• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.304-307
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• 2001

본 연구에서는 G7 감성공학 연구에서 발생한 231 개의 지표들을 이용자가 접근 용이하도록 분류하여 그 체계를 갖추는 작업을 수행하여 web 상에 제공함으로써 감성공학에 대해 적은 지식을 가진 이용자라 할지라도 분류체계에 따라 지표를 검색하고 이용할 수 있게 하는 것을 목표로 하고자 한다. 본 연구의 결과를 이용하면 현재 서비스 실시 중인 감성공학 인터넷 사이트(http://www.gamsung.or.kr)에서 감성지표의 검색 및 조회의 사용성을 향상 시킬 것으로 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.7-14
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• 2019

스마트폰을 이용하는 사용자는 인증이 필요한 시스템에 접근 권한을 획득하기 위해서 지식기반 인증, 소유기반 인증, 생체기반 인증, 토큰기반 인증 등을 이용하여 인증을 진행한다. 하지만 데스크탑 컴퓨터 사용자는 다양한 인증 방식이 있음에도 불구하고 인증 기기의 제한으로 지식기반 인증 요소인 아이디와 비밀번호를 이용하여 인증하는 방식을 주로 사용하고 있다. 본 논문에서는 사용자가 원하는 방식의 인증 방식을 사용할 수 있는 기능을 제공하는 라즈베리 파이 기반의 다중 방식 인증 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현 시스템은 지식기반 인증, 소지기반 인증, 생체기반 인증, 토큰기반 인증 방식을 사용한다. 제안 시스템을 이용하면 경제적인 부담 때문에 별도의 보안 담당자를 두기 어려운 중소기업에서 활용이 가능한 보안 기능을 제공할 수 있다. 구현된 시스템은 개인용뿐만 아니라 기업에서도 사용 가능하며, 금융, 게임 등 다양한 분야에 적용할 수 있다.

• 산업공학
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• 제13권1호
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• pp.54-59
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• 2000

Presented in this paper is a development of knowledge management system based on knowledge life cycle. Knowledge processes in an organization have a life cycle from creation to disposal. So, KMSs have to support the entire life cycle of knowledge. This paper proposes desired knowledge life cycle model, and extracted functional requirements for KMS. For the fulfillment of this requirements, we developed KMS called XM-Brenic/MSX. This system has 6 components for supporting the knowledge life cycle.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.409-411
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• 2000

소프트웨어 제품의 품질을 보증하는 일은 매우 중요하며, 국제 표준인 ISO/IEC9126은 소프트웨어 품질 특성 및 측적 메트릭 표준을 제공하고 있다. 이때 ISO/IEC 9126에서는 소프트웨어를 프로그램, 절차, 규칙 및 관련문서로 한정하고 있기 때문에 데이터의 품질에는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 품질 평가 및 제어를 위하여 오류 데이터 형태를 분류하고, 이를 기반으로 데이터 품질 특성을 추출한다. 추출된 데이터 품질 특성을 측정하기 위해, 오류 데이터를 품질 속성으로 하는 데이터 품질 특성을 추출한다. 본 논문에서 제시하는 데이터 품질 메트릭은 지식 공학(knowledge engineering) 시스템이 최종 사용자에게 제공하는 데이터나 지식의 품질 측정 및 제어에 기준이 된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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• pp.549-551
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• 2000

소프트웨어 제품의 품질을 보증하는 일은 매우 중요하며, 국제표준인 ISO/IEC 9126은 소프트웨어 품질 및 특성 및 측정 메트릭 표준을 제공하고 있다. 이때 ISO/IEC 9126에서는 소프트웨어를 프로그램, 절차, 규칙 및 관련문서로 한정하고 있기 때문에 데이터의 품질에는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 품질 평가 및 제어를 위하여 데이터 오류 형태를 분류하고, 이를 기반으로 데이트 품질 특성 및 부특성을 분류한다. 데이터 품질 특성 분류는 ISO/IEC 9126에 정의한 소프트웨어 품질 특성을 데이터 오류 형태에 대응시켜 추출한다. 본 논문에서 제시하는 데이트 품질특성 분류는 지식 공학(knowledge engineering)시스템이 최종 사용자에게 제공하는 데이터나 지식의 품질 측정 및 제어에 기준이 된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.445-447
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• 2014

