• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 1995년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.608-614
• /
• 1995

공작기계 등과 같이 복잡한 대형 구조물의 구조해석에 있어서 결합부요소의 강성과 질량특성을 모델링하는 일반적 인 방법이 없는 실정이므로 어려움이많다. 본 연구에서는 공작기계에서 흔히 쓰이는 Slide-way contact joint 결 합부를 등가의 강성행렬 요소(Generalized stiffness matrix element)로 모델링하는 방법을 제안하였다.. 기존의 유 한용소 해석법 프로그램을 이용하여 결합부 유한요소 모델의 유연도계수(Flexibility influence coefficients)를 계산하고 Guyan의 정축약이론을 이용하여 등가의 강성행렬요소로 축약시키는 방법이다. 제안된 방법을 대형 평면연 삭기 구조해석에 적용하고, 그 결과를 강결합 모델의 결과 및 Yoshimura의 등가스프링결합부 모델을 사용한 경우의 결과와 비교하므로써 본 연구에서 제안한 결합부 모델링 방법의 유용성을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
• /
• pp.208-210
• /
• 2004

최근 인터넷, 인트라넷과 같은 통신 기술 발전에 따라 거의 모든 시스템이 서로 연결되었고, 사용자들은 손쉽게 정보를 공유할 수 있게 되었다. 따라서 시스템 침입을 통한 데이터의 변형과 인증 받지 않은 접근과 같은 컴퓨터 범죄가 급속도로 증가하고 있다. 그러므로 이러한 컴퓨터 범죄를 막기 위한 침입 탐지 기술 개발은 매우 중요하다. 전통적인 침입 탐지 모델은 단지 네트워크 패킷 데이터만을 사용하고 있으며. 침입탐지 시스템의 성능을 높이기 위해 서로 다른 분류 알고리즘을 결합하는 방법을 사용해왔다. 그러나 이러한 모델은 일반적으로 성능향상에 있어서 제한적이다. 본 논문에서는 침입탐지 시스템의 성능을 개선하기 위해 네트워크 데이터와 시스템 콜 데이터를 융합하는 방법을 제안하였으며. 데이터 융합 모델로서 Multi-Layer Perceptron (MLP)를 사용하였다. 그리고 DARPA 에서 생성한 네트워크 데이터와 본 논문에서 가상으로 생성한 시스템 콜 데이터를 함께 결합하여 모델을 생성 한 뒤 실험을 수행하였다. 본 논문에서의 실험결과로. 단순히 네트워크 데이터만을 사용한 모델에 비해 시스템 콜 데이터를 함께 결합한 모델이 훨씬 더 놓은 인식률을 보인다는 것을 확인할 수 있다

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.478-480
• /
• 2019

텍스트에서 공간 정보를 추출하기 위해 그동안 통계 및 확률 기반 방법, 심층학습 방법 등이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 최근 자연언어처리에서 우수한 성능을 보이고 있는 BERT 모델을 적용하여 공간 개체 정보를 추출한다. 공간 개체 추출은 공간 관계에 관련된 속성 추출을 함께 고려한 결합(joint) 모델로 구성하였으며, 한국어를 대상으로 BERT 기학습된 언어모델인 korBERT를 이용하였다. 실험결과, 기존의 방법들에 비해 1.9% 포인트 이상 증가한 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.179-184
• /
• 2006

신경회로망을 동적 정보처리에 응용하기 위해서는 비대칭 결합 신경회로망에서 생성하는 동적 상태천이에 관한 직관적 이해가 필요하다. 자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 신경회로망은 복수 개의 리미트사이클을 기억할 수 있다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 그다지 활발하게 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 이진화된 결합하중 +1 및 -1로 연결된 연속시간모델 순환결합형 신경회로망의 동적인 상태천이 특성을 해석하여 이산시간 모델에서 기억 가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석하였다. 또한 뉴런의 활성화 함수가 완전선형인 경우와 구분선형 근사인 네트워크에 대한 리미트사이클의 안정성을 해석하였다.

• 한국진공학회지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.115-118
• /
• 2005

모델 고분자 미셀(서로 결합하거나, 결합하지 않는 두 경우)의 구조를 분석하기 위해 중성자 소각 산란(small angle neutron scattering)법을 이용하였다. 소수성 결합체의 응집수와 농도의 증가에 따른 정렬상태의 변화를 폴리에틸렌글라이콜(PEG, 6 K나 10 K고몰 분자량) 끝에 불화알킬그룹(pefluoroalkyl groups $(-(CH_2)_2C_OnF_{2n+1}$, (n = 6, 8,혹은 10)이 붙은 고분자용액을 이용하여 분석하였다. 결합체의 응집수는 소수성 말단기의 길이에 의해서만 주로 결정이 되고, 고분자의 농도나 온도에 의해 영향을 받지 않는다. 또한, 서로 결합하는 고분자 미셀과, 서로 결합하지 않는 고분자 미셀간에도 결합수에는 차이가 없다. 이러한 모델계는 농도가 증가함에 따라서 체심 입방구조로 정렬된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.716-721
• /
• 2023

