다수의 태스크를 처리 가능하면서 일반화된 성능을 제공할 수 있는 모델을 구축하는 자연어 이해 분야의 연구에서는 멀티태스크 학습 기법에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 또한, 자연어 문장으로 작성된 문서들에는 대체적으로 시간에 관련된 정보가 포함되어 있을 뿐만 아니라, 문서의 전체 내용과 문맥을 이해하기 위해서 이러한 정보를 정확하게 인식하는 것이 중요하다. NLU 분야의 태스크를 더욱 정확하게 수행하려면 모델 내부적으로 시간정보를 반영할 필요가 있으며, 멀티태스크 학습 과정에서 추가적인 태스크로 시간적 관계정보를 추출하여 활용 가능하다. 본 논문에서는, 한국어 입력문장의 시간적 맥락정보를 활용할 수 있도록 NLU 태스크들의 학습 과정에서 시간관계 추출 태스크를 추가한 멀티태스크 학습 기법을 제안한다. 멀티태스크 학습의 특징을 활용하기 위해서 시간적 관계정보를 추출하는 태스크를 설계하고 기존의 NLU 태스크와 조합하여 학습하도록 모델을 구성한다. 실험에서는 학습 태스크들을 다양하게 조합하여 성능 차이를 분석하며, 기존의 NLU 태스크만 사용했을 경우에 비해 추가된 시간적 관계정보가 어떤 영향을 미치는지 확인한다. 실험결과를 통하여 전반적으로 멀티태스크 조합의 성능이 개별 태스크의 성능보다 높은 경향을 확인하며, 특히 개체명 인식에서 시간관계가 반영될 경우에 크게 성능이 향상되는 결과를 볼 수 있다.
최근 MPEG-I 그룹에서는 표준화가 진행중인 몰입형 미디어(Immersive Media)에 대한 압축 성능 탐색이 이루어지고 있다. 몰입형 비디오는 다수의 시점 영상과 깊이 맵을 통한 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(DIBR)을 바탕으로 제한적 6DoF 을 제공하고자 하는 기술이다. 현재 MIV(Model for Immersive Video) 기술에서는 바탕 시점(Basic View)과 각 시점의 고유한 영상 정보를 패치 단위로 모아둔 추가 시점(Additional View)으로 처리하는 모델을 채택하고 있다. 그 중에서 추가 시점은 일반적인 영상과는 달리 시간적/공간적 상관성이 떨어지는 분절적인 형태로 이루어져 있어 비디오 인코더에 대해 최적화가 되어 있지 않으며, 처리 방법의 특성에 따라 자기 유사적인 형태를 지니게 된다. 따라서 MIV 에서 스크린 콘텐츠 코딩 성능과 함께 화면 내 블록 카피(IBC: intra block copy) 기술에 대한 성능을 분석 결과를 제시한다. IBC 미적용 대비 최대 7.56%의 Y-PSNR BD-rate 감소가 가능함을 확인하였으며, 영상의 특성에 따라 IBC 의 선택 비율을 확인하여 추가 시점의 효율적인 압축 형태를 고찰한다.
봉공처리법은 다공성 알루미나를 제조 후에 내마모성의 증가, 침지된 염료의 봉인 등을 필요로 하여 이용하는 후처리 공정 중 하나이다. 상업적으로는 물 봉공처리나 니켈-아세트산 용액을 이용한 봉공처리를 주로 이용하지만 고온을 필요로 하거나 인체에 유독한 용액을 사용, 혹은 추가적인 봉공처리를 해주어야 한다는 단점들을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 독성이 적고 상온에서도 다공성 알루미나와 쉽게 반응할 수 있는 알루미늄 음이온 용액을 봉공처리에 이용하였다. 알루미늄 음이온 용액을 이용한 봉공처리는 알루미늄의 양극 산화를 진행한 이후에 알루미늄 음이온을 포함한 봉공처리제를 제조 후, 침지 처리하는 방식으로 봉공처리하였다. 봉공처리제의 pH 변화, 온도 변화, 침지 시간 등의 변수 요소에 따라서 최적화를 진행하였으며, 이 용액으로 봉공처리가 가능한지 주사 전자 현미경 분석을 통해 평가하였다. 이후 최적화된 조건과 기존에 상업적으로 사용하던 봉공처리법을 거친 후에 경도, 부식전위 검사, 내화학성 검사를 통해 성능의 변화를 확인하였으며 광전자 분광기를 통해 성분과 메카니즘을 예측하였다.
