• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.145-150
• /
• 2020

최근 음성인식 분야에서 신경망 기반의 종단간 모델이 제안되고 있다. 해당 모델들은 음성을 직접 입력받아 전사된 문장을 생성한다. 음성을 직접 입력받는 모델의 특성상 데이터의 품질이 모델의 성능에 많은 영향을 준다. 본 논문에서는 이러한 종단간 모델의 문제점을 해결하고자 음성인식 결과를 후처리하기 위한 멀티모달 기반 모델을 제안한다. 제안 모델은 음성과 전사된 문장을 입력 받는다. 입력된 각각의 데이터는 Encoder를 통해 자질을 추출하고 주의집중 메커니즘을 통해 Decoder로 추출된 정보를 전달한다. Decoder에서는 전달받은 주의집중 메커니즘의 결과를 바탕으로 후처리된 토큰을 생성한다. 본 논문에서는 후처리 모델의 성능을 평가하기 위해 word error rate를 사용했으며, 실험결과 Google cloud speech to text모델에 비해 word error rate가 8% 감소한 것을 확인했다.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제26권1호
• /
• pp.63-77
• /
• 1994

이 연구는 가압경수로의 원자로 다운커머내에서 과도냉각시 직접용기주입에 따른 유체혼합현상을 가압열충격의 견지에서 시험모델을 사용하여 조사한 것이다. 시험모델은 ABB-CE System80＋ 원자로 구조에 근거하여 설계되었다. 이 원자로에 대한 가능성 있는 가압열충격 사고로서 콜드레그 소형파단 냉각재 상실사고와 주중기관 판단 사고가 선정되었다. 시험은 두 부분으로 구성되는데 첫째 부분은 원자로 다운커머에서 직접용기 주입수와 기존냉각재간의 유체혼합을 가시화법에 의하여 시험한 것이고, 둘째 부분은 별도의 시험모델에서 직접용기주입에 따른 열적혼합을 시험한 것이다. 가시화 시험에서는 과도적 냉각기간중 직접용기 주입수와 1차 냉각재간의 물리적 상호작용이 밝혀졌다. 열적혼합시험에서는 소형파단 냉각재 상실사고시 직접용기주입에 의한 심한 냉각현상이 다운커머내서 관찰되었다. 측정된 온도곡선은 소형파단 냉각재 상실사고에 대하여 REMIX 로드, 증기관 파단사고에 대하여는 COM-MIX-1B 코드에 의한 계산과 비교되었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
• /
• pp.289-292
• /
• 2005

본 논문에서는 클러스터링과 뉴로-퍼지 모델링을 동시에 실시하는 학습 기법을 제안하였다. 클러스터링을 이용하여 뉴로-퍼지 모델링을 실시하는 일반적인 경우, 클러스터링 학습을 실시한 후 학습된 파라미터를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파라미터로 설정하고 모델을 다시 학습하는 방법을 취한다. 즉 클러스터링에서 클러스터의 수를 구하고 파라미터를 최적화함으로써 초기 구조동정과 파라미터 동정을 실시하며 이를 다시 뉴로-퍼지 모델에서 세부적인 파라미터 동정을 실시하는 것이다. 또한 모델에서의 학습은 출력데이터의 오차를 이용한 오차미분기반 학습으로 전제부 소속함수 파라미터를 수정하는 방법을 이용한다. 이 경우 클러스터링의 영향과 모델의 영향이 각각 별개로 고려될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링을 전제부 소속함수로 부여하고 클러스터링의 학습에 뉴로-퍼지 모델을 이용하면서 또한 모델의 학습에 클러스터링을 직접 적용하는 클러스터링 기반 뉴로-퍼지 모델링을 제안하였으며 이 경우 클러스터링의 학습과 모델의 학습이 동시에 이루어지며 뉴로-퍼지 모델에서 클러스터링의 효과를 직접적으로 확인할 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.

