본 논문은 대용량의 데이터베이스 내에서 유용한 정보를 검색하기 위해 웹 기반하에 적응형 정보추출 에이전트 모듈 설계이다. 인터넷을 통한 정보 검색이 일반화됨에 따라 검색시간의 최소화를 기하면서 사용자의 요구조건에 맞는 유용한 정보 제공이 필요하다. 구축되는 지식베이스 시스템의 스키마 구성요소의 도메인이 이진 검색이 가능한 필드 도메인이 있는 가하면 그렇지 않은 불확실한 도메인도 존재한다. 최초의 대용량 지식베이스에서 사용자의 자연어 질의어에 대해 러프셋의 리턱트롤 통해 최소지식베이스를 생성한 후, 축소된 스키마의 도메인의 불확실성찬 값에 대한 연산을 처리는 퍼지합성 연산처리 모듈에 의해 소프팅 컴퓨팅이 수행토록 설계하였다.
대부분의 비디오는 대용량의 장시간 데이터로서 비디오 시청자들이 전반적인 내용을 이해하기에는 충분하지 못하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 효율적인 장면 전환 검출 방법과 새로운 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 ${\chi}^2$ 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 지역적 히스토그램의 차이값을 이용한 유사성 측정과 새로운 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다. 또한 실제 TV 방송 프로그램을 대상으로 비디오 개요 추출 실험 결과를 제시한다.
본 논문에서는 Power-MOSFET를 통해 L및 C로 링크된 2조의 공진형 Full-bridge 인버터 회로를 다중 결합하여 대용량 전력변환장치의 소자에 인가되는 전압이나 부하전류를 분산 제어하는 기법을 제안하고 있다. 이 방식은 두 조의 인버터가 시분할로 구동되기 때문에 각 인버터의 독립된 출력이 부하단에서 합성되어 전력이 공급된다. 출력제어 기법은 시분할 합성법을 사용하고 이에 따른 인버터의 회로동작 모드를 분석하고 해석하였으며, 시뮬레이션을 통한 이론적 해석결과를 검정하고 이를 실험을 통해 비교 고찰하였다.
대용량 음성 DB를 사용하는 음편접합 TTS는 부가적인 신호처리 기술을 거의 사용하지 않고, 문맥을 반영하는 여러 합성유닛들을 결합해 합성음을 생성하기 때문에 높은 자연성을 가진다는 장점이 있다. 중복되는 음편의 감량을 위해서 음성인식분야에서 사용되는 결정트리 기반의 트라이폰 군집화 알고리즘을 사용할 수 있지만 음편 내의 음향적 천이 특성을 반영하기가 어렵고 문맥질의 적용이 체계적이지 못하여 TTS에 바로 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 DB감량을 위해 결정 트리 기반의 새로운 음소 군집화 방법을 제안한다. 먼저 음편의 처음, 중간, 끝 3프레임의 각 13차 MFCC벡터를 통합한 39차의 벡터로 음편내의 변이성과 연결성을 표현한다. 결정 트리의 상위부분에서는 포괄적인 문맥질의를 하위부분에서는 세부적인 문맥질의를 적용시켰다. 그리고 기존 결정트리 시스템과 제안된 시스템과의 성능평가를 위하여 평가용 트라이폰 모델의 음편과 트리에서 탐색한 트라이폰 모델의 음편들 간의 음향적 유사도를 DTW를 적용하여 계산하였다. 실험결과 제안된 방법을 사용할 경우 전체 음성DB의 크기를 23%로 줄일 수 있었고, 음향적 유사도가 높은 음편을 선택함을 보이므로 향후 소용량 DB TTS에 적용 가능성을 보였다.
