• Title/Summary/Keyword: 모델 이해

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A Study on Deep Learning Based RobotArm System (딥러닝 기반의 로봇팔 시스템 연구)

  • Shin, Jun-Ho;Shim, Gyu-Seok
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2020.11a
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    • pp.901-904
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    • 2020
  • 본 시스템은 세 단계의 모델을 복합적으로 구성하여 이루어진다. 첫 단계로 사람의 음성언어를 텍스트로 전환한 후 사용자의 발화 의도를 분류해내는 BoW방식을 이용해 인간의 명령을 이해할 수 있는 자연어 처리 알고리즘을 구성한다. 이후 YOLOv3-tiny를 이용한 실시간 영상처리모델과 OctoMapping모델을 활용하여 주변환경에 대한 3차원 지도생성 후 지도데이터를 기반으로하여 동작하는 기구제어 알고리즘 등을 ROS actionlib을 이용한 관리자시스템을 구성하여 ROS와 딥러닝을 활용한 편리한 인간-로봇 상호작용 시스템을 제안한다.

Question Answering over Knowledge Graphs Using Bilinear Graph Neural Network (쌍 선형 그래프 신경망을 이용한 지식 그래프 기반 질문 응답)

  • Lee, Sangui;Kim, Incheol
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2020.05a
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    • pp.563-566
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    • 2020
  • 지식 그래프 기반의 질문 응답 문제는 자연어 질문에 대한 이해뿐만 아니라, 기반이 되는 지식 그래프상에서 올바른 답변을 찾기 위한 효과적인 추론 능력을 요구한다. 본 논문에서는 다중 홉 추론을 요구하는 복잡한 자연어 질문에 대해 연관 지식 그래프 위에서 답변 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 지식 그래프상의 추론 과정에서 추른 경로를 명확히 하기 위한 노드의 양방향 특정 전파와 이웃 노드들 간의 맥락 정보까지 각 노드의 특정값에 반영할 수 있는, 표현력이 풍부한 쌍 선형 그래프 신경망 (BGNN)을 이용한다. 본 논문에서는 오픈 도메인의 지식 베이스 Freebase와 자연어 질문 응답 데이터 집합 WebQuestionsSP를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 우수성을 확인하였다.

A Technique for Improving Relation Extraction Performance using Entity Information in Language Model (언어모델에서 엔티티 정보를 이용한 관계 추출 성능 향상 기법)

  • Hur, Yuna;Oh, Dongsuk;Whang, Taesun;Lee, Seolhwa;Lim, Heuiseok
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2020.10a
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    • pp.124-127
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    • 2020
  • 관계 추출은 문장에서 두 개의 엔티티가 주어졌을 때 두 개의 엔티티에 대한 의미적 이해를 통해 관계를 분류하는 작업이다. 이와 같이 관계 추출에서 관계를 분류하기 위해서는 두 개의 엔티티에 대한 정보가 필요하다. 본 연구에서는 관계 추출을 하기 위해 문장에서 엔티티들의 표현을 다르게하여 관계 추출의 성능을 비교 실험하였다. 첫번째로는 문장에서 [CLS] 토큰(Token)으로 관계를 분류하는 Standard 엔티티 정보 표현과 두번째로는 엔티티의 앞과 뒤에 Special Token을 추가하여 관계를 분류하는 Entity-Markers 엔티티 정보 표현했다. 이를 기반으로 문장의 문맥 정보를 학습한 사전 학습(Pre-trained)모델인 BERT-Large와 ALBERT-Large를 적용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 Special Token을 추가한 Entity-Markers의 성능이 높았으며, BERT-Large에서 더 높은 성능 결과를 확인하였다.

