• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권3호
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• pp.591-596
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• 2004

컴포넌트 소프트웨어 개발에서 양질의 컴포넌트를 추출하기 위해서는 사용자의 요구사항을 정확하게 표현할 수 있는 체계적인 모델링 방법이 필요하다. 피러나 컴포넌트는 일반적으로 객체 모델링을 기반으로 설계되고 개발되기 때문에 상호작용과 협력의 표현, 상속으로 인한 재사용 문제 등을 해결하는데는 한계가 있으며 복잡한 구조를 가진 대규모 시스템에서 컴포넌트를 추출하기에는 용이하지 않다. 따라서 객체 모델링을 보완하기 위하여 객체 중심이 아닌 객체의 역할을 중심으로 하는 역할 모델링 기법을 활용할 필요가 있다. 역할 모델링은 대체들의 패턴을 추상화하고 복잡한 대규모 시스템을 관계의 분리를 통하여 간단한 모델로 생성할 수 있도록 객체의 역할을 중심으로 모델링하는 기법이다. 본 논문은 UWL 기반에서 역할 모델링을 통하여 컴포넌트를 추출하는 방법을 연구한다. UML은 다양한 관점으로 모델을 표현하고 있으므로 다양한 관점의 역할 모델을 표현하여 컴포넌트를 추출하는데 활용할 수 있도록 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 추계종합학술대회
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• pp.344-349
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• 1998

본 논문에서는 통신망 신뢰성 및 상호운용성 확보를 위한 상호접속 방안을 고찰하였다. 이를 위해 국내외의 상호접속 관련법 현황 및 상호접속관련 표준기관 분석을 행하였고, 상호접속의 기본개념 및 상호접속의 예와 관련 표준들의 정립을 통한 상호접속 방안을 분석하였다. 그 방안으로서 규제기관 산하의 위원회를 통한 상호접속계획 처리, 상호접속협정, 운용 및 표준개발에 대한 모델정립이 필요하며, 특히 글로벌 초고속 통신망 구현을 위한 국제 표준기판과의 협력이 절실히 요구되고 있다. 분 연구의 결과는 향후 국내의 상호접속 관련 표준개발 및 운용 등의 기초자료로써 활용될 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.45-49
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• 2006

홈네트워크 시스템의 본격적인 보급과 함께 가정용서비스 로봇의 최근 연구 성과들은 인간과 지능로봇이 가정에 공존하며 서로 의사소통을 할 수 있는 시대가 가까운 미래에 현실화 될 수 있음을 보여주고 있다. 그러나 가정의 환경적인 특징은 open되어 있기 때문에 그러한 환경에 적응하고 주어진 임무를 수행하는 데는 단일 로봇 또는 단일 홈서버 보다는 로봇을 포함하는 홈네트워크 시스템 내의 여러 장치들이 어울려 분산처리를 수행하는 multi-agent 시스템이 일반적으로 더 좋다고 알려져 있다. 따라서 본 논문은 홈네트워크 시스템 환경에서 가정에서 필요한 agent들을 정의하기 위한 framework 모델을 구축하고 각 agent 간의 통신 protocol architecture를 제시한다. 또한 로봇 또는 홈서버의 단일 지능이나 기능보다는 그 안에 존재하는 복수개의 agent instance들의 집합으로 agent를 정의하고 각 agent 내외에서 agent들 사이의 협력(cooperation)과 (타협)negotiation을 통해 환경과 적응하는 방법 및 사람과 교감(interactive)하는 방법을 제시한다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.247-258
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• 2008

우리나라는 2000년에 제조물책임법이 제정하여 2002년 7월 1일부터 시행하였으며, 제조물의 제조, 설계, 표시등의 결함으로 인하여 발생한 손해에 대한 제조업자 등의 손해 배상책임을 규정하고 소비자의 결함 입증부담 경감과 피해자의 보호를 도모하자 하고 있다. 제조물의 표시등의 결함은 지시결함이나 경고결함에 관한 것으로 제조자는 그 위험에 의한 사고를 방지 회피할 수 있도록 소비자에게 정보를 제공하여야 하나 이를 이행하지 않아 발생된 결함이다. 본 논문에서는 A사(社)의 공기정화기 B모델 사용설명서에 나타난 정보제공사항을 주의 경고표시 가이드 등에 따라 검토하였으며, 그 결과 일부 지시 및 경고사항에서 보완해야할 사항이 발견하였다. 보완사항은 제안사항으로 기업내부 에서 처리하되 전문성이 부족한 분야는 외부의 PL전문가의 협력하에 바람직한 개선안이 도출될 수 있을 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.12-17
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• 2010

본 논문에서는 자동적으로 얼굴 특징점을 검출하는 시스템을 제안하였다. 얼굴은 Gabor 특징에 의하여 지정된 특징점의 교점 그래프와 공간적 연결을 나타내는 에지 그래프로 표현하였으며, 제안된 탄력적 특징 정합은 모델과 입력 영상에 상응하는 특징을 취하였다. 정합 모델은 국부적으로 경쟁적이고 전체적으로 협력적인 구조를 이룸으로서 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할을 하도록 하였다. 복잡한 배경이나 자세의 변화, 그리고 왜곡된 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 얼굴 식별 시스템을 구성함으로서 제안된 방법의 효율성을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.705-711
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• 2003

