• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.12-17
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• 2019

FAQ(Frequently Asked Questions) 질의 응답 시스템은 자주 묻는 질문과 답변을 정의하고, 사용자 질의에 대해 정의된 답변 중 가장 알맞는 답변을 추론하여 제공하는 시스템이다. 정의된 대표 질문 및 대응하는 답변을 클래스(Class)라고 했을 때, FAQ 질의 응답 시스템은 분류(Classification) 문제라고 할 수 있다. 종래의 FAQ 분류는 동일 클래스 내 동의 문장(Paraphrase)에서 나타나는 공통적인 특징을 통해 분류 문제를 학습하였으나, 이는 비슷한 단어 구성을 가지면서 한 두 개의 단어에 의해 의미가 다른 문장의 차이를 구분하지 못하며, 특히 서로 다른 클래스에 속한 학습 데이터 간에 비슷한 의미를 가지는 문장이 존재할 때 클래스 분류에 오류가 발생하기 쉬운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하고자 서로 다른 클래스 내의 학습 데이터 문장들이 상이한 클래스임을 구분할 수 있도록 클래스 일치 여부(Class coincidence classification) 문제를 결합 학습(Jointly learning)하는 기법을 제안한다. 동일 클래스 내 학습 문장의 무작위 쌍(Pair)을 생성 및 학습하여 해당 쌍이 같은 클래스에 속한다는 것을 학습하게 하면서, 동시에 서로 다른 클래스 간 학습 문장의 무작위 쌍을 생성 및 학습하여 해당 쌍은 상이한 클래스임을 구분해 내는 능력을 함께 학습하도록 유도하였다. 실험을 위해서는 최근 발표되어 자연어 처리 분야에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 BERT 의 텍스트 분류 모델을 이용했으며, 제안한 기법을 적용한 모델과의 성능 비교를 위해 한국어 FAQ 데이터를 기반으로 실험을 진행했다. 실험 결과, 분류 문제만 단독으로 학습한 BERT 기본 모델보다 본 연구에서 제안한 클래스 일치 여부 결합 학습 모델이 유사한 문장들 간의 차이를 구분하며 유의미한 성능 향상을 보인다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1136-1146
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• 2005

지문분류는 대규모 자동지문식별시스템에서 지문을 카테고리별로 나누어 매칭시간을 줄이는데 유용하다. 지문을 5가지 클래스로 분류하는 헨리시스템을 기반으로 신경망이나 SYM(Support Vector Machines) 등과 같은 다양한 패턴분류 기법들이 지문분류에 널리 사용되고 있다. 특히 최근에는 높은 분류 성능을 보이는 SVM 분류기를 이용한 연구가 활발하다. 이진분류기인 SVM을 지문분류문제에 적용하기 위해서 본 논문에서는 새로운 분류기 결합모델인 다중결정템플릿(Multiple Decision Templates, MuDTs)을 제안한다. 이 방법은 클래스 구분이 모호한 지문영상들의 분류에서 단일 결합모델들의 한계를 극복하기 위해, 하나의 지문클래스로부터 서로 다른 특성을 갖는 클러스터들을 추출하여 각 클러스터에 적합한 결합모델을 생성한다. NIST Database4 데이타로부터 추출한 핑거코드에 대해 실험한 결과, 5클래스와 4클래스 분류문제에 대하여 각각 $90.4\%$와 $94.9\%$의 분류성능(거부율 $1.8\%$)을 획득하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.250-257
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• 2011

본 논문은 병렬 삼상 부스트 컨버터에서 Interleaved PWM에 의해 발생하는 고 주파수 순환전류를 효과적으로 저감시키기 위해서, AC 입력단에 연결되는 삼상 결합 인덕터의 특성을 분석하였다. 제시된 삼상 결합 인덕터 분석은 삼상 결합 인덕터의 구조와 전압 방정식의 해석을 통하여 이루어졌다. 그리고 이것을 바탕으로 기존의 저 주파수 평균화 모델에 삼상 결합 인덕터를 추가하여, 고 주파수 순환전류와 저 주파수 순환전류를 동시에 저감시킬 수 있는 새로운 형태의 평균화 모델을 제안하였다. 새로운 평균화 모델의 영상성분을 이용하면, 삼상 결합 인덕터와 라인 인덕터의 순환전류에 대한 총 인덕턴스를 각각 구해 비교 할 수 있다. 시뮬레이션과 실험결과를 토대로 병렬 삼상 부스트 컨버터에서 사용되는 삼상 결합 인덕터의 유용성을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.744-751
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• 2003

본 논문에서는 최근 뛰어난 예측력으로 각광받는 최소제곱 Support Vector Machine(Least Square Support Vector Machine: LS-SVM)과 First Principle(FP)을 결합한 하이브리드 최소제곱ㆍSupport Vector Machine 모델, HLS-SVM(Hybrid Least Square-Super Vector Machine)을 제안한다. 제안한 모델인 하이브리드 최소제곱 Support Vector Machine을 기존의 방법인 하이브리드 신경망(Hybrid Neural Network:HNN), 비선형 칼만필터와 하이브리드 신경망을 결합한 HNN-EKF (Hybrid Neural Network with Extended Kalman Filter) 모델과 비교해 보았다. HLS-SVM 모델은 학습 및 validation 과정에서는 HNN-EKF와 근사한 성능을 보였고, HNN 보다는 우수한 결과를 보였고, 일반화 성능에서는 HNN-EKF에 비해 3배, HNN보다 100배정도 우수한 결과를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.289-294
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• 2022

