• 출판저널
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• 통권96호
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• pp.21-21
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• 1991

처용설화에 등장하는 '역신'과 '처용'은 각각 '악으로서의 역사'와 '역사에 짓눌린 개인'을 상징한다. 시인 자신의 체험과 처용설화가 오버랩되는 이 시집에서, 역신에게 아내를 빼앗긴 처용의 노래는 한 노시인의 굴곡 많은 개인사를 상징하는 자전적 색채를 띤다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.213-218
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• 2019

기계독해는 자연어로 표현된 질문과 단락이 주어졌을 때, 해당 단락 내에 표현된 정답을 찾는 태스크이다. 최근 기계독해 태스크도 다른 자연어처리 태스크와 유사하게 BERT, XLNet, RoBERTa와 같이 사전에 학습한 언어모델을 이용하고 질문과 단락이 입력되었을 경우 정답의 경계를 추가 학습(fine-tuning)하는 방법이 우수한 성능을 보이고 있으며, 특히 KorQuAD v1.0 데이터셋에서 학습 및 평가하였을 경우 94% F1 이상의 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 현재 최고 수준의 기계독해 기술이 학습셋과 유사한 평가셋이 아닌 일반적인 질문과 단락 쌍에 대해서 가지는 일반화 능력을 평가하고자 한다. 이를 위하여 첫번째로 한국어에 대해서 공개된 KorQuAD v1.0 데이터셋과 NIA v2017 데이터셋, 그리고 엑소브레인 과제에서 구축한 엑소브레인 v2018 데이터셋을 이용하여 데이터셋 간의 교차 평가를 수행하였다. 교차 평가결과, 각 데이터셋의 정답의 길이, 질문과 단락 사이의 오버랩 비율과 같은 데이터셋 통계와 일반화 성능이 서로 관련이 있음을 확인하였다. 다음으로 KorBERT 사전 학습 언어모델과 학습 가능한 기계독해 데이터 셋 21만 건 전체를 이용하여 학습한 기계독해 모델에 대해 블라인드 평가셋 평가를 수행하였다. 블라인드 평가로 일반분야에서 학습한 기계독해 모델의 법률분야 평가셋에서의 일반화 성능을 평가하고, 정답 단락을 읽고 질문을 생성하지 않고 질문을 먼저 생성한 후 정답 단락을 검색한 평가셋에서의 기계독해 성능을 평가하였다. 블라인드 평가 결과, 사전 학습 언어 모델을 사용하지 않은 기계독해 모델 대비 사전 학습 언어 모델을 사용하는 모델이 큰 폭의 일반화 성능을 보였으나, 정답의 길이가 길고 질문과 단락 사이 어휘 오버랩 비율이 낮은 평가셋에서는 아직 80%이하의 성능을 보임을 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 기계 독해 태스크는 특성 상 질문과 정답 사이의 어휘 오버랩 및 정답의 길이에 따라 난이도 및 일반화 성능 차이가 발생함을 확인하였고, 일반적인 질문과 단락을 대상으로 하는 기계독해 모델 개발을 위해서는 다양한 유형의 평가셋에서 일반화 평가가 필요함을 확인하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제9권1호
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• pp.28-36
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• 2001

In this study, a zero-dimensional two zone model is developed to investigate the effects of valve overlap period and valve lift on combustion and gas exchange process in SI engine. The simulation results show that the predicted data has good agreements with experimental ones. The useful information of combustion and gas exchange process such as residual gas fraction, cylinder pressure, mass flow rate and volumetric efficiency can be obtained and the effects of engine variables on combustion processes and performances can be evaluated.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권7호
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• pp.191-198
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• 2021

분산 딥러닝은 각 노드에서 지역적으로 업데이트한 지역 파라미터를 동기화는 과정이 요구된다. 본 연구에서는 분산 딥러닝의 효과적인 파라미터 동기화 과정을 위해, 레이어 별 특성을 고려한 allreduce 통신과 연산 오버래핑(overlapping) 기법을 제안한다. 상위 레이어의 파라미터 동기화는 하위 레이어의 다음 전파과정 이전까지 통신/계산(학습) 시간을 오버랩하여 진행할 수 있다. 또한 이미지 분류를 위한 일반적인 딥러닝 모델의 상위 레이어는 convolution 레이어, 하위 레이어는 fully-connected 레이어로 구성되어 있다. Convolution 레이어는 fully-connected 레이어 대비적은 수의 파라미터를 가지고 있고 상위에 레이어가 위치하므로 네트워크 오버랩 허용시간이 짧고, 이를 고려하여 네트워크 지연시간을 단축할 수 있는 butterfly all-reduce를 사용하는 것이 효과적이다. 반면 오버랩 허용시간이 보다 긴 경우, 네트워크 대역폭을 고려한 ring all-reduce를 사용한다. 본 논문의 제안 방법의 효과를 검증하기 위해 제안 방법을 PyTorch 플랫폼에 적용하여 이를 기반으로 실험 환경을 구성하여 배치크기에 대한 성능 평가를 진행하였다. 실험을 통해 제안 기법의 학습시간은 기존 PyTorch 방식 대비 최고 33% 단축된 모습을 확인하였다.