본 논문은 Post-PC 에 사용되는 DSP 프로세서 기반 디지털 카메라의 효율적이고 소형화된 영상 처리 플랫폼 설계에 대해 설명한다. 제한된 소량의 기억장치를 갖는 내장형 시스템의 제약조건을 만족시키기 위해서 제안된 플랫폼은 블록 처리의 개념을 사용하여 입력 영상을 처리한다. 먼저 입력 영상이 적당한 수의 데이터 블록으로 나누어진다. 그리고 나서 영상 블록들은 일련의 블록 기반 함수들에 의해서 처리된다. 처리된 블록들은 다시 하나의 결과 영상으로 모아진다. 블록 처리는 요구되는 메모리 크기를 줄여줄 뿐만 아니라 multithreading 과 병렬 처리를 통한 더 빠른 수행을 가능하도록 해준다. 플랫폼을 구성하는 대부분의 함수들은 이러한 블록 처리의 장점을 살려서 일련의 영상 블록들을 처리한다. 소개되는 플랫폼은 특화된 하드웨어를 사용하지 않고 사용자의 요구에 맞는 또다른 영상 처리와 압축 기법을 추가하는 것이 가능하게 해준다.
본 연구는 산란계에 있어 오전오후 사료 분리급여를 위한 실용적 방법을 모색하고자 고칼슘수준(칼슘 3.7%) 사료와 저칼슘사료(칼슘 0.3%) 2가지 기초사료에 석회석을 정확히 칭량한 후 배합사료 위에 고루 뿌려 주면서 0, 10g 및 20g씩을 각각 급여하여 산란생산성 및 계란품질에 미치는 효과를 구명하였다. 시험 전기간 동안 산란율, 난중 및 1일 산란량에서는 처리구간 유의적 차이는 나타나지 않았으나 시험 기간이 지나면서 칼슘 3.7% 수준에서 석회석을 10g 추가 급여한 처리구와 무칼슘 사료에 칼슘 10g 별도 급여 처리구에서 산란율이 개선되는 것으로 나타났다. 칼슘 및 석회석 섭취량은 공급수준이 증가할수록 증가하는 것으로 나타났는데 고칼슘 급여구가 저칼슘에 비하여 다소 낮은 경향을 보였다. 난각강도 및 난각두께는 석회석을 추가 급여한 처리구에서 개선되는 것으로 나타났다. 혈액 생화학분석에서 glucose는 관행수준 칼슘급여량이 칼슘 추가 급여구에 비하여 높은 수준을 보였다(P<0.05). Total protein은 고칼슘 급여구가 상대적으로 높은 수준을 보였으며 Inorganic P은 고칼슘 급여구에서 전반적으로 높았으나(p<0.05), 처리구간 비교 시 일정한 경향을 나타내지는 않았다. 따라서, 결과적으로 본시험에서는 고칼슘 사료 내 석회석의 추가 급여 하였을 때 10g 정도가 적절하였으며 일정기간이 지나면서 생산성 및 계란품질에 있어 개선효과가 나타나는 것으로 알 수 있었다.
KVM에서의 검증단계는 크게 두가지로 나된다. 일반적으로 처리되는 Off-device에서의 사전검증과 실제 VM에 탑재되어 수행되는 in-device에서의 검증이다. 전자의 경우, 실행시 검증을 쉽게 하기 위해서 클래스 파일에 특별한 속성을 가진 스택맵을 추가한다. 이렇게 추가된 스택맵은 KVM상에서 보다 효율적인 검증을 위한 것으로써, 본 논문에서는 이러한 스택맵을 분석하였다.
