Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2005.11a
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pp.191-194
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2005
본 논문에서는 방송 영상에서 조명효과와 크기변화 등에 강인한 얼굴패턴 검출기법을 제시한다. 제안된 얼굴검출 모델은 영상 전처리 과정과 얼굴패턴 검출 과정으로 이루어진다. 전처리 과정은 조명변화에 대한 보정기능과 다중필터에 의한 후보영역 선별기능으로 구분된다. 얼굴패턴 검출과정은 다단계의 특징지도 생성과정과 패턴분류 과정으로 이루어진다. 특징지도를 생성하기 위하여 가보(Gabor) 필터계층을 포함하는 CNN(Convolutional Neural Networks)모델을 도입하였다. 다양한 배경을 고려한 효과적인 학습을 위하여 본 논문에서는 억제성의 뉴런(Inhibitory neuron)을 포함하는 구조의 CNN모델을 적용한다. CNN으로부터 추출되는 특징집합은 최종 단계에서 WFMM(Weighted Fuzzy Min Max) 모델을 사용하여 분류된다. 이때 사용되는 특징집합의 크기는 분류기의 규모 및 계산량의 결정적인 역할을 준다. 이에 본 연구에서는 최종 분류 과정에 사용되는 특징의 수를 효과적으로 줄이기 위해 FMM모델을 사용하는 적응적인 특징 선별 기법을 제안한다. 또한 실제 영상을 통한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.306-311
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2023
최근 생성형 언어모델에 명령어 튜닝을 적용하여 사람의 명령을잘이해하고, 대답의 성능을 향상시키는 연구가 활발히 수행되고 있으며, 이 과정에서 다양한 명령어 튜닝 데이터셋이 등장하고 있다. 하지만 많은 데이터셋들 중에서 어떤 것을 선택해서 활용하지가 불분명하기 때문에, 현존하는 연구들에서는 단순히 데이터셋을 모두 활용하는 방식으로 명령어 튜닝이 진행되고 있다. 하지만 최근 연구들에서 고품질의 적은 데이터셋으로도 명령어 튜닝을 하기에 충분하다는 결과들이 보고되고 있는 만큼, 많은 명령어 데이터셋에서 고품질의 명령어를 선별할 필요성이 커지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 한국어 데이터셋에서도 명령어 튜닝 데이터셋의 품질을 향상시키기 위해, 기존의 데이터셋들에서 데이터를 큐레이션하여 확보된 적은 양의 고품질의 명령어 데이터셋인 KoQuality를 제안한다. 또한 KoQuality를 활용하여 한국어 언어모델에 명령어 튜닝을 진행하였으며, 이를 통해 자연어 이해 성능을 높일 수 있음을 보인다. 특히 제로샷 상황에서 KoBEST 벤치마크에서 기존의 모델들보다 높은 성능 향상을 보였다.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.17
no.1
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pp.70-79
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2013
In this work, a steady-state performance modeling and off-design performance analysis of the 2-spool separate-flow turbofan engine named (BR715-56) which is a power plant for the narrow body commercial aircraft is carried out for engine performance behaviors investigation and condition monitoring using a commercial code MATLAB/SIMULINK. Firstly, the engine component maps of fan, high pressure compressor, high pressure turbine and low pressure turbine are generated from similar component maps using the scaling method, and then the off-design performance simulation model is constructed by the mass flow matching and the work matching between components. The model is developed using SIMULINK, which has advantages of easy steady-stare and dynamic modelling and user friendly interface function. It is found that the off-design performance analysis results using the proposed model are well agreed with the performance analysis results by GASTURB at various operating conditions.
Kim, Sihyung;Kim, HarkSoo;Kwon, Oh-Woog;Kim, Young-Gil
Annual Conference on Human and Language Technology
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2017.10a
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pp.25-28
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2017
채팅 시스템은 기계와 사람이 서로 의사소통 하는 시스템이다. 의사소통 과정에서 질문을 하고 질문에 대한 답변을 하는 질의응답 형태의 의사소통이 상당히 많다. 그러나 기존 생성 기반 채팅 시스템에서 자주 사용되는 Sequence-to-sequence모델은 질문에 대한 답변보다는 좀 더 일반적인 문장을 생성하는 경우가 대부분이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 복사 방법과 검색 방법을 이용한 생성 기반 질의응답 채팅 시스템을 제안한다. 템플릿 기반으로 구축한 데이터를 통한 실험에서 제안 시스템은 복사 방법만 이용한 질의응답 시스템 보다 45.6% 높은 정확도를 보였다.
