• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.369-373
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• 2022

기존의 관계 추출 태스크에서의 많은 연구들은 사전학습 언어모델을 파인튜닝하여 뛰어난 성능을 달성해왔다. 하지만, 파인튜닝은 사전학습 시의 학습 기법과의 간극으로 인해 일반화 능력을 저해한다. 본 연구는 다운스트림 태스크를 사전학습의 Masked Language Modeling (MLM) 기법을 통해 해결하는 프롬프트 기반의 학습 기법을 활용하여, 특정 한국어 도메인에서의 관계 추출을 위한 프롬프트 기반 파인튜닝 방법론을 제안한다. 실험의 경우, 도메인의 특성이 뚜렷한 전통문화유산 말뭉치를 대상으로 실험을 진행하여 본 방법론의 도메인 적응력을 보이며, 메타 정보 즉, 개체 유형 및 관계 유형의 의미론적 정보를 일종의 지식 정보로 활용하여 프롬프트 기반 지식 주입의 효과성을 검증한다. 프롬프트에의 메타 정보의 주입과 함께 프롬프트 기반으로 파인튜닝된 모델은 오직 MLM 기법만을 이용하여 태스크를 수행하여 기존 파인튜닝 방법론 대비 파라미터 수가 적음에도, 성능 면에서 대부분 소폭 상승하는 경향을 보여줌으로써 그 효과성 및 효율성을 보인다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권3호
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• pp.312-317
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• 2015

선박은 충돌, 좌초 및 화재 등의 여러 가지 원인으로 승객 및 선원들이 긴급 피난을 해야 하는 경우가 많이 발생한다. 일반적으로 모든 피난에서 생존율을 높이기 위해서는 피난 시간의 단축이 아주 중요한 요소이나 선박의 복잡하고 좁은 구조적 특성은 신속한 피난에 장애 요소가 되고 있다. 특히, 선박은 그 구조상 동일한 규모의 화재 발생 시 타 화재에 비해 확산속도가 빨라 신속한 피난이 필요하다. 또한, 선박은 해상에서 운항하는 특성으로 좋지 않은 해상 상태에서는 승객 및 선원이 행동적 제약이 발생한다. 이 연구에서는 인명 안전 차원에서 선박 구조 변경이 승객 및 선원의 생존율 향상에 미치는 영향에 대해 이론적 접근 및 수치 시뮬레이션을 통해 분석하고자 한다. 분석 도구로는 3차원 화재분석 전용 프로그램인 FDS(Fire Dynamic Simulator)를 이용하였으며 화재 시 인명 안전에 영향을 가장 큰 영향을 미치는 온도 상승 및 가시거리 감소를 분석하였다. 그 결과 선박의 복도 폭 및 천장의 높이만 개선하여도 인명 안전에 상당한 도움이 되는 것으로 분석되었다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2010년도 춘계 학술발표회
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• pp.182-187
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• 2010

In the various fields of Civil Engineering, shear modulus is very important input parameters to design many constructions and to analyze ground behaviors. In general, a shear wave velocity profile is decided by various experiments before constructing a structure and, analysis and design are carried out by using decided shear wave velocity profile of the site. However, if civil structures are started to construct, the shear wave velocity will be increased more than before constructions because of confining pressure increase by the load of structure. The evaluation of the change in shear wave velocity profile is used very importantly when maintaining, managing, reinforcing and regenerating existing structures. In this study, a non-destructively geotechnical investigation method by using the HWAW method is applied to an evaluation of change in properties of the site according to construction. Generally, the space for experiments is narrow when underground of existing or on-going structures is evaluate, so a prompt non-destructive experiment is required. This prompt non-destructive experiment would be performed by various in-situ seismic methods. However, most of in-situ seismic methods need more space for experiments, so it is difficult to be applied. The HWAW method using the Harmonic wavelet transforms, which is based on time-frequency analysis, determines shear wave velocity profile. It consists of a source as well as short receiver spacing that is 1~3m, and is able to determine a shear wave velocity profile from surface to deep depth by one test on a space. As the HWAW method uses only the signal portion of the maximum local signal/noise ratio to determine a profile, it provides reliability shear modulus profile such as under construction or noisy situation by minimizing effects of noise from diverse vibration on a construction site or urban area. To estimate the applicability of the proposed method, field tests were performed in the change of geotechnical properties according to constructing a minimized modeling bent. Through this study, the change of geotechnical properties of the site was effectively evaluated according to construction of a structure.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제39권2호
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• pp.81-88
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• 2014