• 한국콘텐츠학회지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.34-42
• /
• 2004

음함수 곡면은 물체 표면을 직접 정의하지 않고 영역 구분 함수를 통해 물체를 포함하는 공간상의 모든 점들의 관계를 정의함으로써 간접적으로 표현하는 방법이다. 음함수 곡면을 이용한 모델링은 함수나 수식을 이용하여 물체를 표현하기 때문에 표면의 위치를 찾기 위한 계산이 필요하지만, 및 가지의 함수 정의만으로 복잡한 형태의 곡면을 직접 표현할 수 있으며 주어진 모델로부터 서로 다른 품질의 이미지를 제공할 수 있다는 장점을 갖는다.(중략)

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 1995년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.591-595
• /
• 1995

진동구조물의 해석 또는 설계변경 등을 위해서는 구조물의 강체특성(질량, 질량중심위치, 관성모멘트, 관성적, 주축방향)을 정확히 추정할 필요가 있다. 본 연구에서는 Direct System Identification Method를 애용하여 진동 시험으로부터 얻어진 잡음이 혼입된 데이터로 부터 특성행렬(질량행렬, 감쇄행렬, 강성행렬의총칭)을 직접 규명하는 반복계산에 의한 노이즈에 강인한 방법의 개발과 가상중심점을 이용하지 않고 실험으로 부터 얻어지는 병진성분 데이터를 직접 이용하여 강체특성을 추정하는 방법을 개발한다. 마운트 지지된 평판모델에 대한 실험적 응용과 시뮬레이션에 의한 soild 모델 응용으로 본 연구의방법의 타당성을 검증한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.120-125
• /
• 2018

문서 요약 문제는 최근 심층 신경망을 활용하여 활발히 연구되고 있는 문제 중 하나이다. 많은 기존 연구들이 주로 시퀀스-투-시퀀스 모델을 활용하여 요약을 수행하고 있으나, 아직 양질의 요약을 생성하기에는 많은 문제점이 있다. 시퀀스-투-시퀀스 모델을 활용한 요약에서 가장 빈번히 나타나는 문제 중 하나는 요약문의 생성과정에서 단어나 구, 문장이 불필요하게 반복적으로 생성되는 것이다. 이를 해결하기 위해 다양한 연구가 이루어지고 있으며, 이들 대부분은 요약문의 생성 과정에서 정확한 정보를 주기 위해 모델에 여러 모듈을 추가하였다. 하지만 기존 연구들은 생성 단어가 정답 단어로 나올 확률을 최대화 하도록 학습되기 때문에, 생성하지 말아야 하는 단어에 대한 학습이 부족하여 반복 생성 문제를 해결하는 것에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 요약 모델의 복잡도를 높이지 않고, 단어 생성 이력을 직접적으로 이용하여 반복 생성을 제어하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 학습할 때 생성 단계에서 이전에 생성한 단어가 이후에 다시 생성될 확률을 최소화하여 실제 모델이 생성한 단어가 반복 생성될 확률을 직접적으로 제어한다. 한국어 데이터를 이용하여 제안한 방법을 통해 요약문을 생성한 결과, 비교모델보다 단어 반복이 크게 줄어들어 양질의 요약을 생성하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권11호
• /
• pp.349-356
• /
• 2020

ISO 9705 룸코너 시험을 통해 복합소재 고체 가연물의 화재발생시 발생되는 열방출률을 측정하고 화재성장율을 계산하여 Fire Dynamics Simulator (FDS)에서 제공하는 열방출률 예측 모델을 사용자가 시험을 통해 얻어진 질량 소모율을 직접 입력하고 점화원에 의해 가연물의 표면 온도가 점화 온도에 도달하게 되면 정해진 연료를 소모하게 됨으로써 열방출률이 계산되는 단순 모델 (Simple model)과 질량 소모율을 직접 계산하는 방식으로 고체 가연물의 온도를 계산하고 고체 가연물의 열분해율을 조절하여 직접 열방출률을 계산하는 열분해 모델 (Pyrolysis model)로 구분하고 각각의 열방출률 모델에 필요한 입력 인자를 적용하여 동일한 조건에서 밀폐된 구획 환경에 따라 FDS 전산 해석을 수행하였다. 복합소재 고체 가연물로는 PU 폼과 PP, 철재로 대부분 구성되어있는 영화관 의자를 선정하였다. 동일한 조건에서 밀폐된 구획 환경에 따라 각각의 열방출률 예측 모델을 해석한 결과, 밀폐된 구획에서 단순 모델을 통해 예측된 열방출률과 화재성장율이 열분해 모델을 이용하는 경우에 비해 다소 과예측되는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.34-36
• /
• 2022