• 월간 기계설비
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• 통권238호
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• pp.86-87
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• 2010

최근의 설비 자재값 움직임을 보노라면 기억하기도 싫은 2008년 자재값 폭등이 오버랩된다. 당시도 원자재 가격 폭등과 매점 매석에 의한 가수요 등으로 설비 자재 가격이 하루가 다르게 치솟았다. 다시 그런 상황이 벌어지지 않기를 바라지만 현재의 양상이 그때와 많이 유사하다는 점은 부인할 수 없는 사실이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.279-282
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• 2012

로컬 히스토그램 평활화(LHE)는 영상에서 로컬 정보를 강조하기 위한 효율적인 알고리즘 중 하나이다. 그러나 이 알고리즘은 스펙클 노이즈를 증폭시키는 단점을 가진다. 따라서, 기존의 로컬 히스토그램 평활화 기법을 확장한 다중 레이어 블록 오버랩 히스토그램 평활화 기법을 이용하여 기존 로컬 히스토그램 평활화 기법들의 문제점을 해결하고자 하였다. 이 방법은 3단계-컨트라스트 향상 단계, 노이즈 제거 단계, 통합 단계로 이루어진다. 제안된 방법에서는 기존 방법의 컨트라스트 향상 단계에서 일반적인 로컬 히스토그램 평활화 방법이 아닌 컨트라스트를 제한하는 적응적인 히스토그램 평활화 기법을 적용하고, 노이즈 제거 단계에서 새로운 바이레터럴 필터를 적용하였다. 즉, 기존 방법의 문제점들을 해결하도록 알고리즘을 변형하여 기존 알고리즘의 성능을 개선하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존의 방법 및 잘 알려진 로컬 히스토그램 평활화 기법들과 비교하여 좋은 성능을 내는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.79-87
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• 2014

본 논문에서는 분산된 협업 환경을 통합하는 콘텐츠 공유 모델을 제안한다. 확장 가능한 고해상도 디스플레이 자원, 로컬 및 원격 콘텐츠 공유, 다중 사용자 상호작용 및 접근제어 특성들을 통합하여 결합된 하나의 모델을 제공한다. 다중 사용자의 상호 작용은 모든 사용자가 상호 작용이 가능하다는 이점이 있지만, 그로 인해 오버랩이 발생할 수 있다. 그 오버랩을 관리하기 위해 접근 제어를 모델에 적용했으나 작업 흐름의 방해가 가능하다. 따라서 이 두 가지 사항을 중점으로 모델을 평가하기 위해 상호작용성에 대한 이용자 연구를 실시했다. 그 결과를 바탕으로 제안된 콘텐츠 공유 모델은 상호작용과 그 흐름을 방해 하지 않아 작업에 집중할 수 있는 분산 협업 환경을 제공한다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제23권1호
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• pp.105-111
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• 2015

Since 2007, Insurance Institute of Highway Safety(IIHS) has conducted the new bumper test using bumper barrier to estimate the repair cost of impacted vehicle. In this study, for the front body FE model of a medium size passenger car analyzes were carried out to optimize the shape of backbeam center reinforcement bracket. First, overlap effect was examined with changing the overlap magnitude and spot welds were added along the backbeam center line for reducing the section shear deformation. Next, for an overlap model design parameter study was performed for the bracket. Thickness effect was examined and an inner reinforcement was added to the bracket. Also, the lower part of bracket was deleted and additionally the bracket length was extended. The results were discussed in terms of backbeam backward deflection, barrier backstop intrusion and weight. Compared with the current design, the final model showed 44.1% bracket weight reduction with 30.0% decrease of backbeam deflection.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.348-355
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• 2007

To grasp a feasibility of back fire control by valve overlap period, back fire limit equivalence ratio was estimated with valve overlap period which has the same supply energy and positive intake pressure as valve overlap period $300^{\circ}\;CA$. As the result, it was shown that the smaller valve overlap period has the higher back fire limit equivalence ratio under valve overlap period $300^{\circ}\;CA$ as well as VOP $0^{\circ}\;CA$. This result means that expansion of back fire equivalence ratio by decreasing valve overlap period was caused by decrease of back flow duration of flame from in-cylinder to intake port than decrease of lower supply energy.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.380-382
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• 1999

파노라마 영상은 카메라의 동작을 고려하여 시공간적으로 영상을 정렬한 영상으로서 효과적으로 비디오 데이터를 표현할 수 있는 방법이다. 그러나 기존의 파노라마 영상 구성 기법들은 영상을 정렬할 때 오버랩(overlap)되는 화소값들을 단순히 미디언 필터링하기 때문에 시간의 경과에 따른 밝기값의 동적인 변화를 수용하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 시간적으로 증가하는 가중치를 사용하여 영상을 통합함으로써 최근의 영상 정보를 충분히 반영하는 파노라마 영상 구성 방법을 제안한다.