• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.88-91
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• 2022

디지털 휴먼, 민원 상담, ARS 등 칫챗의 활용과 수요가 증가함에 따라 칫챗의 성능 향상을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 오토 인코더(Auto-encoder) 기반의 생성 모델(Generative Model)은 높은 성능을 보이며 지속적인 연구가 이루어지고 있으나, 이전 대화들에 대한 충분한 문맥 정보의 반영이 어렵고 문법적으로 부적절한 답변을 생성하는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 검색 기반의 생성 모델과 관련된 연구가 진행되고 있으나, 현재 시점의 문장이 유사해도 이전 문장들에 따라 의도와 답변이 달라지는 멀티턴 대화 특징을 반영하여 대화를 검색하는 연구가 부족하다. 본 논문에서는 이와 같은 멀티턴 대화의 특징이 고려된 검색 방법을 제안하고 검색된 레퍼런스(준정답 문장)를 멀티턴 대화와 함께 생성 모델의 입력으로 활용하여 학습시키는 방안을 제안한다. 제안 방안으로 학습된 발화 생성 모델은 기존 모델과 비교 평가를 수행하며 Rouge-1 스코어에서 13.11점, Rouge-2 스코어에서 10.09점 Rouge-L 스코어에서 13.2점 향상된 성능을 보였고 이를 통해 제안 방안의 우수성을 입증하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.272-274
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• 2022

최근에는 사람과 기계가 자유롭게 대화를 주고받을 수 있는 자유 주제 대화 시스템(Open-domain Dialogue System)이 다양한 서비스에 활용되고 있다. 자유 주제 대화 시스템이 더욱 다양한 답변을 제공할 수 있도록 사전학습 기반의 생성 언어모델이 활용되고 있지만, 답변 제공의 안정성이 떨어져 검색을 활용한 방법 또한 함께 활용되고 있다. 검색 기반 방법은 사용자의 대화가 들어오면 사전에 구축된 데이터베이스에서 유사한 대화를 검색하고 준비되어있는 답변을 제공하는 기술이다. 하지만 멀티턴으로 이루어진 대화는 일반적인 문서의 문장과 다르게 각 문장에 대한 발화의 주체가 변경되기 때문에 연속된 발화 문장이 문맥적으로 밀접하게 연결되지 않는 경우가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 대화의 특징을 고려하여 멀티턴 대화를 효율적으로 임베딩 할 수 있는 DBERT(DialogueBERT) 모델을 제안한다. 기존 공개된 사전학습 언어모델 기반의 문장 임베딩 모델과 비교 평가 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 입증한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.1
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• pp.37-44
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• 2021

This study is implemented as a sensor-less position controller capable of multi-turn detection to replace the expensive absolute encoder used in the turret servo system. For sensor-less control, the position information of the rotor is essential. For this, a magnetic flux estimator was implemented from the mathematical model of IPMSM used in the turret servo system. The position of the rotor and the angular velocity of the rotor were obtained using the rotor magnetic flux calculated from the magnetic flux estimator. Using the zero-crossing technique, one pulse was generated for each rotation of the estimated rotor magnetic flux to measure the number of multi-turns. Simulation and experiment results confirmed the usefulness of the proposed method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.446-448
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• 2022

별개의 분류 모델을 이용하여 비윤리 발화를 억제하려 했던 과거의 시도들과는 달리, 본 연구에서는 데이터 추가를 통한 발화 생성 단계에서의 윤리성 체화에 대해 실험하였다. 본 연구에서는 분류 모델로는 감지하기 어려운 멀티턴 비윤리 공격으로 이루어진 새로운 대화 데이터 세트를 소개하고, 해당 데이터 세트를 통해 개선된 챗봇 대화 모델의 방어 성능을 공개한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.661-666
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• 2004

