• Journal of KIISE
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• v.43 no.9
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• pp.953-962
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• 2016

Model-based testing is a technique for performing the test by using a model that represents the behavior of the system as a system specification. Industrial domains such as automotive, military/aerospace, medical, railway and nuclear power generation require model-based testing and code coverage-based testing to improve the quality of software. Despite the fact that both model-based testing and code coverage-based testing are required, difficulty in achieving a high coverage using model-based testing caused by the abstraction level difference between the test model and the source code, results in the need for performing model-based testing separately. In this study, to overcome the limitations of the existing model-based testing, we proposed the state machine transformation method to effectively improve the code coverage using the protocol state machine, one of the typical modeling methods is used as the test model in model-based testing, as the test model. In addition, we performed a case study of both systems and analyzed the effectiveness of the proposed method.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.28 no.3
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• pp.301-307
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• 2015

A bond-based peridynamic model has been shown to be capable of analyzing many of dynamic brittle fracture phenomena. However, there have been issued limitations on handling constitutive models of various materials. Especially, it assumes bonds act independently of each other, so that Poisson's ratio for 3D model is fixed as 1/4 as well as taking only account the bond stretching results in a volume change not a shear change. In this paper a state-based peridynamic model of dynamic brittle fracture is presented. The state-based peridynamic model is a generalized peridynamic model that is able to directly use a constitutive model from the standard theory. It permits the response of a material at a point to depend collectively on the deformation of all bonds connected to the point. Thus, the volume and shear changes of the material can be reproduced by the state-based peridynamic theory. For a linearly elastic solid, a plane stress model is introduced and the damage model suitable for the state-based peridynamic model is discussed. Through a convergence study under decreasing the peridynamic nonlocal region($\delta$-convergence), the dynamic fracture model is verified. It is also shown that the state-based peridynamic model is reliable for modeling dynamic crack propagatoin.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.17-20
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• 2003

본 논문에서는 공유 모델링의 대표적인 방법인 결정트리 기반 상태공유 모델을 기반으로 하여 그 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 줄임으로써 모델을 최적화하고자 하였다. 결정트리 기반의 상태공유 모델링은 일반적인 방법을 따랐으며 혼합 가우시안 수를 늘려 인식률이 최대가 되는 지점에서 혼합 가우시안을 클러스터링하여 그 수를 줄였다. 클러스터링 시에 필요한 거리 측정 방법이나 가까운 두 가우시안의 합성 방법을 여러 기법을 실험하였다. 이때 인식률은 클러스터링 이전인 97.2%를 유지하였으며 총 혼합 가우시안의 감소율은 1.0%를 보임으로써 모델을 최적화할 수 있었다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.28 no.3
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• pp.309-316
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• 2015

A state-based peridynamic model is able to describe a general constitutive model from the standard continuum theory. The response of a material at a point is dependent on the deformation of all bonds connected to the point within the nonlocal horizon region. Therefore, the state-based peridynamic model permits both the volume and shear changes of the material which is promising to reproduce the complicated dynamic brittle fracture phenomena, such as crack branching, secondary cracks, cascade cracks, crack coalescence, etc. In this paper, the two-dimensional state-based peridynamic model for a linear elastic plane stress solid is employed. The damage model incorporates the energy release rate and the peridynamic energy potential. For brittle glass materials, the impact of the crack-parallel compressive stress waves on the crack branching pattern is investigated. The peridynamic solution for this problem captures the main features, observed experimentally, of dynamic crack propagation and branching. Cascade cracks under strong tensile loading and secondary cracks are also well reproduced with the state-based peridynamic simulations.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.10
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• pp.1509-1516
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• 2022

This paper presents a method to generate a model of the code implementation for UML state diagrams. First, it promotes the states of a state machine into objects, and then it structures the behavior model on the mechanism of a state diagram based on State design pattern. Then, it establishes the rules of generating the code implementation, and using the rules, the Java code mode is generated for the implementations of State Diagrams in Java syntax grammar. In addition, Structuring the information of the code model is necessary for generating Java code automatically. The meta information is composed of Meta-Class Model and Meta-Behavior Model, on which we could construct the automatic code generating engine for UML State Diagrams. The implementation model generation method presented in this paper could be used as a stand-alone engine, or included and integrated as a module in the UML tools.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.864-867
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• 2012