본 논문에서는 자동적으로 얼굴과 얼굴 특징점(FFPs:Facial Feature Points)을 검출하는 시스템을 제안하였다. 얼굴은 Gabor 특징에 의하여 지정된 특징점의 교점 그래프와 공간적 연결을 나타내는 에지 그래프로 표현하였으며 제안된 탄력적 특징 정합은 모델과 입력 영상에 상응하는 특징을 취하였다. 또한, 정합 모델은 국부적으로 경쟁적이고 전체적으로 협력적인 구조를 이룸으로서 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할을 하도록 하였으며, 복잡한 배경이나 자세의 변화, 그리고 왜곡된 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 얼굴 식별 시스템을 구성함으로서 제안된 방법의 효율성을 증명하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.608-612
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• 2002

본 논문에서는 자동적으로 얼굴과 얼굴 특징점을 검출하는 시스템을 제안하였다. 얼굴은 Gabor 특징에 의하여 지정된 특징점의 교점 그래프와 공간적 연결을 나타내는 에지 그래프로 표현하였으며, 제안된 탄력적 특징 정합은 모델과 입력 영상에 상응하는 특징을 취하였다. 정합 모델은 국부적으로 경쟁적이고 전체적으로 협력적인 구조를 이룸으로서 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할을 하도록 하였다. 복잡한 배경이나 자세의 변화, 그리고 왜곡된 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 얼굴 식별 시스템을 구성함으로서 제안된 방법의 효율성을 증명하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권4호
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• pp.597-613
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• 2024

마이데이터는 개인데이터 활용 체계의 새로운 패러다임으로, 데이터 주체가 자신의 데이터를 어떻게 사용하고 어디에 제공할 것인지 결정할 수 있다. 데이터 주체의 동의 하에 서비스 제공자는 여러 서비스에 걸쳐 흩어져있는 고객의 데이터를 수집하고 이를 바탕으로 고객 맞춤화된 서비스를 제공한다. 기존의 마이데이터 서비스 모델들에서, 데이터 주체는 데이터 스토리지에 저장된 자신의 개인 정보를 서비스 제공자 또는 제3자의 데이터 프로세서에게 판매할 수 있다. 하지만 개인정보가 한 번 제3자의 프로세서에게 판매되어 그들의 프로세서에 의해 처리될 경우 그 순간부터 데이터를 추적하고 통제할 수 없다는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 기존 마이데이터 운영 모델들의 문제점들을 개선하여 데이터 주체에게 더 높은 통제권을 부여하는 클라우드 모델을 제시한다. 동시에, 클라우드 모델과 같이 데이터 스토리지, 컨트롤러, 프로세서가 모두 한 곳에 모여있는 경우 클라우드가 침해될 시 모든 데이터가 한 번에 침해될 수 있다는 점을 고려하여, 이러한 위험을 줄일 수 있도록 클라우드-디바이스 간 협력적 암호화와 클라우드 컴포넌트들 간 격리 기술을 적용한 클라우드 모델 아키텍쳐를 함께 제시한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권5호
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• pp.645-650
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• 2024

본 논문은 챗GPT를 중심으로 생성형 AI를 활용한 대학 교양교육을 위해 지방 소재의 두 대학에서 교양교과목 교육과정을 공동으로 설계하고 개발하였다. 개발된 교육과정은 기존 연구에서 제시된 대학 챗GPT 통합 활용 수업 설계를 위한 개념적 구성요소를 고려하여 챗GPT의 기반을 이루는 언어모델과 인공지능을 이해하고 챗GPT을 포함하는 생성형 AI를 다양한 도메인에 활용하는 내용으로 개발하였다. 개발된 교육과정은 다양한 전공의 수강생을 대상으로 챗GPT의 기반인 자연어처리 언어모델과 인공지능의 개념 및 변화양상을 소개하고, 생성 AI 및 대형언어모델(LLM)인 챗GPT와 다양한 오픈소스 생성 모델을 이용하여 나만의 AI 서비스를 구현하며, 대학 교양교육에서 혁신적인 교육방법으로서, 대학간 공유협력 공동교육과정운영을 위한 사례를 제시하고자 한다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.76-90
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• 2024

인공지능 기술은 스마트 시티, 자율 주행, 의료 분야 등 다양한 분야에서 활용 가능성을 높이 평가받고 있으나, 정보주체의 개인정보 및 민감정보의 노출 문제로 모델 활용이 제한되고 있다. 이에 따라 데이터를 중앙 서버에 모아서 학습하지 않고, 보유 데이터셋을 바탕으로 일차적으로 학습을 진행한 후 글로벌 모델을 최종적으로 학습하는 분산 기계 학습의 개념이 등장하였다. 그러나, 분산 기계 학습은 여전히 협력하여 학습을 진행하는 과정에서 데이터 프라이버시 위협이 발생한다. 본 연구는 분산 기계 학습 연구 분야에서 프라이버시를 보호하기 위한 연구를 서버의 존재 유무, 학습 데이터셋의 분포 환경, 참여자의 성능 차이 등 현재까지 제안된 분류 기준들을 바탕으로 유기적으로 분석하여 최신 연구 동향을 파악한다. 특히, 대표적인 분산 기계 학습 기법인 수평적 연합학습, 수직적 연합학습, 스웜 학습에 집중하여 활용된 프라이버시 보호 기법을 살펴본 후 향후 진행되어야 할 연구 방향을 모색한다.