• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.94-96
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• 2005

기존의 역할기반 접근통제(RBAC: Role Based Access Control) 모델은 역할(R), 사용자(U), 접근권한 할당(A), 접근권한의 상속성의 관계에 의해 접근통제를 실행할 때. 하위역할에 할당된 사용자의 모든 접근권한은 상위역할에 할당된 사용자의 접근권한에 상속됨으로서 권한의 집중으로 인하여 최소권한 정책을 위배하고, 권한의 남용문제가 발생한다. 본 논문에서는 기존의 RBAC 모델에서 제기되는 문제를 해결하기 위하여 역할에 보안등급(허용등급, 허용범위)을 이용하여 접근권한의 상속성을 제한하고, 속(보안등급, 부분순서)의 이론을 적용하여 접근권한의 흐름을 통제할 수 있는 역할계층 접근통제 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 역할의 특정영역을 지정함으로서 부분적인 역할계층을 구성할 수 있기 때문에 새로운 역할을 추가하거나 제거를 용이하게 할 수 있고, 역할의 계층구조를 간편하게 갱신할 수 있게 항으로서 다단계 보안시스템에서도 효과적으로 접근통제를 할 수 있을 뿐 아니라 대규모 보안시스템으로 확장할 수 있는 장점을 갖는다.

• 대한화학회지
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• 제44권4호
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• pp.356-362
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• 2000

협동적인 소집단 문제 해결 과정을 녹화/녹음하여 작성한 프로토콜에 대하여 언어적 행동의 빈도를 분석하고, 학생들의 사전 성취 수준에 따라 비교하였다. 각각의 소집단에서 학생들의 사전 성취 수준에 따라 언어적 상호작용에 대한 참여율도 조사하였다. 상위 수준 학생들은 중${\cdot}$하위 수준에 비해 '정보 주기' 범주에 속하는 행동들을 많이 나타내었고, '제공', '제공 반복', '정당화'에서의 차이가 통계적으로 유의미하였다. '정보 받기'나 '질문하기' 범주에서는 통계적으로 유의미한 차이를 나타내는 행동이 없었다. 12개 소집단 가운데 모든 수준의 학생들이 언어적 상호작용에 균형 있게 참여한 경우는 3개조에 불과했고, 중위 수준 학생들의 참여율이저조한 경우가 많았다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권9호
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• pp.1251-1260
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• 2002

실시간 응용 프로그램은 미디어 데이터간에 만족되어야 할 동기화 제약조건을 가지고 있다. 클라이언트의 버퍼를 버퍼레벨기법의 가상버퍼와 네트워크 상태를 포함한 피드백기법을 제안한다. 가변적 전송 지연 시간을 흡수하면서 피드백 제어에 의한 동기화를 수행한다. 버퍼의 수위가 정상레벨을 유지하는가에 대한 문제는 재생률과 QoS 서비스에 중요한 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 필터링함수, 제어함수, 네트워크 평가 함수 등을 적용하여 멀티미디어 서버에서 전송 시작시점을 결정하고 미디어의 재생 시 끊어짐이 없는 유연한 재생을 처리하게 된다. 주 미디어인 오디오 프레임이 상위임계레벨에 버퍼의 수위가 존재 할 경우는 점차적으로 재생시간을 줄이고, 오디오 프레임이 하위임계레벨에 버퍼의 수위가 있을 경우는 점차적으로 재생시간을 늘리는 시스템을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권1호
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• pp.23-28
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• 2002

지능형 에이전트를 구현하는데 있어서 하나의 근본적인 문제는 에이전트가 자신의 인식이나 행동의 의미를 이해하지 못한다는 점이다. 에이전트가 세계를 이해하지 못하는 이유중의 하나는 의미론적 자질을 단순한 문자열로 변환시키는 구문론적 접근방법에서 야기한다. 이 문제를 해결하기 위해 코헨은 에이전트가 자율적으로 자신의 센서와 행동자를 사용하여 환경과 상호작용 함으로써 고급 개념의 기초가 되는 물리적 스키마를 배우는 의미론적 방법을 소개한다. 하지만 코헨은 스키마를 이해하는 것을 가능하게 해주는 상위 계층의 개념소자는 다루지 않는다. 본 논문에서는 부정은 물리적 스키마의 인식을 가능하게 해주는 메타 스키마라는 제안을 하고 부정의 몇 가지 의미론적 양상들을 증명한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.103-111
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• 2011

최근 메쉬 네트워크는 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그러나 메쉬 네트워크는 무선 전송의 특성으로 인한 제한적인 대역폭을 제공하며, 특히 단일 채널로 구성된 메쉬 네트워크의 경우 다중 홉 전송 시 전송률 저하 문제 등이 발생한다. 이러한 문제를 해결하고 QoS(Quality of Service)를 제공하기 위해 다양한 라우팅방식이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 MPLS(Multi Protocol Label Switching)를 적용하여 QoS를 제공하는 MPLS 메쉬 네트워크 구조를 제안한다. MPLS를 적용한 메쉬 네트워크를 통해 하부 QoS 제공방식과 무관하게 상위 응용계층에서의 경로관리가 용이해지며 트래픽관리가 용이해진다. 본 논문에서는 IEEE 802.11e 표준을 적용하여 트래픽에 대한 차별적인 서비스를 제공하도록 MPLS 적용 메쉬 라우터를 설계하고, 구현 및 실험을 통하여 동작을 검증하였다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제27권2호
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• pp.191-205
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• 2017

