항공용 다변측정 감시시스템은 비행 중 또는 활주로에서 항공기 위치를 제공하는데 사용된다. 항공용 다변측정 감시시스템에서, 질문기는 감시공역에서 항공기에게 적절한 시나리오로 질문을 수행하는데 사용되는 중요한 송신기이다. 질문기의 핵심기능 중 하나인 위스퍼-샤웃 시퀀스는 침입 항공기가 감시공역으로 진입하는 경우 트래픽 밀도를 제어할 수 있다. 따라서 항공용 다변측정 감시스템에서 항공기 간 충돌 가능성을 감소시키고 진입 항공기에 대해 매우 정확한 위치를 구할 수 있게 한다. 본 논문에서는 기존의 2차 감시레이더와 동일한 Mode A/C 질문과 Mode S 질문을 송신하는 질문기를 설계하였다. 질문기에서 적절하게 제어되는 위스퍼-샤웃 질문 시퀀스로, 다변측정 감시시스템은 다수의 항공기로부터 다중 응답 수신에 의해 야기된 동기가블 및 FRUIT현상을 방지할 수 있다.
본 논문은 항공용 다변측정 감시시스템의 감시영역으로 진입하는 항공기에 대해 능동적 공역확보를 위한 질문시나리오 구성이 가능한 질문기에 대한 것이다. 항공용 다변측정 감시시스템에서 질문기는 감시공역 내의 항공기를 향해 적절한 감시 시나리오로 질문을 수행하는데 사용하는 중요한 장치이다. 일정 반경 내에서 비행하는 항공기에 대해 질문하는 기존의 2차 감시레이다 (SSR; secondary surveillance radar)의 질문 방식과 달리, 항공용 다변측정 감시시스템은 감시범위에 진입하는 항공기에 대해 원거리에서 부터 근거리까지 순차적으로 또는 운용 시나리오에 따라 능동적으로 질문이 가능한 질문 시스템이 필요하다. 본 논문을 통해 구현된 질문기는 위스퍼-샤웃 제어 알고리즘을 적용하여 실제 운용거리에 따라 출력전력을 가변하여 방사함으로써 감시공역 별 항공기에 대한 질문 및 감시에 능동적으로 활용이 가능하다.
소셜 미디어(social media)는 블로그, 소셜 네트워크, 위키 등과 같이 사용자의 참여로 만들어지는 정보 컨텐츠이다. 사용자가 작성한 질문에 다른 사용자들이 답변을하는 질문-답변 커뮤니티 서비스도 이러한 소셜 미디어의 한 가지로서 지난 몇 년간 많은 양의 정보를 축적해왔다. 하지만 축적된 질문-답변의 양이 많아질수록 이전의 질문을 정확히 검색하는 것은 점점 어려운 작업이 되고 있다. 본 논문에서는 질문-답변 커뮤니티의 효율적인 정보 검색을 위해 확장된 나이브 베이즈 분류기(Na$\ddot{i}$ve Bayes classifier)를 이용하여 질문을 그 목적에 따라 정보형, 제안형, 의견형으로 자동 분류하는 기법을 제안한다. 정확한 분류를 위해 분류기는 질문-답변 문서의 구조적인 특징을 활용한다. 실제 질문-답변 커뮤니티의 질문들에 대해 실험을 수행한 결과 71.2%의 분류 정확도를 보였다.
이번 열린충남 여름호는 '민선 6기 충남도와 15개 시 군을 이끌어갈 단체장과의 인터뷰'를 특집으로 다뤘다. 포부와 공약, 그리고 미래 버전을 내다볼 수 있는 소중한 기회라고 생각하며, 부족할 수도 있지만 함께 정보를 공유하고 더 나은 정책을 고민해보는 장이 되길 바란다. 본 특집 원고들은 충남도와 해당 시 군에서 직접 작성한 내용을 거의 그대로 실었으며, 최대한 형평성을 유지하기 위해 일부 도지사 질문을 제외한 시 군은 모두 동일한 질문으로 구성되었음을 알린다.
다중 문서 기반 대화 시스템에서 응답 시스템은 올바른 답변을 생성하기 위해서 여러 개의 문서 중 질문과 가장 관련 있는 문서를 검색하는 것부터 시작해야 한다. DialDoc 2022 Shared Task[1]를 비롯한 최근의 연구들은 대화 시스템의 문서 검색 과정을 위해 Dense Passage Retrieval(DPR)[2] 모델을 사용하고 있으며 검색기의 성능 개선을 위해 Re-ranking과 Hard negative sampling 같은 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 문서에 기반하는 대화 데이터의 양이 적거나 제한될 경우, 주어진 데이터를 효율적으로 활용해 보고자 검색기를 생성 모델을 이용하여 문서의 엔티티를 기반으로 질문을 생성하고 기존 데이터에 증강하는 방법을 제시했으며 실험의 결과로 MRR metric의 경우 0.96 ~ 1.56의 성능 향상을, R@1 metric의 경우 1.2 ~ 1.57의 성능 향상을 확인하였다.
