• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2001.05a
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• pp.7-10
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• 2001

작업과 관련된 근골격계 질환은 선진국에서는 1970년대부터 문제가 제기되어 왔다. 특히 좋지 않은 작업자세, 손가락의 반복사용에 의한 목, 어깨, 손목 등의 누적된 근골격계 질환이 문제가 되고 있다. 우리나라에서도 작업과 관련된 근골격계 질환에 연구가 최근에 많이 진행되고 있으나 주로 외국의 연구이론을 적용하고 있으며 국내의 기초 데이터는 매우 부족한 형편이다. 본 연구는 근골격계 질환을 유발시키는 작업유형 가운데 유발율이 상대적으로 높은 국내 H 회사의 맨홀작업의 근골격계 질환의 실태를 알아내고 이를 유발시키는 여러 인자를 찾아내었다. 또한 신체의 아픈 부위와 정도에 따른 작업내용과 작업환경 조건과의 관계도 규명하였다. 이러한 연구 자료는 효과적인 예방 프로그램을 계획하고 실행하는 데 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.221-224
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• 2011

본 논문에서는 U-WIN의 어휘 관계 정보를 기반으로 얻은 구성명사간 2-gram 유사도 분석 결과를 이용해 의미기반 복합명사 분석을 수행하는 방법을 제안한다. 음절별 분해 패턴의 제한을 없애기 위해 모든 경우로 후보를 분해하여 규칙에 따라 분석에 사용될 최적의 분해 후보를 찾으며 분석시간, 비교대상을 줄이고 정확도를 높이기 위해 사전의 원어정보를 이용한다. 유사도는 각 개념을 구성하는 관련명사 집합들간의 비교로 구하며 가장 큰 문제인 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 7종류의 대상으로부터 추출한 관련명사들을 이용한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.55-60
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• 2011

단어 클러스터링 (word clustering) 또는 군집화는 자연어처리에서 데이터 부족 문제로 인하여 단어 간의 의미관계와 관련된 정보를 사용하기 어렵게 만드는 문제에 대처할 수 있는 중요한 기술이다. 단어 클러스터링과 관련하여 알려진 가장 대표적인 기법으로는 클래스-기반 n-gram 언어모델의 개발을 위하여 제안된 Brown 단어 클러스터링 기법이다. 그러나 Brown 클러스터링 기법을 이용하는데 있어서 부딪치는 가장 큰 문제점은 시간과 공간적인 면에서 자원 소요량이 너무 방대하다는 점이다. 본 연구는 이 클러스터링 기법의 효율성을 개선하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 가장 단순한(naive) 접근에 비하여 약 7.9배 이상의 속도 향상을 이룰 수 있음을 관찰하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.505-507
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• 2005

인터넷의 확장에 따라 형태소 분석기에서 사용하는 사전의 규모도 커지고 있다. 이러한 상황은 사전의 증가를 가져옴으로써 기존 형태소 분석기의 자료 구조에 대한 새로운 요구를 발생시켰다. 기존의 트라이를 이용한 방법은 노드의 과다 생성과 데이터 부족문제로 발생하는 메모리 낭비의 문제를 가지고 있다. 효율적인 메모리 사용을 위해서는 해시 구조가 적절하다. 하지만 이 경우 트라이에 비해 검색 횟수의 복잡도가 비약적으로 증가되는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 해시를 위한 길이 비트맵을 이용하여 검색 횟수를 제한할 수 있는 방법을 제안하였다. 실험을 통해 제안된 자료 구조와 해시와 트라이의 형태소 사전 검색 횟수를 비교하였으며 비문 사용이 많은 영역에서 효율적임을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.352-355
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• 1999

실내에서 대부분의 시간을 보내는 현대인들에게 있어 쾌적한 실내환경은 작업의 효율성을 증대시킬 뿐만 아니라, 건강의 유지나 에너지 절약 차원에서 매우 중요한 요소이다. 따라서 국가에서도 감성공학 기반기술 개발 사업에서 쾌적한 실내 환경을 구현하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 이러한 연구의 결과들을 이용하여 쾌적한 실내환경을 구현하기 위한 요소를 지표화하였고, 결과 및 관련 내용을 비교ㆍ분석하였다. 그러나 지표화 과정에서 각 과제별 연구의 진행이 상호 독립적으로 이루어져 연구의 일관성이 부족한 것으로 나타났다. 또한 개별 과제의 연구 진행과정에서 상호연관성을 가진 부분이 실험계획이나 방법이 미흡해 결과에 대한 신뢰성 저하는 물론이고, 데이터 베이스 구축을 위한 자료통합에도 상당한 문제가 있을 것으로 나타났다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 관련 연구과제 수행자들간의 적극적인 정보교류는 물론이고 지표의 타당성을 검증하는 실험도 필요할 것으로 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.446-449
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• 2020

