• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1978-1982
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• 2006

EPIRB는 기존의 통신방식에 대한 문제점은 해결하였으나, EPIRB에 대한 제작사마다 취급방법의 상이 등으로 인한 사용자의 취급부주의 또는 설비 의 결함 등으로 국제적으로 실제 조난신호가 아닌 허위의 조난신호가 전체 신호의 약 94%를 차지하는 문제점이 대두되었다. 이에 따라 국제기구 및 제작사 등에서는 오발사를 감소시키기 위한 다양한 방법이 강구되었고 제작사에서는 설비의 특성을 고려하여 초기의 자동이탈장치에서 EPIRB가 분리되면 즉시 발사되는 형태에서 자동이탈장치에서 EPRB가 이탈되어도 해수에 잠겨야만 조난신호가 발사되도록 개선하였으나 아직도 오발사는 크게 줄어들지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 현행 COSPAS-SARSAT시스템 및 EPIRB의 국내 외 기술기준 및 표준 등을 검토하여 EPIRB의 오발사를 최소화하는 방안으로 브리지 형 해수검출 센서를 연구하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권3호
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• pp.751-770
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• 2018

Web applications are indispensable in the software industry and continuously evolve either meeting a newer criteria and/or including new functionalities. However, despite assuring quality via testing, what hinders a straightforward development is the presence of defects. Several factors contribute to defects and are often minimized at high expense in terms of man-hours. Thus, detection of fault proneness in early phases of software development is important. Therefore, a fault prediction model for identifying fault-prone classes in a web application is highly desired. In this work, we compare 14 machine learning techniques to analyse the relationship between object oriented metrics and fault prediction in web applications. The study is carried out using various releases of Apache Click and Apache Rave datasets. En-route to the predictive analysis, the input basis set for each release is first optimized using filter based correlation feature selection (CFS) method. It is found that the LCOM3, WMC, NPM and DAM metrics are the most significant predictors. The statistical analysis of these metrics also finds good conformity with the CFS evaluation and affirms the role of these metrics in the defect prediction of web applications. The overall predictive ability of different fault prediction models is first ranked using Friedman technique and then statistically compared using Nemenyi post-hoc analysis. The results not only upholds the predictive capability of machine learning models for faulty classes using web applications, but also finds that ensemble algorithms are most appropriate for defect prediction in Apache datasets. Further, we also derive a consensus between the metrics selected by the CFS technique and the statistical analysis of the datasets.

• 정보기술응용연구
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• 제3권3호
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• pp.91-106
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• 2001

본 논문에서는 소프트웨어 테스트 단계중에 발생되는 테스트노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 시간종속적인 테스트 노력소요량 동태를 일정 테스트 노력일 때와 웨이불 테스트 노력일 때를 비교하여 연구한다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트 노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 모델을 비동차 포아송 과정으로 공식화하며, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발하도록 한다. 테스트 시간의 경과와 신뢰도와의 관계도 심도 있게 연구한다. 목표신뢰도를 만족시키는 최적발행시각을 정한다. 개발 후 테스트를 시작하기 전의 신뢰도가 어떠한 조건에 있는가를 검토하여 각 조건에 따른 최저 발행시각을 결정한다. 일정 테스트 노력 곡선과 웨이불 테스트 노력 곡선 모두에 대해서 그 조건은 목표 신뢰도를 초과하는 경우, 목표신뢰도를 초과하지는 못하지만 어느 조건 이상인 경우, 어느 조건 이하인 경우로 대별되며, 이 중에서 이상적인 경우는 두 번째 조건인 경우이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1495-1504
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• 2018

문재인 정부는 새로운 여건 창출, 적극적인 투자 및 벤처 투자의 선순환이라는 세 가지 성장 방향을 제시했다. 정책은 점진적이지만 현재의 한국 경제 환경에서 벤처 기업의 혁신 붐을 창출하는 데는 충분하지 않다. ICT 창업 지원 정책은 제품 출시 단계에 좀 더 집중되어야한다. 창업기업 및 중소기업의 성장을 위해서는 세계 시장에서 경쟁력을 확보하기위한 가치 사슬 확립이 중요하다. 대기업과의 기술 협력 및 해외 공동 진출 등 글로벌 시장 진출을 위한 교두보 확보가 필요하다. 창업 정책의 최종 목표는 국가 경제의 지속적 성장과 고용 확대이다. 창업 친화적 환경을 조성하기 위해서는 공정 거래의 확립과 창업 생태계의 강화가 중요하다. 자금 지원 프로그램은 보편적 지원에서 선택과 집중 강화로 전환해야한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.281-291
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• 2021