본 논문에서는 무제한 텍스트 입력이 가능한 파서에서 오류분석을 통한 성능 향상을 이루고자 한다. 우선 코퍼스로부터 자동학습에 의해서 구문 분석 모델을 만들고 이를 평가하여 발생하는 오류를 분석한다. 오류를 감소시킬 수 있는 언어 특성이 반영된 자질을 추가하여 성능을 향상시키고자 한다. 세종 코퍼스를 10-fold cross validation으로 평가할 때, 한국어의 특성을 반영한 자질 추가로 1%이상의 성능 향상을 이루었다.
기계독해 모델에 새로운 도메인을 적용하기 위해서는 도메인에 맞는 데이터가 필요하다. 그러나 추가 데이터 구축은 많은 비용이 발생한다. 사람이 직접 구축한 데이터 없이 적용하기 위해서는 자동 추가 데이터 확보, 도메인 적응의 문제를 해결해야한다. 추가 데이터 확보의 경우 번역, 질의 생성의 방법으로 연구가 진행되었다. 그러나 도메인 적응을 위해서는 새로운 정답 유형에 대한 질의가 필요하며 이를 위해서는 정답 후보 추출, 추출된 정답 후보로 질의를 생성해야한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 듀얼 포인터 네트워크 기반 정답 후보 추출 모델로 정답 후보를 추출하고, 포인터 제너레이터 기반 질의 생성 모델로 새로운 데이터를 생성하는 방법을 제안한다. 실험 결과 추가 데이터 확보의 경우 KorQuAD, 경제, 금융 도메인의 데이터에서 모두 성능 향상을 보였으며, 도메인 적응 실험에서도 새로운 도메인의 문맥만을 이용해 데이터를 생성했을 때 기존 도메인과 다른 도메인에서 모두 기계독해 성능 향상을 보였다.
클라이언트/서버 환경에서 뷰 실체화 기법을 이용한 공간 질의 처리 방법은 동일한 질의에 대하여 실체화된 뷰를 이용하므로 처리 비용과 시간을 감소시킬 수 있다. 그러나 뷰 실체화는 서버 데이터 베이스의 변경에 따른 뷰 일관성 유지 비용이 추가로 발생하므로, 공간 데이터베이스 변경 등 경우에 따라서는 뷰 실체화를 이용한 공간 질의 처리 방법이 기존 방법에 비하여 더 많은 비용과 시간이 발생할 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 고려하여 클라이언트/서버 환경에서 효율적인 공간 질의 처리를 위하여 기존의 질의 처리 방법과 실체화된 뷰를 이용한 질의 처리 방법을 혼용한 방법(hybrid approach)을 제시한다. 이 방법에서는 클라이언트에서 공간 질의 처리를 요청한 경우에 서버에서 공간 질의 재수행 비용과 실체화된 뷰의 일관성 유지 비용을 비교 평가하여 질의 처리 결과를 실체화된 뷰로 유지 여부를 결정한다.
본 논문에서 제안하는 시스템은 기존의 RFID System의 보안성을 높이기 위하여 2단계 인증처리를 통하여 안전성을 더 확보할 수 있게 되었다. 제안하는 시스템은 RFID Tag 인증 후 사용자의 추가적인 인증정보의 획득을 카메라를 통하여 사용자의 영상특징정보를 추출한다. 본 논문에서는 빠른 인증과 검색을 위하여 이미지 영역별 색상특징정보를 사용하여 추가적인 인증과정을 수행하게 된다. 제안하는 시스템을 실험한 결과 RFID Tag와 색상특징정보를 사용하여 출입인증을 하였을 경우 단일한 인증처리 시스템보다 정확한 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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