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Multi-Modal Cross Attention for 3D Point Cloud Semantic Segmentation (3차원 포인트 클라우드의 의미적 분할을 위한 멀티-모달 교차 주의집중)

  • HyeLim Bae;Incheol Kim
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2023.05a
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    • pp.660-662
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    • 2023
  • 3차원 포인트 클라우드의 의미적 분할은 환경을 구성하는 물체 단위로 포인트 클라우드를 분할하는 작업으로서, 환경의 3차원적 구성을 이해하고 환경과 상호작용에 필수적인 시각 지능을 요구한다. 본 논문에서는 포인트 클라우드에서 추출하는 3차원 기하학적 특징과 함께 멀티-뷰 영상에서 추출하는 2차원 시각적 특징들도 활용하는 새로운 3차원 포인트 클라우드 의미적 분할 모델 MFNet을 제안한다. 제안 모델은 서로 이질적인 2차원 시각적 특징과 3차원 기하학적 특징의 효과적인 융합을 위해, 새로운 중기 융합 전략과 멀티-모달 교차 주의집중을 이용한다. 본 논문에서는 ScanNetV2 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 제안 모델 MFNet의 우수성을 입증한다.

A Study Adversarial machine learning attacks and defenses (적대적 머신러닝 공격과 방어기법)

  • jemin Lee;Jae-Kyung Park
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.621-623
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    • 2023
  • 본 논문에서는 기계 학습 모델의 취약점과 대응책에 초점을 맞추어 적대적인 기계 학습 공격 및 방어 분야를 탐구한다. 신중하게 만들어진 입력 데이터를 도입하여 기계 학습 모델을 속이거나 조작하는 것을 목표로 하는 적대적 공격에 대한 심층 분석을 제공한다. 이 논문은 회피 및 독성 공격을 포함한 다양한 유형의 적대적 공격을 조사하고 기계 학습 시스템의 안정성과 보안에 대한 잠재적 영향을 조사한다. 또한 적대적 공격에 대한 기계 학습 모델의 견고성을 향상시키기 위해 다양한 방어 메커니즘과 전략을 제안하고 평가한다. 본 논문은 광범위한 실험과 분석을 통해 적대적 기계 학습에 대한 이해에 기여하고 효과적인 방어 기술에 대한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 한다.

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Various Prompt Methods for Korean Natural Language Inference (한국어 자연어 추론을 위한 다양한 프롬프트 방법 )

  • Yohan Choi;Changki Lee;Kyungman Bae
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.419-422
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    • 2023
  • 자연어 추론은 전제 문장과 가설 문장의 관계를 함의, 중립, 모순으로 분류하는 자연어 처리 태스크이다. 최근 여러 자연어 처리 태스크에서 딥러닝 모델을 이용하는 방법이 우수한 성능을 보이고 있지만, 이는 미세 조정과정에 드는 비용이 많다는 점과 모델 출력의 근거, 과정을 사람이 이해하기 어려운 한계가 있다. 이러한 이유로 최근에는 소량의 입력, 출력 예시를 포함한 프롬프트를 이용한 방법론과 모델 출력에 대한 근거를 생성, 활용하는 방법에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 퓨샷 학습 환경의 한국어 자연어 추론 태스크를 위한 세 가지 프롬프트 방법과 이들을 조합하여 적용하는 방법을 제안한다. 이를 통해 '해석 가능성'과 자연어 추론 성능을 모두 향상시킬 수 있음을 보인다.

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Data Augmentation using Large Language Model for English Education (영어 교육을 위한 거대 언어 모델 활용 말뭉치 확장 프레임워크)

  • Jinwoo Jung;Sangkeun Jung
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.698-703
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    • 2023
  • 최근 ChatGPT와 같은 사전학습 생성모델은 자연어 이해 (natural language understanding)에서 좋은 성능을 보이고 있다. 또한 코드 작업을 도와주고 대학수학능력시험, 중고등학교 수준의 문제를 풀거나 도와주는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문은 사전학습 생성모델을 이용하여 영어 교육을 위해 말뭉치를 확장하는 프레임 워크를 제시한다. 이를 위해 ChatGPT를 사용해 말뭉치를 확장 한 후 의미 유사도, 상황 유사도, 문장 교육 난이도를 사용해 생성된 문장의 교육적 효과를 검증한다.

