• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.707-710
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• 2023

관계추출은 문장 내 두 개체 간의 의미적 관계를 추론하는 자연어분석 태스크이다. 딥러닝의 발전과 더불어 관계추출은 BERT 계열의 이해형 언어모델을 이용하였다. 그러나, ChatGPT의 혁신적인 등장과 함께, GPT계열의 생성형 언어모델에 대한 연구가 활발해졌다. 본 논문에서는 소규모의 생성형 언어모델(Kebyt5)을 이용하여 관계추출 성능개선을 위한 프롬프트 구성 및 생각의 사슬(CoT) 학습 방법을 제안한다. 실험결과 Kebyt5-large 모델에서 CoT 학습을 수행하였을 경우, Klue-RoBERTa-base 모델보다 3.05%의 성능개선이 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.916-917
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• 2023

본 연구는 사용자의 음성 패턴 분석과 텍스트 분류를 중심으로 이루어지는 한국어 감정 인식 작업을 개선하기 위해 Macaron Net 텍스트 모델의 결과와 MFCC 음성 모델의 결과 가중치 합을 분류하여 최종 감정을 판단하는 기존 82.9%였던 정확도를 텍스트 모델 기준 87.0%, Multi-Modal 모델 기준 88.0%로 개선한 모델을 제안한다. 해당 모델을 우울증 예방 플랫폼의 핵심 모델에 탑재하여 covid-19 팬데믹 이후 사회의 문제점으로 부상한 우울증 문제 해소에 기여 하고자 한다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.11 no.4
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• pp.21-32
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• 2006

When Enterprise Architecture(EA) is defined and applied, it is needed to assess the EA capability, and to identify guides for improvement. According to these needs, this paper presents an enterprise architecture maturity model to assess the EA capability, to identify the details for improving EA, to suggest the guides for improvement, and to support decision-making for investment. The model which refers to the continuous representation of CMMI consists of 5 maturity levels, 4 capability areas including 15 capability elements, and capability indications to make a determination of maturity level by capability elements. The model concentrates on the development/stabilization of EA and the connection/coordination over the federal agencies.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.45 no.2
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• pp.7-12
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• 2008

In this study, the wide width effect that the increasing rate of drain current and the value of cutoff frequency decrease with larger finger number is observed. For modeling this effect, an improved SPICE MOSFET RF model that finger number-independent external source resistance is connected to a conventional BSIM3v3 RF model is developed. Better agreement between simulated and measured drain current and cutoff frequency at different finger number is obtained for the improved model than the conventional one, verifying the accuracy of the improved model for $0.13{\mu}m$ multi-finger MOSFET.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1515-1519
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• 2006

본 연구에서는 초단시간 강수예보(VSRF, Very Short-Range Forecast of precipitation) 시스템 구축 현황을 소개하고자 한다. VSRF 모델은 레이더 반사도 자료와 지상 AWS 자료를 이용하여 레이더-AWS 강우강도를 산출하는 강수분석과정과 분석된 강수량 자료와 중규모 수치예보장을 사용하여 외삽법에 의한 초단시간 강수예보를 수행하는 예보과정, 실시간으로 산출된 강수예보 자료를 검증하고 홈페이지에 제공하는 자료지원과정으로 구성된다. 본 연구에서는 모델의 예보능력을 향상시키기 위해 크게 두 가지 측면에서 모델을 개선하였다. 첫째는 모델의 입력자료인 레이더-AWS 강우강도 자료를 기상연구소 원격탐사연구실에서 운영하던 WPMM (Window Probability Matching Method)과 기상청 기상레이더과에서 운영하던 RQPE(Radar Quantitative Precipitation Estimation)의 알고리즘을 통합하여 정확한 강우강도 자료인 레이더-AWS 강우강도(RAR, Radar-AWS Rain rate) 시스템을 구축하여 개선하였으며, 둘째는 외삽과정을 통한 예보가 3시간이 지나면 예측능력이 감소하는 문제점을 보완하기 위해 현업 중규모 모델(RDAPS, Regional Data Assimilation and Prediction System)의 예측강수와 병합하여 모델을 개선하였다. 또한 이를 시계열 검증 및 공간 검증하는 실시간 검증 시스템을 구축하여 실시간으로 모델의 정확성을 평가하고 있다. 그 결과 입력자료 개선을 통한 모델의 정확도는 크게 향상된 결과는 볼 수 없었지만 미약하게 향상된 것을 확인할 수 있었으며, 모델의 병합을 통한 모델의 개선은 예측 3시간 이후부터는 50% 정도 향상되었다.의 대안을 제시하고자 한다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.7 no.12
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• pp.485-496
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• 2018

