• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2010.02a
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• pp.60.2-60.2
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• 2010

본 연구에서는 분포형 강우-유출 모델을 이용한 홍수량 산정방법을 국내 유역에 도입하여 그 적용성을 검토하였다. 대상지역은 강우-유출 자료가 체계적으로 관리되고 있는 평창강 유역으로 선정하였으며, 하천도와 흐름경로도는 수치지도상의 하천성을 이용하여 수치고도모델에서 하도의 번인(Burn-In)기능을 사용하여 생성하였다. 1983년부터 2006년까지 관측된 호우사상중 1,000이상의 첨두홍수량을 발생시킨 6개의 주요 호우사상들에 대해 모의하였으며, 모형의 결과는 실측치와 비교하여 잘 일치하였다. 분포형 모형을 적용하게 되면 매우 작은 지방2급 하천까지의 계획의 수립이 가능하기에 본 모형을 통한 홍수량 산정의 품질이 크게 업그레이드 될 것이라 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.429-432
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• 2004

본 논문은 기존의 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Fuzzy Polynomial Neural Networks ; FPNN) 모델을 이용하여 비선형성 데이터에 대한 추론을 제안한다. 복잡한 비선형 시스템의 모델동정을 위하여 생성된 GMDH 방법에 기초한 FPNN의 각 노드는 퍼지 규칙을 기반으로 구축되었으며, 층이 진행되는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. FPNN 각각의 활성노드를 퍼지다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron ; FPN)이라고 표현한다. FPNN의 후반부 구조는 입출력 변수 사이 의 간략과 회귀다항식 (1차, 2차, 변형된 2차식) 함수에 의해 구현된다. 규칙의 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형과 가우시안형의 멤버쉽 함수가 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 각노드의 부분표현식을 구성하는 입력변수의 수, 입력변수와 차수의 선택 동조를 통하여 최적의 Genetic Algorithms(GAs)을 이용한 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.18-20
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• 2000

에이전트를 다른 소프트웨어와 구별 시켜주는 요인들은 여러 가지가 있지만 그 중에서도 가장 큰 특징은 에이전트의 자율성, 적응성, 그리고 지능을 들 수 있다. 이러한 것을 가능하게 만들기 위해서는 행동 선택을 유발하는 모티브의 생성이 자동적으로 이루어져야 한다. 이러한 행동 선택에 있어서 자동적인 모티브를 제공해 주는 것이 감정이다. 감정은 그것을 가지고 있는 자율 시스템이 그 동안 겪어온 외부 환경과 내부 상태에 대한 글로벌 상태를 함축하고 있다. 그러므로, 접근 가능한 정보와 자원이 제한되어 있는 자율 시스템이 다중의 목표, 환경에서의 모호성과 다른 에이전트와의 조정 등을 하는데 있어서 감정 모델은 유용한 해결책을 제시해 줄 수 있다. 본 논문에서는 에이전트가 환경과 적응하면서 변화하는 에이전트의 내부 상태의 변화와 외부 사건에 대한 에이전트의 인식과 평가를 계속 반영하여 에이전트가 시스템 환경을 경험하면서 가질 수 있는 에이전트만의 시스템에 대한 광범위한 시야를 갖도록 감정 모델을 구축하는 것을 목적으로 한다. 또한 이렇게 생성된 감정 델을 통해서 에이전트에 특정 사건이 발생하였을 때 에이전트가 감정 모델에 기초하여 적절히 행동에 반응할 수 있는 적응적 에이전트 모델을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.10a
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• pp.631-634
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• 2001

가상 현실이나 게임 제작 분야에서는 움지임에 따른 변형을 실시간으로 처리하는 것이 요구되고 있다. 변형 처리를 위한 일반적인 모델은 질량-스프링(mass-spring) 방법을 이용한 것으로, 그 구현이 쉽고 처리 속도가 빨라 대화형 시스템(interactive system)에서 실시간 처리를 위한 모델로 주목되고 있다. 반면에, 이 모델은 외부의 제어에 대하여 super-elastic한 문제를 내포하여 그 적용이 제한되어 있다. 본 논문에서는 스프링 모델의 근본적인 문제인 super-elastic 문제를 극복하기 위한 근사 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 하이브리드 접근 방식으로, 이산 점 사이의 내부 힘들을 선처리(pre-processing)하여 elastic한 성분을 나누어 처리한다. 선처리 과정에서는 변형 물체의 물리적 속성에 따라 늘어나는(elongation) 성분과 굽어지는(bending) 성분을 따로 처리함으로써, 극심히 늘어나는(super-elongation) 문제를 극소화할 수 있다. 본 논문의 결과로는 빈번한 제어에 대응되는 움직임을 빠르게 생성할 수 있음을 보이며, 안정적이면서 그럴 듯한 움직임을 생성할 수 있음을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.581-585
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• 2023

Question Answering(QA)은 질문과 문맥에 대한 정보를 토대로 적절한 답변을 도출하는 작업이다. 이때 입력으로 주어지는 문맥 텍스트는 대부분 길기 때문에 QA 모델은 이 정보를 처리하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 요약 모델을 활용한 요약 기반 QA 모델 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 문맥 정보를 효과적으로 요약하면서도 QA 모델의 컴퓨팅 비용을 줄이고 성능을 유지하는 것을 목표로 한다.

• 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.

