• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.648-653
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• 2023

관계 추출 태스크는 주어진 텍스트로부터 두 개체 간의 적절한 관계를 추론하는 작업이며, 지식 베이스 구축 및 질의응답과 같은 응용 태스크의 기반이 된다. 최근 자연어처리 분야 전반에서 생성형 거대 언어모델의 내재 지식을 활용하여 뛰어난 성능을 성취하면서, 대표적인 정보 추출 태스크인 관계 추출에서 역시 이를 적극적으로 활용 가능한 방안에 대한 탐구가 필요하다. 특히, 실 세계의 추론 환경과의 유사성에서 기인하는 저자원 특히, 제로샷 환경에서의 관계 추출 연구의 중요성에 기반하여, 효과적인 프롬프팅 기법의 적용이 유의미함을 많은 기존 연구에서 증명해왔다. 따라서, 본 연구는 한국어 관계 추출 분야에서 거대 언어모델에 다각적인 프롬프팅 기법을 활용하여 제로샷 환경에서의 추론에 관한 비교 연구를 진행함으로써, 추후 한국어 관계 추출을 위한 최적의 거대 언어모델 프롬프팅 기법 심화 연구의 기반을 제공하고자 한다. 특히, 상식 추론 등의 도전적인 타 태스크에서 큰 성능 개선을 보인 사고의 연쇄(Chain-of-Thought) 및 자가 개선(Self-Refine)을 포함한 세 가지 프롬프팅 기법을 한국어 관계 추출에 도입하여 양적/질적으로 비교 분석을 제공한다. 실험 결과에 따르면, 사고의 연쇄 및 자가 개선 기법 보다 일반적인 태스크 지시 등이 포함된 프롬프팅이 정량적으로 가장 좋은 제로샷 성능을 보인다. 그러나, 이는 두 방법의 한계를 지적하는 것이 아닌, 한국어 관계 추출 태스크에의 최적화의 필요성을 암시한다고 해석 가능하며, 추후 이러한 방법론들을 발전시키는 여러 실험적 연구에 의해 개선될 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.4
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• pp.39-46
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• 2024

Many researchers make efforts to evaluate water quality using various models. Such models require a dataset without missing values, but in real world, most datasets include missing values for various reasons. Simple deletion of samples having missing value(s) could distort distribution of the underlying data and pose a significant risk of biasing the model's inference when the missing mechanism is not MCAR. In this study, to explore the most appropriate technique for handing missing values in water quality data, several imputation techniques were experimented based on existing KNN and MICE imputation with/without the generative neural network model, Autoencoder(AE) and Denoising Autoencoder(DAE). The results shows that KNN and MICE combined imputation without generative networks provides the closest estimated values to the true values. When evaluating binary classification models based on support vector machine and ensemble algorithms after applying the combined imputation technique to the observed water quality dataset with missing values, it shows better performance in terms of Accuracy, F1 score, RoC-AuC score and MCC compared to those evaluated after deleting samples having missing values.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.333-335
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• 1999

일반적으로 자기구성 지도에서는 구조가 초기에 결정되어 학습이 끝날때까지 변하기 않기 때문에 각 문제에 대한 구조를 반복된 실험을 통해서 최적화시켜야 한다. 그러나, 지도의 구조가 학습중에 적절하게 변경된다면, 해당 문제에 가장 알맞은 구조의 지도를 생성할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 기존의 적응형 자기 구성 지도의 비교사 학습방법에 LVQ 알고리즘을 이용한 교사 학습방법을 결합한 구조 적응형 자기 구성 지도 모델을 제안한다. 이 방법은 일반적인 자기구성 지도 알고리즘보다 작은 수의 노드를 가지고 높은 성능을 보일 뿐만 아니라, 자기 구성 지도의 특성인 위상 보존도 잘 이루어진다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2081-2082
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• 2006

본 논문에서는 지능형 로봇 시스템에서 신경 회로망을 이용한 인간 몸의 제스처 추출 기법을 제안 하였다. 지능형 로봇 시스템에서 사용된 컴퓨터 시각 기반에서는 시간상의 변화에 따른 특징 벡터 추출을 필요로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 신경 회로망을 이용한 제스처 추출 기법을 제안 하였다. 신경 회로망을 이용한 제스처 추출은 오류 역 전파 학습방법을 사용하여 시간상에서 변화하는 영상 시퀀스에 정보를 생성하고 움직임 모델을 통해 두 정보간의 따른 제스처 추출에 가중치를 준다. 마지막으로 본 연구에서 제안한 기법은 실험을 통해 그 우수성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.34-36
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• 2012

가스시설물의 안전관리는 개별적 위험인자를 전문가가 통계적인 기준을 적용하여 위험 상황을 분석하고 있다. 또한 개별적 위험인자를 모니터링하는 안전관리 시스템 등이 현업에 적용되고 있지만 위험인자들을 종합적으로 검토하고 통계적 모델의 제한성 때문에 다양한 가스안전관리에 적용되는 방법이 필요하다. 본 논문은 종합적으로 가스시설의 위험인자를 고려하면서 다양한 가스안전관리에 효과적으로 적용되는 지능형 위험패턴 분석 알고리즘을 제시하고 알고리즘이 효과적으로 사용되기 위한 도구를 구현하는 것이 목적이다. 이를 위해 ESSOM기반 지능형 위험패턴 분석 알고리즘을 제시하며, 데이터 생성기, 데이터 필터 및 가시화 모듈이 탑재된 분석도구를 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.592-594
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• 2002

