• 산업경영시스템학회지
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• 제33권4호
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• pp.114-121
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• 2010

Traditionally Nuclear Research and Development (R&D) result has been big influence on other industries and societies and it requires large scale investments and study period. So it is essential to apply Quality Assurance (QA) for systematic R&D management. This paper investigates QA System for U.S. Nuclear R&D and reviews QA elements. Based on this investigation, we applied QA requirements to Nuclear Hydrogen R&D project, and the scope of application be enlarged as R&D stage in progress. We also present QA system improvement way through consideration for Nuclear Hydrogen Project's QA application. As the need for QA in R&D is expected to increase in the future, it is necessary to prepare guidelines for R&D QA.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.668-674
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• 2020

효과적인 온열치료를 제공하기 위해선 품질관리는 필수적이지만, 하지만, 국내의 경우 온열 치료 시스템에 이상이 발생할 경우 제조사 및 판매대행사에서 수리 및 유지 보수를 해주고 있어, 국내 실정에 맞는 QA 프로토콜이 존재하지 않는다. 본 연구에서는 European Society for Hyperthermia Oncology (ESHO), Hellenic Society of Oncologic Hyperthermia (HSOH) 등의 기관에서 권고하는 QA 가이드라인과 국내에서 온열 치료 시스템을 보유하고 있는 기관에 설문지를 배포한 결과를 기반으로 국내에 도입된 온열 치료 시스템에 최적화된 품질관리 프로토콜을 개발함으로써 온열 치료의 온도 계측, 장비구동, 온도 전달 등에서 발생할 수 있는 오차와 부정확성을 감소시키고자 하며, 이로 인해 암 치료율을 증가시키고 부작용과 재발률을 감소시켜 치료 효과를 향상시키고자 한다. 또한, 한국에서 온열 치료 시스템을 보유한 병원에 방문하여 본 연구를 기반으로 품질관리를 수행할 예정이며, 측정된 결과를 이용하여 허용 오차 및 정확한 set-up parameter들을 구체화하는 연구를 진행할 예정이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.1-12
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• 1998

2D 메쉬(two-dimensional mesh) 시스템에서 효율적인 서브메쉬 할당이 되기 위해서는 서브메쉬의 할당 시간과 시스템 진입 태스크의 응답 시간이 작아야 한다. Quick Allocation(QA)은 서브메쉬의 할당 시간을 줄이지만 외부 단편화를 발생시킬 가능성이 높다. 이로 인해 태스크의 응답 시간이 커지게 된다. 본 논문에서는 서브메쉬 할당 시간에는 거의 영향을 미치지 않으면서 외부 단편화를 줄일 수 있도록 QA 알고리즘을 개선하였다. 수정된 알고리즘은 QA에 비해 태스크들의 응답 시간을 다소 감소시켰음이 실험을 통하여 확인되었다.

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.429-437
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• 2022

최근 사람과 기계의 소통을 위해 QA (Question Answering) 시스템에 대한 요구가 증가하였다. QA 시스템 중 공간에 관련된 질문을 처리할 수 있는 폐쇄 도메인 QA 시스템을 GeoQA라 하는데 본 연구는 GeoQA 분야에서 주로 사용되던 RDF (Resource Description Framework)기반의 데이터베이스가 데이터 입출력 및 변형에 한계를 보인다는 점을 극복하기 위해 최근 주목받고 있는 새로운 형태의 그래프 데이터베이스인 LPG (Labeled Property Graph)를 사용하였다. 또한, LPG 쿼리(query)언어가 표준화되지 않아 GeoQA 시스템이 특정 제품에 의존할 수 있다는 점 때문에 API 형태의 쿼리 언어인 GraphQL (Graph Query Language)을 도입하여 다양한 LPG를 사용할 방안을 제시하였다. 본 연구에서는 공간 관련 질문이 입력되었을 때 답변을 검색할 수 있도록 대한민국 중심의 별도 데이터베이스를 구축하였는데 각 데이터는 국가공간정보포털 및 지방행정 인허가데이터개방 서비스에서 취득하였으며 각 공간 객체 간 공간적 관계는 미리 계산되어 그래프의 엣지(edge) 형태로 입력되었다. 사용자의 질문은 먼저 FOL (First Order Logic)형태를 거쳐 최종적으로 GraphQL로 변환되며 GraphQL 서버를 통해 데이터베이스에 전달되었다. 실험에 사용한 LPG로는 현재 가장 높은 점유율을 보이는 그래프 데이터베이스인 Neo4j를 선택하였고 내장 함수와 QGIS 일부가 공간 연산에 사용되었다. 시스템 구축 결과 사용자의 질문을 변환, Apollo GraphQL 서버를 통해 처리하고 데이터베이스로부터 적합한 답변을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.581-585
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• 2023