최근, 인체 내 양성자 빔의 선량 분포를 검증하기 위해 새로운 개념의 영상기법인 감마 꼭지점 영상(gamma vertex imaging, GVI)이 제안되었다. GVI는 양성자 빔과 매질과의 핵반응으로 인해 발생하는 즉발감마선의 발생 위치를 결정하기 위해 입사한 감마선을 전자 변환기에서 전자로 변환한 후 전자의 궤적을 추적하는 방법을 사용한다. GVI 영상장치는 감마선을 전자로 변환하기 위한 전자 변환기, 전자 궤적을 추적하기 위한 2대의 양면 실리콘 스트립 검출기(double-sided silicon strip detector, DSSD)와 전자의 에너지 결정을 위한 섬광체 흡수부 검출기로 이루어진다. 본 연구에서는 GVI 영상 장치를 구성하는 DSSD 전용의 신호처리 장치를 구성하는 핵심 장치인 전하 민감형 전치증폭기(charge sensitive preamplifier, CSP) 모듈과 성형 증폭기 모듈을 개발하였으며, 상용 제품과 성능을 비교해 보았다. 감마선원의 에너지 스펙트럼 측정 결과, 자체제작 CSP 모듈이 상용 제품보다 에너지 분해능이 약간 낮은 것을 확인하였으며, 성형 증폭기의 경우 거의 동일한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다. 개발된 신호처리 장치의 노이즈의 크기를 나타내는 $V_{rms}$ 값은 6.48 keV으로 평가되었으며, 이는 145 ${\mu}m$의 DSSD에 전달되는 전자의 에너지( > ~51 keV)를 고려할 때 본 장치를 이용하여 전자의 궤적을 충분히 정확하게 결정할 수 있음을 확인할 수 있음을 보여준다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.30-40
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• 2020

화재 및 재난에서 신속·정확한 경보는 피해규모의 최소화와 인명 피난의 성공과 직결된다. 그러나 자동화재탐지설비의 비화재보로 인해 119서비스의 오인출동의 수가 증가하고 있다. 이는 건물의 관계인의 안전 불감증과 소방의 인력낭비를 초래한다. 따라서 본 연구에서는 국외(미국, 영국) 및 국내의 비화재보에 대한 통계DB 및 문헌을 확인하고, 비화재보의 관리체계에 대해서 비교·분석하여 비화재보에 대한 통계 및 관리체계의 문제점을 확인하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권6호
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• pp.1825-1838
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• 2016

The detection of skin pigment is crucial in the diagnosis of skin diseases and in the evaluation of medical cosmetics and hairdressing. Accuracy in the detection is a basis for the prompt cure of skin diseases. This study presents a method to recognize and measure human skin pigment using Hemoglobin-Melanin (HM) coordinate. The proposed method extracts the skin area through a Gaussian skin-color model estimated from statistical analysis and decomposes the skin area into two pigments of hemoglobin and melanin using an Independent Component Analysis (ICA) algorithm. Then, we divide the two-dimensional (2D) HM coordinate into rectangular bins and compute the location histograms of hemoglobin and melanin for all the bins. We label the skin pigment of hemoglobin, melanin, and normal skin on all bins according to the Bayesian classifier. These bin-based HM projective histograms can quantify the skin pigment and compute the standard deviation on the total quantification of skin pigments surrounding normal skin. We tested our scheme using images taken under different illumination conditions. Several cosmetic coverings were used to test the performance of the proposed method. The experimental results show that the proposed method can detect skin pigments with more accuracy and evaluate cosmetic covering effects more effectively than conventional methods.

