• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.364-367
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• 2007

기존에 연구된 자가 적응 시스템은 하위 레벨에서 서로가 연관되어 있는 경우가 많기 때문에 분석, 변경, 재사용이 어렵다는 단점을 갖고 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안된 시스템이 외장형 자가 적응 시스템이다. 하지만 외장형 자가 적응 시스템은 probe, gauge 등 다수의 컴포넌트가 동시에 동작하기 때문에 시스템의 복잡도를 증가시키는 한계가 있다. 따라서 본 논문은 불필요한 컴포넌트의 사용으로 인한 리소스 낭비를 방지하기 위한 제어 모듈을 자동으로 생성하는 방법론은 제시하고, 이것을 적용한 소프트웨어 아키텍쳐를 제안한다. 이러한 제안 방법론을 통해 기존에 필요 여부와 관계없이 동시에 동작하던 컴포넌트의 실행을 효율적으로 관리해 시스템의 복잡도를 감소시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 평가를 위해 제안 방법론을 웹 서버에 적용하여, 일반적인 경우와 제어모듈이 생성되어 작동할 때의 성능을 비교하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.310-316
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• 2001

이 논문은 '에서', '으로'와 같은 한국어의 부사격 조사들을 다국어 기계번역 시스템에서 다룰 때 올바른 역어 선택을 위한 3단계 변환 방식과 이를 위한 부사격 조사의 언어학적 모델링 방법을 제시한다. 3단계 변환 방식은 부사격 조사의 의미 모호성 해소, 의사 중간언어표상 (Quasi-Interlingua Representation)으로의 변환, 전치사 선택의 3단계로 구성되어 있다. 본 논문에서 중점적으로 다루게 될 세번째 단계, 즉 영어나 독일어에서 한국어의 부사격 조사에 대한 전치사 선택의 단계에서 올바른 대역어 선정 방법론의 핵심이 되는 부사격 조사에 대한 언어학적 모델링을 위해 Pustejovsky (1995)의 생성 어휘부 이론 (Generative Lexicon Theory)을 도입한다. 이 논문에서 제시한 방법론은 그 타당성의 수학적 검증을 위해 통합기반 기계번역 시스템인 CAT2에서 구현되었으나, 방법론 자체는 특정 시스템에 제한됨 없이 범용적으로 적용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.124-128
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• 2002

질의응답시스템을 활용한 지능형 케릭터 시스템에서는 지능형 케릭터가 사용자(게이머)의 질의에 대해 응답할 때 해당 케릭터에 특정 지식이 주어지지 않은 경우에 대비하여 해당 지식을 질의의 주체인 사용자 혹은 다른 외부변수로부터 획득하는 방법론과 획득한 지식을 지능형 케릭터의 지식구조에 저장하는 방법론에 대한 연구가 병행되어 왔다. 본 논문에서는 지능형 케릭터가 사용자가 입력한 자연어 문장으로부터 특정 지식을 획득하고 획득한 지식을 정해진 방법에 따라 지능형 케릭터가 이해할 수 있는 지식구조로 구조화하는 방법론에 대해 구체적인 예를 통해 상세하게 설명한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.292-297
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• 2020

자연어 추론 모델은 전제와 가설 사이의 의미 관계를 함의와 모순, 중립 세 가지로 판별한다. 영어에서는 RTE(recognizing textual entailment) 데이터셋과 다양한 NLI(Natural Language Inference) 데이터셋이 이러한 모델을 개발하고 평가하기 위한 벤치마크로 공개되어 있다. 본 연구는 국외의 텍스트 추론 데이터 주석 가이드라인 및 함의 데이터를 언어학적으로 분석한 결과와 함의 및 모순 관계에 대한 의미론적 연구의 토대 위에서 한국어 자연어 추론 벤치마크 데이터 구축 방법론을 탐구한다. 함의 및 모순 관계를 주석하기 위하여 각각의 의미 관계와 관련된 언어 현상을 정의하고 가설을 생성하는 방안에 대하여 제시하며 이를 바탕으로 실제 구축될 데이터의 형식과 주석 프로세스에 대해서도 논의한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2002년도 추계학술대회
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• pp.431-438
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• 2002

본 논문은 레거시 시스템을 새로운 시스템 환경으로의 변환 및 통합을 위한 재공학 방법론을 제시하고자 하는 것이다. 기존의 역공학 및 재공학 방법들은 주로 프로그램 소스를 정적 분석하고 유지보수 하는데 중점을 두었으나, 본 방법론은 다양한 추상화 수준에서 역공학 정보를 복구하고, 컴포넌트화 단계를 통해 새로운 시스템으로 진화할 수 있는 절차 및 기법들을 제공한다. 레거시 시스템 컴포넌트화를 위한 방법론은 변환계획 단계, 역공학 단계, 컴포넌트화 단계, 인도 단계의 4 단계로 구성되어 있으며, 본 논문에서는 각 단계에 대한 활동 및 상세 절차에 대하여 기술한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.563-567
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• 2023