최근에는 질의응답(Question Answering, QA) 분야에서 거대 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 파라미터에 내재된 지식을 활용하는 방식이 활발히 연구되고 있다. Open Domain QA(ODQA) 분야에서는 기존에 정보 검색기(retriever)-독해기(reader) 파이프라인이 주로 사용되었으나, 최근에는 거대 언어 모델이 독해 뿐만 아니라 정보 검색기의 역할까지 대신하고 있다. 본 논문에서는 거대 언어 모델의 내재된 지식을 사용해서 질의 응답에 활용하는 방법을 제안한다. 질문에 대해 답변을 하기 전에 질문과 관련된 구절을 생성하고, 이를 바탕으로 질문에 대한 답변을 생성하는 방식이다. 이 방법은 Closed-Book QA 분야에서 기존 프롬프팅 방법 대비 우수한 성능을 보여주며, 이를 통해 대형 언어 모델에 내재된 지식을 활용하여 질의 응답 능력을 향상시킬 수 있음을 입증한다.
본 논문에서는 가추적 추론에 기만한 질의응답 기술을 활용하여 O/X 퀴즈 질문에 대한 질의응답을 수행하는 기술에 대해서 소개한다. O/X 퀴즈를 기존의 질의응답 기술에 적용하기 위해서는 O/X 퀴즈 문장을 단답형 질문으로 재생성해야 한다. 질문재생성에서는 단답형 질문으로 변환하기 위해 특정 어휘(또는 개체나 구)를 <지시대명사>나 <지시관형사+명사>로 대체한다. 이때 대체된 어휘는 정답후보로 인식된다. 단답형질문과 정답후보의 쌍으로 구성된 정답가설은 근거검색과 유사도에 기반한 신뢰도 값 계산을 통해, O/X를 결정하게 된다. 실험을 통해, 신뢰도 임계값이 0.45일 때 정확률이 69.17%를 보였다.
기계 학습을 활용하여 요약문을 생성했을 경우, 해당 요약문의 정확도를 측정할 수 있는 도구는 필수적이다. 원문에 대한 요약문의 사실관계 일관성의 파악을 위해 개체명 유사도, 기계 독해를 이용한 질문-답변 생성을 활용한 방법이 시도되었으나, 충분한 데이터 확보가 필요하거나 정확도가 부족하였다. 본 논문은 딥러닝 모델을 기반한 개체명 인식기와 질문-답변쌍 정확도 측정기를 활용하여 생성, 필터링한 질문-답변 쌍에 대해 일치도를 점수화하는 방법을 제안하였다. 이러한 기계적 사실관계 확인 점수와 사람의 평가 점수의 분포를 비교하여 방법의 타당성을 입증하였다.
RFID 시스템은 주파수마다 다른 인식 거리를 가지며, 장거리 시스템의 900MHz의 경우 1m에서 최대 10m까지 인식 범위를 가진다. 주파수는 거리에 의하여 해당 파장이 감쇠하는 현상이 생하며, PSK 질문기에서 발생하는 전파는 1/4파장 변화에 의하여 출력 신호 극성이 반전되며 허용 인식범위 내 응답기에서도 적합한 통신이 안되는 영역이 발생하였다. 본 연구에서는 900MHz RFID 장비를 기본으로 안테나와 태그의 위치를 변경하여 테스트를 진행하여 어떤 지정에서 음영구역이 발생하는지 테스트를 진행하고, 문제점이 발생하는 원인에 대하여 논하며 이런 문제점을 해결하기 위하여 일본에서 2.4GHz RFID 응답기에서 사용하는 베이스 밴드 FSK 변조회로를 기반한 900MHz RFID 응답기 설계방안을 제안한다.
이 연구에서 구현한 질문응답시스템은 한글 자연어로 된 텍스트와 질문을 자동으로 처리하는 지능형 정보시스템이다. 입력데이타는 스포츠관계 기사로 국한하였으며 프로그래밍 언어로는 코볼을 사용하였다. 이 시스템의 구문분석기는 격문법에 기초한 것으로서 어휘사전, 용언의 격프레임, 언어학적 규칙 등을 사용하여 문장을 분석한다. 본문검색과 사실검색이 모두 가능한 이 시스템에서는 질문에 대한 해답이 문장형태이거나 사실데이타 형태로 출력된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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