Kim, Sihyung;Kim, HarkSoo;Kwon, Oh-Woog;Kim, Young-Gil
한국어정보학회:학술대회논문집
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2017.10a
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pp.25-28
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2017
채팅 시스템은 기계와 사람이 서로 의사소통 하는 시스템이다. 의사소통 과정에서 질문을 하고 질문에 대한 답변을 하는 질의응답 형태의 의사소통이 상당히 많다. 그러나 기존 생성 기반 채팅 시스템에서 자주 사용되는 Sequence-to-sequence모델은 질문에 대한 답변보다는 좀 더 일반적인 문장을 생성하는 경우가 대부분이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 복사 방법과 검색 방법을 이용한 생성 기반 질의응답 채팅 시스템을 제안한다. 템플릿 기반으로 구축한 데이터를 통한 실험에서 제안 시스템은 복사 방법만 이용한 질의응답 시스템 보다 45.6% 높은 정확도를 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.769-771
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2005
데이터 특성이 연속적이고 애매할 때 퍼지규칙으로 분류 규칙을 표현하는 것은 매우 유용하고 효과적이다. 그러나 일반적으로 정확하지 않은 데이터 특성에 대해서 소속함수를 결정한다는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 이용하여 효과적인 퍼지 분류 규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 규칙의 정확성과 이해성을 고려하여 최적화된 소속함수를 생성하기 위해 진화알고리즘을 사용한다. 먼저 지도 군집화로 진화를 위한 초기 소속함수를 생성한다. 진화알고리즘은 전역적 최적 해를 찾는데 효과적이다. 그러나 시간에 대한 효율성이 낮다. 특히 모델 최적화 문제에서는 개체 평가 단계에서 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 전체 데이터를 여러 개의 부분 데이터들로 나누고 개체들은 전체 데이터 대신 매번 부분 데이터를 임의적으로 선택하여 개체를 평가함으로써 수행 시간을 단축시킬 수 있는 진화 방법을 제안한다. 제안한 퍼지 분류 규칙 생성 방법의 타당성을 검증하기 위한 실험 데이터로 UCI에서 제공하는 데이터들을 사용하였으며, 실험 결과는 기존 방법에 비해 평균적으로 더 효과적임을 확인하였다.
The most representative approach for efficient storing of XML data is to store XML data in relational databases. The merit of this approach is that it can easily accept the realistic status that most data are still stored in relational databases. This approach needs to convert XML data into relational data or relational data into XML data. The most important issue in the translation is to reflect structural and semantic relations of RDB to XML schema model exactly. Many studies have been done to resolve the issue, but those methods have several problems: Not cover structural semantics or just support explicit referential integrity relations. In this paper, we propose an algorithm for extracting implicit referential integrities automatically. We also design and implement the suggested algorithm, and execute comparative evaluations using translated XML documents. The proposed algorithm provides several good points such as improving semantic information extraction and conversion, securing sufficient referential integrity of the target databases, and so on. By using the suggested algorithm, we can guarantee not only explicit referential integrities but also implicit referential integrities of the initial relational schema model completely. That is, we can create more exact XML schema model through the suggested algorithm.
Recently, wind energy is expanding to combination of computing to forecast of wind power generation as well as intelligent of wind powerturbine. Wind power is rise and fall depending on weather conditions and difficult to predict the output for efficient power production. Wind power is need to reliably linked technology in order to efficient power generation. In this paper, distributed power generation forecasts to enhance the predicted and actual power generation in order to minimize the difference between the power of distributed power short-term prediction model is designed. The proposed model for prediction of short-term combining the physical models and statistical models were produced in a physical model of the predicted value predicted by the lattice points within the branch prediction to extract the value of a physical model by applying the estimated value of a statistical model for estimating power generation final gas phase produces a predicted value. Also, the proposed model in real-time National Weather Service forecast for medium-term and real-time observations used as input data to perform the short-term prediction models.
In this study was made the flutter analysis for the export model of Firefly(Bandi-ho), the small canard aircraft. Stiffness model based on internal load generation finite element model was generated. Mass model based on the weight DB for weight control was generated. Aerodynamic model based on Doublet Lattice Method was generated. Preliminary flutter analysis was made. Based on it, major vibration modes are identified and experimentally obtained via the ground vibration test. The obtained normal mode frequencies were used to correlate the finite element model. Flutter analysis was made again and major flutter mechanisms were summarized. The most important flutter root was identified as a coupled root between rigid body roll mode and anti-symmetric wing pitching mode.
Integrated circuit of a pulse-type neuron for Hodgkin-Huxley model is implemented in a $0.5{\mu}m$ 1 poly 2 metal CMOS technology. Proposed pulse-type neuron model consist of input stage with summing function and pulse generating block which make neuron pulse above threshold value. Pulse generating circuit consist of several transistors, capacitors and negative resistor with a charge supply function. SPICE simulation results show that neuron pulse is generated above threshold current of 70 nA. Measurements of the fabricated pulse type neuron chip in condition of 5 V power supply are shown and compared with the simulated results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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