네트워크 게임 제작과 관련된 설계 기술은 기업의 보안 사항에 해당되므로 기술 공유가 어려운 실정이다. 인력과 시간이 많이 드는 네트워크 게임제작에서 기존에 작성된 코드를 재사용이 가능하도록 설계하는 것은 중요한 일인데, 코드의 재사용을 극대화하기 위해서 지금까지 사용되고 있는 여러 가지 디자인 패턴들을 사용하는 것은 소프트웨어 설계에 많은 도움을 준다. 본 논문에서는 네트워크 게임 서버에 로그온한 사용자가 차례를 기다려서 게임하는 턴게임 설계와 구현을 통해서, GoF(Gang of Four)가 제안한 행위 패턴들이 어떻게 적용될 수 있는지를 연구하고 자바언어를 이용한 네트워크 게임 개발에 사용될 수 있는 효율적인 API(Application Program Interface)를 제안한다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.13 no.1
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• pp.13-21
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• 2022

Recent deep learning-based research shows excellent performance in most natural language processing (NLP) fields with pre-trained language models. In particular, the auto-encoder-based language model proves its excellent performance and usefulness in various fields of Korean language understanding. However, the decoder-based Korean generative model even suffers from generating simple sentences. Also, there is few detailed research and data for the field of conversation where generative models are most commonly utilized. Therefore, this paper constructs multi-turn dialogue data for a Korean generative model. In addition, we compare and analyze the performance by improving the dialogue ability of the generative model through transfer learning. In addition, we propose a method of supplementing the insufficient dialogue generation ability of the model by extracting recommended response candidates from external knowledge information through a retrival model.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2012.10a
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• pp.221-222
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• 2012

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.11
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• pp.1588-1596
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• 2004

Developing a real time network game that is serviced on the internet requires a lot of work, time and manpower. Therefore, it is important to design a game in such a way so that existing design codes could be used. The area which is being studied to maximize the reusability of the existing design code is related to design patterns. If the developers are given various design techniques and application examples that use well defined design patterns, they will be able to make better game API(Application Programming Interface) and to invent a framework for game development based on this API as well. In this paper, the design patterns that the GoF(Gang of Four) proposed have been applied to develop and implement two kinds of network turn games. In the process, efficient design techniques will be proposed for the effective reuse of the existing game API.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.07a
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• pp.496-497
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• 2014

본 논문은 Cascaded H-bridge 멀티레벨 인버터의 출력 전압 레벨 수의 증가를 위한 모델과 스위칭 기법을 제안한다. 제안하는 모델은 기존의 Cascaded H-bridge 멀티레벨 인버터 구조에서 각 H-bridge 모듈의 출력단에 변압기를 연결하고, 변압기 2차측을 직렬로 연결한 모델이다. 이 구조에서 다수의 변압기의 턴비는 동일하고, 1개의 변압기 턴비만이 다른 턴비를 갖게된다. 따라서 1개의 변압기 턴비를 조절하여 출력전압의 전압 레벨수를 증가시킬 수 있다. 스위칭 방법은 기존에 멀티레벨 인버터에서 주로 사용되는 Level-shifted PWM 방식을 이용하여 간단하게 구현할 수 있다. 제안하는 모델의 검증을 위하여 시뮬레이션을 수행하여 제안하는 모델의 타당성을 확인한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2011.11a
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• pp.185-186
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• 2011

본 논문에서는 최근 직류송전용 컨버터로 많은 관심이 집중되고 있는 모듈형 멀티레벨 컨버터(Modular Multi-level Converter)에서 출력파형의 고조파를 저감하는 모듈레이션 방법과 각 모듈의 직류전압 불평형을 해소하는 알고리즘에 대해 기술하고 있다. 먼저 본 논문에서 임의의 개수로 반브리지 모듈이 주어졌을 때 고조파 레벨이 최소화되도록 다펄스 형태로 출력파형을 형성하는 방식을 제안하고 그 타당성을 PSCAD 소프트웨어를 이용한 시뮬레이션으로 검증하였다. 이 방식은 다펄스 출력파형의 각 계단을 형성하는 모듈의 턴온과 턴오프 시점을 보편화된 수식으로 정하는 방식으로 알고리즘 구현이 매우 용이하다. 또한 각 모듈의 직류전압 불평형을 바로잡는 알고리즘을 제안하고 그 타당성도 시뮬레이션으로 검증하였는데, 이 방식은 각 모듈이 교류 매 반주기마다 생성하는 펄스의 크기를 순차적으로 형성하는 것으로 알고리즘의 구현이 용이하다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 향후 국내에서 모듈형 멀티레벨 컨버터를 개발할 때 유용하게 활용될 것으로 보인다.