최근 광대역 무선 통신망의 보급과 소형 저장매체의 대용량화로 인하여 이동형 단말기가 주목 받고 있다. 이로 인해 이동형 단말기에 문자정보를 청취할 수 있도록 문자를 음성으로 변환해 주는 TTS(Text-to-Speech) 기능이 추가되고 있다. 사용자의 요구사항은 고음질의 음성합성이지만 고음질의 음성합성은 많은 계산량이 필요하기 때문에 낮은 성능의 이동형 단말기에 는 적합하지 않다. 본 논문에서 제안하는 분산형 음성합성기 (DTTS)는 고음질 음성합성이 가능한 코퍼스 기반 음성합성 시스템을 서버와 단말기로 나누어 구성한다. 서버 음성합성 시스템은 단말기에서 전송된 텍스트를 데이터베이스 검색 후 음성파형 연결정보를 생성하여 단말기로 전송하고, 단말기 음성합성 시스템은 서버 음성합성 시스템에서 생성된 음성파형 연결정보와 단말기에 존재하는 데이터베이스를 이용하여 간단한 연산으로 고음질 합성음을 생성할 수 있는 시스템이다. 제안하는 분산형 합성기는 단말기에서의 계산량을 줄여 저가의 CPU 사용, 전력소모의 감소, 효율적인 유지보수를 할 수 있도록 하는 장점이 있다.
교착어인 한국어를 대상으로 대용량의 대화체 어휘를 포함하는 연속 음성을 인식하는 데에는 인식단위를 결정하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 어절이나 형태소를 사용하는 기존의 음성인식 시스템에서의 난점을 해소하고 새로운 인식단위인 의사형태소를 제안하고, 입력되는 문장을 의사 형태소 단위로 분석하는 형태소 분석기와 태거를 구현하였다. 의사형태소를 이용한 음성인식/합성은 어절이나 형태소단위의 음성인식/합성에서 보다 개선된 결과를 얻을 수 있게 해주며, 인식의 출력을 인식의 다음 단계인 언어처리부의 처리단위와 일치시킬 수 있으므로 전체적인 음성언어 번역시스템의 성능도 높일 수 있다. 본 논문에서 구현한 시스템은 일반 형태소를 대상으로 하는 시스템과 동일한 수준의 성능을 보였다.
최근 BERT와 같은 트랜스포머 (Transformer) 기반의 모델이 natural language understanding (NLU)와 같은 여러 자연어 처리 태스크에서 좋은 성능을 보인다. 이러한 모델은 여전히 대용량의 학습을 요구한다. 일반적으로, 데이터 증강 기법은 low-resource 환경을 개선하는 데 도움을 준다. 최근 생성 모델을 활용해 합성 데이터를 생성해 데이터를 증강하는 시도가 이루어졌다. 이러한 방법은 원본 문장과 의미론적 유사성을 훼손하지 않으면서 어휘와 구조적 다양성을 높이는 것을 목표로 한다. 본 논문은 task-oriented 한 어휘와 구조를 고려한 데이터 증강 방법을 제안한다. 이를 위해 검색 모델과 사전 학습된 생성 모델을 활용한다. 검색 모델을 사용해 학습 데이터셋의 입력 문장과 유사한 문장 쌍을 검색 (retrieval) 한다. 검색된 유사한 문장 쌍을 사용하여 생성 모델을 학습해 합성 데이터를 생성한다. 본 논문의 방법론은 low-resource 환경에서 베이스라인 성능을 최대 4% 이상 향상할 수 있었으며, 기존의 데이터 증강 방법론보다 높은 성능 향상을 보인다.