• Smart Structures and Systems
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• 제20권2호
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• pp.219-229
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• 2017

Outlier detection is an imperative task to identify the occurrence of abnormal events before the structures are suffered from sudden failure during their service lives. This paper proposes a two-phase method for the outlier detection of Global Positioning System (GPS) monitoring data. Prompt judgment of the occurrence of abnormal data is firstly carried out by use of the relational analysis as the relationship among the data obtained from the adjacent locations following a certain rule. Then, a negative selection algorithm (NSA) is adopted for further accurate localization of the abnormal data. To reduce the computation cost in the NSA, an improved scheme by integrating the adjustable radius into the training stage is designed and implemented. Numerical simulations and experimental verifications demonstrate that the proposed method is encouraging compared with the original method in the aspects of efficiency and reliability. This method is only based on the monitoring data without the requirement of the engineer expertise on the structural operational characteristics, which can be easily embedded in a software system for the continuous and reliable monitoring of civil infrastructure.

• 대한조선학회논문집
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• 제44권4호
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• pp.451-458
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• 2007

A preliminary design approach for superyachts is introduced. The state-of-the-arts of superyachts is investigated and their characteristics are indirectly examined by analyzing the data collected from built vessels. The analysis of data provides a guideline for the establishment of an preliminary hull form of a superyacht. The rules and regulations governing the design and construction of superyachts are collected and considered. A modeling approach for prompt and efficient design is also introduced. A sample hull form of a selected superyacht is constructed using commercial design packages not only to produce a hull form but to analyze the hydrostatic and hydrodynamic performances of the constructed vessel. Various visualization techniques are considered as an efficient tool for design verification.

• 대한조선학회논문집
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• 제46권6호
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• pp.659-666
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• 2009

Recently, there are several problems in space, contiguity and facility of the existing harbors issued due to the trend of enlarging the container capacity of the large container vessel, the Mobile Harbor has been proposed conceptually as an effective solution for those problems. This concept is a kind of transfer loader of the containers from the large container ship, which is a floating barge with a catamaran type in the underwater part, and so prompt maneuverability and work effectiveness. For the safe mooring of two floating bodies, a container and the mobile harbor, in the near sea apart from the quay, a robot arm mooring facility specially devised would be designed and verified through comparison study under various environmental sea condition in the inner and outer harbor. DP system (Dynamic Positioning System) using the azimuth thruster and a pneumatic fender, etc, will be considered as a next research topic for the mooring security of multi-body floaters.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권2호
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• pp.493-505
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• 2023

Comprehensive condition monitoring of large industry systems such as nuclear power plants (NPPs) is essential for safety and maintenance. In this study, we developed novel system-scale diagnostic technology based on deep-learning and IR thermography that can efficiently and cost-effectively classify system conditions using compact Raspberry Pi and IR sensors. This diagnostic technology can identify the presence of an abnormality or accident in whole system, and when an accident occurs, the type of accident and the location of the abnormality can be identified in real-time. For technology development, the experiment for the thermal image measurement and performance validation of major components at each accident condition of NPPs was conducted using a thermal-hydraulic integral effect test facility with compact infrared sensor modules. These thermal images were used for training of deep-learning model, convolutional neural networks (CNN), which is effective for image processing. As a result, a proposed novel diagnostic was developed that can perform diagnosis of components, whole system and accident classification using thermal images. The optimal model was derived based on the modern CNN model and performed prompt and accurate condition monitoring of component and whole system diagnosis, and accident classification. This diagnostic technology is expected to be applied to comprehensive condition monitoring of nuclear power plants for safety.