So far, the deep learning, a field of artificial intelligence, has achieved remarkable results in solving problems from unstructured data. However, it is difficult to comprehensively judge situations like humans, and did not reach the level of intelligence that deduced their relations and predicted the next situation. Recently, deep neural networks show that artificial intelligence can possess powerful relational reasoning that is core intellectual ability of human being. In this paper, to analyze and observe the performance of Relation Networks (RN) among the neural networks for relational reasoning, two types of RN-based deep neural network models were constructed and compared with the baseline model. One is a visual question answering RN model using Sort-of-CLEVR and the other is a text-based question answering RN model using bAbI task. In order to maximize the performance of the RN-based model, various performance improvement experiments such as hyper parameters tuning have been proposed and performed. The effectiveness of the proposed performance improvement methods has been verified by applying to the visual QA RN model and the text-based QA RN model, and the new domain model using the dialogue-based LL dataset. As a result of the various experiments, it is found that the initial learning rate is a key factor in determining the performance of the model in both types of RN models. We have observed that the optimal initial learning rate setting found by the proposed random search method can improve the performance of the model up to 99.8%.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.2064-2068
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• 2007

합류식 하수도는 오수와 우수를 동시에 배제하는 하수관거 시스템으로 시공이 쉽고 건설비용이 저렴한 반면에 강우시 차집되지 않고 월류되는 유출량으로 인해 수체에 악영향을 초래한다. 관거에서 유출되는 유출수는 강우 초기에 유역에서 집중적으로 유출되는 비점오염원과 하수 및 관거내 오염물질 등을 동반하여 수질 개선을 어렵게 하고 수질 악화를 가중시킨다. 본 연구에서는 기존 유역에 설치된 합류식 하수관거를 분류식으로 개선하고 강우시 초기 세척에 의해 유입하는 비점오염원을 삭감하기 위한 초기우수 처리시설 설치에 따른 M 저수지 수질개선 효과를 수치모델을 사용하여 모의하였다. 저수지의 수질예측은 횡방향 평균 2차원 저수지 수리 및 수질모델인 CE-QUAL-W2를 사용하였다. 저수지 유입량은 군산기상대에서 관측한 일별 강우량 자료를 이용하여 일별 유출량을 산정하였고, 댐 방류량 자료는 M저수지의 2006년 일별 관측수위를 이용하여 유입량과 수위-체적 곡선으로부터 산정하였다. 모델의 보정은 2005년 5월과 8월에 측정한 수질자료를 이용하여 수행하였으며, 저수지의 관측값과 모의결과는 저수지 중앙부 대표지점에서 이루어졌으며, 모델은 관측값을 잘 반영하였다. 모의 결과 M 저수지의 연평균 BOD농도는 합류식(1.25 mg/L)에 비해 분류식 하수 관거(0.91 mg/L)를 도입할 경우 27.2% 개선되었으며, 초기우수 처리시설(0.84 mg/L)을 추가 할 경우 32.8%까지 개선효과가 상승하였다. 기존 합류식 하수관거의 경우 연간 유출부하량은 7,713 kg/yr이었으며, 분류식으로 전환할 경우 2,256 kg/yr, 초기우수처리시설을 추가할 경우 902 kg/yr로 삭감되는 것으로 예측되었다. 분류식하수관거와 초기우수처리를 모두 이행할 경우, BOD와 COD 기준이 호수 수질 기준 II등급 이내로 유지되며, T-P 농도는 0.02mg/L 이하로 유지되어 6월 이후 여름철에 저수지내 조류성장 억제에 효과가 클 것으로 예측되었다. 하수관거 정비사업을 통해 M 저수지는 기존의 농업용 저수지의 목표수질뿐만 아니라, 친수공간으로써 적합한 II등급 수질을 유지할 수 있을 것으로 판단되었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.7
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• pp.346-357
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• 2012

This study classified the various quality features of coffee shop by Kano model with customers' perspective. Also both satisfaction coefficient and dissatisfaction coefficient are calculated to analyse the relative influence of quality features on customer satisfaction. This study also dragged the potential customer satisfaction improvement index to scrutinize the quality improvement possibility for coffee shops. The analysis results showed that low price, luxurious interior, restfulness of table and chair, usability of wireless internet are belonged to the Attractive quality. On the other hand, cleanliness and hygiene, quality to price are identified as the One-dimensional quality. The current satisfaction level for both 'Caffe Bene' and 'Starbucks' are measured to draw the potential customer satisfaction improvement index. The result showed that low price and quality to price appeared to be the highest in its quality improvement possibility. The findings of this study help understanding the quality features to focus on and strengthening the competitiveness for coffee shops.

• Land and Housing Review
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• v.14 no.1
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• pp.135-144
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• 2023

LH Corporation uses the construction waste disposal fee standard, of which the model was developed a long time ago. Therefore, this model is problematic because it needs to reflect waste treatment facilities' technological development and environmental conditions. In this study, the estimated manpower and costs required for the process operation of waste treatment facilities were analyzed, followed by the proposed estimation criteria. This improved standard model can be used as a cost calculation standard for the recycling and treatment of construction waste in public institutions. The study also suggests that an increase in waste treatment costs is needed.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.163-166
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• 2017

딥러닝은 모델이 복잡해질수록 Train 시간이 오래 걸리는 작업이다. Layer Normalization은 Train 시간을 줄이고, layer를 정규화 함으로써 성능을 개선할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정을 위해 Layer Normalization이 적용 된 Bidirectional LSTM CRF 모델을 제안한다. 실험 결과, Layer Normalization이 적용 된 Bidirectional LSTM CRF 모델은 한국어 의미역 결정 논항 인식 및 분류(AIC)에서 성능을 개선시켰다.