의미역 결정은 자연어 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 문제이다. 일반적으로 의미역 결정을 위해서는 서술어 인식(Predicate Identification, PI), 서술어 분류(Predicate Classification, PC), 논항 인식(Argument Identification, AI) 논항 분류(Argument Classification, AC) 단계가 수행된다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 문제를 위해 Korean Propbank를 의미역 결정 학습 말뭉치로 사용하고, 의미역 결정 문제를 Sequence Labeling 문제로 바꾸어 이 문제에서 좋은 성능을 보이는 Structural SVM을 이용하였다. 실험결과 서술어 인식/분류(Predicate Identification and Classification, PIC)에서는 97.13%(F1)의 성능을 보였고, 논항 인식/분류(Argument Identification and Classification, AIC)에서는 76.96%(F1)의 성능을 보였다.
지구 물리학이나 의공학 분야등에서 이용되왔던 전기비저항 탐사법은 관심 영역에 전류 입력을 가한 후, 그에 대한 전압 응답을 측정하여 관심 영역 내의 전기비저항 분포를 규명하는 방법으로서 역해석 문제의 범주에 포함된다. 따라서 일반적인 역해석 문제가 지니고 있는 해의 존재성, 유일성, 그리고 측정 데이터에 대한 해의 연속적 의존성이라는 기본적 문제들을 가지게된다. 이러한 역해석 문제의 해결에는 정확한 정해석 풀이법과 효율적인 역해석 방법이 요구되어진다. 본 논문에서는 정해석 방법으로 유한요소법을, 역해석 방법으로는 전체 최적점을 발견할 가능성이 높은 유전 알고리즘을 최적화 방법으로 사용하였다. 기존의 역해석 문제의 해결책으로 제시되어왔던 기울기 방법에 기반한 결정론적 최적화 알고리즘들이 지니고 있는 국소해로의 수렴, 즉 단순한 전기비저항 분포의 불연속성 확인이라는 한정된 정보의 획득을 넘어서 실제 전기비저항 분포와 가장 가까운 분포는 전체 최적점 근처에서 발견될 수 있음을 보이고자 한다. 이러한 전기비저항 분포의 역해석적인 규명을 간단한 2차원 수치해석문제를 풀어보므로서 확인해본다.
대부분의 구조해석 문제는 외부에서 주어진 하중에 대한 변형과 응력에 관심을 두고 있지만 많은 경우에서 표면 또는 내부에 주어진 응력이나 트랙션을 구하는 역문제 해석이 필요하게 된다. 본 연구에서는 구하고자 하는 트랙션에서 멀리 떨어진 영역의 변위를 측정하여 미지의 트랙션을 평가하는데 유한요소법을 사용한 역문제 수식화를 적용하였다. 일반적으로 역시스템의 불안정으로 인하여 측정 변위의 작은 오차는 해석 결과에 큰 영향을 주게 된다. 이와 같은 역시스템의 불안정성을 개선하기 위하여 본 연구에서는 구하고자 하는 트랙션에 가까운 단면의 변위를 Gram-Schmidt 수직화 기법을 통한 수직기저함수 사용하여 예측하고 보다 안정된 역문제를 해석하는 방법을 개발하였고 장점들을 수치 예제를 통하여 보여주었다.
본 논문은 비최소 위상을 가지는 시스템에 대한 역변환 문제를 실험적으로 고찰, 연구하였다. 일반적으로 선형적이고 인과적인 시스템의 입$cdot$ 출력관계는 행렬형태로 공식화할 수 있다. 최소위상(minimum phase) 시스템의 시스템행렬은 항상 역행렬이 존재하며 안정적이지만 비최소 위상(non-minimum phase)시스템의 시스템행렬은 근사특이(near-singular)행렬 또는 특이(singular) 행렬이므로 불량조건(ill-conditioning)이 발생하고 역변환이 존재할 수 없다. 비최소 위상 시스템의 역변환 문제는 다른 과정을 포함하지 않고서는 인과적이고 안정적인 역변환 필터를 가질 수 없다. 따라서 역변환 필터의 구현을 위해 SVD(singular value decomposition)를 이용하였다. 비최소 위상 시스템인 경우 시스템행렬은 하나이상의 매우 작은 특이 값을 가지며 이것은 시스템의 위상정보를 가진다. 이 성질을 이용하여 시스템의 근사적인 역변환 필터를 구현하고 비최소 위상을 갖는 외팔보에 대해 실험적으로 검증하였다.
