텍스트에 나타나는 감성을 분석하는 NLP task 중 하나인 감성분석에 자주 사용되는 한국어와 외국어 데이터들에 대해 다양한 BERT 모델들을 적용한 결과를 고성능 순서로 정리한 사이트(Paper with code)와 Github를 통해 준수한 성능을 보이는 BERT 모델들을 분석하고 실행해보며 성능향상을 통한 차별성을 가지는 것이 목표이다.
본 논문에서는 원자력 안전조치 용어를 미세조정(fine tuning) 알고리즘을 활용해 추가 학습한 공개 거대 언어모델(Large Language Model, LLM)이 안전조치 관련 질문에 대해 답변한 결과를 정성적으로 평가하였다. 평가 결과, 학습 데이터 범위 내 질문에 대해 학습 모델은 기반 모델 답변에 추가 학습 데이터를 활용한 낮은 수준의 추론을 수행한 답변을 출력하였다. 평가 결과를 통해 추가 학습 개선 방향을 도출하였으며 저비용 전문 분야 언어 모델 구축에 활용할 수 있을 것으로 보인다.
반응결합 탄화규소(RBSC) 반응관을 보호하기 위하여, 반응결합 탄화규소 기판 위에 탄화규소를 1~10 범위의 입력기체비(${\alpha}=P_{H2}/P_{MTS}=Q_{H2}/Q_{MTS}$)와 1050~1300$^{\circ}C$범위의 증착온도에서 methyltrichlorosilane(MTS)로부터 수소분위기에서 저압화학기상법으로 증착하였다. 1250$^{\circ}C$의 증착온도에서 입력기체비가 감소함에 따라 증착속도는 증가하다가 감소하였다 입력기체비가 높을 때에는 (111) 우선배향성을 나타내고 과립형의 미세구조를 보이며, 입력기체비가 작을 경우에는 (220) 우선배향성을 가지는 마면주상의 미세구조가 관찰되었다. 증착온도가 증가함에 따라 입력기체비와 비슷하게 미세구조의 변화하는결과를 얻었으며, 이러한 결과는 증착기구의 변화와 밀접한 관련이 있다. 일정한 증착온도에서 입력기체비의 조정를 통하여 얻었으며, 이러한 결과는 증착기구의 변화와 밀접한 관련이 있다. 일정한 증착온도에서 입력기체비의 조절을 통하여 과립형과 미면주상의 미세구조를 함께 가지는 복층구조를 연속공정을 통하여 성공적으로 제조하였다.
기업들이 저원가와 높은 품질을 동시에 추구하게 됨에 따라 제품 아키텍처 기반 경쟁은 기업 전략의 중요한 일부가 되었다. 본 연구는 한 중 조선 산업(LNGC)분야 대표기업의 제품 아키텍처와 조직역량을 비교 분석하여 그들이 어떻게 혁신성과를 이루어 냈는지 고찰하였다. 그 결과, 한국기업은 동력계열의 연구개발에 있어 FGSS(Fuel gas supply system), PRS(Partial Re-liquefaction System)와 같이 에너지 효율을 개선하는 장치를 자체 개발하여 기존엔진에 추가하고, 선체 무게를 경량화 하는 등 다양한 미세조정 노력을 통해 우수한 성능을 가지게 하였다. 이는 우수한 연구조직 역량과 현장과의 긴밀한 협업을 통해 실현되었으며, 고부가가치선의 높은 매출로 이어질 수 있었다. 반면 중국 기업은 설계 및 연구개발의 편의성에 집중하여, 기존의 부품에 대한 미세조정 노력을 소홀히 했고 그 결과 동일한 부품을 사용하고도 한국의 선박에 비해 7-10% 낮은 연비 효율을 지닌 것으로 나타났다.
