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LEXAI : 설명 가능한 인공지능을 이용한 법률 문서 유사도 분석 서비스
배주호,박석 한국정보과학회 2020 정보과학회논문지 Vol.47 No.11
최근 딥러닝 학습의 성능이 향상됨에 따라, 전문적인 분야에서 이 방법을 사용하려는 연구가 다양해지고 있다. 유사한 논리적 의미를 가진 법률 문서의 검색은 법률 분야에서 매우 중요한 부분이지만, 관련 분야의 전문적인 지식을 요구하기 때문에 전문가 시스템을 사용한 서비스에서 벗어나기 어려운 실정이다. 또한, 전문가 시스템을 구성하는 데는 전문 인력의 비용이 과다하게 발생하므로 자동화된 유사 법률 문서 검색환경을 구축하기에 어려운 점이 있다. 기존의 유사 문서 검색 서비스가 전문가 시스템과 통계적 시스템에 기반하는 환경을 제공하는데 비하여, 제안하는 방법은 분류 작업을 위한 뉴럴 네트워크를 학습하고 이를 사용하는 방법을 채택하였다. 우리는 설명 가능한 뉴럴 네트워크를 이용하여 의미적 유사도가 높은 법률 문서간의 검색을 제공하는 데이터베이스 시스템 구조를 제안하였다. 이러한 제안 기법의 특징은 유사 문서들 간의 의미적 관련성에 대한 시각적 유사도 평가 방법을 마련하고 이를 검증하는 성과를 보여준다. Recently, in keeping with the improvement of deep learning, studies on using deep learning a specialized field have diversified. Semantic searching for legal documents is an essential part of the legal field. However, it is difficult to function outside of the service using the expert system because it requires professional knowledge in the relevant field. It is also challenging to establish an automated, semantically similar legal document retrieval environment because the cost of hiring professional human resources is high. While existing retrieval services provide an environment based on expert systems and statistical systems, the proposed method adopts the deep learning method with a classification task. We propose a database system structure that provides searching for legal documents with high semantic similarity using an explainable neural network. The features of these proposed methods show the performance of developing and verifying visual similarity assessment methods for semantic relevance among similar documents.
배주호,김근성,김범조 한국풍력에너지학회 2021 풍력에너지저널 Vol.12 No.3
A power collector system is a very effective way to connect several offshore wind farms to a power system. Currently, many power generators using power collector systems share costs according to contract capacity, but recently, the method of power transmission operators investing in a power collector system in advance and users paying slowly later is being considered. In this case, offshore wind power operators are expected to be able to connect offshore wind farms to power systems more easily. When a power transmission business makes a pre-investment in a power collector system, there may be a difference in the method of sharing the installation cost compared to when the user is predetermined and when it is not determined, and there are also many other things to consider. In this study, we want to analyze the cost sharing plans of power collector systems at home and abroad and find out what should be considered for cost sharing when pre-investing is carried out by power transmission businesses.
Farey Labeling : 계층적 데이터 관리를 지원하는 XML 데이터 레이블링 기법
배주호(Juho Bai),김학인(Hak In Kim),박석(Seog Park) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.1C
본 논문에서는 계층적 데이터를 관계형 데이터베이스 시스템에 저장하기 위한 요구사항을 만족하는 XML 레이블링 기법으로서 Farey Sequence 를 응용한 Faray 레이블링 기법을 제안한다. 이는 일반적인 동적 삽입연산 외에 형제간 노드 사이에 새 노드를 삽입할 경우 추가적인 레이블의 사이즈 증가 없이 기존노드의 리레이블링이 없고, 말단 노드의 삭제시 레이블의 재사용이 원할하며, 부모와 자식 사이에 새 노드를 삽입하는 경우가 빈번한 계층적 데이터 관리 시에 리레이블링을 최소화 할 수 있는 방법이다. 기존 XML 레이블링 기법이 부모 자식사이에 삽입 연산을 하는 경우 하위의 모든 노드를 리레이블링 해야 하는것에 비하여 본 기법은 오직 1개의 하위 노드만을 리레이블링 하기 때문에 해당 경우의 계층적 데이터의 동적 삽입 시 하위 노드의 개수에 상관없이 일정하게 연산시간을 유지할 수 있다.
위치기반 서비스에서 사용자 정보 보호를 위한 Hybrid P2P 기반의 익명화 기법
배주호(Juho Bai),박석(Soeg Park) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2C
기존의 위치기반 서비스 모델의 익명화 방법은 신뢰하는 제삼자를 두는 중앙처리형 방법과 각 사용자의 통신을 통한 분산처리 방법 두 가지로 나눌 수 있다. 본 논문은 위치기반 서비스를 위한 위의 두 가지 접근 방법에서 발생할 수 있는 문제를 고찰하고 서버의 신뢰도를 낮추어 민감한 정보가 노출되지 않게 하고 서버에 집중되는 프로세스를 각 사용자에게 분산시켜 과도한 자원 집중을 막는 형태의 개선된 사용자 익명화 기법을 제안하였다. 또한 각 사용자의 위치정보를 수집하는 과정에서 주변 사용자의 위치 정보가 서로에게 알려지지 않도록 공개키 암호화 기반의 암호화 구조를 기반으로 구현하였으며 기존의 연구들이 사용자의 위치 정보를 기반으로 일정한 익명화 범위로 생성하였던 것과 달리 각자 필요한 수준의 익명화 범위를 자율적으로 적용할 수 있도록 하여 상황에 따라 달라질 수 있는 익명화 범위 수준을 개별적으로 조절하여 익명화 서비스를 이용할 수 있도록 하였다. 이를 통하여 본 연구에서는 기존의 연구방법에서 문제가 되었던 네트워크 안정성과 서버에서의 사용자 위치정보 보호 문제를 해결하고 사용자들의 자율적인 익명화 요구를 충족할 수 있는 기법을 제안한다.
이승재(Seungjae Lee),배주호(Juho Bai),박석(Seog Park) 한국정보과학회 2021 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2021 No.6
시계열을 예측하는 연구들은 보통 전반적인 추세를 예측하는데에 적합하게 되어 있다. 하지만 주식 같은 경우 좀더 단기간의결과를 예측해야 할 필요성이 있다. 이 연구에서는 전반적인 추세보다는 단기간 예측을 통해 당장 다음의 데이터의 상승 여부를 예측하고자 한다. 이에 따라 기존의 time series prediction 모델을 변형하여서 classification 모델과 유사한 구조의 모델을 제안한다. 또한 기존의 예측모델들의 경우 시계열 데이터에서는 시계열 데이터만 이용하여서 예측을 하지만 본 연구에서는 시계열 데이터에서의 시간대와 연관 지을 수 있는 문서 또한 벡터화 하여 사용하는 것을 제안한다. 제안 기법은 다음날 주가의 등락 예측 결과가 일반적인 시계열 무작위 예측에 비해서 8.35% 정확도 상승 효과를 보인다.