본 논문에서는 확장 사영필터를 적용하여 구조물의 손상추정법을 제안하였다. 필터이론은 지금까지 역문제 해석에서 많은 관심을 받아왔고 또한 다양한 문제에 적용되어 그 유효성을 보여 왔다. 본 논문에서는 사영필터를 이용한 손상추정 역해석법 알고리즘을 제시하였고 제안 해법의 유효성을 보이기 위하여 트러스 구조의 자유진동문제를 대상으로 하여 해석 예를 보였다.
본 연구에서는 기존의 역열전달 문제(inverse heat transfer problem)와 같이 역해석(inverse analysis)을 통해 미지의 파라미터를 추정(estimation)하는 개념을 복잡한 연소문제에 도입하였다. 기존의 연구에서는 역해석 기법을 연소문제 자체에 보다는 대부분 연소현상을 동반한 복사열전달과 같은 역열전달 문제에 국한해서 적용하고 있기 때문에, 열전달 문제에 한정되어 사용되고 있는 기존의 역해석을 새로운 공학문제에 확장하여 적용함과 동시에 효율적인 연소기 설계 및 최적화 개념을 제시하는데 본 연구의 의의가 있다고 할 수 있다. 이를 위해 실제적으로 많이 사용하고 있는 축대칭 원통형 연소기 내부로 주입되는 메탄($CH_4$)과 산소($O_2$) 성분의 초기 질량분율 값을 연소기 입구 근방에서 측정한 개스의 온도 데이터를 이용하여 역추정하였다. 이때, 복잡한 확산지배 연소 현상을 효율적으로 역해석하기 위해 최적화 방법 중의 하나인 반발 입자 군집 최적화 방법을 역해석 기법으로 적용하였다.
전기 임피던스 단층촬영 기법은 도메인의 표면에 부착된 전극들을 통해 주입된 전류와 측정된 전압 데이터를 기반으로, 미지의 도전율 분포를 복원하는 비파괴 기술이다. 이 논문에서는 전기 임피던스 단층촬영법에서 일반적 Tikhonov 조정을 갖는 역문제를 풀고 도전율 분포를 복원하기 위해 절단된 특이값 분해 기반의 역문제 해법을 제안하였다. 역문제 계산시간을 줄이기 위해 일반 조정행렬을 역행렬 항목에서 분리시키고 절단된 특이값 분해 방법을 적용하였다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 모의실험과 팬텀실험을 수행하고 복원결과를 비교하였다.
역문제는 특히 시스템 모델링 및 모니터링과 같은 과학 및 공학분야에서 매우 흥미로운 주제이다. 역문제를 활용하면 광물자원의 탐사, 지하에 매설된 케이블 및 파이트라인 등의 동정, 의료 분야에서의 비파괴 검사 등에 응용가능하다. 본 연구에서는 먼저 2차원 전자계 산란문제를 다루고 이에 대한 FDTD법 정식화를 다룬다. 이 경우 근방계에서 관측된 데이터를 토대로 미지의 소스를 추정하기 위한 방법으로서 비선형 CGM법을 이용하였다. 본 연구에서 제안된 방법에 따른 실험결과로 볼 때 임베디드 시큐리티 모듈과 같은 원 신호 추정문제에 적용 가능할 것으로 보인다.
물체 내부구조 및 매질 정수의 분포를 측정하기 위한 비파괴 기술은 지하자원의 탐사, 지하 케이블 및 매설관의 식별, 의료 분야의 영상진단 등에서 폭넓게 적용될 수 있다. 본 연구에서는 문제의 단순화를 위해 2차원 전자파 산란문제를 대상으로 역산란에 대한 해를 구하기 위한 정식화 과정을 검토하고 이의 유효성을 검증하고자 한다.
의미역 결정에서 하나의 의미 논항이 둘 이상의 의미역을 가지는 경우는 복수의 레이블을 할당하기 때문에 어려운 문제이다. 본 논문은 복수의 의미역을 가지는 항의 의미역 결정을 위한 새로운 자질을 제안한다. 복수의 의미역을 결정하기 위해서 체언보다 선행되어 나타나는 용언에 대한 자질을 추가하였다. 또한 문장의 용언에 따라 의미역을 결정하기 위해서 문장 내의 용언 수만큼 각각에 용언에 대한 의미역을 결정할 수 있도록 반복적으로 레이블링하는 방법을 제시하였다. 본 논문의 실험 결과로 제안한 방법은 74.90%의 성능(F1)을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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