• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.377-381
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• 2023

재순위화기 연구는 주로 파이프라인 과정 설계, 데이터 증강, 학습 함수 개선, 혹은 대규모 언어 모델의 지식 활용 등에 집중되어있다. 이러한 연구들은 좋은 성능 상승을 이끌어주었지만 실제 적용이 힘들 뿐만 아니라 학습 비용이 크게 발생한다는 한계점을 가지고 있다. 더 나아가 주어진 데이터 집합만을 활용해서는 보다 더 세부적인 학습 신호를 주기 어렵다는 단점 또한 존재한다. 최근 자연어처리 분야의 연구에서는 피드백을 인위적으로 생성하여 반영하여 모델 성능 상승을 이끄는 연구가 제안되었다. 본 연구는, 이러한 연구를 바탕으로 질의와 문서 간의 함의 관계 점수를 피드백으로 사용 및 재순위화기 모델로의 반영을 제안한다. 재순위화기 모델에 대해 피드백을 반영하는것은 그렇지 않은 모델 대비하여 성능 상승을 이끌며 피드백 반영이 더 좋은 표상 도출에 도움이 됨을 확인할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.577-580
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• 2023

악성댓글은 인터넷상에서 정서적, 심리적 피해를 주는 문제로 인식되어 왔다. 본 연구는 한국어 악성댓글 탐지 분석을 위해 KcBERT 및 다양한 모델을 활용하여 성능을 비교하였다. 또한, 공개된 한국어 악성댓글 데이터가 부족한 것을 해소하기 위해 기계 번역을 이용하고, 다국어 언어 모델(Multilingual Model) mBERT를 활용하였다. 다양한 실험을 통해 KcBERT를 미세 조정한 모델의 정확도 및 F1-score가 타 모델에 비해 의미 있는 결과임을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.621-623
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• 2023

본 연구는 당뇨병성 망막증의 자동 분류를 위해 딥러닝 모델을 활용한다. CLAHE 를 사용한 전처리로 이미지의 대비를 향상시켰으며, ResNet50 모델을 기반으로 한 전이학습을 통해 모델의 성능을 향상했다. 또한, 데이터의 불균형을 고려하여 정확도 뿐만 아니라 민감도와 특이도를 평가함으로써 모델의 분류 성능을 종합적으로 평가하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 당뇨병성 망막증 분류 작업에서 높은 정확도를 달성하였으나, 양성 클래스의 식별에서 일부 한계가 있었다. 이에 데이터의 품질 개선과 불균형 데이터 처리에 초점을 맞춘 향후 연구 방향을 제시하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.600-601
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• 2024

본 논문은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) End2End의 리소스(Resource) 과부하 문제를 해결하는 동시에 모델 성능을 향상 시키기 위해 PEFT(Parameters-Efficient Fine-Tuning)기술인 LoRA(Low Rank Adaptation)적용에 관한 연구이다. 본 논문에서는 RAG End2End 모델의 파라미터 값과 개수를 유지하면서, LRM(Low Rank Matrices)을 이용하여 추가적인 파라미터만을 미세 조정하는 방식으로, 전반적인 모델의 효율성을 극대화하는 방안을 제시하였다. 본 논문에서 다양한 도메인에 데이터 셋에 대한 제안 방식의 성능을 검증하고자 Conversation, Covid-19, News 데이터 셋을 사용하였다. 실험결과, 훈련에 필요한 파라미터의 크기가 약 6.4억개에서 180만개로 감소하였고, EM(Exact Match)점수가 유사하거나 향상되었다. 이는 LoRA를 통한 접근 법이 RAG End2End 모델의 효율성을 개선할 수 있는 효과적인 전략임을 증명하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.572-573
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• 2007

과학기술계 협회는 첨단 산업기술정보의 주요 생산집단이다. 이들 협회가 발간하는 저널들은 책자 형태가 대부분이다. 저널의 오프라인 발간은 정보의 파급에 한계가 있으며 결과적으로 정보이용을 제한한다. 그러므로 협회 전자저널의 온라인 발간은 대단히 중요하다. 하지만 대부분 협회의 정보 인프라 환경이 열악하여 전자저널 생성 모델 자체가 부재한 상황이다. 이에 본 논문에서는 협회 오프라인 저널의 전자소스를 다양하게 활용하여 검색 가능한 전자저널을 생성할 수 있는 모델을 연구하고 개발하였다. 향후, 현 모델을 바탕으로 오프라인 저널을 배제한 순수한 온라인 저널 출판이 가능한 개선된 모델을 연구할 계획이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.459-462
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• 2007

본 연구에서는 동적 수신호 인식문제를 위하여 CNN 모델을 사용한 특징추출 기법과, FMM 신경망을 사용한 특징 분석 기법을 상호 결합한 형태의 패턴 인식 모델을 제안한다. 수신호 인식을 위하여 영상패턴에서 대상물의 움직임 정보에 기초한 3 차원 형식의 데이터 표현 기법과, 이로부터 인식을 위한 특징추출 기법을 제시한다. 특징추출 모듈에서는 3 차원으로 확장된 구조의 수용영역을 고려한 CNN 모델을 제안하며, 이로부터 학습패턴에서 특징점의 공간적 변이에 대한 영향을 최소화할 수 있음을 고찰한다. 또한 인식효율의 개선을 위하여 방대한 양의 특징집합으로부터 효과적인 특징을 선별하기 위한 방법론으로서 WFMM 모델 기반의 특징분석 기법을 정의하고 이로부터 선별된 특징을 사용하는 인식 기법을 소개한다.