의존구문분석은 문장을 의존관계(의존소-지배소)로 분석하는 구문분석 방법론이다. 현재 사전학습모델을 사용한 전이 학습의 딥러닝이 좋은 성능을 보이며 많이 연구되지만, 데이터셋에 의존적이며 그로 인한 자료부족 문제와 과적합의 문제가 발생한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 언어학적 지식에 기반한 강화된 지배소-의존소 제약규칙 에지 알고리즘을 심층학습과 결합한 모델을 제안한다. TTAS 표준 가이드라인 기반 모두의 말뭉치로 평가한 결과, 최대 UAS 96.28, LAS 93.19의 성능을 보였으며, 선행연구 대비 UAS 2.21%, LAS 1.84%의 향상된 결과를 보였다. 또한 적은 데이터셋으로 학습했음에도 8배 많은 데이터셋 학습모델 대비 UAS 0.95%의 향상과 11배 빠른 학습 시간을 보였다. 이를 통해 심층학습과 언어지식의 결합이 딥러닝의 문제점을 해결할 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권3C호
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• pp.167-175
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• 2005

최근 프라이버시 적용이 IT분야의 가장 중요한 문제의 하나로 대두되고 있다. 프라이버시 보호는 조직의 데이터 처리 시스템에 프라이버시 정책을 적용함으로써 달성될 수 있다. 전통적인 보안 모델은 목적 결합(purpose binding)과 같은 프라이버시의 기본적인 요구사항을 적용하기에 부적절하다. 본 논문은 기존의 보안모델에 통합하여 쉽게 적용할 수 있는 프라이버시 제어 모델을 제안한다. 이를 위하여 기존의 보안모델로 RBAC과 도메인-타입을 적용하여 문맥기반 접근제어를 제공하는 하나의 확장된 역할기반 접근제어 모델이 사용되었고, 프라이버시 제어 모델에서는 프라이버시 선호로 표현되는 목적 결합을 적용하기위해 GRBAC이 사용되었다. 또 이 모델의 응용을 위하여 작은 병원 모델이 고려되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.67-67
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• 2017

급속한 산업화와 도시화로 인하여, 투수지역은 감소함으로써, 개발전과 다른 지표, 지표하 유출이 나타난다. 이에 대한 대안으로 최근 저영향개발 (LID)이 수문학적 및 환경, 생태적 개선으로 대안으로 대두 되고 있다. 이에 많은 연구자들이 EPA SWMM 모델의 이용하여 LID 설치 전, LID를 모의하였으나, 불포화토양 및 토양 내의 matric head에 대한 고려가 없어 정확한 LID 모의가 힘든 실정이다. 이에 본 연구에서 상세한 토양 모의가 가능 HYDRUS를 이용하여, SWMM-HYDRUS 모델을 개발하였다. EPA SWMM 모델의 경우, 가장 상단의 layer에서 green ampt equation을 이용하여 침투량을 계산 후, 다음 layer에서 Darcy eqation을 이용하여 토양 물이동을 계산되어진다. 하지만 기존의 SWMM모델의 경우, 불포화토양내의 물 흐름에 대한 고려와 Matric head와 Pond depth에 대한 고려가 없어, LID 모의 시 한계점이 나타났다. 이에 본 연구에서는 이러한 한계점을 개선하기 위하여, 기존의 EPA SWMM의 LID 모듈을 Van Genuchten's equaton과 Richard Equation을 이용하여 정확한 토양 물 흐름을 계산하는 HYDRUS을 SWMM 모델에 결합하여, 더욱 정확한 LID 모의를 실시하였다. 개선된 SWMM-HYDRUS 모델의 모의 결과, 기존의 SWMM에서 한계점을 보여주는 Metric head를 고려하여 불포화 침투가 이루어지며, 또한 포화 후 LID 위에 존재하는 Pond depth를 고려해주는 결과가 나타났다. 향후 개발된 SWMM-HYDRUS모델를 이용하여 LID를 검증 시 기존의 모델보다 정확한 모의가 가능하다.

• 한국진공학회지
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• 제3권4호
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• pp.457-465
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• 1994

유도결합 플라즈마의 해석식으로 양극성 확산, 정상상태를 가정한 확산식, 열평형식과 변위전류 를 무시한 맥스웰 식을 사용하였다. 해석기법으로는 유한 차분법과 적분법을 축대칭 2차원(R, Z)모델에 적용하였다. 유도 결합 플라즈마장치의 RF 전력, 압력, 석영창 두께, 차폐부 높이에 따른 전자온도, 전자 밀도, 등가 정항 등가 인덕턴스 효율 결합계수 K, Q-factor의 변화를 구하였다. 특히 등가정항은 진공챔 버, 차폐부 및 코일의 손실저항을 고려하여 구하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.804-805
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• 2008

이 논문은 열계와 히스테리시스 손실로 인한 추가적인 열원을 프라이자흐 모델의 전자기장과 결합된 유한요소법을 이용한 동기형 릴럭턴스 전동기(SynRM)의 특성 해석을 다루었다. 이 논문의 초점은 SynRM에서 동손과 히스테리시스 손실과 관계된 열해석이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 C
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• pp.1126-1127
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• 1999

연산자 분리 시영역 모델을 이용하여 광섬유 커플러 ADM(add-drop multiplexer)의 필터링 효과를 분석하였다. 이 모델은 방향성 결합기나 브래그 격자를 포함하는 소자의 해석에 유용하다. 본 논문에서는 비대칭 구조를 고려했으며 결합계수, 코어의 반경, 개구수, 굴절율 변조 등의 파라미터를 이용하여 최적의 필터링 효과를 얻기 위한 구조를 설계하였다.