의미역 결정은 문장 속에서 서술어와 그 논항의 관계를 파악하며, '누가, 무엇을, 어떻게, 왜' 등과 같은 의미역 관계를 찾아내는 자연어 처리 기법이다. 최근 수행되고 있는 의미역 결정 연구는 주로 말뭉치를 활용하여 딥러닝 학습을 하는 방식으로 연구가 이루어지고 있다. 최근 구글에서 개발한 사전 훈련된 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 모델이 다양한 자연어 처리 분야에서 상당히 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 성능 향상을 위해 한국어의 언어적 특징을 고려하며 사전 학습된 SNU KR-BERT를 사용하면서 한국어 의미역 결정 모델의 성능을 살펴보였다. 또한, 본 논문에서는 BERT 모델에서 과연 어떤 히든 레이어(hidden layer)에서 한국어 의미역 결정을 더 잘 수행하는지 알아보고자 하였다. 실험 결과 마지막 히든 레이어 임베딩을 활용하였을 때, 언어 모델의 성능은 66.4% 였다. 히든 레이어 별 언어 모델 성능을 비교한 결과, 마지막 4개의 히든 레이어를 이었을 때(concatenated), 언어 모델의 성능은 67.9% 이였으며, 11번째 히든 레이어를 사용했을 때는 68.1% 이였다. 즉, 마지막 히든 레이어를 선택했을 때보다 더 성능이 좋았다는 것을 알 수 있었다. 하지만 각 언어 모델 별 히트맵을 그려보았을 때는 마지막 히든 레이어 임베딩을 활용한 언어 모델이 더 정확히 의미역 판단을 한다는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 적응 whitening 필터를 이용하여 최적 레이다 신호처리기를 구현하였다. 사용된 필터는 Gram-Schmidt와 lattice 구조를 가지며, 이들을 이용하여 레이다 clutter를 제거하고, 프로세서 특성을 원하는 표적신호에 일치시킨다. 또한 필터 계수들을 변화하는 레이다 환경에 따라 조정하기 위하여 여러 가지 적응 알고리듬을 적용하였다. 실험결과 구현된 시스템은 빠른 수렴 특성을 갖고 있으며, 역행렬 연산이 필요없기 때문에 향상 안정된 특성을 보임을 알 수 있다.
컴포넌트 레파지토리는 생성된 컴포넌트를 저장하고 컴포넌트 사용자가 필요한 컴포넌트를 찾아 재사용을 쉽게 할 수 있도록 제안되어 왔으나 대부분의 컴포넌트 레파지토리는 사용자가 찾으려는 컴포넌트의 존재를 쉽게 알 수 없어 컴포넌트 재사용에 중요한 장애가 되고 있다. 본 논문에서는 컴포넌트에 대한 성능 측정 결과를 이용한 레파지토리를 구축한다. 이 컴포넌트 레파지토리는 사용자가 관심 갖는 컴포넌트에 대해 비교할만한 기능과 성능을 갖는 컴포넌트들을 자동으로 추출하여 제공한다. 대형 컴포넌트 레파지토리에서 컴포넌트를 손쉽게 찾지 못하는 경우가 빈번한 점에 비해 본 논문에서는 자동화된 방법에 따라 재사용 컴포넌트를 보다 쉽게 식별할 수 있는 방법을 제공한다.
자동차 공장에서의 생산스케줄은 차체공장에서부터 시작되는데 가장 이상적인 생산스케줄은 차체공장의 생산스케줄이 최종 조립라인의 조립스케줄과 동일하게 구성이 되는 것인데 차체공장, 도장공장, 조립공장의 생산 방식이 서로 다르므로 각각의 생산스케줄 목표에 맞게 투입순서를 조절해야 한다. 이를 위해서 WBS(White Body Storage), CRS(Color Rescheduling Storage), PBS(Painted Body Storage)라는 세 개의 주요 완충공간을 이용한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 사례연구를 통하여 CRS와 PBS의 효율적인 운영을 위해 전용레인 설치를 검토하였다. 그 결과 전용레인을 설치하였을 경우 CRS에서는 그룹화비율이 감소하고, 동시에 회송차량이 증가하므로 효과적인 방법이 아님을 알 수 있었다. PBS에 전용레인을 설치한 경우에도 접근금지조건을 위반하는 차량과 회송차량이 증가하여 효율적이지 못함을 알 수 있었다.
SARLM(Source Adaptive Receiver-Driven Multi-Layered Multicast)은 레이어 병합과 분할을 통해 수신자의 이질적인 대역폭 문제를 개선하고자 하였다. 그러나 이 기법은 레이어 병합 시에 상위 레이어의 수신자가 하위 레이어로 드롭되어 가용 대역폭의 이용률이 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 수신자의 손실률 정도를 고려한 멀티캐스트 재그룹 기법을 제안한다. 제안 기법은 손실률에 따라 가중치를 부여하여, 상위 레이어와 하위 레이어 중 여유 대역폭이 많은 수신자를 그룹화하고, 하위 레이어와 상위 레이어 중 손실률이 높은 수신자를 그룹화한다. 실험 결과, 상위 레이어 수신자가 높은 전송률을 유지함으로써 수신자의 가용 대역폭 이용률이 향상됨을 알 수 있다.