본 연구는 서울의 C중학교 1학년 학생들이 기하 증명 문제를 해결하는 과정에서 보여주는 증명스키마 유형과 그 특징을 조사한 것이다. 자료 분석은 Harel, & Sowder의 증명스키마 유형에 기초하여 이루어졌다. 연구 결과, 학업성취수준에 따라 학생들이 사용하는 증명스키마 유형에 차이가 있었다. 상위권에서 하위권으로 갈수록 변형적 증명스키마를 사용하는 학생의 비율이 감소하였고 귀납적(측정) 증명스키마를 사용하는 학생의 비율은 증가하였다. 또한 증명과정에서 비형식적인 부호 사용하기, 문제에서 주어진 그림 특정 비율로 인식하기 등 각 증명스키마 유형마다 고유한 특징이 나타났다. 이를 바탕으로 4개의 의미 있는 결론을 추출하였고, 이것이 증명 교수 학습에 주는 시사점을 논의하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.368-375
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• 2000

품사 태깅 시스템은 자연 언어 처리의 가장 기본이 되는 부분으로 상위 자연 언어 처리 분야인 구문분석, 의미분석의 전처리로 사용되거나, 기계번역, 정보검색이나 음성인식 및 합성 등과 같은 많은 응용 시스템을 위해서도 필요하다. 이렇게 여러 가지 목적을 위해 품사 태깅 시스템은 존재하는데, 각각의 응용을 위해서 최적화된 태깅 시스템을 따로 구성하기도 하고, 하나의 태깅 시스템을 여러 가지 응용을 위해서 사용하기도 한다. 이때, 문제가 되는 것 중에 하나는 각 응용마다 요구하는 품사 태그 세트가 다르다는 것이다. 품사 태그세트가 고정되어 있다면 어떤 응용을 위해서는 사용되는 품사 태그세트가 너무 적어서 문제가 되고, 반대로 품사태그세트가 너무 많아서 시스템의 수행속도가 중요시되는 응용에서 성능저하의 요인이 되기도 한다. 본 논문에서는 하나의 태깅 시스템의 품사태그세트를 조절할 수 있도록 하여 몇 가지 응용시스템에 맞게 최적화시킬 수 있는 방법론을 제시하고 실험을 통해서 시스템의 성능, 유지보수 및 시스템의 여러 리소스 관리 측면에서도 가장 효율적인 방법론임을 입증하고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권4호
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• pp.90-98
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• 2018

심전도 신호는 기본적으로 심장의 전기적 활동에 포함되며 이를 통해 심박수 측정, 심장 박동의 리듬 검사, 심장 이상 진단, 정서 인식 및 생체 인식과 같은 다양한 목적으로 분석 및 활용된다. 본 논문의 목적은 다차원 데이터 배열인 텐서 특성을 가진 다선형 판별분석(MLDA: Multilinear Linear Discriminant Analysis) 기법을 이용하여 개인식별을 수행하고자 한다. MLDA는 상위 차원의 텐서를 포함하는 분류 문제에 대해서 차원 문제를 해결 할 수 있으며, 상호 연관된 부분 공간은 서로 다른 클래스를 구별하기 위해 사용될 수 있다. 제시된 방법의 성능을 검증하기 위해 Physionet의 MIT-BIH데이터베이스를 적용하였다. 이 데이터베이스에 대해 실험한 결과, MLDA는 기존 PCA와 LDA와 비교하여 개인식별 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.383-386
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• 2009

집단지성을 이용한 지식검색 서비스는 개방적 구조와, 축적된 자료를 공유할 수 있다는 커뮤니티적인 특성으로 큰 인기를 얻고 있다. 하지만 방대한 지식공유속에서 사용자가 진정으로 원하는 답변 획득은 점점 더 어려워지고 있다. 최근 알고리즘적으로 가장 정교하다고 평가 받는 구글을 통해 상위에 랭크된 검색결과들 중에는 집단지성을 통해 구축된 위키피디아, Yahoo Q/A 과 같은 Social 검색엔진의 검색결과들이 상당수 존재한다. 본 논문은 대부분의 질문은 인간으로부터 문제해결의 실마리를 얻을 수 있다는 점과 온라인상의 사용자에 대한 연구를 통해 지식검색 서비스 사용자중 Influence를 찾는것에 목적이 있다. 이에 국내 Social 검색 엔진의 대표인 네이버 지식iN을 중심으로 지식검색내의 사용자 활동성과 신뢰성을 분석하고, 이를 기반으로한 Influence 지수 산정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통한 Influence 지수는 지식검색 서비스에서 문제 해결의 실마리를 가진 사용자를 찾는 중요한 지표가 될 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.366-371
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• 2023

신경망 기반의 검색 모델이 활발히 연구됨에 따라 효과적인 대조학습을 위한 다양한 네거티브 샘플링 방법이 제안되고 있다. 대표적으로, ANN전략은 하드 네거티브 샘플링 방법으로 질문에 대해 검색된 후보 문서들 중에서 정답 문서를 제외한 상위 후보 문서를 네거티브로 사용하여 검색 모델의 성능을 효과적으로 개선시킨다. 하지만 질문에 부착된 정답 문서를 통해 후보 문서를 네거티브로 구분하기 때문에 실제로 정답을 유추할 수 있는 후보 문서임에도 불구하고 네거티브로 분류되어 대조학습을 진행할 수 있다는 문제점이 있다. 이러한 가짜 네거티브 문제(False Negative Problem)는 학습과정에서 검색 모델을 혼란스럽게 하며 성능을 감소시킨다. 본 논문에서는 False Negative Problem를 분석하고 이를 완화시키기 위해 가짜 네거티브 분류기(False Negative Classifier)를 소개한다. 실험은 오픈 도메인 질의 응답 데이터셋인 Natural Question에서 진행되었으며 실제 False Negative를 확인하고 이를 판별하여 기존 성능보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 보여준다.