• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.329-334
• /
• 2021

한국어에서는 문장 내의 주어나 목적어가 자주 생략된다. 자연어 처리에서 이러한 문장을 그대로 사용하는 것은 정보 부족으로 인한 문제 난이도 상승으로 귀결된다. 생략복원은 텍스트에서 생략된 부분을 이전 문구에서 찾아서 복원해 주는 기술이며, 본 논문은 생략된 주어를 복원하는 방법에 대한 연구이다. 본 논문에서는 기존에 생략복원에 사용되지 않았던 다양한 입력 형태를 시도한다. 또한, 출력 레이어로는 finetuning layer(Linear, Bi-LSTM, MultiHeadAttention)와 생략복원 태스크 형태(BIO tagging, span prediction)의 다양한 조합을 실험한다. 국립국어원 무형 대용어 복원 말뭉치를 기반으로 생략복원이 불필요한 네거티브 샘플을 추가하여 ELECTRA 기반의 딥러닝 생략복원 모델을 학습시키고, 생략복원에 최적화된 조합을 검토한다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.91-98
• /
• 2010

진동수주형 파력발전장치에서 공기실 내의 수면 변화와 덕트 내 유량의 왕복유동은 시스템의 작동 성능을 결정짓는 매우 중요한 요소이다. 공기실 내의 수면 변화를 고찰하기 위하여 상용 CFD 코드인 Fluent 6.2를 이용하여 구현한 수치조파수조를 사용하였다. 수치조파수조의 지배방정식은 연속방정식과 Reynolds 평균 N-S 방정식이고 자유수면은 Two-phase VOF 기법을 이용하여 추적하였다. 공기실 내의 수면 변화와 공기실 윗부분에 설치된 덕트 내의 왕복유량을 계산하여 고찰하였고, 계산의 정확도를 검증하기 위하여 실험결과와 비교 분석을 수행하였다. 또한 동일한 입사파 조건에서 공기실 - 덕트 시스템의 노즐 비율이 시스템이 미치는 영향을 고찰하여 분석을 하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제30권1호
• /
• pp.1-6
• /
• 2017

본 논문에서는 비교적 최근 정립된 co-rotational 이론을 기반으로 한 4절점 평면요소 정식화를 확장하여 9절점 평면 요소에 적합한 CR 정식화를 제시하고자 한다. 그리고 등방성 재료의 소성 해석을 위해, 선형 경과 규칙(bi-linear hardening rule)을 바탕으로 하는 Newton-Raphson return-mapping 알고리즘을 적용하였다. 이때, von Mises 기준을 적용하여 소성 변형 상태를 예측하였다. Lagrange 승수를 도입하여 2차원 접촉에 대한 구속조건을 부여하였다. 개발한 요소는 상용프로그램인 ABAQUS 해석결과와 비교 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제6권6호
• /
• pp.1034-1045
• /
• 2003

본 논문에서는 무선 네트워크 환경에서 이동 호스트들에게 멀티미디어 서비스의 제공을 위한 멀티캐스트 전송 기법을 제안한다. 핸드오프 과정 중에 발생하는 패킷 손실 등을 해결하기 위해 본 논문에서는 오버랩 영역을 이용한 Pre-join 기법을 제안한다 그리고 실시간 멀티미디어 응용에서의 연속적인 서비스 지원을 위해 본 논문에서 제안된 Crossover 라우터에서의 버퍼링 기법은 Remote Subscription 기법에서 제안한 최적 경로 기법에 기반하여 영역들의 오버랩 된 특성을 이용한 호스트의 이동 방향 탐지 기법을 적용하였다. 제안한 기법의 성능을 평가하기 위해 NS-2를 이용하여 Mobile If의 Bi-directional tunneling 기 법 과 Remote Subscription 기 법, 그리 고 MoM 기법과 비교 실험하였다 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법은 이동 호스트에게 최적의 경로를 제공해 줄 뿐 아니라, 패킷 손실을 해결하기 위한 Pre-join 혹은 Crossover 라우터 버퍼링 기법을 사용함으로써 비교 실험한 다른 기법들에 비해 네트웍 부하와 패킷 손실, 대역폭 사용 측면에서 향상된 성능을 보였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.553-563
• /
• 2019

