• The Science & Technology
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• v.10 no.9 s.100
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• pp.83-87
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• 1977

오늘날 선진국이라 칭하는 나라들은 모두 그나라 기계공업의 수준을 말하는 것이라 해도 과언은 결코 아닙니다. 기계공업은 모든 산업의 기초이며 생산의 바탕입니다. 창조적인 서구의 기계공업이나, 모방적인 일본의 기계공업이나 기술의 토착화에 그 중요 포인트가 있는 것입니다. 우리나라의 기계공업을 볼 대 공업입국을 향하여 1962년부터 시작된 경제개발 계획에 의해서 빠른 속도로 경공업에서 중화학공업 분야로 발전되고 있습니다. 특히 1977년부터 시작된 제4차 경제개발 5개년계획에서 중화학 공업에의 중점교육 투자로 인하여 급격히 신장되고 있고 앞으로도 그렇게 될 것입니다. 그러나 여기서 우리가 고려하지 않으면 안되는 것이 있다면 장기적인 안목에서 발전 시켜야 할 과정 즉 발전 시켜 나가는 단계와 속도 등을 고려하여 장기 기술축적으로 기술의 토착화가 되어야 할 것입니다. 따라서 이러한 점을 감안할 때 우리나라 기계공업의 역사, 즉 과거와 현재를 알아보고 전망과 방향을 설정하는 것이 중요한 점이라고 보고 있습니다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.1183-1185
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• 2017

사물인터넷 기술의 사용이 증가하고 있으나 장치 및 플랫폼의 종류가 다양하여 한 번 구현한 응용 프로그램을 재사용하기 어렵다. 사물인터넷 장치에서 가상기계를 사용하여 이러한 문제점을 해결할 수 있지만 가상기계의 응용 프로그램 실행 속도는 네이티브 코드에 비해 속도가 느려 가상기계의 실행 속도를 개선할 필요가 있다. AoT 컴파일은 바이트코드를 네이티브 코드로 사전에 컴파일하여 가상기계의 실행 속도를 향상시키는 기법이다. 본 논문에서는 IoT-Cloud 융합 가상기계 시스템을 위한 AoT 컴파일 시스템을 설계한다. 설계한 시스템은 사물인터넷과 클라우드의 융합 환경에 적합하며, 바이트코드 중 일부만을 네이티브 코드로 컴파일하므로 네이티브 코드 로드에 의한 가상기계의 메모리 부담이 적다.

• 기계와재료
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• v.22 no.1
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• pp.46-53
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• 2010

공작기계에서 가공정밀도를 저하시키는 가장 큰 요인은 열변형 및 채터진동이다. 본 고에서는 이 중 장시간 가공중 기계의 열변형에 따른 문제점을 자동으로 공작기계 CNC(Computerized Numerical Controller) 제어기상에서 실시간으로 보상하여 주는 장치 및 기술개발 사례에 대한 내용을 언급하고자 한다. 기계가공에서 온도신호의 실시간 데이터 취득 및 열변형에 따른 공작기계 원점(Work Offset)의 자율보정이 가공정밀도 향상 및 가동률 향상에 많은 영향을 끼친다 이에 따라 본 고에서는 온도 데이터의 취득부와 보상을 위한 보정값 추출을 위한 선형회귀법 및 신경회로망의 보정모델을 임베디드화한 디바이스와 CNC상에서 가공중 공작기계 원점 자동보정을 하는 시스템을 개발하였기에 관련내용을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.409-411
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• 2006

본 논문에서는 컴파일러 개발 시에 적용되었던 재목적 기술을 응용하여 다양한 플랫폼에 가상기계를 보다 원활히 탑재하기 위한 가상기계의 자동화 탑재 기술을 제안하고 이를 구현한다. 이를 위해, 가상기계를 플랫폼 독립적인 가상기계 핵심(Core) 부분과 플랫폼 의존적인 부분으로 재구성한 후 다음과 같은 세가지 부분을 설계하고 구현한다. 첫째. 플랫폼 의존적인 부분을 정형화된 방법으로 기술할 수 있는 플랫폼 디스크립션을 설계한다. 둘째. 설계된 플랫폼 디스크립션을 입력으로 받아 최적의 플랫폼 정보를 생성할 수 있는 탑재 점보 생성기를 구현한다. 마지막으로 탑재 정보 생성기의 출력과 가상기계의 핵심 부분을 결합하는 가상기계 생성기를 개발한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.27-28
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• 2018

최근 기계학습에 대한 연구들이 사회적으로 이슈가 되고 있다. 하지만 기계학습은 기계학습 모델을 만들고 세밀히 조정해야하는 복잡한 작업을 수행할 수 있는 전문 지식을 가진 사용자가 필요하다. 따라서 기계학습 과정에서 사용자가 수행하여야 하는 다양한 작업을 자동으로 수행할 수 있는 자율 기계학습이 연구되고 있다. 본 논문에서는 고성능 자율 기계학습을 위한 인텔리전트 데이터베이스 플랫폼을 제안한다.

