• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.5-6
• /
• 2019

조선 분야에서 디지털 트윈 구현을 위해 개방형 시뮬레이션 플랫폼을 개발 중이며, 시뮬레이션 모델 간의 인터페이스 표준 개발을 위해 기능 목업 인터페이스(FMI)를 사용하고 있다. 본 연구에서는 개방형 시뮬레이션 플랫폼과 기능 목업 인터페이스를 분석하여 에이전트 기반의 시뮬레이션 모델 연동 기술 개발 방안을 제안한다. 첫째로, 기능 목업 인터페스 표준 방식에 따라 에이전트 모델의 인터페이스 표준을 정의하고, 둘째로 에이전트 목업을 통해 기능 목업 인터페이스를 테스트 하며, 셋째로 전자해도 기반의 시뮬레이션 파라미터 조작 환경과 적용모듈을 개발하여 에이전트 모델 연동체계를 구축할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2019.10a
• /
• pp.67-70
• /
• 2019

상호참조해결은 자연언어 문서 내에서 같은 개체를 나타내는 언급들을 연결하는 문제다. 대명사, 지시 관형사, 축약어, 동음이의어와 같은 언급들의 상호참조를 해결함으로써, 다양한 자연언어 처리 문제의 성능 향상에 기여할 수 있다. 본 논문에서는 현재 영어권 상호참조해결에서 좋은 성능을 내고 있는 BERT 기반 상호참조해결 모델에 한국어 데이터 셋를 적용시키고 표층형을 이용한 규칙을 추가했다. 본 논문의 모델과 기존의 모델들을 실험하여 성능을 비교하였다. 기존의 연구들과는 다르게 적은 특질로 정밀도 73.59%, 재현율 71.1%, CoNLL F1-score 72.31%의 성능을 보였다. 모델들의 결과를 분석하여 BERT 기반의 모델이 다양한 특질을 사용한 기존 딥러닝 모델에 비해 문맥적 요소를 잘 파악하는 것을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.23-26
• /
• 2023

본 논문에서는 서술형 수학 문제 풀이 모델의 숫자 대소관계 파악을 위한 명시적 자질추출방식 Explicit Feature Extraction(EFE) Reasoner 모델을 제안한다. 서술형 수학 문제는 자연현상이나 일상에서 벌어지는 사건을 수학적으로 기술한 문제이다. 서술형 수학 문제 풀이를 위해서는 인공지능 모델이 문장에 함축된 논리를 파악하여 수식 또는 답을 도출해야 한다. 때문에 서술형 수학 문제 데이터셋은 인공지능 모델의 언어 이해 및 추론 능력을 평가하는 지표로 활용되고 있다. 기존 연구에서는 문제를 이해할 때 숫자의 대소관계를 파악하지 않고 문제에 등장하는 변수의 논리적인 관계만을 사용하여 수식을 도출한다는 한계점이 존재했다. 본 논문에서는 자연어 이해계열 모델 중 SVAMP 데이터셋에서 가장 높은 성능을 내고 있는 Deductive-Reasoner 모델에 숫자의 대소관계를 파악할 수 있는 방법론인 EFE 를 적용했을 때 RoBERTa-base 에서 1.1%, RoBERTa-large 에서 2.8%의 성능 향상을 얻었다. 이 결과를 통해 자연어 이해 모델이 숫자의 대소관계를 이해하는 것이 정답률 향상에 기여할 수 있음을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.592-594
• /
• 2001

본 연구에서는 음성인식에 있어서 음향모델의 고정도화를 위해 통계적 방법인 HMM과 시간동기형 Viterbi 알고리즘을 기반으로 한 세그멘트되지 않은 음성의 자동 세그멘테이션에 관한 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 소량의 세그멘트된 음성에 대해 연속분포형 HMM 기본모델을 작성한 후 이를 표준패턴으로 사용하고, 세그멘트되지 않은 입력음성의 특징 피라미터에 대해 시간동기형 Viterbi 알고리즘의 프레임마다 최대가 되는 지점을 최적경계로 설정하고, 앞에서 구현 최적 경계 정보와 언어학적 지식인 발음사전 정보를 이용하여 음성을 세그멘테이션 하는 것이다. 본 연구와의 비교를 위해 HTK를 이용하여 위와 동일한 과정을 수행하였다. 이렇게 구한 음성의 세그멘테이션 정보를 이용하여 연속분포형 HMM 기본모델과 HTK의 CHMM 기본모델을 각각 작성한 후, 국어공학센터(KLE) 단어 데이터에 대해 단어인식 성능을 평가하였다. 실험결과, KLE 452 남성과 여성에 대해, 본 연구실 인식 시스템은 화자독립 단어인식률 89.4%, 85.1%, HTK의 화자독립 단어인식률 85.1%, 81.9%를 각각 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.04b
• /
• pp.4-6
• /
• 2002