최근 개인방송 플랫폼을 통해 업로드 되는 콘텐츠가 증가함에 따라 시청자의 편의를 위해 하이라이트 영상을 제공하는 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 영상의 하이라이트 위치를 자동으로 예측하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 채팅과 오디오 정보를 이용하며 양방향 LSTM을 사용해 영상의 흐름을 이해한다. 또한 콘텐츠의 종류에 따라 단기적 흐름과 함께 중장기적 흐름을 파악하는 다중 시구간 모델도 함께 제안한다. 제안한 모델은 개인방송 플랫폼을 통해 중계된 e스포츠와 야구경기 영상들을 이용하여 평가하였으며, 다중 시구간 정보를 활용하는 것이 하이라이트 예측에 유용함을 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제6권4호
• /
• pp.189-196
• /
• 2017

버스정보시스템은 버스도착시간 예측과 같은 버스와 관련한 여러 정보를 제공한다. BIS는 우리나라 거의 모든 도시에 구축되어 있고 대중교통의 편의성 개선에 능동적인 역할을 하고 있다. 현재 BIS 시스템에서 버스 도착 예정시간을 예측하기 위하여 사용되는 대표적인 방법으로는 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형 등이 있다. 버스 도착 시간 예측의 정확성은 BIS 시스템에서 고려하고 있는 교통 상황이나 예측 알고리즘에 따라 차이가 크다. 현재 BIS에서 사용하는 예측 기법은 구간 통과 시간과 거리만을 이용한다. 그러나 도착시간 예측은 교통흐름, 신호주기, 이상 상황, 데이터 결측 등에 큰 영향을 받는다. 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해서는 위의 문제를 고려하여 모델링해야 하는 어려움이 있다. 은닉 마르코프 모델은 이와 같은 다양한 상황을 효과적으로 모델링 할 수 있다. 따라서 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해 도착시간에 대한 HMM 예측 모델을 구축했다. 이 모델에서는 순천시의 2015년 한 해 동안 수집한 데이터가 이용되었으며, 순천시에는 2298개의 정류장과 217개의 노선이 있다. 모델은 주중과 주말의 패턴을 다르게 적용하며, 다른 구간과 시간에 대해 모델이 적용된다. 본 논문에서는 버스정보시스템에 은닉 마르코프 모델 적용방법과 검증을 통해 버스정보시스템에서 사용 중인 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형을 사용한 예측 방법 보다 정밀한 정확도를 얻는 방법을 제안한다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.1-12
• /
• 2006

관측교통자료의 수집이 실시간으로 가능해짐으로써 혼잡교통류에 대한 교통류 관련 변수들 간의 전이 과정 등 교통류 특성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 관측교통량을 이용한 O-D 추정방법에 대해서도 관심과 연구가 집중되고 있다. 이와 같이 고속도로의 교통류 특성을 보다 명확히 파악하여 동적 O-D를 구축할 수 있다면, 계획, 설계, 운영, 관리 등 다양한 분야에서 효율화를 도모할 수 있다. 하지만 동적 O-D 구축을 위한 기존연구에서는 다음과 같은 문제점이 지적되고 왔다. 첫째로, 동적 교통류 구현을 위해 교통시뮬레이션모형에 사전 O-D가 필요하며 동적 교통류모듈과 동적O-D추정모듈 간 Bi-level Problem으로 접근해야 한다는 점과 둘째로, 혼잡교통류 상황에 대한 특성이 반영되지 못하여 혼잡교통류 상항에 대한 예측력이 떨어지는 문제점이 지적되어 왔다. 본 연구에서는 기존의 문제점인 Bi-level Problem접근 방법을 해결하기 위해, VDS자료를 이용한 차량의 궤적을 추적하여 링크분포비율을 계산함으로써 반복적 수행이 없도록 하였으며 혼잡교통류 상황을 반영할 수 있도록 교통류 예측모듈을 구성하여 동적 O-D 예측모형을 구축하였다. 혼잡교통류에 대한 특성을 반영하기 위해 속도와해현상 및 혼잡 확산등 실제 혼잡교통류에 대한 분석을 통해 속도, 점유율, 교통량 등 교통류 변수들의 관계를 교통상황별로 구분하여 규명하였다. 본 연구에 적용된 모형은 동적 O-D 예측 및 추정모형에서 기존의 Bi-level Problem을 해소할 수 있어 적용이 용이하여 실제 검지기 자료를 활용하여 교통상황을 예측하게 되므로 혼잡교통류에 대한 예측력이 향상되었다고 판단된다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제22권4호
• /
• pp.11-19
• /
• 2006

