색인어 추출 모델을 학습하고, 부분단어 임베딩이 적용된 색인어 임베딩 모델을 통해 입력 벡터를 추출 후, 출력 분류 코드를 인코딩하여 지도학습 모델에서 학습하는 방법을 적용하였다. 기존 시스템의 분류 결과 데이터를 통해 대, 중, 소, 세분류에서 높은 정확도의 모델을 구축할 수 있으며, 기계학습 기술의 적용이 가능한 시스템임을 알 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.596-599
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• 2021

목적지향 챗봇은 일상생활의 많은 부분을 자동화하기 위해 우리의 삶에 널리 보급되고 있다. 그러나 목적지향 챗봇은 보통 많은 모듈이 연결된 파이프라인의 형태로 구현되기 때문에 기계학습 초보자 혹은 비전문가가 직접 구현하기에는 어려운 편이다. 때문에 모든 모듈을 직접 구현하기보다는 유료 챗봇 빌더나 오픈소스 프레임워크를 통해 구현된다. 현재 영어는 몇 가지 오픈소스가 존재하지만 한국어는 관련 오픈소스가 전무한 상황이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 한국어 전용 오픈소스 목적지향 챗봇 프레임워크인 Kochat 을 제안한다. 사용자는 Kochat 을 이용하여 약 20~30 줄의 코드만으로 손쉽게 자신만의 목적지향 챗봇을 학습 및 배포할 수 있다. 모든 소스코드와 문서는 https://github.com/hyunwoongko/kochat에서 확인할 수 있으며, 추가로 논문의 말미에 후속 연구에 대해서도 논의한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.731-733
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• 2022

본 서비스는 문서 내의 가중치를 분석하여 키워드와 관련된 순서대로 정렬하여 판례/법률 검색의 정확도를 향상할 것을 제안한다. 상용화된 다른 판례/법률 관련 서비스의 경우, 키워드 검색을 통해 자신의 사례를 검색할 때, 요약된 정보가 없거나 너무 짧아 사용자가 원하는 판례/법률 결과를 얻을 수가 없어 본 서비스를 기획하게 되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.334-335
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• 2022

Among domestic car carrier operating shipping companies, some shipping companies are operating a stowage planning system that is installed and executed on a computer, and most shipping companies are executing stowage plans with documents such as Excel. This is a study on how to utilize web service technology so that multiple users can use the planning system more efficiently in the cargo stowage planning process for car carriers.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.178-179
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• 2023

이 논문은 OneNote 악성코드의 증가 추세와 그에 따른 Emotet 악성코드의 유포 방식 및 특징을 분석하고자 하는 목적으로 작성되었다. OneNote 는 페이지 내 어디든 자유롭게 콘텐츠를 삽입할 수 있는 특징 때문에 악성코드 유포에 적극적으로 이용되고 있다. 특히, Emotet 악성코드는 OneNote 파일을 이메일 첨부 파일로 유포하고, 문서 열람 시 클라우드 연결 버튼을 클릭하면 악성 스크립트 파일이 다운로드 되어 감염이 일어난다. 이러한 악성코드 유포 방식을 방지하기 위해서는 사용자 교육과 함께 보안 솔루션 강화가 필요하다는 결론을 내리고 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.1559-1562
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• 2008

본 논문에서는 제 3 자들 간에 디지털 인증서를 교환하여 신뢰를 구축하는 방법인 신뢰관리 시스템을 확장하여 역할에 대한 정책을 정의하고 정의된 역할을 인증서에 입력하여 접근을 제어하는 RBAC 방식을 제안하여 이를 e-Healthcare 시스템에 적용하였다. 정책 문서는 XML 로 정의하고 인증서버를 모듈화하여 e-Healthcare 시스템과의 연동 및 웹에서 사용 가능하도록 확장하였고 다양한 접근 권한이 가능한 PACS 테스트베드를 구현하여 성능을 분석하였다.