Inverse Text Normalization(ITN) 모델은 음성 인식(STT) 엔진의 중요한 후처리 영역 중 하나이며, STT 인식 결과의 가독성을 개선한다. 최근 ITN 모델에 심층신경망을 활용한 연구가 진행되고 있다. 심층 신경망을 사용하는 대부분의 선행연구는 문장 내 변환이 필요한 부분에 토큰 태깅을 진행하는 방식이다. 그러나 이는 Out-of-vocabulary(OOV) 이슈가 있으며, 학습 데이터 구축 시 토큰 단위의 섬세한 태깅 작업이 필요하다는 한계점이 존재한다. 더불어 선행 연구에서는 STT 인식 결과를 그대로 사용하는데, 이는 띄어쓰기가 중요한 한국어 ITN 처리에 변환 성능을 보장할 수 없다. 본 연구에서는 BART 기반 생성 모델로 생성형 ITN 모델을 구축하였고, Bi-LSTM 기반 보조 신경망 모델을 결합하여 STT 인식 결과에 대한 고유명사 처리, 띄어쓰기 교정 기능을 보완한 모델을 제안한다. 또한 보조 신경망을 통해 생성 모델 처리 여부를 판단하여 평균 추론 속도를 개선하였다. 실험을 통해 두 모델의 각 정량 성능 지표에서 우수한 성능을 확인하였고 결과적으로 본 연구에서 제안하는 두 모델의 결합된 방법론의 효과성을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권6호
• /
• pp.245-254
• /
• 2022

단백질은 모든 생명 활동의 기본 단위이며, 이를 이해하는 것은 생명 현상을 연구하는 데 필수적이다. 인공신경망을 이용한 기계학습 방법론이 대두된 이후로 많은 연구자들이 단백질 서열만을 사용하여 단백질의 기능을 예측하고자 하였다. 많은 조합의 딥러닝 모델이 학계에 보고되었으나 그 방법은 제각각이며 정형화된 방법론이 없고, 각기 다른 데이터에 맞춰져있어 어떤 알고리즘이 더 단백질 데이터를 다루는 데 적합한지 직접 비교분석 된 적이 없다. 본 논문에서는 단백질의 기능을 예측하는 융합 분야에서 가장 많이 사용되는 대표 알고리즘인 CNN, LSTM, GRU 모델과 이를 이용한 두가지 결합 모델에 동일 데이터를 적용하여 각 알고리즘의 단일 모델 성능과 결합 모델의 성능을 정확도와 속도를 기준으로 비교 평가하였으며 최종 평가 척도를 마이크로 정밀도, 재현율, F1 점수로 나타내었다. 본 연구를 통해 단순 분류 문제에서 단일 모델로 LSTM의 성능이 준수하고, 복잡한 분류 문제에서는 단일 모델로 중첩 CNN이 더 적합하며, 결합 모델로 CNN-LSTM의 연계 모델이 상대적으로 더 우수함을 확인하였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국산업정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.361-366
• /
• 2002

자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 뉴럴네트워크는 복수 개의 리미트사이클이 기억 가능하다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 연구가 그다지 활발하게 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 연속시간모델 뉴럴네트워크에 대한 상태천 이를 조사하여 이산시간 모델에서 기억가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석한다. 또한 연속시간 네트워크 모델에 카오스 신호를 인가하여 리미트사이클간의 천이를 제어할 수 있는 가능성을 분석하여 동적정보처리에의 네트워크 응용가능성을 검토한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
• /
• pp.1843-1846
• /
• 2003

네트워크 기반의 공격 및 비정상 행위를 정확히 탐지하고 판단하기 위한 기존의 탐지 모델은 공격 룰셋의 패턴매칭 기반인 Misuse Detection System을 사용하고 있다. 그러나 이 시스템의 특성상 새로운 공격의 미탐지 및 공격 오인등으로 False Positive 가 높다는 단점이 있다. 본 논문은 전체 시스템의 성능을 판정하는 False Positve 에러율을 줄여 성능을 향상하기 위해 Meachine Learning기반의 Anomaly Detection System 을 결합한 새로운 탐지 모델을 제안하고자 한다. Anomaly Detection System 은 정상행위에 대한 비교적 높은 탐지율과 새로운 공격에 대한 탐지가 용이하다. 본 논문에서는 각 시스템의 탐지모델로 Snort 와 인스턴스 기반의 알고리즘인 IBL 을 사용했으며, 결합모델의 타당성을 검증하기 위해서 각 탐지 모델의 False Positive와 False Negative 에러율을 측정하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보관리학회 2001년도 제8회 학술대회 논문집
• /
• pp.137-142
• /
• 2001

본 논문에서는 벡터모델과 신경망 모델을 이용하여 데이터 퓨전의 관점에서 다중증거로서 가중치, 문헌분리가, 엔트로피, 공기유사도를 적절히 결합하여 질의를 확장하는 방법을 제안한다. 실험결과 코사인 정규화 가중치 알고리즘, 문서길이 정규화 가중치 알고리즘과 결합하여 질의를 확장하는 것이 정규화시키지 않고 단순히 문헌빈도와 역문헌빈도의 조합을 이용한 가중치 알고리즘과 결합했을 때 보다 평균 정확률 향상이 더 높게 나타났다. 또한 다양한 공기기반 유사도를 이용하여 질의확장을 한 결과 벡터모델과 신경망 모델에서 코사인 공기유사도에 기반하여 질의확장한 경우가 다른 공기유사도에 비해 더 좋은 성능을 보였다.