기존의 CAD/CAM 시스템들은 대부분이 완성된 제품의 최종 상태만을 표현하기 위한 수단으로 사용되고 있다. 하지만 선박과 같이 규모가 큰 제품을 생산하기까지는 설계 및 생산 과정에서 많은 시간과 노력이 요구되며, 수많은 정보가 생성되고 교환되어야 한다. 그러므로 이와 같은 문제점들을 극복하기 위하여 제품의 최종 상태뿐 만 아니라 설계 및 생산 과정에서 사용되는 정보를 표현할 수 있는 모델이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 그러한 정보의 중심이 될 수 있고, 선박의 초기설계 과정에서 생성되는 구조설계 정보를 바탕으로 선체를 구성하는 부재들의 3차원 형상정보와 위상정보를 포함하는 선체모델을 구축하고, 판골(板骨)구조인 선박에 대해 판부재뿐 아니라 종늑골(logitudinal)과 방요재(stiffener)까지 고려하였으며, 선체모델을 통한 한가지 응용 예로써, 선체모델로부터 구조해석모델을 자동 생성하는 방법에 대한 연구를 수행하였다.
최근 자연언어처리 분야에서 딥러닝 모델이 좋은 성과를 보이고 있다. 이러한 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하다. 하지만 많은 양의 데이터를 모으기 위해서는 많은 인력과 시간이 소요되기 때문에 데이터 확장을 통해 이와 같은 문제를 해소할 수 있다. 그러나 문장 데이터의 경우 이미지 데이터에 비해 데이터 변형이 어렵기 때문에 다양한 문장을 생성할 수 있는 생성 모델을 통해 문장 데이터 자동 확장을 해보고자 한다. 본 연구에서는 최근 이미지 생성 모델에서 좋은 성능을 보이고 있는 생성적 적대 신경망 중 하나인 CS-GAN을 사용하여 학습 데이터로부터 새로운 문장들을 생성해 보고 유용성을 다양한 지표로 평가하였다. 평가 결과 CS-GAN이 기존의 언어 모델을 사용할 때보다 다양한 문장을 생성할 수 있었고 생성된 문장을 감성 분류기에 학습시켰을 때 감성 분류기의 성능이 향상됨을 보였다.
음차표기란 외국어의 단어를 글자나 발음을 이용하여 자국어로 표기하는 것으로 정의된다. 자동음차표기는 기계번역과 정보검색 등의 자연언어처리 응용에서 사용된다. 기계번역에서는 번역사전에 등재되어 있지 않은 고유명사나 전문용어를 번역하는 방법으로 사용되며, 정보검색에서는 단어불일치 문제의 해결과 질의확장 등에 사용된다. 하지만 지금까지의 영-한 자동 음차표기 연구들은 대부분 주어진 원어에 대하여 가장 적합한 음차표기를 생성하는 연구에 초점을 맞추었다. 또한, 원어로부터 가능한 음차표기를 파악하는 연구에서도 해당 음차표기에 대한 적합성을 파악하지 않고 단순 리스트형태로 음차표기를 생성함으로써, 음차표기생성 결과에 대한 품질이 낮았다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 주어진 원어로부터 가능한 음차표기를 생성하고 이들에 대한 적합성을 자동으로 파악하는 음차표기 모델을 제안한다. 본 논문의 기법은 약 72%의 단어 정확률을 나타내었으며 기존의 기법보다 최고 31%의 성능향상을 나타내었다.
본 논문은 한글 단어에 따른 한글 발음에 적합한 입술의 움직임을 자동 생성하며 또한 단어에 적절한 얼굴 보정을 생성할 수 있는 입순 움직임과 얼굴 표정을 동기화하는 3차인 일관애니메이션 편집기를 구축하였다. 얼굴 애니메이션 편집기에서 얼굴 표정은 근육 기반 모델 방법으로 정의된 각 얼굴 부위별 근육에 따라 가중치를 조절하여 생성하여 입술 움직임은 텍스트 구동 방법으로 음소에 따른 정의된 입모양 연속적으로 표현하여 동작한다. 또한 이렇게 생성된 얼굴 표정을 저장관리한다. 따라서 3차원 얼굴 애니메이션 편집기는 6가지의 기본 얼굴 표정을 자동적으로 생성할 수 있으며 또한 입력 단어에 적합하도록 각 얼굴 부위별 근육 움직임을 편집한 수 있다. 이렇게 생성된 얼굴 표정들은 데이터베이스에 저장관리할 수 있으며 컴퓨터 대화시 자동적으로 입력 단어에 적합한 입술의 움직임과 얼굴 표정을 동기화하여 자연스러운 3차원 얼굴 애니메이션을 표현할 수 있다.