본 논문에서는 테이블형 가상 공간인 가상워크벤치 상에서 자연스럽고 직관적인 사용자 인터랙션을 이용하여 삼차원 객체를 모델링 하는 방법에 대하여 소개한다 먼저 일반적으로 삼차원 객체를 모델링하기 위하여 많이 이동되는 이차원 스크린 기반의 환경과 삼차원 가상 현신 시스템을 기반으로 하는 환경의 특징에 대하여 살펴본다. 삼차원 가상 현실 시스템을 기반으로 하는 모델링 환경에서는 사용자와의 인터랙션이 삼차원 공간상에서 이루어지기 때문에 직관적이지만 객체를 정확하게 선택하거나 조작하는데 어려움이 따른다. 따라서 이러한 단점을 보완해 주기 위하여 테이블형 가상 공간에서 그리드 기반의 객체 생성 및 스냅핑을 적용한 객체 조작 방법을 제안하고 이의 응용 가능성을 살펴본다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.818-819
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• 2023

본 연구는 ICT 기술의 발전과 온라인 정보량 증가에 따른 개인화된 통번역 수요를 충족시키기 위한 새로운 AI 번역 서비스를 제안한다. ChatGPT 의 생성 기능을 활용하여 사용자의 요구사항을 반영한 맞춤형 번역을 제공하며, 사용자와 실시간 피드백을 주고받는 것이 가능하다. 이로써 번역 과정의 자동화와 사용자 맞춤형 번역 경험을 실현할 수 있다. 더불어 AI 기술이 2 차적인 서비스 모델 개발을 촉진하고, 다양한 사용자 니즈를 충족하는 신규 시장을 개척할 수 있음을 시사한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.4
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• pp.71-80
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• 2001

In order to consider the sediment layer's effect to total acoustic field, we composed a 3 layered fluid model of 2 sediment layers by adding an additional layer to the Pekeris model and found solutions by using Green's function, boundary conditions and Sommerfeld radiation condition. The modes were divided into discrete modes and virtual modes, and confirmed that the characteristic equation to find discrete modes was same as that of Tolstoy and Clay for normal modes. Also, we confirmed that under similar conditions the 3 layered model showed same results as that of Pekeris model. We believe this 3 layered model can be used to study the sediment's effect on the virtual mode of near field.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.3-8
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• 2021

인공지능 기술이 발달함에 따라 기계번역 기술도 많은 진보를 이루었지만 여전히 기계번역을 통한 번역문 내에는 사람이 교정해야 하는 오류가 다수 포함되어있다. 이렇게 번역 모델에서 생성되는 오류를 교정하는 전문인력의 요구를 경감시키기 위하여 기계번역 사후교정 연구가 등장하였고, 해당 연구는 현재 WMT를 주축으로 활발하게 연구되고 있다. 이러한 사후교정 연구는 최근 도메인 특화 관점에서 주로 연구가 이루어지고 있으며 현재 많은 도메인에서 유의미한 성과를 내고 있다. 하지만 이런 연구들은 기존 번역문의 품질을 얼만큼 향상시켰는가에 초점을 맞출 뿐, 다른 도메인 특화 번역모델의 성능과 비교했을 때 얼마나 뛰어난지는 밝히지 않기 때문에 사후교정 연구가 도메인 특화에서 효과적으로 작용하는지 명확하게 알 수 없다. 이에 본 연구에서는 도메인 특화 번역 모델과 도메인 특화 사후교정 모델간의 성능을 비교함으로써, 도메인 특화에서 사후교정을 통해 얻을 수 있는 실제적인 성능을 검증한다. 이를 통해 사후교정이 도메인 특화 번역모델과 비교했을 때 미미한 수준의 성능을 보임을 실험적으로 확인하였고, 해당 실험 결과를 분석함으로써 향후 도메인특화 사후교정 연구의 방향을 제안하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.35 no.4
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• pp.359-365
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• 2011

A mobile surveillance robot is defined as a surveillance robot system that is mounted on a mobile platform and is used to protect public areas such as airports or harbors from invaders. The mobile surveillance robot that is mounted on a mobile platform consists of a gun module, a camera system module, an embedded control system, and AHRS (Attitude and Heading Reference System). It has two axis control systems for controlling its elevation and azimuth. In order to obtain stable images for targeting invaders, this system requires a stabilizer to compensate any disturbance due to vehicle motion. In this study, a virtual model of a mobile surveillance robot has been created and ADAMS/Matlab simulations have been performed to verify the suitability of the proposed stabilization algorithm. Further, the suitability of the stabilization algorithm has also been verified using a mock-up of the mobile surveillance robot and a 6-DOF (Degree Of Freedom) motion simulator.