• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.99-102
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• 1998

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.470-474
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• 2019

한글 OCR 성능을 높이기 위해 딥러닝 모델을 활용하여 문자인식 부분을 개선하고자 하였다. 본 논문에서는 폰트와 사전데이터를 사용해 딥러닝 모델 학습을 위한 한글 문장 이미지 데이터를 직접 생성해보고 이를 활용해서 한글 문장의 OCR 성능을 높일 다양한 모델 조합들에 대한 실험을 진행했다. 딥러닝 모델은 STR(Scene Text Recognition) 구조를 사용해 변환, 추출, 시퀀스, 예측 모듈 각 24가지 모델 조합을 구성했다. 딥러닝 모델을 활용한 OCR 실험 결과 한글 문장에 적합한 모델조합은 변환 모듈을 사용하고 시퀀스와 예측 모듈에는 BiLSTM과 어텐션을 사용한 모델조합이 다른 모델 조합에 비해 높은 성능을 보였다. 해당 논문에서는 이전 한글 OCR 연구와 비교해 적용 범위를 글자 단위에서 문장 단위로 확장하였고 실제 문서 이미지에서 자주 발견되는 유형의 데이터를 사용해 애플리케이션 적용 가능성을 높이고자 한 부분에 의의가 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.715-718
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• 2024

추천 시스템을 통해 사용자의 만족도를 높여 매출 증대까지 기대할 수 있기에, 추천 시스템은 과거부터 활발하게 연구되어 왔다. 추천 시스템은 크게 선형 모델과 비선형 모델로 구분할 수 있는데, 각 모델이 주로 독자적으로 연구되어 통합된 성능 결과를 명확히 알 수 없는 경우가 많아, 두 모델 간 특성 차이를 명확히 파악하여 추천 상황에서 적합한 모델을 선택하기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 선형 모델과 비선형 모델을 같은 데이터와 같은 환경, 같은 성능평가 지표로 실험하여 결과를 비교 및 분석해보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.100-100
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• 2023

단기 강우 예측에는 주로 물리과정 기반 수치예보모델(NWPs, Numerical Prediction Models) 과 레이더 기반 확률론적 방법이 사용되어 왔으며, 최근에는 머신러닝을 이용한 레이더 기반 강우예측 모델이 단기 강우 예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하여 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 머신러닝 기반 모델은 예측 선행시간 증가 시 성능이 크게 저하되며, 또한 대기의 물리적 과정을 고려하지 않는 Black-box 모델이라는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 머신러닝 기반 blending 기법을 통해 물리과정 기반 수치예보모델인 Weather Research and Forecasting (WRF)와 최신 머신러닝 기법 (cGAN, conditional Generative Adversarial Network) 기반 모델을 결합한 Hybrid 강우예측모델을 개발하고자 하였다. cGAN 기반 모델 개발을 위해 1시간 단위 1km 공간해상도의 레이더 반사도, WRF 모델로부터 산출된 기상 자료(온도, 풍속 등), 유역관련 정보(DEM, 토지피복 등)를 입력 자료로 사용하여 모델을 학습하였으며, 모델을 통해 물리 정보 및 머신러닝 기반 강우 예측을 생성하였다. 이렇게 생성된cGAN 기반 모델 결과와 WRF 예측 결과를 결합하는 머신러닝 기반 blending 기법을 통해Hybrid 강우예측 결과를 최종적으로 도출하였다. 본 연구에서는 Hybrid 강우예측 모델의 성능을 평가하기 위해 수도권 및 안동댐 유역에서 발생한 호우 사례를 기반으로 최대 선행시간 6시간까지 모델 예측 결과를 분석하였다. 이를 통해 물리과정 기반 모델과 머신러닝 기반 모델을 결합하는 Hybrid 기법을 적용하여 높은 정확도와 신뢰도를 가지는 고해상도 강수 예측 자료를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.18 no.2
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• pp.245-256
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• 2016

Prediction of TBM performance is very important for machine selection, and for reliable estimation of construction cost and period. The purpose of this research is to analyze the evaluation process of various prediction models for TBM performance and applied methodology. Based on the solid literature review since 2000, a classification system of TBM performance prediction model is proposed in this study. Classification system suggested in this study can be divided into two stages: selection of input parameter and application of prediction techniques. We also analyzed input and output parameters for prediction model and frequency of use. Lastly, the future research and development trend of TBM performance prediction is suggested.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.125-130
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• 2022

최근 자연어처리 연구로 지식 기반 대화에서 대화 내용에 자유로운 주제와 다양한 지식을 포함하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 지식 기반 대화는 대화 내용이 주어질 때 특정 지식 정보를 포함하여 이어질 응답을 생성한다. 이때 대화에 필요한 지식이 검색 가능하여 선택에 제약이 없는 오픈 도메인(Open-domain) 지식 기반 대화가 가능하도록 한다. 오픈 도메인 지식 기반 대화의 성능 향상을 위해서는 대화에 이어지는 자연스러운 답변을 연속적으로 생성하는 응답 생성 모델의 성능 뿐만 아니라, 내용에 어울리는 응답이 생성될 수 있도록 적합한 지식을 선택하는 지식 검색 모델의 성능 향상도 매우 중요하다. 본 논문에서는 오픈 도메인 지식 기반 한국어 대화에서 지식 검색 성능을 높이기 위해 밀집 벡터 기반 검색 방식과 주제어(Keyword) 기반의 검색 방식을 함께 사용하는 것을 제안하였다. 먼저 밀집 벡터 기반의 검색 모델을 학습하고 학습된 모델로부터 고난도 부정(Hard negative) 지식 후보를 생성하고 주제어 기반 검색 방식으로 고난도 부정 지식 후보를 생성하여 각각 밀집 벡터 기반의 검색 모델을 학습하였다. 성능을 측정하기 위해 전체 지식 중에서 하나의 지식을 검색했을 때 정답 지식인 경우를 계산하였고 고난도 부정 지식 후보로 학습한 주제어 기반 검색 모델의 성능이 6.175%로 가장 높은 것을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.457-460
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• 2021