기존 텍스트 감성 분석 모델에서는 일반적으로 전체 텍스트를 직접 모델링하고, 텍스트 내용 간의 계층적 관계를 덜 고려한다. 그러나 감정분석의 구현에서는 많은 텍스트가 여러 감정으로 뒤섞여 있다. 전체의 의미론적 모델링을 직접 수행하면 감성분석 모델의 판단 난도가 높아져 혼합 감정 문장의 분류에 적용하기 어려울 수 있다. 따라서 본 논문에서는 텍스트 계층을 고려한 감성 분석 모델 BHGCN을 제안한다. 이 모델에서는 BERT의 각 레이어의 숨겨진 상태의 출력이 노드로 사용되며, 상위 레이어와 하위 레이어 사이에 직접 연결이 이루어져 의미 계층이 있는 그래프 네트워크를 구축한다. BHGCN 모델은 계층별 의미론에 주의를 기울일 뿐만 아니라 계층적 관계에도 주의를 기울이기 때문에 혼합 감성 분류 작업을 처리하는 데 적합하다. 본 논문에서는 비교 실험을 통해 제안하는 BHGCN 모델이 명백한 경쟁 우위를 보인다는 것을 입증하였다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제22권10호
• /
• pp.173-181
• /
• 2006

본 논문에서는 정적 및 액상화와 같은 동적하중을 받는 흙의 거동해석을 위한 두 개의 활성면을 가진 구성모델을 제안하였다. 이 모델은 두 개의 활성면에 기초하고 있으며, 첫번째면은 회전하는 최대전단면을 나타내며 두 번째면은 고정된 수평면을 나타낸다. 이와 같은 두 개의 활성면을 이용하여 본 모델은 초기의 다른 응력상태하에 있는 시료의 직접단순전단시에 발생하는 주응력회전현상을 모델링할 수 있다. 제안된 모델은 초기의 응력비에 관계없이 평균유효응력이 동일할 경우에 유사한 거동을 보이는 흙의 실내실험결과를 묘사할 수 있다 그리고, 배수시 반복 직접단순전단으로 발생하는 흙의 거동 즉 제하시에 나타나는 체적감소 및 대변형에서 발생하는 체적팽창을 묘사할 수 있다. 비배수시의 흙의 정적 및 동적 거동은 배수거동에서 흙 골격사이에 존재하는 물의 구속력을 고려함으로써 해석하였다. 본 모델의 구성관계식은 응력-물의 상관관계를 동시에 묘사할 수 있는 FLAC을 이용하여 구현하였다. 배수 직접단순전단 시험을 이용한 Fraser River Sand의 실험결과를 이용하여 모델을 먼저 검증하였으며, 동일한 입력변수를 이용한 Fraser River Sand 비배수 거동의 예측치와 실험치를 비교하여 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.1558-1562
• /
• 2007

우리나라 지형은 전체의 70%가 산지로 이루어져 있다. 특히 강원도 지역과 같이 산지가 대부분인 지역에서는 경사도에 따라 강우에 의한 유출특성이 크게 달라질 수 있으므로 지형의 경사가 고려된 유출량 산정방식이 필요하다. 현재 유출량 산정 방식에 많이 이용되고 있는 SCS의 CN값은 미국의 중서부 지역과 같이 경사도 5%미만인 지역에서의 유출량 산정에 적합한 유출곡선지수이다. 경사도 5%에서 유출량 산정에 적합한 CN값을 우리나라의 강원도 지형과 같이 복잡하고 경사도가 심한 지역에 적용하기에는 부적합하다. 따라서 본 연구에서는 연구대상지역인 도암댐 유역의 평균 25.8% 경사도를 고려한 직접유출량을 산정하여 기존 평균 경사도 5%일 때의 직접유출량과 비교분석하였다. 본 연구의 비교분석에 있어서 직접유출의 모의가 가능한 Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) ArcView GIS 모델을 사용하였고 모델의 적용성 평가를 위해 수문분석에 사용되고 있는 WHAT 모듈을 이용하여 분리된 직접유출과 비교하였다. 그 결과 유출량 산정을 위해 CN값 산정시 강원도 지형과 같이 지형이 복잡하고 경사가 심한 지형에 있어서는 유역의 경사도를 고려하여 유출을 모의해야 한다는 것을 알 수 있다.