사람들이 휴대용 위치정보 수집 장비나 혹은 스마트폰을 사용하면서 사람의 이동 정보인 위치정보들을 모으는 일이 가능해 졌다. 이러한 위치정보들을 가지고 본 논문에서는 사람의 이동 모델을 나타내고자 하였다. 이동 정보들은 머물러 있는(Stay)상태와 이동하는(Moving) 상태로 나눌 수 있는데 이러한 상태 중 머물러 있는 상태가 군집화가 되어 연쇄 모델속의 하나의 상태(State)로 나타나 질 수 있다. 물론 이동 정보들을 통해 연쇄모델 속 각 상태간의 전이 확률 또한 계산 할 수 있다. 이러한 일련의 과정을 본 논문에서는 기대치 최대화 기반 군집화 과정을 통해 연속시간 연쇄 모델의 형태로 인간의 이동성을 표현하였다. 또한 이러한 모델에서 대표 군집(macro)과 그 부속 군집(micro)을 표현할 수 있었고 이러한 모습은 대표적인 큰 군집 속의 작은 군집의 형태로 나타나게 된다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.5
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• pp.296-302
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• 2021

This paper proposes an approach to the classification of respiratory states of humans based on visual information. An ultra-wide-band radar sensor acquired respiration signals, and the respiratory states were classified based on two-dimensional (2D) images instead of one-dimensional (1D) vectors. The 1D vector-based classification of respiratory states has limitations in cases of various types of normal respiration. The deep neural network model was employed for the classification, and the model learned the 2D images of respiration signals. Conventional classification methods use the value of the quantified respiration values or a variation of them based on regression or deep learning techniques. This paper used 2D images of the respiration signals, and the accuracy of the classification showed a 10% improvement compared to the method based on a 1D vector representation of the respiration signals. In the classification experiment, the respiration states were categorized into three classes, normal-1, normal-2, and abnormal respiration.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1233-1236
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• 2004

보안 시스템에서 접근 통제 모델을 사용하는 가장 중요한 목적은 시스템 및 사용자에 대한 안정성을 보장하기 위해서이다. 본 논문에서 다루고 있는, SPR은 보안 시스템의 행위를 유한 상태 기계(FSM) 기반의 보안모델로 표현한 후, 보안 모델에 대한 초기 상태의 안전성을 검사하고 초기 상태에서 다음 상태로 전이가 존재할 경우에 그 상태들에 대응하는 모든 상태들에 대해서 보안기준을 만족하는지 검증하는 도구이다. 본 논문에서는 SPR를 사용하여 현재 많은 사람들이 이용하는 Windows 운영 체제의 NTFS에 기반을 둔 보안모델의 안전성을 검증하는 방법을 소개한다

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.757-763
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• 2003

웹서비스 기술이 발전함에 따라 분산환경의 웹기반 서비스들을 조합한 복잡한 비즈니스 프로세스를 구현할 수 있게 되었다. 이러한 비즈니스 프로세스는 일반적으로 비즈니스 활동(activity)들의 순서와 로직을 포함딴 이벤트 기반 모델(event-driven model)로 표현되고 있다. 하지만 비즈니스 활동을 수행하기 위해서는 불특정 다수의 대안 서비스들 중 하나를 런타임-바인딩(runtime binding)하여 해당 비즈니스 활동을 수행해야 하는 경우가 빈번히 일어나는데. 이는 기존의 이벤트 기반 모델링 기법만을 이용해서 해결하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 비즈니스 프로세스를 동적으로 통합할 수 있도록 상태 기반 협상 모델링(state-,driven brokering modeling SDBM)을 기존 모델링 기법에 확장한 아키텍쳐를 제안한다. SDBM은 이벤트 기반 모델링에서 표현하기 힘든 대안 서비스들의 동적 런타임-바인딩을 가능하게 하는데. 이는 대화 정잭(conversation policy)을 구현함으로써 가능해 진다. 본 논문에서는 핵심 비즈니스 프로세스에 독립적이며 웹기반의 분산 비즈니스 프로세스 간의 유연한 통합과 자동화된 협업을 수행랄 수 있는 확장된 메커니즘을 웹서비스 기술로 구현하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.644-647
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• 2023

대화 시스템에서 대화 상태 추적은 사용자와의 대화를 진행하면서 사용자의 의도를 파악하여 시스템 응답을 결정하는데 있어서 중요한 역할을 수행한다. 특히 목적지향(task-oriented) 대화에서 사용자 목표(goal)를 만족시키기 위해서 대화 상태 추적은 필수적이다. 최근 다양한 자연어처리 다운스트림 태스크들이 사전학습 언어모델을 백본 네트워크로 사용하고 그 위에서 해당 도메인 태스크를 미세조정하는 방식으로 좋은 성능을 내고 있다. 본 논문에서는 한국어 토큰-프리(token-free) 사전학습 언어모델인 KeByT5B 사용하고 종단형(end-to-end) seq2seq 방식으로 미세조정을 수행한 한국어 생성 기반 대화 상태 추적 모델을 소개하고 관련하여 수행한 실험 결과를 설명한다.