본 연구는 한국 통계청이 수행하는 가계동향조사와 생활시간조사에서 자료처리 과정 및 방법을 혁신하려는 시도로, 기존의 통계 생산 방법론의 한계를 극복하고, 대규모 데이터의 효과적인 관리와 분석을 가능하게 하는 인공지능 기반의 통계 생산을 목표로 한다. 본 연구는 데이터 과학과 통계학의 교차점에서 진행되며, 인공지능 기술, 특히 자연어 처리와 딥러닝을 활용하여 비정형 텍스트 분류 방법의 성능을 검증하며, 인공지능 기반 통계분류 방법론의 확장성과 추가적인 조사 확대 적용의 가능성을 탐구한다. 이 연구의 결과는 통계 데이터의 품질 향상과 신뢰성 증가에 기여하며, 국민의 생활 패턴과 행동에 대한 더 깊고 정확한 이해를 제공한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권5호
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• pp.510-521
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• 2017

소프트웨어 개발 프로세스(Software Development Process: SDP)는 소프트웨어공학 교육에서 가장 기초적이며 중심적인 역할을 한다. 모든 소프트웨어는 개발의 시작부터 마지막까지를 모두 포함하는 특정 SDP에 기반해서 개발된다. 따라서, SDP 교육은 소프트웨어공학의 제반 기술에 대한 이해를 도울 수 있다. 본 논문은 대학의 소프트웨어공학 수업에서 활용할 수 있는 소프트웨어 개발 방법론(프로세스)인 OOPT(Object Oriented Process with Traceability)를 소개한다. OOPT는 객체지향 소프트웨어를 개발하기 위한 방법론으로서, 각 단계마다 구체적인 요구사항과 산출물을 정의하고 있으며, 단위/시스템 시험 및 추적성 분석 등의 추가적인 내용들도 포함하고 있다. 본 논문은 OOPT에 대한 적용 사례로서 다년간의 건국대학교 컴퓨터공학과 소프트웨어공학 관련 수업들을 소개하고 있으며, 향후 개선 및 발전 방향을 포함한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.67-79
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• 2009

자동차 제조 기업은 생산되는 제품 수명 주기가 짧기 때문에, 공정계획 및 라인 변경이 빈번히 일어난다. 따라서 새로운 공정을 계획하는 경우보다 기존 공정계획을 바탕으로 라인의 설비를 재배치하거나, 제어정보를 수정하는 경우가 많다. 하지만 생산라인의 제어 정보를 기술하는 표준 방법론이 없기 때문에 기존 공정의 정보를 해석하고 수정하는데 많은 노력이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 자동화 생산라인에서 일반적으로 사용할 수 있는 제어레벨 공정 모델링 방법론(SOS-Net)을 제안하고자 한다. 제안된 방법론은 실제 현장라인과 동일한 Low Level의 정보들을 체계적으로 표현함으로써 모델링 결과가 현업에 직접 사용될 수 있도록 고려하였다. 본 논문에서 제안하는 SOS-Net은 쉽게 작성할 수 있으며, 기존의 High Level 모델링 방법들이 갖는 한계점을 극복하고, 현업에서 사용할 수 있는 FB(Function Block) 제어 코드를 생성하는 것을 목적으로 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.529-534
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• 2020

인공신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation, NMT)이란 딥러닝(Deep learning)을 이용하여 출발 언어의 문장을 도착 언어 문장으로 번역해주는 시스템을 일컫는다. NMT는 종단간 학습(end-to-end learning)을 이용하여 기존 기계번역 방법론의 성능을 앞지르며 기계번역의 주요 방법론으로 자리잡게 됐다. 이러한 발전에도 불구하고 여전히 개체(entity), 또는 전문 용어(terminological expressions)의 번역은 미해결 과제로 남아있다. 개체나 전문 용어는 대부분 명사로 구성되는데 문장 내 명사는 주체, 객체 등의 역할을 하는 중요한 요소이므로 이들의 정확한 번역이 문장 전체의 번역 성능 향상으로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 지식그래프(Knowledge Graph)를 이용하여 심볼릭 지식을 NMT와 결합한 뉴럴심볼릭 방법론을 제안한다. 또한 지식그래프를 활용하여 NMT의 성능을 높인 선행 연구 방법론을 한영 기계번역에 이용할 수 있도록 구조를 설계한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.101-104
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• 2023

본 연구는 현대 사회에서 빅데이터의 중요성이 강조되는 가운데, 온라인 시장의 확장과 소비자들의 다양한 소비 행태 변화를 반영한 가격지표 개발을 목표로 한다. 통계청의 기존 통계조사 방법론에 대한 한계를 극복하고, 온라인 쇼핑몰 데이터에서 필요한 정보를 추출하고 가공하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 인공지능 기술을 적용해보고자 한다. 초기 연구 결과로 공개 Polyglot을 활용하여 비정형 자료 처리와 품목분류에 응용해 보았으며, 제한된 학습 데이터를 사용하여도 높은 정확도의 처리 결과를 얻을 수 있었으며, 현재는 적용 품목을 확장하여 더욱 다양한 품목에 방법론을 적용하는 연구를 진행 중이다.