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Research on optimal port cargo vehicle arrival scheduling system using Monte Carlo simulation, AlphaGo Zero, and Bayes' theorem (몬테카를로 시뮬레이션, 알파고 제로, 베이즈 정리를 이용한 최적의 항만 화물차 입항 스케줄링 시스템에 대한 연구)

  • Min-Gyeong Kim;Sua Park;Hae-Young Lee;Na-Young Kim;Sang-Oh Yoo
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2023.11a
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    • pp.1096-1097
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    • 2023
  • 본 연구에서는 항만 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 최적화와 관련된 요소와 트럭 운전기사와 터미널 사이의 협상과 관련된 요소를 새로운 방식으로 고려한 중장기 및 실시간 스케줄링 모델을 제시한다. 중장기 스케줄링 모델은 몬테카를로 시뮬레이션, 실시간 스케줄링 모델은 알파고 제로의 원리와 베이즈 정리를 이용하여 구현했다. 실험 결과 제시된 알파고 제로를 이용한 실시간 스케줄링 시스템이 화물차 평균 지연시간을 30분에서 4분으로 대폭 줄여 지연 시간을 최소화하는 것을 입증했다. 실험 관련 코드는 다음 주소에서 확인할 수 있다 : https://github.com/yulleta/Application_of_AlphaGo-Zero_to_port_arrival_scheduling

An Analysis of Stakeholder Issues in the Implementation of Telemedicine Services: Based on Grounded Theory (원격의료 서비스 실행과정에서의 이해관계자 이슈 분석: 근거이론 접근)

  • Lee, Sung Kyung;Park, Sang Cheol;Seo, Eun Hui;Koh, Joon
    • Knowledge Management Research
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    • v.21 no.4
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    • pp.1-19
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    • 2020
  • Recently, implementation of telemedicine in Korea has been conducted as one of pilot projects with public health doctors. To manage and expand telemedicine services sustainably, it is necessary to understand the positions of various stakeholders. The purpose of this study is to observe and describe major phenomena around stakeholders related to telemedicine to capture major issues following the implementation of telemedicine. This study interviewed 24 research participants, including public health doctors who participated in the pilot project for telemedicine services. As a result of analyzing the interview manuscript using the grounded theory method, totally 68 concepts were derived at the coding stage, and 19 sub-categories, 11 categories, were proposed through the categorization process. In addition, through the elicitation concepts and categories of this study, conflicts among stakeholders were explained, conceptual models that presented the process of resolving conflicts, and five types of stakeholders were proposed. This study has theoretical and practical implications in that it captures and describes important issues from stakeholders in telemedicine services. The results of this study are expected to give some hints for problem solving to all of the stakeholders who wish to successfully build telemedicine services.

Performance Prediction Model for Public-Private Partnership Projects Considering Stakeholders' Profitability (참여자별 수익성을 고려한 민간투자사업 성과예측 모델)

  • Yeo, Dong Hoon;Yu, Giwon;Lee, Kang-Wook;Han, Seung-Heon
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.35 no.2
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    • pp.471-480
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    • 2015
  • The market of public-private partnership (PPP) projects has reduced from 9.4 trillion won in 2007 to 4.5 trillion won in 2012. However, the need of PPP projects is brought up by a massive down scale of government financial business. Previous studies regarding PPP projects mostly evaluate profitability from the financial perspective or analyze risk factors as a whole. Although PPP projects generally have complex structure involving diverse stakeholders, such as contractor, financial investor, and special purpose company (SPC) operators, existing studies have rarely considered the different viewpoints of PPP project stakeholders. Therefore, purpose of this study is to develop a structural equation model (SEM) considering the diverse stakeholders of PPP projects. To this end, the authors first reviewed the organizational structure of PPP projects. Next, the identification of the factors affecting project profitability are done via comprehensive literature reviews. After that, we conducted in-depth interviews and questionnaire surveys to reflect stakeholders' perspectives (contractors, financial investors, and SPC operators). As a result, a SEM model is developed to analyze direct and indirect effect on the PPP project performances. Finally, using the analysis results, relevant implications and directions for improvements are discussed. The prediction of the business performance of contractor, financial investor, and SPC operator is expect to be possible through the model developed and supports the strategy deduction that is appropriate for the participants.