XML은 점차 널리 사용되고 있지만, 일반 사용자가 편집기를 이용해서 XML 문서를 작성하기에는 아직 많은 어려움이 있다. XML 문서 중에서 상당 부분은 정형화된 데이타를 처리하기 위한 데이터 중심 XML 문서이며, 이러한 형태의 문서인 경우에 초보자도 폼(form) 형태의 GUI를 이용해서 쉽게 작성할 수 있다. 본 논문에서는 데이타 중심 XML 문서에 대해서 모델 기반으로 폼 형태의 XML 편집기를 자동적으로 생성할 수 있는 방법과 편집기 생성기인 XED를 소개한다. XML 문서의 DTD는 연속, 선택, 반복의 구조로 이루어져 있으며, 이러한 구조는 DDG (Document Decomposition Graph) 그래프로 표현될 수 있다. XED는 XML의 DDG에 사용자가 프리젠테이션 규칙을 적용함으로써 XML 편집기를 자동적으로 생성할 수 있고, 사용자가 생성된 편집기의 레이아웃과 GUI 속성을 직접 조작을 통해서 변경할 수 있는 방법을 제공한다.
모델 검증은 시스템이 만족해야 하는 속성을 자동으로 검사하는 정형 검증 기법으로써, 많은 도메인에서 활용되고 있다. 특히 모델 검증 도구들에 따라 상태 공간 탐색 방식이 다르고, 상태 공간 탐색 방식에 따라서 생성되는 반례도 달라진다. 본 논문에서는 모델 검증의 대표적인 도구인 SPIN과 SMV에서 생성하는 반례를 상호 비교한다.
본 연구에서는 전자연동장치의 확장성과 신뢰성 제고를 위해 전자연동장치의 실시간 연동전략으로 활용될 수 있는 연동 지식베이스를 자동 생성, 구축할 수 있는 지능형 연동지식베이스 자동 구축 소프트웨어(IIKBAGS)를 개발한다. IIKBAGS의 추론부는 주어진 역 모델의 동적탐색하에서 휴리스틱 규칙들의 우선순위에 따라 모든 진로를 탐색함은 물론 각 진로들에 대해 진로상 신호설비들간의 연쇄관계를 확인하여 연동패턴들을 자동생성하는 연동지식 자동생성기능을 가진다. 지식베이스는 전자연동장치상의 실시간 전문가 시스템이 직접적으로 활용할 수 있는 구조로 설계됨으로써 연동도표 입력과정에서 발생할 수 있는 오류를 배제, 연동장치의 정확성과 신뢰성을 높인다.
Timing diagram은 시간에 따른 시스템의 행동을 표현하기 용이하고 표현된 행동을 쉽게 인식할 수 있는다는 장점 때문에 널리 사용되고 있다. Timing diagram으로 기술된 시스템을 테스트 하기 위해서는 여러 기술이 필요하다. 그 중의 하나는 테스트 케이스 목표들이 존재할 때, 시스템 모델이 원하는 상태에 도달하도록 하기 위해 입력 값들의 시퀀스를 생성하는 기술이다. 본 논문은 Timing diagram모델에 대한 테스트 케이스 목표로부터 테스트 입력 시퀀스를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. Timing diagram에서 테스트 입력 시퀀스를 자동으로 생성하기 위해서는 입력 waveform과 시간 제약으로 이루어진 시점의 전이 조건을 만족시키는 적절한 입력 집합을 필요로 한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 선형 계획법을 이용한 접근 방식을 택하였는데, 해결과정은 다음과 같다. 1) Timing diagram 모델을 입력으로 받아 이를 선형 계획 문제로 변형한다. 2)변형된 선형 계획 문제를 선형 문제 해결 도구를 사용하여 해결한다. 3) 선형 계획 문제의 해답으로부터 Timing diagram모델의 테스트 입력 시퀀스를 생성한다. 본 논문에서는 임의의 Timing diagram 모델에 대해 이를 선형 계획법으로 모델링 하는 방법을 형식적으로 기술하였고, 증명을 통해 본 논문의 접근 방법의 타당성을 보였으며, 또한 도구를 구현하여 Timing diagram 예제 모델로부터 테스트 입력 시퀀스를 생성함으로써 본 논문의 유용성을 입증하였다.