XML이 단순한 컨텐츠에서 데이터베이스로까지 그 적용 분야가 확장되면서 XML로 표현된 정보들을 어떻게 효율적으로 저장하고 관리하는 것이다. 가장 큰 이슈 중의 하나는 기존의 관계형 데이터베이스에도 XML을 효율적으로 관리할 수 있는가 이다. 이를 위해 XML 응용과 관계형 데이터베이스 연계를 위한 다양한 연구가 이루어지고 있으나, 객체를 기본 개념에 기반을 두었으며 계층구조를 갖는 XML 데이터를 2차원 테이블의 집합인 관계형 데이터베이스에 저장하기 위해서는 많은 테이블이 필요하며, 이에 따른 죠인 연산으로 시스템 성능이 저하 될 수 있는 본질적인 한계가 있다. 따라서 XML 데이터를 데이터베이스에 저장하기 위해서는 계층적 구조를 2차원 정보로 변환하는 변환 방법을 만들어 각 구조화된 정보를 데이터베이스에 저장하고 다시 XML로 연동할 수 있는 것이다. 본 논문은 객체 모델을 토대로 XML DTD에 정의한 요소와 특성들을 객체화하여 관계형 데이터베이스 스키마로 변환하기 위한 연계 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 XML DTD를 객체 모델로 변환시키기 위한 객체 변환 방안을 제시하고, 변환된 객체 모델을 관계형 데이터베이스 스키마로 변경시키기 위한 스키마 변환 방법을 제안했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2002.11b
• /
• pp.1055-1058
• /
• 2002

개인 정보의 중요성이 커지고, 침입에 대한 기술이 고도화 되어 보안의 필요성이 점점 증가되는 반면, 개방형 네트워크 구조로의 변화는 보안에 더 많은 취약점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 개방형 네트워크로의 급속한 변화와 더불어 대두된 개방형 서비스 API 에 대해서 살펴보고, 개방형 서비스 API 보안 모델의 필요성과 현황을 분석하여 요구사항에 대한 모델을 제시하였다. 또한 이미 제정된 보안 모델에서 문제점을 분석하여 앞으로 나아갈 방향을 제시하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2023.10a
• /
• pp.75-79
• /
• 2023

문서에서 테이블은 중요한 정보들을 축약하여 모아 놓은 정보 집합체라고 할 수 있다. 이러한 테이블을 대상으로 질의응답하는 테이블 질의응답 기술이 연구되고 있으며, 이 중 언어모델을 이용한 연구가 좋은 결과를 보이고 있다. 본 연구에서는 최근 주목받고 있는 생성형 언어모델 기술을 테이블 질의응답에 적용하여 언어모델과 프롬프트의 변경에 따른 결과를 살펴보고, 단답형 정답과 생성형 결과의 특성에 적합한 평가방법으로 측정해 보았다. 자체 개발한 EXAONE 1.7B 모델의 경우 KorWiki 데이터셋에 대해 적용하여 EM 92.49, F1 94.81의 결과를 얻었으며, 이를 통해 작은 크기의 모델을 파인튜닝하여 GPT-4와 같은 초거대 모델보다 좋은 성능을 보일 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.14 no.12
• /
• pp.41-53
• /
• 2009

In this paper, we propose the system structure and technologies to implement a business model for an intelligent traffic facility management system based on ubiquitous technology. The business model includes the service functions, service structure, business process, and demand and supply relationship among the participants in this model. We also propose an approach to implementing the model. This includes the network, infrastructure and platform to be used for system composition. We then present the results from an analysis by comparison of different technologies and an adequate technology structure. Finally, this paper may present guidelines to managing traffic facilities.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.3 no.2
• /
• pp.57-64
• /
• 2014

Most previous studies of software fault prediction model which determines the fault-proneness of input modules have focused on supervised learning model using training data set. However, Unsupervised learning model is needed in case supervised learning model cannot be applied: either past training data set is not present or even though there exists data set, current project type is changed. Building an unsupervised learning model is extremely difficult that is why only a few studies exist. In this paper, we build unsupervised models using representative clustering algorithms, EM and DBSCAN, that have not been used in prior studies and compare these models with the previous model using K-means algorithm. The results of our study show that the EM model performs slightly better than the K-means model in terms of error rate and these two models significantly outperform the DBSCAN model.

• The Korean Journal of Archival Studies
• /
• no.79
• /
• pp.305-341
• /
• 2024

This study explored the possibilities of a new approach to developing the provenance concept to electronic records in the data-driven digital environments by reviewing and adopting data provenance concepts and models. It then conducted basic literature review to develop a ground for a model representing the provenance of data-driven electronic records. In particular, it proposed to embrace to the concepts of retrospective and prospective provenance, and to develop a different model for representing provenance from records management metadata. If the model can be developed that can represent provenance independently while maintaining a dynamic relationship with records, it can be ensure the fluidity of records and even support to secure the record's attributes and play the roles of provenance. Eventually, it proposed the direction to develop the provenance model which can support the fixity of records, the reproducibility of activities, and the trustworthiness of representations. It is expected to be a fit provenance model in the data-driven digital environment.