• Convergence Security Journal
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• v.24 no.2
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• pp.9-17
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• 2024

This paper examines the security threats to enterprise Generative Artificial Intelligence systems and proposes countermeasures. As AI systems handle vast amounts of data to gain a competitive edge, security threats targeting AI systems are rapidly increasing. Since AI security threats have distinct characteristics compared to traditional human-oriented cybersecurity threats, establishing an AI-specific response system is urgent. This study analyzes the importance of AI system security, identifies key threat factors, and suggests technical and managerial countermeasures. Firstly, it proposes strengthening the security of IT infrastructure where AI systems operate and enhancing AI model robustness by utilizing defensive techniques such as adversarial learning and model quantization. Additionally, it presents an AI security system design that detects anomalies in AI query-response processes to identify insider threats. Furthermore, it emphasizes the establishment of change control and audit frameworks to prevent AI model leakage by adopting the cyber kill chain concept. As AI technology evolves rapidly, by focusing on AI model and data security, insider threat detection, and professional workforce development, companies can improve their digital competitiveness through secure and reliable AI utilization.

• Economic and Environmental Geology
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• v.57 no.5
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• pp.539-550
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• 2024

With the rapid development and commercialization of large-scale generative language models, concerns regarding the appropriateness of model outputs, expertise, and data security have been emerged. In particular, Korean generative language models specialized in the field of geoscience have not yet been studied due to difficulties in data processing, preprocessing and a lack of development cases. This study conducted the entire process for developing a Korean language model specialized in the field of geoscience and evaluated its applicability in related fields. To achieve this, academic data related to geoscience were collected and preprocessed to create a dataset suitable for the training of the language model. The dataset was applied to the Llama2 model for the training. The trained model was quantitatively evaluated using 19 different evaluation datasets from various fields. The results demonstrated improved functionalities related to scientific question-answering and Korean text interpretation compared to the original model. The language model developed through this study can potentially enhance research productivity in the field of geoscience, offering benefits such as idea generation. The outcomes of this study are expected to stimulate further research and the utilization of generative language models in geoscience in the future.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.08a
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• pp.129-129
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• 2010

플라즈마 처리를 통하여 수직 합성된 다중벽 탄소나노튜브가 원뿔형 다발이 될 수 있으며 원뿔형 탄소나노튜브 다발은 기존의 구조적, 기계적 성질의 향상과 더불어 향상된 전계방출 능력을 가질 것으로 기대되어 이를 X-선원, 전계방출디스플레이(FED), 유기발광다이오드(OLED) 백라이트 등의 전자빔 원으로 적용하기 위한 연구가 진행되고 있다. 원뿔형 탄소나노튜브 다발의 형상 제어를 통하여 전계방출특성을 향상시킬 수 있으며 이를 위해 원뿔형 탄소나노튜브 다발이 생성되는 메커니즘과 조사되는 플라즈마의 역할에 대해서 이해하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 플라즈마 생성부와 조사부를 분리한 유도결합형 플라즈마 원을 사용하여 입사되는 이온의 에너지, 조사량, 입자 종을 독립적으로 제어하였고 이를 통하여 원뿔형 탄소나노튜브 다발이 형성되는 메커니즘과 플라즈마의 역할을 밝혀내었다. 알곤 및 수소 플라즈마 처리에서는 원뿔형 탄소나노튜브 다발이 형성되지 않았으나 질소 및 산소 플라즈마 처리에서는 원뿔형 탄소나노튜브 다발이 형성되었다. 특히 산소 플라즈마 처리가 원뿔형 탄소나노튜브 다발 형성에 효과적이었다. 원뿔형 탄소나노튜브 다발의 형성 메커니즘은 탄소나노튜브의 분극과 쉬스 전기장의 상호작용을 이용한 모델을 사용하여 설명하였다. 질소 및 산소 플라즈마 처리에서는 탄소나노튜브 끝단에 생성되는 C-N, C-O 결합에 의해 향상된 유도 쌍극자와 쉬스 전기장에 의해 탄소나노튜브 끝단이 모여 원뿔형 탄소나노튜브 다발이 생성됨을 밝혀내었다. 산소 플라즈마 처리에서 입사되는 이온의 에너지 조절에 의한 쉬스 전기장 조절과 조사량 조절을 독립적으로 수행하여 원뿔형 탄소나노튜브 다발의 직경 및 높이가 쉬스 전기장 및 조사량에 따라 조절 가능함을 보였다. 이로부터 입사되는 이온의 입자 종, 쉬스 전기장 및 조사량 조절 등의 플라즈마 인자 조절을 통하여 원뿔형 탄소나노튜브 다발의 형상 제어가 가능함을 보였다. 탄소나노튜브의 형상 제어와 더불어 세슘 입자 삽입을 통한 탄소나노튜브의 일함수 감소를 통하여 향상된 전계 방출 특성을 갖는 탄소나노튜브 팁의 제조 가능성을 확인하였다.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2016.03a
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• pp.113-115
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• 2016

온실가스의 주범을 친환경적으로 활용한다는 측면과 carbon source를 영구적으로 저렴한 비용으로 공급할 수 있다는 경제적 측면에서 CO2를 활용한 고부가가치 화학물질의 합성이 최근에 주목 받고 있다. 본 연구에서는 살렌(salen)-전이금속 착물을 단일 촉매로 사용한 모델 시스템을 통해 고부가가치 소비재의 주된 원료인 고리형 카보네이트 (cyclic carbonate)와 폴리카보네이트 (polycarbonate)가 생성되는 반응경로를 규명하였으며, 이들의 활성화 에너지를 조절함으로써 생성물을 선택적으로 합성할 수 있다는 이론적 근거를 제시하였다.