서지정보는 연구 주제의 최신 동향의 인지와 유용성을 검증하는 데에 참고할 수 있다. 즉, 각자 연구자들이 필요로 하는 문헌에 신속하게 접근하기 위해서는 학술논문에서 저자 정보, 요약, 초록, 참고문헌 등을 쉬운 방법으로 파악해야 한다. 그러나, 현재 출판되는 PDF 형식의 전자 학술논문은 출판 주체별로 고유한 양식을 띄고 있어서, 몇몇 특징에 의한 규칙 기반 추출법으로는 수많은 문헌에서 목표 정보를 추출하여 요약된 서지사항으로 자동 생성하기 어렵다. 이에 본 연구는 학술논문 서지사항 자동 생성에 있어서 양식의 다양성으로 인한 메타데이터 자동 추출의 난점을 극복할 방법을 제안한다. 제안하는 모델은 서지사항이 주로 기술되는 학술논문의 첫 페이지에서 목표 영역과 본문의 시작점을 구분할 수 있는 심층신경망 기반 모델과 앞의 모델로 추출된 서지사항을 상세한 메타데이터로 분류하고 재생성하는 규칙 기반 모델로 구성된다. 제안하는 모델은 참고문헌 요약정보를 생성하는 모델도 포함하는데, 본문의 말미와 참고문헌 시작점의 분리, 그리고 개별 참고문헌 추출을 규칙 기반 방법으로 진행하고, 추출한 각개 참고문헌의 서지정보를 분류하는 데에 심층신경망을 이용하도록 구성하였다. 추가로, 논문 자체의 서지정보를 전후처리 없이 추출/생성하는 모델의 가능성을 확인하기 위하여 참고문헌 영역까지 아우르는 모델을 구축하여 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방식이 서지정보를 전후처리 하지 않고 진행한 비교 실험에 비하여 더 높은 성능을 보였다.
빈 시스템에서 적정 팬을 선정하기 위해서, 빈에서 벼를 건조 혹은 통풍시킬 때 벼의 저항에 의해 발생되는 공기의 압력손실을 예측하는 모델을 개발하였다. 또한 벼의 건물 손실을 예측하기 위하여 벼의 호흡 모델을 개발하였다. 그리고 온도 및 습도 센서들을 이용한 자동계측 시스템을 사용하여 저장된 벼의 상태를 연속적으로 측정, 분석함으로써 벼의 통풍기준을 결정하고 이를 근거로 빈의 자동통풍 시스템을 개발하여 평가하였다. 공기의 정압 손실은 공기의 속도 및 벼의 함수율의 함수로서 나타내어졌으며, 일정 곡물 깊이에서 벼의 함수율이 낮을수록 그 정압손실은 증가하였다. 벼의 호흡에 의해 발생되는 이산화탄소의 양은 저장온도, 벼의 함수율, 저장 기간의 함수로서 나타낼 수 있었다. 벼의 안전 저장을 위해 곡물의 온도 및 함수율, 평형상대습도, 벼의 품질저하지수(deterioration index)에 대한 자동통풍 기준을 결정하였으며 이들을 이용해서 퍼스널 컴퓨터로 팬, 제습기 등의 통풍 장치들을 자동제어하는 자동통풍 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 곡물의 상태를 예측, 제어함으로써 14% 이하의 함수율과 4이하의 품질저하지수, 그리고 어떤 균류도 생성시키지 않음으로써 벼를 안전하게 저장할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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