• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.141-143
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• 2012

RFID 미들웨어의 평가를 위한 방법으로서, 테스트 데이터셋을 이용한 시뮬레이션은 일반적으로 사용되는 평가 방법이다. 태그 식별자에 따라 순차생성된 가상 데이터셋이나 랜덤 생성된 데이터셋의 경우 미들웨어의 단순 처리량을 평가하기에는 유용하나 미들웨어의 정확성이나 실행 가능성를 평가하기에는 한계가 있다. 테스트 데이터셋은 실제 리더에서 생성된 데이터셋과 매우 유사하여야 함에도 불구하고, 테스트 데이터셋의 품질 기준이 정의되어 있지 않음에 따라 테스트 데이터셋이 얼마만큼 실제 데이터셋과 유사한 지를 평가하기가 어려운 문제가 있다. 이를 위해 본 논문에서는 RFID 미들웨어의 평가에 사용되는 테스트 데이터셋의 품질을 평가하기 위한 품질 지표를 제안한다. 제안하는 품질 지표는 실제 RFID 리더에 태그가 통과할 때 생성되는 데이터 셋을 기반으로 하여 정의하였으며, RFID 무선 인식의 고유의 특성, 즉 중복성과 불확실성을 수치화해서 표현하는 특징이 있다. 또한 제안한 품질 지표를 실제 RFID 리더를 통해 생성한 데이터셋에 적용하여 비교 검토함으로써 품질 지표의 유용성을 입증한다.

• Journal of the Speleological Society of Korea
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• v.40
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• pp.13-29
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• 1994

지리정보체게 (GIS. Geogrphi Information Systems) 는 컴퓨터를 이용한 지구공간체의 제 사상을 과학적으로 처리하는 고차원적인 공간 기법인 것이다. 연구목적은 다양한 지표와 지하시스템에 관한 종합적인 연구에 있어서, 자연지물에 대한 삽화와 표 등을 동반한 기술에 의존해온 기존의 방식을 탈피하고, 고도의 3차원적인 묘사방법인 지리정보체계에 관한 기법을 도입적용하여, 지표와 지하 카르스트(Karst)연구의 과학화를 주도하며, 지역사회의 발전에 기여함을 그 목적으로 한다.(중략)

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.4
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• pp.122-129
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• 2021

As the total organic carbon (TOC) becomes a new water quality standard as an organic matter (OM) index for public sewage treatment facilities (PSTFs) in Korea from 2021, a comparison study needs to be conducted by examining the correlation between TOC and the existing OM indices (DOC, BOD5, CODMn, CODCr). 500 PSTFs were categorized by process configuration and capacity, and correlation between OM indices in influent and effluent was analyzed. The CODMn/TOC showed higher correlation than other OM indices. This results can be used to basic data for various research associated with TOC.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 1998.11a
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• pp.20-25
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• 1998

In order to support effective decision-making related to inter-sewage planning, this study proposes the spatial distribution method of inter-sewage treatement area using spatial analysis of GIS, Communication system of database, spatial interaction of Gravity model. Evalution Indexs are consist of economic, social/political and environmental condition value which are explained by the analysis of AHP algorithm ,based on opinion of related experts. Network module in Arc/Info is applied in order to find out minimum pipeline root in Miho river watershed, one of the sub-basin of Geum river basin. This value also is utilized for the construction of cost decay function in gravity model.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.69-72
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• 2024

모델 역추론 공격은 공격 대상 네트워크를 훈련하기 위해 사용되는 훈련 데이터셋 중 개인 데이터셋을 공개 데이터셋을 사용하여 개인 훈련 데이터셋을 복원하는 것이다. 모델 역추론 방법 중 적대적 생성 신경망을 사용하여 모델 역추론 공격을 하는 과거의 논문들은 딥러닝 모델 전체의 역추론에만 초점을 맞추기 때문에, 이를 통해 얻은 원본 이미지의 개인 데이터 정보는 제한적이다. 따라서, 본 연구는 대상 모델의 중간 출력을 사용하여 개인 데이터에 대한 더 품질 높은 정보를 얻는데 초점을 맞춘다. 본 논문에서는 적대적 생성 신경망 모델이 원본 이미지를 생성하기 위해 사용되는 계층별 역추론 공격 방법을 소개한다. MNIST 데이터셋으로 훈련된 적대적 생성 신경망 모델을 사용하여, 원본 이미지가 대상 모델의 계층을 통과하면서 얻은 중간 계층의 출력 데이터를 기반으로 원본 이미지를 재구성하고자 한다. GMI 의 공격 방식을 참고하여 공격 모델의 손실 함수를 구성한다. 손실 함수는 사전 손실 및 정체성 손실항을 포함하며, 역전파를 통해서 원본 이미지와 가장 유사하게 복원할 수 있는 표현 벡터 Z 를 찾는다. 원본 이미지와 공격 이미지 사이의 유사성을 분류 라벨의 정확도, SSIM, PSNR 값이라는 세 가지 지표를 사용하여 평가한다. 공격이 이루어지는 계층에서 복원한 이미지와 원본 이미지를 세 가지 지표를 가지고 평가한다. 실험 결과, 공격 이미지가 원본 이미지의 대상 분류 라벨을 정확하게 가지며 원본 이미지의 필체를 유사하게 복원하였음을 보여준다. 평가 지표 또한 원본 이미지와 유사하다는 것을 나타낸다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.635-638
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• 2006