The Islamic jurisprudential legal system represents an essential component of the Islamic religion, that governs many aspects of Muslims' daily lives. This creates many questions that require interpretations by qualified specialists, or Muftis according to the main sources of legislation in Islam. The Islamic jurisprudence is usually classified into branches, according to which the questions can be categorized and classified. Such categorization has many applications in automated question-answering systems, and in manual systems in routing the questions to a specialized Mufti to answer specific topics. In this work we tackle the problem of automatic categorisation of Islamic jurisprudential legal questions using deep learning techniques. In this paper, we build a hierarchical deep learning model that first extracts the question text features at two levels: word and sentence representation, followed by a text classifier that acts upon the question representation. To evaluate our model, we build and release the largest publicly available dataset of Islamic questions and answers, along with their topics, for 52 topic categories. We evaluate different state-of-the art deep learning models, both for word and sentence embeddings, comparing recurrent and transformer-based techniques, and performing extensive ablation studies to show the effect of each model choice. Our hierarchical model is based on pre-trained models, taking advantage of the recent advancement of transfer learning techniques, focused on Arabic language.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권1호
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• pp.175-195
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• 2022

Purpose The purpose of this study is to examine news articles and analyze trends and key agendas related to artificial intelligence(AI). In particular, this study tried to compare the reporting behaviors of Korea and the United States, which is considered to be a leader in the field of AI. Design/methodology/approach This study analyzed news articles using a big data method. Specifically, main agendas of the two countries were derived and compared through the keyword frequency analysis, topic modeling, and language network analysis. Findings As a result of the keyword analysis, the introduction of AI and related services were reported importantly in Korea. In the US, the war of hegemony led by giant IT companies were widely covered in the media. The main topics in Korean media were 'Strategy in the 4th Industrial Revolution Era', 'Building a Digital Platform', 'Cultivating Future human resources', 'Building AI applications', 'Introduction of Chatbot Services', 'Launching AI Speaker', and 'Alphago Match'. The main topics of US media coverage were 'The Bright and Dark Sides of Future Technology', 'The War of Technology Hegemony', 'The Future of Mobility', 'AI and Daily Life', 'Social Media and Fake News', and 'The Emergence of Robots and the Future of Jobs'. The keywords with high centrality in Korea were 'release', 'service', 'base', 'robot', 'era', and 'Baduk or Go'. In the US, they were 'Google', 'Amazon', 'Facebook', 'China', 'Car', and 'Robot'.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.364-373
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• 2022

연구목적: 본 논문은 지하공동구의 초기 화재 감지를 위해 CCTV를 활용한 AI 연기 객체 감지 모델을 개발하는데 목적이 있다. 연구방법:비정형성이 높은 연기 객체의 감지 성능을 제고하기 위해 화재 감지에 특화된 딥러닝 객체 감지 모델을 지하공동구 연기 감지에 특화되도록 학습시켰고, 학습데이터셋의 정제 및 학습 중 Gradient explosion 완화 등 감지 성능 개선을 위한 방법들을 적용해 모델 결과를 비교하였다. 연구결과: 결과는 제안된 방법을 통해 모델 성능을 향상시켰고 mAP 등의 지표를 평가를 통해 개발 모델이 우수한 성능을 보유하고 있음을 보여준다. 최종 모델은 지하공동구 환경의 연기에 대해 미탐이 낮은 반면 오탐이 다수 발견되는 성능을 보였다. 결론: 본 논문의 모델은 지하공동구 관리시스템과 연계를 통해 보완함으로써 지하공동구의 연기 객체 감지에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.61-73
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• 2009