• Journal of Agricultural Extension & Community Development
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• v.15 no.1
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• pp.75-111
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• 2008

본 연구는 국내 농촌지도인력 역량모델 개발을 위한 기초 연구로서 역량의 정의, 역량모델 개발방법, 인적자원개발을 위한 역량모델 활용 현황에 대한 문헌을 고찰하였다. 역량은 사용되는 상황이나 맥락에 따라서 다양하게 정의되고 있어 사전적인정의와 다양한 연구자들의 역량의 정의에 대한 이론, 특정한 조직이나 직업군에서 사용되고 있는 역량의 정의를 비교 분석하였으며, 결과적으로 역량은 개인의 역할 수행과 직무성과와 상관관계가 있으며 훈련과 개발을 통하여 개선되어질 수 있는 관련된 지식, 기술, 태도의 집합체로 정의하였다. 역량모델을 개발하는 방법도 다양한데, 초기단계에서는 탁월한 직원과 일반직원의 특정한 업무추진사례를 인터뷰와 관찰을 통하여 분석하여 이들 간에 차이를 가져오는 특성이나 행동을 추출하는 직무역량진단법이 주로 활용되었다. 이 방법에는 많은 비용과 시간이 소모되어 이를 간소화한 여러 가지 방법이 개발되었다. 또한 기존 직원 특성 분석보다 다양한 정보원과 미래에 대한 가정을 활용하여 바람직한 직무 결과와 역량, 역할을 추출하는 방법도 개발되었으며 직업이 빠르게 변화하는 시대적인 특성상 이런 방법의 활용이 확대되고 있다. 이런 다양한 방법 중 역량 모델을 활용할 직무나 조직의 특성에 맞는 방법을 선택하여 적용하여야 한다. 역량모델을 활용한 인적자원개발을 통하여 기업뿐만 아니라 정부조직에서도 효율적인 직원 역량 개발, 개인과 조직의 성과 향상 등의 효과가 나타나고 있으며, 앞으로 농촌지도조직에서도 지도인력 역량 개발과 지도사업의 효율성을 향상을 위하여 역량모델을 개발 활용할 필요성이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.988-990
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• 2005

본 논문에서는 그리드 컴퓨팅 환경에서 사용자와 자원 제공자간의 자원거래 시 사용자의 자원 요구량을 예측하고, 합리적인 가격 결정 알고리즘을 이용하여 기존의 자원 거래 모델에 비해 빠른 응답 속도를 갖는 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 사용자의 자원 요구량를 예측을 위해 통계학의 예측 모델을 적용하였고, 그리드 자원의 거래 가격 결정을 위한 경제학의 이론을 도입하였다. 우리는 실험을 통해 기존의 모델들과 비교하여 그리드 자원 거래를 위한 응답시간을 비교 하였다. 우리는 실험을 통해 기존의 모델들과 비교하여 응답시간이 최소 $72.39\%$ 향상된 결과를 얻었고 우리가 제안한 모델이 기존 모델에 비해 우수하다는 것을 입증하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.65-68
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• 2004

본 논문에서는 반복학습으로 음소모델을 강건하게 하여 음소기반 핵심어 검출 시스템의 성능을 개선하고자 하였다. 가변어휘 핵심어 검출 시스템은 인식 대상 핵심어의 추가와 변경이 용이하도록 모노폰 단위로 핵심어 모델과 필러 모델을 구성하였다. 핵심어 모델과 필러 모델은 동일한 음소모델을 이용하므로 각각의 음소 모델의 분별력 향상은 핵심어 검출 성능과 밀접한 관계에 있다. 따라서 본 논문에서는 음소 HMM(Hidden Markov Model)의 학습시에 반복 학습을 통하여 음소 모델을 강건하게 만든 후 핵심어 검출 실험을 수행하였다. 그 결과, 10회의 반복학습을 통하여 얻어진 음소 HMM을 이용한 핵심어 검출의 성능은 반복학습을 하지 않은 경우보다 핵심어 검출의 CA-CR 평균 성능이 $4\%$ 향상됨을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.3
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• pp.1630-1638
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• 2015

The finite element analysis has become an essential process to investigate the structural performance in many industry fields. In addition, the computer's performance is improving rapidly, but in large design problems, there is a limit to apply the optimal design techniques. For this, it is general to introduce a metamodel based optimization technique. The method to generate an approximate model can be classified into curve fitting and interpolation, and each representative one is response surface model and kriging interpolation method. This study proposes an ensemble model made of RSM and kriging to solve a structural design problem. The suggested method is applied to the designs of two bar and automobile outer tie rod.