현재 인공위성 영상은 지구에서 일어나는 변화를 탐지하기 위한 매우 효율적 수단으로 활용되고 있다. 지표에 대한 변화탐지는 원격탐사영상으로부터 지표변화를 찾아내 정량화하는 과정이 필요한데 이러한 정보를 추출하기 위해 본 연구에서는 웨이블렛을 이용한 텍스쳐 분석의 효율성이 연구되었다. 분석된 영상은 0.6m급 고해상도 위성영상으로 지진 전후로 하여 지진피해 지역을 탐지하기 위해 영상에서 관찰되는 풍부한 텍스쳐 정보를 활용하는 방법에 관한 연구가 이루어 졌다. 텍스쳐 특징을 추출하기 위해 GLCM이 이용되었는데 직접적인 GLCM의 적용보다는 웨이블렛변환 후 GLCM의 적용이 텍스쳐 특징을 보다 효과적으로 분리할 수 있는 방법임이 검사되었다. 이러한 웨이블렛 텍스쳐 특징 추출 후 상관관계에 기반한 변화탐지 기법을 적용하면 피해지역을 매핑할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.375-378
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• 2022

한계기업은 성장가능성이 있는 기업들에게 돌아가야 할 자금 및 지원정책을 기업의 연명수단으로 전략하게 될 가능성이 있어 비효율적 자원배분을 초래하게 되며 이는 궁극적으로는 경제성장의 제약을 유발하게 된다. 따라서 본 연구에서는 뉴스 데이터를 활용하여 이러한 한계기업을 초기에 탐지할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 연구결과, 뉴스 데이터를 활용하였을 경우, 그렇지 않은 경우보다 모든 지표가 우수한 것으로 나타나 실제적인 문제에서의 적용 타당성과 가능성을 보였다. 이를 통해 기업은 부실화된 정도를 사전에 예측하여 경영 전략 재수립을 위한 지표로 활용할 수 있을 것이며, 투자자는 리스크를 관리할 수 있는 수단으로 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.459-461
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• 2022

개인 정보 보호가 중요시되는 초연결사회에서는 정보와 사용자를 연결하는 매개체는 적법하지 않은 사용자를 판별할 수 있어야 한다. 본 연구는 그 매개체를 스마트폰으로 삼고 인간의 걸음걸이에 기반한 스마트폰 인증 시스템을 제안한다. 인간의 걸음걸이를 딥러닝 모델 중 하나인 CNN으로 학습시킨 후, 스마트폰에 탑재하여 사용자가 스마트폰을 휴대한 상태로 7초간 걸음으로써 적법한 사용자인지 아닌지의 여부를 판별한다. 본 연구에서 제안한 모델의 평가 지표로는 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score를 사용했으며, 그 결과, 위 4개의 평가지표 모두 평균 95% 이상의 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.335-338
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• 2008

IT아웃소싱은 기업이 핵심 분야와 비 핵심 분야를 나눈뒤 전략적으로 비 핵심분야에 대한 기능을 서비스 제공자에게 위탁하여 특정 기능을 수행하도록 하는 경영기법으로 비용절감, 조직의 슬림화등 여러 가지 목적으로 실행된다. 그리고 최근에 들어 국내에서도 정보시스템을 서비스 제공자에게 아웃소싱 하는 일이 활성화 되고 있는 상황이다. 그리고 IT아웃소싱 계약서에는 서비스 수준이나 가치, 성과에 대한 보상 및 패널티를 부과하는 도구인 SLA를 도입하고 있고 그 측정 결과를 통해 제공받는 서비스의 품질을 확인하고 있다. 그러나 측정된 SLA지표를 통해서 확인되는 데이터는 하드웨어적인 측정치에 한정되어 아웃소싱을 통한 IT서비스의 수준 향상을 확인하기 어려우며 효과적인 SLA 기준 지표 선정이 쉽지 않아 실제적인 고객만족도를 확인하기 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 ITIL에 기반 한 SLA측정 결과와 사용자 만족도를 측정하여 제시하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.176-181
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• 2022

일반 상식 추론 능력은 가장 사람다운 능력 중 하나로써, 인공지능 모델이 쉽게 모사하기 어려운 영역이다. 딥러닝 기반의 언어 모델은 여전히 일반 상식에 기반한 추론을 필요로 하는 분야에서 부족한 성능을 보인다. 특히, 한국어에서는 일반 상식 추론과 관련한 연구가 상당히 부족한 상황이다. 이러한 문제 완화를 위해 최근 생성 기반의 일반 상식 추론을 위한 한국어 데이터셋인 Korean CommonGen [1]이 발표되었다. 그러나, 해당 데이터셋의 평가 지표는 어휘 단계의 유사성과 중첩에 의존하는 한계를 지니며, 생성한 문장이 일반 상식에 부합한 문장인지 측정하기 어렵다. 따라서 본 논문은 한국어 일반 상식 추론 및 생성 능력에 대한 평가 지표를 개선하기 위해 문장 성분의 의미역과 자모의 형태 변화를 바탕으로 생성 결과를 평가하는 SRLev, 사람의 평가 결과를 학습한 BIH, 그리고 두 평가 지표의 장점을 결합한 SRLev-BIH를 제안한다.