미국과 유럽에서는 이미 10여 년 전부터 250MW급 이상의 대용량 석탄IGCC 플랜트를 상업운전 하고 있으며, 일본과 중국을 비롯한 아시아에서도 대용량 플랜트를 시운전하고 있거나 건설 중에 있다. 한국에서는 제4차 전력수급계획에 의거 태안화력 부지 내에 300MW급 IGCC 플랜트 건설을 추진 중이며, 두산중공업은 '10년 상반기에 IGCC 가스화 플랜트에 대한 FEED 설계 (Front-Eng Engineering Design)를 완료하였다. 그 과정 중 설계조건에 의한 기본 엔지니어링 사항과 석탄 가스화 플랜트에 대한 성능예측 결과를 본 연구에서 소개한다. 가스화 플랜트의 엔지니어링은 가스화 블록과 가스정제 블록으로 구분하여 수행하였다. Process Data를 이용하여 PFD Development, P&ID Generation, Equipment Specification 개발, HAZOP 수행, Architecture Engineering 등의 순으로 FEED 설계를 진행하였다. BOD (Basis of Design)를 기준으로 운전조건별 Heat & Mass Balance와 Process Flow를 재검토하고 각 기기별 운전개념을 반영하여 P&ID를 개발하였다. 그리고 배관, 전기 및 제어에 대한 각종 Diagram 개발과 HSE (Health, Safety and Environment) 관련 설계를 수행하였다. IGCC 1호기의 엔지니어링 수행과 함께 Next 호기 자체설계 역량 확보를 위해 두산중공업은 'DIGITs'로 명명된 개념기본설계 Tool을 개발하고 있다. DIGITs는 공정모델링, 단위기기 개념설계, 공정구성 (Process Configuration) 및 종합 Database Package 형태로 구성된다. DIGITs에 의한 계산 결과 공정사 Process Data 기준시 가스화 블록 출구에서 Syngas HHV와 Syngas 현열은 각각 약 $636MW_{th}$와 약 $18MW_{th}$로, Plant 설계조건 $630MW_{th}$를 만족하는 것으로 예측되었다. 향후 DIGITs는 가스정제 블록 및 주변 BOP 설비 등과 연계한 종합 개념기본설계 Tool로써 개발 진행 중이다.
본 연구는 상온 상압하에서 미세구조 패턴을 갖는 대용량의 CaCO3 박막을 제조하고 여러 가지 첨가제를 이용하여 박막 표면의 형상제어를 수행하였다. 또한 형상 제어된 CaCO3 박막을 템플릿으로 이용하여 고분자 및 금속 박막 형상 제어 연구를 수행하였다. 본 연구를 통해 개발된 LACS(Large Area CaCO3 Stamping)법을 통해 흡착능과 소수성의 특성과 같은 다양한 기능성을 갖는 박막의 제조가 가능하였다. 기존의 박막제조 기술은 주로 저압조건에서 이루어지기 때문에 대면적화가 어렵고 형상을 제어 하는데 여러 가지 단점이 있었던 반면 LACS는 에너지의 소모가 적고 다양한 형상제어를 통해 기존의 박막제조 기술의 단점을 보완할 수 있을 것으로 판단된다.
이글은 한국어 형태소 분석시 발생하는 중의성의 유형에 대해서 논의하고, 그와 같은 여러 유형의 중의성의 발생율을 감소시키기 위한 방법으로써 '어절 정보 사전 시스템'의 구축을 강조하였다. 한국어 문서에 대한 형태소 분석시 발생하는 중의성은, 영어나 유럽어와는 달리, 어휘 형성 정보 뿐아니라 어절 형성 정보, 구문 구조에 관한 부분적인 정보까지도 제공되어야 비로소 해소될 수 있는 경우가 많아 이와 같은 정보를 얻어내기 위해서는 체계적으로 고안된 범용의 사전 (Lexicon)이 필요하다. 여기에서는 접사가 동반되어 구성될 수 있는 '파생 명사(Affixed Noun)'들의 경우에 논의의 범위를 제한하였다. 실제로, 체계적으로 구성된 하나의 파생어 사전은. 주어진 어절에 대한 형태소 분절시 발생할 수 있는 엄청난 수의 중의적 가능성을 해소해 줄 수 있는데. 이와 같은 사전을 구축하기 위해서는 단순어와 접사 사전이 모듈화되어 완성되어야 한다. 같은 방법으로 모든 합성어 유형에 대한 사전이 구축되고, 그러한 기본 형태들에 대한 '변화형' 사전이 결합되면 어절 정보를 갖춘 대용량의 한국어 MRD의 구현이 가능해질 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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