• 월간 기계설비
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• s.311
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• pp.40-51
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• 2016

Rail로 세상을 연결하여 국민의 행복을 창조하기 위해 노력하는 한국철도시설공단(이사장 강영일)은 수서~평택 간 수도권 고속철도사업을 올해 안으로 완수하기 위해 노력하고 있다. 한국철도시설공단이 추진하는 수도권고속철도(수서~평택) 건설사업은 서울 강남의 수서역에서 출발하여 동탄역을 거쳐, 평택역에서 현재 운영 중인 경부고속철도와 접속하는 노선으로 총 3조7천억원이 투입됐다. 지난 2011년 착공하여 올해 말까지 완공할 계획으로, 대부분의 구간을 지하로 건설한다. 수도권고속철도가 건설되면 KTX 수서역 동탄역이 신설되어 서울 강남 강동권 및 경기 동남부 지역까지 KTX 수혜범위가 확대되고 수서에서 부산까지 2시간 2분, 목포까지 1시간 52분으로 운행시간이 크게 단축되어 이용객 증가는 물론 지역균형발전과 성장동력 확보에 기여할 것으로 예상된다. 본지는 수서역사와 율현터널 현장에서 한국철도시설공단 수도권고속철도건설단 건축설비부 신승섭 차장(기계설비 감독관)과 율현터널(제1공구) 기계설비를 시공 중인 (주)세화이엔지[대표 박현수] 윤한식 현장소장, 수서역사 기계설비를 시공 중인 (주)초록이노텍[대표 양기준] 홍승훈 현장소장, (주)서한종합건축사사무소 홍형창 기계부장(감리단)을 만나보았다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.767-769
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• 2019

기계독해는(Machine reading comprehension) 사용자 질의에 대한 답변이 될 수 있는 내용을 기계가 문서를 이해하여 추론하는 것을 말하며 기계독해를 이용해서 챗봇과 같은 자동상담 서비스에 활용할 수 있다. 최근 자연어처리 분야에서 많은 성능 향상을 보이고 있는 BERT모델을 기계독해 분야에 적용 할 수 있다. 본 논문에서는 특허상담 분야에서 기계독해 task 성능 향상을 위해 특허상담 코퍼스를 사용하여 사전학습(Pre-training)한 BERT모델과 특허상담 기계학습에 적합한 언어처리 기법을 추가하여 성능을 올릴 수 있는 방안을 제안하였고, 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 특허상담 질의에 대한 답변 결정에서 성능이 향상됨을 보였다.

• Korea journal of population studies
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• v.18 no.1
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• pp.167-193
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• 1995

사망원인통계연보는 사망발생 당년에 신고된 사망 자료만 수록하고 있는데, 본 연구에서는 사망원인통계연보에 수록된 사망(당년신고, 또는 비지연신고)은 물론 수록되지 아니한 사망(지연신고)의 사인구조를 파악하고자 한다. 부차적으로, 사인구조를 평가하기 위해서 지연신고의 다양한 특성을 검토하고 있다. 1983년부터 1993년까지 신고된 모든 사망신고를 기초로, 지연신고와 당년신고라는 신고행태에 따라 사인별 사망구성비, 사망률, 사망률성비를 구하였다. 지연신고율이 지속적으로 감소하고 있지만, 지연신고율은 다른 집단보다 여성, 젊은층, 의사진단사망자, 병원사망자에게서 더 높다. 당년신고 사망자의 성별 사인구조와 비교해 볼 때, 지연신고 사망자의 주요 사인구조는 성별에 따라 달라지는데, 남성에게는 감염성질환, 순환기계질환, 호흡기계질환의 비중이 더 커지고, 여성에게는 감염성질환, 호흡기계질환 및 소화기계질환의 비중이 더 커진다. 1983~1993년 동안 신고된 모든 사망에 대한 주요 발견은 다음과 같다. 첫째, 순환기계질환, 악성 종양, 손상 및 중독이 남녀 모두에게 주요 3대 사인이다. 둘째, 만성 간질환, 각종 사고, 폐암, 자살은 남성에게 치명적인 사인으로서 남녀의 성별 사망력 차이를 넓혀주는 원인이다. 세째, 손상 및 중독, 특히 교통사고는 45세 이하의 젊은 층에게 중요한 사인이 되는데 반해, 순환기계질환, 악성 종양, 소화기계질환은 고령층에게 중요한 사인이 된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.236-238
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• 2019

신경망 기계 번역(Neural Machine Translation)은 주로 지도 학습(Supervised learning)을 이용한 End-to-end 방식의 연구가 이루어지고 있다. 그러나 지도 학습 방법은 데이터가 부족한 경우에는 낮은 성능을 보이기 때문에 BERT와 같은 대량의 단일 언어 데이터로 사전학습(Pre-training)을 한 후에 미세조정(Finetuning)을 하는 Transfer learning 방법이 자연어 처리 분야에서 주로 연구되고 있다. 최근에 발표된 MASS 모델은 언어 생성 작업을 위한 사전학습 방법을 통해 기계 번역과 문서 요약에서 높은 성능을 보였다. 본 논문에서는 영어-한국어 기계 번역 성능 향상을 위해 MASS 모델을 신경망 기계 번역에 적용하였다. 실험 결과 MASS 모델을 이용한 영어-한국어 기계 번역 모델의 성능이 기존 모델들보다 좋은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.543-547
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• 2020

자연어 처리에서 기계번역은 가장 많이 사용되고 빠르게 발전하고 있다. 기계번역에 있어서 사람의 평가가 가장 정확하고 중요하지만 많은 시간과 비용이 발생된다. 이에 기계번역을 자동 평가하는 방법들이 많이 제안되어 사용되고 있지만, 한국어 특성을 잘 반영한 자동평가 방법은 연구되지 않고 있다. BLEU와 같은 자동평가 방법을 많이 사용하고 있지만 언어의 특성 차이로 인해 원하는 평가결과를 얻지 못하는 경우가 발생하며, 특히 특허나 논문과 같은 기술문서의 번역에서는 더 많이 발생한다. 이에 본 논문에서는 단어의 정밀도와 어순이 평가에 영향이 있는 RIBES를 가지고 특허 기계 번역에서 영어→한국어로 기계 번역된 결과물의 자동평가에 대해 사람의 평가와 유사한 결과를 얻기 위해 tokenization 과정에서 복합 형태소 분리를 통한 평가방법을 제안하고자 한다.