Question Answering(QA)은 질문과 문맥에 대한 정보를 토대로 적절한 답변을 도출하는 작업이다. 이때 입력으로 주어지는 문맥 텍스트는 대부분 길기 때문에 QA 모델은 이 정보를 처리하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 요약 모델을 활용한 요약 기반 QA 모델 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 문맥 정보를 효과적으로 요약하면서도 QA 모델의 컴퓨팅 비용을 줄이고 성능을 유지하는 것을 목표로 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.126-131
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• 2018

cQA(Community-based Question Answering) 시스템은 사용자들이 질문을 남기고 답변을 작성하는 시스템이다. cQA는 사용자의 편의를 위해 기존의 축적된 질문을 검색하거나 카테고리로 분류하는 기능을 제공한다. 질문의 길이가 길 경우 검색이나 카테고리 분류의 정확도가 떨어지는 한계가 있는데, 이를 극복하기 위해 cQA 질문을 요약하는 모델을 구축할 필요가 있다. 하지만 이러한 모델을 구축하려면 대량의 요약 데이터를 확보해야 하는 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 cQA의 질문 제목, 본문으로 데이터를 확보하고 필터링을 통해 요약 데이터 셋을 만들었다. 또한 본문의 대표 단어를 이용하여 추상 요약을 하기 위해 딥러닝 기반의 Pointer-generator model을 사용하였다. 실험 결과, 기존의 추출 요약 방식보다 딥러닝 기반의 추상 요약 방식의 성능이 더 좋았으며 Pointer-generator model이 보다 좋은 성능을 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권2호
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• pp.144-147
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• 2015

Question Answering (QA) 서비스는 사용자의 자연어 질의에 대응하는 정확한 답변을 제공하는 시스템이다. 본 연구는 특정 도메인에 관련한 사용자들의 질문에 대해 QA 서비스가 자동으로 대응하는 방법에 관한 연구이다. 이를 수행하기 위하여 사용자의 자연어 질문을 이해하고, 정형 데이터 및 비정형 데이터로부터 사용자 질문에 적합한 답변을 도출하여 제공하는 방법을 제시한다. 실험 결과 top 1 accuracy 68%, top 5 accuracy 77% 결과를 얻었다. 또한 본 논문은 QA 시스템 내부 모듈이 전체 accuracy에 미치는 영향에 대해서도 기술하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제25권3호
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• pp.1-8
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• 2002

This paper investigates different QA standards such as KEPIC QAP, KEPIC END 1200, ISO/1EC 17025 etc. and as a result defines QA elements for Nuclear Power Plant equipment qualification(EQ) in Korea. This paper also proposes a practical QA certification system appropriate for an Integrated Organization for EQ which is being planned to be established in Korea. Since the level of the Korean EQ technology is comparatively low, the Korean manufacturers of the Nuclear Power Plant(NPP) equipment have usually used overseas EQ services. The EQ related organizations in Korea are making efforts to construct the integrated EQ system. In connection with this, it is required that the QA elements and QA certification system suitable for EQ in Korea be developed.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.116-121
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• 2017

cQA(Community-based Question Answering) 시스템은 온라인 커뮤니티를 통해 사용자들이 질문을 남기고 답변을 작성할 수 있도록 만들어진 시스템이다. 신규 질문이 인입되면, 기존에 축적된 cQA 저장소에서 해당 질문과 가장 유사한 질문을 검색하고, 그 질문에 대한 답변을 신규 질문에 대한 답변으로 대체할 수 있다. 하지만, 키워드 매칭을 사용하는 전통적인 검색 방식으로는 문장에 내재된 의미들을 이용할 수 없다는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 의미적으로 동일한 문장들로 학습이 되어야 하지만, 이러한 데이터를 대량으로 확보하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 질문이 제목과 내용으로 분리되어 있는 대량의 cQA 셋에서, 질문 제목과 내용을 의미 벡터 공간으로 사상하고 두 벡터의 상대적 거리가 가깝게 되도록 학습함으로써 의사(pseudo) 유사 의미의 성질을 내재화 하였다. 또한, 질문 제목과 내용의 의미 벡터 표현(representation)을 위하여, semi-training word embedding과 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 기법을 제안하였다. 유사 질문 검색 실험 결과, 제안 모델을 이용한 검색이 키워드 매칭 기반 검색보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.192-196
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• 2020

최근 딥러닝 기술의 발전에 힘입어 오픈 도메인 QA 시스템의 발전은 가속화되고 있다. 특히 IR 시스템(Information Retrieval)과 추출 기반의 기계 독해 모델을 결합한 접근 방식(IRQA)의 경우, 문서와 질문 각각을 연속 벡터로 인코딩하는 IR 시스템(Dense Retrieval)의 연구가 진행되면서 검색 성능이 전통적인 키워드 기반 IR 시스템에 비해 큰 폭으로 상승하였고, 이를 기반으로 오픈 도메인 질의응답의 성능 또한 개선 되었다. 본 논문에서는 경량화 된 BERT 모델을 기반으로 하여 Dense Retrieval 모델 ORQA와 REALM을 사전 학습하고, 한국어 오픈 도메인 QA에서 QA 성능과 검색 성능을 도출한다. 실험 결과, 키워드 기반 IR 시스템 BM25를 기반으로 했던 이전 IRQA 실험결과와 비교하여 더 적은 문서로 더 나은 QA 성능을 보였으며, 검색 결과의 경우, BM25의 성능을 뛰어넘는 결과를 보였다.