본 논문은 한국 표준 얼굴 데이터를 바탕으로 제작한 3D 얼굴 모델을 활용하여 성형 수술 전후의 모습을 비교하여 성형 수술의 만족도를 높이는 웅용 프로그랭인 3D 가장 얼굴 성형 시스댐에 대한 연구 및 구현이다. 이 연구를 위하여 2D 개인 얼굴 이미지와 3D 한국인 표준 모델을 활용하여, 2D 이미지 상의 사용자의 실제 얼굴과 똑같은 3D 얼굴 모델을 구현한다. 본 연구에서 제안하는 3D 가상 얼굴 성형 시스템은 얼굴 모텔의 기본이 되는 3D 한국인 표준 얼굴 모델에 2D 개인 얼굴 이미지로부터 추출한 개인 특성 정보를 적용함으로서 3D 얼굴 모델링 시스템을 구현하고 3D 얼굴의 사실성올 높이는 텍스처 맴핑 및 구축된 얼굴을 활용하여 성형 수술 후의 얼굴의 변화를 나타내는 3D 얼굴 성형 시스댐 등으로 구성되어 있다. 제안된 3D 가상 얼굴 성형 시스템은 정확한 개인 얼굴 모델링 방법을 제공하고, 성형 전후의 얼굴을 미세하게 조정하는 기능을 부여함으로써 현존하는 유사 시스템에 비교하여 성형 수술의 만족도와 안정성을 높이는 결과를 나타내었다.
Support vector machine (SVM)은 패턴인식 분야에 많이 사용되어지고 있다. 한 예로서 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)와 같은 규격화된 코덱에 쓰여 코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 SVM을 개선시켜 음성/음악의 분류성능을 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. SVM을 학습시킬 때 적용되는 기존의 기법들과는 달리 제안되는 기법은 SVM이 패턴분류를 행할 때 사용된다. 그렇기 때문에 기존의 기법들과 독립적으로 개발되고 사용될 수 있고, 따라서 패턴분류의 성능을 한층 더 향상시킬 수 있다. 이를 위해 먼저 radial basis function의 커널 width 파라미터가 SVM의 패턴분류에 미치는 영향을 분석해 보았다. 분석한 결과, 커널 width 파라미터를 가지고 SVM의 패턴분류 성향을 미세 조정할 수 있다는 것을 알았다. 또한 음성신호의 각 프레임 간의 상관관계 (correlation)을 확인하고 이를 커널 width 파라미터조절의 길잡이로 삼았다. 실험을 통해, 제안된 기법이 SVM의 성능을 향상시킬 수 있음을 증명하였다.
하브루타 교육은 짝을 지어 대화하고 토론하고 논쟁하는 방식의 질문 중심 교육이며, 특히 명화 하브루타는 명화에 대한 질문과 답변을 통해 그림의 감상 능력을 증진하고 표현력을 풍부하게 하기 위한 목적으로 시행되고 있다. 본 연구에서는 동양화를 대상으로 한 명화 하브루타를 지원하기 위해, 최신 딥러닝 기술을 활용하여 동양화 등장인물의 성별 관점에서 질문을 자동으로 생성하는 방안을 제시한다. 구체적으로 본 연구에서는 사전학습모델인 VGG16을 바탕으로 동양화 인물 중심의 미세조정을 수행하여 동양화의 인물 분석을 효과적으로 수행할 수 있는 모델을 제안한다. 또한 질문의 유형을 명화 하브루타에서 사용되는 사실 질문, 상상 질문, 그리고 적용 질문의 3가지 유형으로 분류하고, 각 질문을 등장인물에 따라 세분화하여 총 9가지의 질문 패턴을 도출하였다. 제안 방법론의 활용 가능성을 확인하기 위해 실제 동양화의 등장인물 300건을 분석한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론에 따른 성별 분류 모델이 기존 모델에 비해 높은 정확도를 나타냄을 확인하였다.