대화 시스템은 인공지능과 사람이 자연어로 의사 소통을 하는 시스템으로 크게 목적 지향 대화와 일상대화 시스템으로 연구되고 있다. 목적 지향 대화 시스템의 경우 날씨 확인, 호텔 및 항공권 예약, 일정 관리 등의 사용자가 생활에 필요한 도메인들로 이루어져 있으며 각 도메인 별로 목적에 따른 시나리오들이 존재한다. 이러한 대화는 사용자에게 명확한 발화을 제공할 수 있으나 자연스러움은 떨어진다. 일상 대화의 경우 다양한 도메인이 존재하며, 시나리오가 존재하지 않기 때문에 사용자에게 자연스러운 발화를 제공할 수 있다. 또한 일상 대화의 경우 검색 기반이나 생성 기반으로 시스템이 개발되고 있다. 검색 기반의 경우 발화 쌍에 대한 데이터베이스가 필요하지만, 생성 기반의 경우 이러한 데이터베이스가 없이 모델의 Language Modeling (LM)으로 부터 생성된 발화에 의존한다. 따라서 모델의 성능에 따라 발화의 품질이 달라진다. 최근에는 사전학습 모델이 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보이고 있으며, 일상 대화 도메인에서도 역시 높은 성능을 보이고 있다. 일상 대화에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 모델은 Auto Regressive 기반 생성모델이고, 한국어에서는 대표적으로 KoGPT2가 존재한다. 그러나, KoGPT2의 경우 문어체 데이터만 학습되어 있기 때문에 대화체에서는 낮은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 대화체에서 높은 성능을 보이는 한국어 기반 KoDialoGPT2를 개발하였고, 기존의 KoGPT2보다 높은 성능을 보였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.6 no.4
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• pp.176-181
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• 2005

This paper presents an equal bit rate control algorithm utilizing the statistical change between the previous frame and the current frame. The previous studies on the model-based rate control have focused on the models of bit rate and distortion in types of coders, in terms of the quantization parameter. The proposed algorithm improves the typical model-based rate control by updating a model parameter instead of modeling a better model of the rate and distortion. The proposed algorithm updates this model parameter by recognizing the change in statistics between the previous frame and the current frame. We implement the proposed algorithm in MPEG-4 coders and verify its performance while comparing it to the TMN8's approach (up to 0.6dB of improvement).

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.25 no.2
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• pp.133-143
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• 2009

This paper describes differences of performance when the orbit attitude model is applied to the respective images obtained from two different types of satellite. The one is Spot that rotates its pointing mirror and the other is Kompsat-2 that rotates its whole body when they obtain imagery for target. Our research scope is limited to the orbit-attitude model only as its good performance was proved in prior investigation. Model performances between two images were compared with sensor model accuracy and 3D coordinates calculation. The results show performances of the orbit-attitude model for each image type were different. For Spot imagery, the model required attitude angle to be included as adjustment parameters. For Kompsat-2 imagery, the model required high-order parameter for adjustment. This implies that satellite sensor model may be applied differently in accordance with platform's attitude control scheme and accuracy. Understanding of this information can be a base for improvement and development of model and application for new satellite images.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.502-506
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• 2022

본 논문에서는 KorBERT와 개체 인기정보(popularity)를 이용한 개체연결 기술을 소개한다. 멘션인식(mention detection)은 KorBERT를 이용한 토큰분류 문제로 학습하여 모델을 구성하였고, 개체 모호성해소(entity disambiguation)는 멘션 컨텍스트와 개체후보 컨텍스트 간의 의미적 연관성에 대한 KorBERT기반 이진분류 문제로 학습하여 모델을 구성하였다. 개체 인기정보는 위키피디아의 hyperlink, inlink, length 정보를 활용하였다. 멘션인식은 ETRI 개체명 인식기를 이용한 모델과 비교하였을 경우, ETRI 평가데이터에서는 F1 0.0312, 국립국어원 평가데이터에서는 F1 0.1106의 성능 개선이 있었다. 개체 모호성해소는 KorBERT 모델과 Popularity 모델을 혼용한 모델(hybrid)에서 가장 우수한 성능을 보였다. ETRI 평가데이터에서는 Hybrid 모델에서의 개체 모호성 해소의 성능이 Acc. 0.8911 이고, 국립국어원 평가데이터에서는 Acc. 0.793 이였다. 최종적으로 멘션인식 모델과 개체 모호성해소 모델을 통합한 개체연결 성능은 ETRI 평가데이터에서는 F1 0.7617 이고, 국립국어원 평가데이터에서는 F1 0.6784 였다.