1972년에 소프트웨어의 신뢰도 문제가 제기되면서부터 개발 중인 소프트웨어의 신뢰도를 평가하고 목표치까지 신뢰도를 성장시키는 방법이 연구되었으며, 테스트 기간 동안에 소요되는 비용 문제까지를 포함하여 적정 인도시기를 결정하는 여러 방법이 제안되었다. 이러한 모델들 중 많은 연구에서 소프트웨어 테스트 전 단계를 거쳐서 테스트 노력이 상수인 것으로 가정하거나 또는 아예 고려하지도 않았으나, 그 후 몇몇 논문을 통하여 테스트 노력을 고려한 소프트웨어의 신뢰도 평가가 중요한 인자인 것으로 발포되었다. 여러 산업 현장의 경험 데이터에 의하면 그 형태가 지수함수형, 레일레이형, 웨이불형, 로지스틱형 테스트 노력 함수 중 하나인 것으로 보고되었다. 따라서 본 논문에서는 이 네 가지 형태의 테스트 노력을 가진 소프트웨어의 신뢰도 성장에 필요한 각종 파라미터를 구하는 방법에 대하여 제안한다. 개발 현장에서 관찰된 테스트 노력 데이터와 결함검출을 비교하여 어느 형태의 테스트 노력 곡선이 그 경우에 적합한가를 연구하는 한편, 목표 신뢰도에 맞는 발행 시기를 결정하는 문제를 연구한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1028-1035
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• 2005

Traditional Industries were planning the major role for Taiwan's economy. However, we need to face the competition from developing countries. Moving manufacturing department to other low salary countries, such as China, can only temporarily release some limited pressure. The final and complete solutions are to equip on R&D, refine techniques, improve management capabilities, upgrade business, and reform physique. Currently there are some ERP systems on the market; however, they are designed for common purpose and difficult to introduce into industry. The expensive price is another factor to make them be popular. In this research we will Object Oriented, Visual Modeling, ER Model and Windows Environment to develop an Integrated Management System for Sports Requisites Industries (IMSSRI). We will integrate all information from all departments such as development, business, material administration, manufacture, shipping, and financial. When development people construct the all modules, components, cutting molds, materials and accessories, IMSSRI will calculate all needed materials and cost for each product. This cost will be used for quotation to report to our customers. When customers confirm the order, system will transfer all necessary materials into Material Administration System. IMSSRI can generate manufacturing forms and material raw lists for manufacture department. All related information such as stocking, returning goods, material requesting, and material returning can be integrated so we can control all details of the whole enterprise. Through the help of this system, we hope we can save man-power, reduce human mistakes, raise management capabilities for tradition manufacturing industries and create another possibility of eternal operating for Taiwan's Industries.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.23-29
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• 2024

본 논문에서는 옷감과 입자 기반 유체 해법인 SPH(Smoothed particle hydrodynamics)를 이용한 액체 간의 상호작용으로 표현되는 다공성 흐름(Pore flow), 흡수, 방출 그리고 확산 효과를 GPU 기반으로 빠르게 표현할 수 있는 방법을 제안한다: 1) 옷감-액체의 상호작용에 의해 표현되는 다양한 물리적 효과를 GPU 기반으로 표현할 수 있는 통합형 프레임워크, 2) SPH 기반으로 노드의 포화도를 효율적으로 계산하고 이를 주변 Porous 입자들로 전달하는 방법, 3) 유체 흡수 및 방출 방향을 안정적으로 계산하기 위해 다르시 법칙(Darcy's law)을 기반으로 안정성을 개선시키는 방법, 4) Porous 입자들로 흡수되는 과정에서 유체의 흐름 방향에 따라 흡수되는 양을 조절하는 방법, 마지막으로 5) SPH 입자의 최대 질량이 넘지 않도록 방출할 수 있는 방법을 제시한다. 제안하는 방식의 가장 큰 장점은 모든 연산이 GPU에서 계산되고 동작하기 때문에 빠르게 옷감과 유체의 상호작용으로 표현되는 다공성 재질, 다공성 흐름, 흡수, 반사, 확산 등을 모델링할 수 있다.