최근에 전자문화지도에 대한 관심이 늘어나면서 다양한 주제를 기반으로 한 전자문화지도들이 연구 및 개발되고 있는 추세이다. 그러나 기존의 전자문화지도들은 대부분 단일 주제로 제작되므로 주제들 간의 연관성 분석이 어렵고, 전자문화지도들이 서로 연계되어 있지 않아 다양한 관점을 기반으로 한 활용이 미흡한 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 하나의 전자문화지도에 레이어 기능을 활용하여 다양한 주제들을 표현하는 방안을 제시한다. 또한, 이를 기반으로 전자문화지도에서의 주제별 중첩 기능을 활용하여 주제들 간의 연계 관계를 효율적으로 파악하고 다양한 주제들의 연관 관계를 통해 새로운 지식을 도출해 낼 수 있는 활용 방안을 제시하고자 한다.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.58-63
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• 2010

본 연구는 지식기반 시스템을 구축 및 활용하여 CNC 가공교육을 효율적으로 하고자하는 데에 그 목적을 둔다. 프로그램은 각종 교육, 교수방법론 및 교수매체 등을 기반으로 하고, 컴퓨터만 있다면 어디서든 교육이 가능하도록 접근성이 용이하게 구축한다. 본 시스템은 CNC 선반 및 머시닝센터 가공 전반에 대한 내용을 포함하고, 초보자의 접근이 용이하며 단계별 학습이 되도록 구성한다. 가공을 위한 재료, 공구 또는 형상에 따른 여러 절삭 조건들도 검토하고 분석하며, 비주얼 베이직 언어를 이용하여 프로그램을 구성 및 개발한다. 본 시스템은 실제 절삭가공에 절삭조건을 참고하기를 원하는 초보 훈련생뿐만 아니라 CNC 가공 교육을 처음 배우기를 원하는 초보자들에게 많은 도움을 줄 수 있으리라 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.118-123
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• 2002

많은 자연언어처리 분야에서 문장의 단위화는 기본적인 처리 단계로서 중요한 위치를 차지하고 있다. 한국어 단위화에 대한 기존 연구들은 규칙 기반 방법이나 기계 학습 기법을 이용한 것이 대부분이었다. 본 논문에서는 통계 기반 방식의 일환으로 순수 확률기반 모델을 이용한 단위화 방법을 제시한다. 확률 기반 모델은 처리하고자 하는 해당 언어에 대한 깊은 지식 없이도 적용 가능하다는 장점을 가지므로 다양한 언어의 단위화에 대한 기본 모델로서 이용될 수 있다. 또한 자료 부족 문제를 해결하기 위해 메모리 기반 학습 시에 사용하는 IG back-off 평탄화 방식을 시스템에 적용하였다. 본 논문의 모텔을 적용한 단위화 시스템을 이용하여 한국어와 영어에 대해 실험한 결과 비교적 작은 규모의 말뭉치를 학습하였음에도 불구하고 각각 90.0%, 90.0%의 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.521-524
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• 2007

추론 기반의 온톨로지 구축은 시맨틱 웹 응용의 구현을 위한 최소 요건이다. 그러나 현재 시맨틱 웹응용에 적용된 대부분의 온톨로지들은 추론을 통한 지식의 재사용을 제공하지 못하며, 이는 시맨틱 웹응용의 발전에 많은 지장을 주는 요인이다. 따라서 본 연구는 서술 논리와 규칙 언어로 표현된 추론 기반의 웹 온톨로지를 구축하고, 이를 지능형 이미지 검색에 적용하였다. 추론 엔진을 이용한 지능형 이미지 검색 결과 실험으로, 추론 기반의 웹 온톨로지와 주석 기반의 웹 온톨로지를 이미지 검색 시스템에 적용하였으며, 추론 기반의 웹 온톨로지를 적용한 검색 결과가 재현율과 정확율에 있어 더욱 우수한 성능을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권3호
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• pp.91-100
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• 2020

기존의 영상 기반 질문-응답(VQA) 문제들과는 달리, 새로운 영상 기반 상식 추론(VCR) 문제들은 영상에 포함된 사물들 간의 관계 파악과 답변 근거 제시 등과 같이 추가적인 심층 상식 추론을 요구한다. 본 논문에서는 영상 기반 상식 추론 문제들을 위한 새로운 심층 신경망 모델인 KG_VCR을 제안한다. KG_VCR 모델은 입력 데이터(영상, 자연어 질문, 응답 리스트 등)에서 추출하는 사물들 간의 관계와 맥락 정보들을 이용할 뿐만 아니라, 외부 지식 베이스인 ConceptNet으로부터 구해내는 상식 임베딩을 함께 활용한다. 특히 제안 모델은 ConceptNet으로부터 검색해낸 연관 지식 그래프를 효과적으로 임베딩하기 위해 그래프 합성곱 신경망(GCN) 모듈을 채용한다. VCR 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서는 제안 모델인 KG_VCR이 기존의 VQA 최고 모델과 R2C VCR 모델보다 더 높은 성능을 보인다는 것을 입증한다.