레일 표면 결함이 발생할 경우 매우 높은 충격하중이 발생하여 레일 피로 진전 또는 레일 파단에 이를 수 있고 레일이 파단될 경우 열차탈선 등 대형 사고가 발생할 수 있으므로 레일 결함부에 대한 관리기준의 정립이 매우 중요하다. 본 연구에서는 차량-궤도 동적 상호작용 해석 프로그램을 이용하여, 실제 고속철도 자갈궤도에서 결함이 발생한 43개 지점에서 측정된 레일요철을 입력값으로 하여, 요철 깊이에 따른 충격 윤중과 레일 휨응력을 산정하였다. 궤도틀림을 감안하여 윤중 및 레일 휨응력의 한계값을 설정하고, 해석결과로부터 얻은 윤중 및 레일 휨응력 최대값과 결함 깊이 및 폭과의 상관관계를 분석함으로써 레일 표면 결함부에 대한 관리기준을 제시하였다. 분석 결과, 허용할 수 있는 요철 깊이는 충격 윤중에 의하여 발생할 수 있는 레일 두부의 소성 변형을 방지하기 위하여 관리되어야 하며, 엄격한 조건을 평가할 경우 그 값은 0.2mm 정도가 적당함을 알 수 있었다.
기존의 초해상도 딥러닝 기법은 모델의 깊이가 깊어지면서, 좋은 성능을 내지만 점점 더 복잡해지고 있고, 실제로 사용하는데 있어 많은 시간을 요구한다. 이를 해결하기 위해, 우리는 딥러닝 모델의 가중치를 양자화 하여 추론시간을 줄이고자 한다. 초해상도 모델은 feature extraction, non-linear mapping, reconstruction 세 부분으로 나누어져 있으며, 레이어 사이에 많은 skip-connection 이 존재하는 특징이 있다. 따라서 양자화 시 최종 성능 하락에 미치는 영향력이 레이어 별로 다르며, 이를 감안하여 강화학습으로 레이어 별 최적 bit 를 찾아 성능 하락을 최소화한다. 본 논문에서는 Skip-connection 이 많이 존재하는 MSRN 을 사용하였으며, 결과에서 feature extraction, reconstruction 부분과 블록 내 특정 위치의 레이어가 항상 높은 bit 를 가짐을 알 수 있다. 기존에 영상 분류에 한정되어 사용되었던 혼합 bit 양자화를 사용하여 초해상도 딥러닝 기법의 모델 사이즈를 줄인 최초의 논문이며, 제안 방법은 모바일 등 제한된 환경에 적용 가능할 것으로 생각된다.
최근 생물학 등 여러 학문이 결합한 바이오닉스 기술을 이용하여 시력을 회복시키려는 인공 시각 전달 장치의 개발이 시도되고 있다. 본 논문에서는 인간의 물체 지각의 특성인 자기유사성에 적합한 영상 압축 기법에 대하여 조사하여 영상인식을 위한 최적의 학습 데이타 구성에 대하여 제안하고자 한다. 실험결과, 레인지 블록 크기에 따라 인식율의 변화는 나타나지만 레인지 크기가 작아질수록 별 차이가 없음을 알 수 있었다.
차륜/레일 접촉은 철도차량의 동특성을 결정하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 철도 차륜과 레일 사이에 작용하는 토크에 의한 견인력과 마찰력을 두 원통의 접촉문제로 이론해석과 전산해석을 하고 수직하중과 전단력이 작용하는 실제 차륜과 레일에 대한 전산해석을 하였다. 철도차륜과 레일 접촉문제는 구름과 미끄러짐이 있는 탄성접촉인 크리프에 의한 크리프힘을 생성하는 과정으로서 차륜과 레일의 형상 및 마찰계수에 따라 달라짐을 알 수 있었다.
기존의 Embedded Tester는 Log 처리를 위해 TCP와 공유 파일 시스템을 이용한 Server - Client간 1-N 구조로 처리 되었다. 이러한 방식은 구현 난이도에 따른 시간적 손실과 예외처리에 따른 Tester의 리소스 낭비가 발생한다. 이에 메시징 시스템을 이용하여 분산처리가 가능한 Log 처리 메시지 레이어를 구현하고 기존의 TCP, 공유 파일 시스템 전송방식과 비교하였다. 비교 결과 메시지 레이어를 이용한 전송이 TCP 보다 더 높은 전송 대역폭을 보였다. CPU 사용량에서 메시지 레이어가 TCP 보다 낮은 효율을 보였으나 큰 차이를 보이지 않았다. 이를 통해 메시지 레이어를 이용한 Log 처리가 더 높은 효율을 보임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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