최근 성공적인 문법 오류 교정 연구들에는 복잡한 인공신경망 모델이 사용되고 있다. 그러나 이러한 모델을 훈련할 수 있는 공개 데이터는 필요에 비해 부족하여 과적합 문제를 일으킨다. 이 논문에서는 적대적 훈련 방법을 적용해 문법 오류 교정 분야의 과적합 문제를 해결하는 방법을 탐색한다. 모델의 비용을 증가시키는 경사를 이용한 fast gradient sign method(FGSM)와, 인공신경망을 이용해 모델의 비용을 증가시키기 위한 변동을 학습하는 learned perturbation method(LPM)가 실험되었다. 실험 결과, LPM은 모델 훈련에 효과가 없었으나, FGSM은 적대적 훈련을 사용하지 않은 모델보다 높은 F_0.5 성능을 보이는 것이 확인되었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.11
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• pp.29-42
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• 2023

In this paper, we propose a method to enhance the prediction accuracy of solar irradiance for three major South Korean cities: Seoul, Busan, and Incheon. Our method entails the development of five generative models-vanilla GAN, CTGAN, Copula GAN, WGANGP, and TVAE-to generate independent variables that mimic the patterns of existing training data. To mitigate the bias in model training, we derive values for the dependent variables using random forests and deep neural networks, enriching the training datasets. These datasets are integrated with existing data to form comprehensive solar irradiance prediction models. The experimentation revealed that the augmented datasets led to significantly improved model performance compared to those trained solely on the original data. Specifically, CTGAN showed outstanding results due to its sophisticated mechanism for handling the intricacies of multivariate data relationships, ensuring that the generated data are diverse and closely aligned with the real-world variability of solar irradiance. The proposed method is expected to address the issue of data scarcity by augmenting the training data with high-quality synthetic data, thereby contributing to the operation of solar power systems for sustainable development.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2001.10a
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• pp.144-148
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• 2001

자동차의 발전과 함께 유지 보수를 위한 사용자의 요구는 급증하고 있으나 정비사의 부족으로 인해 경제성 및 신속성 등 이 문제가 되고 있고 이를 해결하기 위해 현재 개발되고 있는 장치들은 대부분 전자 제어 유닛에서 발생시키는 신호를 분석하거나 운전자와의 대화를 통하여 진단하는 방식으로 고장으로 인한 소음이나 진동등 운전자들의 주관적인 평가대상에 대해서는 적절한 해결책으로 제시해 주지 못하고 있다. 그러므로 계측에 의한 소음과 진동 데이터를 이용하여 전문가의 판단을 가지고 고장의 원인을 규명하며 운전자를 위한 오디오적인 표현을 해 줄 수 있는 진단 전문가 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 자동차의 여러 단품중 쇼크 옵서버와 에어컨에 대하여 소음 진동 현상의 정상 및 이상 증상과 신호 계측 방법을 연구하였고 계측된 신호에 대해 패턴 화하여 인공 신경 회로망과 퍼지 추론을 통한 진단을 할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며 차후 계속되는 연구에 사용될 정상 및 이상신호에 대한 기본적인 데이터 베이스를 구축하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.22-25
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• 2016

맵 캐시 기법을 사용하는 낸드 플래시 저장장치는 맵 데이터를 저장하기 위한 공간을 필요로 한다. 이 공간을 맵 블록이라 브르며 시스템 유지 및 성능 개선을 위해 사용되는 낸드 블록의 일부를 점유한다. 맵 블록의 개수가 너무 많을 경우 시스템 유지에 블록이 부족해지기 때문에 전반적인 성능이 하락하게 된다. 하지만 맵 블록이 너무 적은 경우에도 전체 맵 데이터를 유지하기 위한 동작이 과도하게 수행되어 성능이 크게 하락하는 문제가 발생한다. 본 논문은 맵 블록 개수에 따른 성능 변화를 분석하고 최적의 맵 블록 개수를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1469-1472
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• 2005

웹상에서 제공되던 지리정보서비스가 최근 모바일 GIS 기술의 발달로 인해 이동 단말기에서 서비스가 가능해졌다. 하지만 이동 단말의 가장 큰 목적 중 하나인 휴대성에 초점이 맞추어지다보니 데이터처리의 용량 부족과 통신 속도의 문제에 부딪히게 된다. 또한 현재 모바일 GIS에 지리정보 표현에 따른 표준이 없기 때문에 특정 포맷에 의존도가 높아서 유연성이 떨어진다. 본 연구에서는 국립지리원에서 제공하고 있는 DXF파일 포맷을 추출 및 인덱스화를 통해 경량화를 시키고, OGC(Open GIS Consortium)가 제안한 XML(eXtensible Markup Language) 기반의 표준 공간 데이터 포맷인 GML(Geographic Markup Language)로 변환기능을 수행하는 GML 생성기를 설계, 구현함으로써 추후 확장 및 호환이 용이하도록 설계하였고 이를 WIPI 에뮬레이터에 가시화한다.