1990년대 이후로 양방향 재하시험(Bi-directional pile load test)은 기존 재하시험 방법에 대한 장점으로 인해 최근 여러 나라에서 그 사용이 증가하고 있다. 그러나 양방향재하시험은 두부재하시험과 상이한 재하기구를 따르므로 실제 구조물의 거동, 특히 말뚝 두부에서의 하중-변위 거동에 있어 실제와 다른 결과를 줄 우려가 있다. 따라서 본 논문에서는 동일한 형상과 지반조건을 갖는 두 본의 말뚝에 대해 한 본은 두부재하 방식으로, 한 본은 선단부 양방향 재하방식으로 정재하시험을 수행하였으며, 이 때 말뚝 깊이별로 변형률계를 부착하여 말뚝의 하중-전이 기구를 분석하였다. 변형률계 분석으로 구한 말뚝의 깊이별 하중 전이 함수의 모양은 시험방법에 따른 큰 차이를 보이지 않았으나, 양방향 재하시험을 이용하여 기존의 방법으로 추정한 말뚝두부 변위는 두부재하시험으로 구한 변위에 비해 사용하중하에서 1/2 미만인 것으로 나타났다. 양방향 재하시험 결과를 이용하여 보다 정확한 하중-변위곡선을 예측하기 위해 말뚝의 탄성압축량을 고려하는 간단한 방법을 제안하였다. 또한 양방향 재하시험시 변형률계 계측자료를 이용하여 두부재하시험 곡선과 거의 동일한 하중-변위 곡선을 예측할 수 있었다.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제12권6호
• /
• pp.1003-1020
• /
• 2017

Estimation of groundwater inflow into underground opening is of critical importance for the design and construction of underground structures. Groundwater inflow into a pilot underground storage facility in China was estimated using analytical equations, numerical modeling and field measurement. The applicability of analytical and numerical methods was examined by comparing the estimated and measured results. Field geological investigation indicated that in local scale the high groundwater inflows are associated with the appearance of open joints, fractured zone or dykes induced by shear and/or tensile tectonic stresses. It was found that 8 groundwater inflow spots with high inflow rates account for about 82% of the total rate for the 9 caverns. On the prediction of the magnitude of groundwater inflow rate, it was found that could both (Finite Element Method) FEM and (Discrete Element Method) DEM perform better than analytical equations, due to the fact that in analytical equations simplified assumptions were adopted. However, on the prediction of the spatial distribution estimation of groundwater inflow, both analytical and numerical methods failed to predict at the present state. Nevertheless, numerical simulations would prevail over analytical methods to predict the distribution if more details in the simulations were taken into consideration.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제47권2호
• /
• pp.155-167
• /
• 2024

Distribution and logistics industries contribute some of the biggest GDP(gross domestic product) in South Korea and the number of related companies are quarter of the total number of industries in the country. The number of retail tech companies are quickly increased due to the acceleration of the online and untact shopping trend. Furthermore, major distribution and logistics companies try to achieve integrated data management with the fulfillment process. In contrast, small and medium distribution companies still lack of the capacity and ability to develop digital innovation and smartization. Therefore, in this paper, a deep learning-based demand forecasting & recommendation model is proposed to improve business competitiveness. The proposed model is developed based on real sales transaction data to predict future demand for each product. The proposed model consists of six deep learning models, which are MLP(multi-layers perception), CNN(convolution neural network), RNN(recurrent neural network), LSTM(long short term memory), Conv1D-BiLSTM(convolution-long short term memory) for demand forecasting and collaborative filtering for the recommendation. Each model provides the best prediction result for each product and recommendation model can recommend best sales product among companies own sales list as well as competitor's item list. The proposed demand forecasting model is expected to improve the competitiveness of the small and medium-sized distribution and logistics industry.