미토콘드리아는 세포내의 에너지대사에서 중요한 역할을 수행하는 세포내 소기관이며, 자체의 유전물질이 모계를 통해 유전되는 특징을 가지고 있다. 포유류 초기 배아의 발생과정에서 미토콘드리아의 역할과 기능에 대한 연구는 미진한 상태이다. 본 연구에서는 생쥐 초기 배아의 발생과정에서 관찰할 수 있는 미토콘드리아 미세구조의 변화 양상을 살펴보고, 이와 초기 배아의 발생 능력과의 관련성을 밝혀보고자 하였다. 과배란 유도된 ICR 생쥐로부터 배란된 난자와 2-세포기 배아를 수획하여 76 배양액으로 포배기까지 체외배양하면서, 각각의 발생단계에 따라 시료를 수획하였다. 미토콘드리아 미세구조의 변화는 일반적인 투과전자현미경방법(TEM)을 이용하여 관찰하였다. 미토콘드리아의 미세구조는 배란 난자에서 4-세포기 배아까지는 구형이고 크리스타가 발달하지 않은 원시형태였지만, 포배기로 발달함에 따라 크리스타가 발달된 막대형의 전형적인 미토콘드리아로 분화됨이 관찰되었다. 체외배양 중에 발생이 지연되거나 정지된 배아에서 관찰한 미토콘드리아의 미세구조는 공포화 (vacuolization), 크리스타 발달 지연, 손상된 미토콘드리아의 세포막 등과 같은 비정상적인 변형을 관찰할 수 있었다. 또한, 극체에 존재하는 미토콘드리아의 미세구조는 정상적인 핵내의 유전자와의 상호작용이 없어 미분화 상태로 포배기까지 유지되는 것을 관찰하였다. 이상의 결과를 통해 미토콘드리아의 정상적인 분화 과정이 초기 배아의 발생능력과 관련되어 있음을 알 수 있었으며, 포유류 초기 배아의 체외배양시스템을 개선하는데 미토콘드리아 미세구조의 관찰과 변화에 대한 고려가 있어야 될 것으로 생각된다. buffer A 용액으로 세척하여 유리 petri dish의 바닥에 부착된 macrophage만을 cell scraper로 분리하였다. 분리한 macrophage는 0.5-1 $\times$$10^{6}$ cells/$m\ell$가 되게 조정하여, IL-I 을 0.001, 0.01, 0.1 또한 1 ng/$m\ell$를 첨가하여 농도에 따른 효과를 조사하였고, 각각 24, 48, 72, 96 또한 120시간을 배양하여 시간에 의한 효과도 실시하였다. 각 배치구에서 얻어진 배양액은 TGF-$\beta$를 조사하기 전까지 -2$0^{\circ}C$에 동결 보존하였다. TGF-$\beta$의 측정은 TGF-$\beta$ kit(promega, USA)를 이용하여 실시하였으며, 통계학적 분석은 Anova test를 Statview program을 이용하여 분석하였다. 시험의 결과 대조구에 비해 IL-I 첨가구는 2-3배의 TGF-$\beta$생산을 보였으며, 배양시간에 따른 생산은 시간이 지남에 따라 약간 상승하는 경향을 보였으나, 유의적인 차이를 보이지는 않았다. 또한 IL-I의 농도에 따른 생산의 변화는 IL-I의 농도에 따라 약간의 차이를 보였고 유의적인 차이는 인정되지 않았다. 임신 및 비임신의 경우 임신우의 비장 macrophage가 비임신보다는 약간 상승하는 거스로 나타났다. 이상의 결과로 볼 때 IL-I $\alpha$ 는$\bet
PMHS와 PVA를 혼합한 소수성 유액을 시멘트 모르타르에 혼입하여 수화생성물과 미세구조의 변화를 관찰하고, 압축강도와 휨강도를 실험적으로 평가하고자 하였다. 소수성 유액은 메타카올린과 PVA 섬유를 추가하고 교반속도와 순서를 조정하여 쉘형태의 유액을 제조하였으며, 모르타르배합시 혼입하여 내부 공극의 충진과 수화생성물의 변화를 도모하고자 하였다. 소수성 유액이 혼입된 모르타르는 미세공극이 충진되고 수화생성물표면이 유액에 의해 도막이 생성되는 것이 관찰되었다. OPC와 비교하여 유액이 혼입된 모르타르의 전체 기공면적과 기공률이 감소하는 것으로 분석되었으며, 일부 변수에서 기공지름의 중간값의 감소가 나타났다. 유액을 1% 혼입한 경우에 압축강도의 증가가 나타났으며, 2% 혼입시에는 강도의 감소가 발생하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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