• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.35-40
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• 2017

기계 독해(Machine reading comprehension)는 주어진 문맥을 이해하고, 질문에 적합한 답을 문맥 내에서 찾는 문제이다. Simple Recurrent Unit (SRU)은 Gated Recurrent Unit (GRU)등과 같이 neural gate를 이용하여 Recurrent Neural Network (RNN)에서 발생하는 vanishing gradient problem을 해결하고, gate 입력에서 이전 hidden state를 제거하여 GRU보다 속도를 향상시킨 모델이며, Self-matching Network는 R-Net 모델에서 사용된 것으로, 자기 자신의 RNN sequence에 대하여 어텐션 가중치 (attention weight)를 계산하여 비슷한 의미 문맥 정보를 볼 수 있기 때문에 상호참조해결과 유사한 효과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국어 기계 독해 데이터 셋을 구축하고, 여러 층의 SRU를 이용한 Encoder에 Self-matching layer를 추가한 $S^2$-Net 모델을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 $S^2$-Net 모델이 한국어 기계 독해 데이터 셋에서 EM 65.84%, F1 78.98%의 성능을 보였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.79-86
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• 2021

Alzheimer's is a chronic progressive disease which exhibits varied symptoms and behavioural traits from person to person. The deterioration in cognitive abilities is more noticeable through their Activities and Instrumental Activities of Daily Living rather than biological markers. This information discussed in social media communities was collected and features were extracted by using the proposed fuzzy logic based algorithm to address the uncertainties and imprecision in the data reported. The data thus obtained is used to train machine learning models in order to predict the longevity of the patients. Models built on features extracted using the proposed algorithm performs better than models trained on full set of features. Important findings are discussed and Support Vector Regressor with RBF kernel is identified as the best performing model in predicting the longevity of Alzheimer's patients. The results would prove to be of high value for healthcare practitioners and palliative care providers to design interventions that can alleviate the trauma faced by patients and caregivers due to chronic diseases.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.445-446
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• 2006

By the reason of increased demand of high productivity, the researches on manufacturing process and equipments for reducing cycle time have been made in many directions of a machine tool industries. Among these, this paper proposed method of decreasing displacement in MC(machining center). Factors affecting displacement are a motor mass, head thickness, column thickness and base thickness. In this paper We could find design factors has much influence on decreasing the unclamping time using the Taguchi method and optimized the level of the factors using $ADAMS^{(R)}$.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.341-342
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• 2016

제조 산업에서 키워드로 많이 다뤄지는 4M데이터(man, method, machine, martial)는 생산에 효율성을 높이기 위한 중요한 요소이다. 규모가 작은 기업일수록 4M관련 데이터 관리가 잘 안되고 있다. 관리를 잘하는 기업이라도 수집하고 저장만 하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 수집하고 저장되어 있는 4M데이터를 활용해 생산한 상품에 대한 생산당시 상황을 추적할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템을 이용해 생산라인의 상황을 한 눈에 파악이 가능하고 주로 문제가 발생하는 공정과 관련 요인 파악을 통해 불량률을 줄이는 연구를 할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1858-1872
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• 2023

With the advance of radar technologies, the availability of synthetic aperture radar (SAR) images increases. To improve application of SAR images, a management system for SAR images is proposed in this paper. The system provides trainable land cover classification module and display of SAR images on the map. Users of the system can create their own classifier with their data, and obtain the classified results of newly captured SAR images by applying the classifier to the images. The classifier is based on convolutional neural network structure. Since there are differences among SAR images depending on capturing method and devices, a fixed classifier cannot cover all types of SAR land cover classification problems. Thus, it is adopted to create each user's classifier. In our experiments, it is shown that the module works well with two different SAR datasets. With this system, SAR data and land cover classification results are managed and easily displayed.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.389-396
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• 2024

생성형 AI는 최근 모든 분야에서 활용되고 있으며, 심층 데이터 분석 분야에서도 전문가를 대체할 수준으로 발전하고 있다. 그러나 과학기술 문헌에서의 지역명 식별은 학습 데이터의 부족과 이에 따른 인공지능 모델을 적용한 사례가 전무한 실정이다. 본 연구는 Web of Science에서 한국 기관 소속 저자들의 주소 데이터를 활용해 지역명을 분류하기 위한 데이터셋을 구축하고, 머신러닝 및 딥러닝 모델의 적용을 실험 및 평가했다. 실험 결과 BERT 모델이 가장 우수한 성능을 보였으며, 광역 분류에서는 정밀도 98.41%, 재현율 98.2%, F1 점수 98.31%를 기록하였다. 시군구 분류에서는 정밀도 91.79%, 재현율 88.32%, F1 점수 89.54%를 달성하였다. 이 결과는 향후 지역 R&D 현황, 지역 간 연구자 이동성, 지역 공동 연구 등 다양한 연구의 기반 데이터로 활용이 가능하다.

• 벤딩인더스트리
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• 제6권1호통권16호
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• pp.44-57
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• 2006

이보다 더 나쁠 수가 있을 까. 2005년 자판기 산업 전체 매출을 지난 92년 이후 처음으로 1000억대 이하로 떨어지는 부끄러운 성적표를 남겼다. 산업매출이 917억 8천만 원대로 2004년 대비 -12.7% 급락을 한 탓에 산업계는 5년 연속 마이너스 성장을 기록해야 했다. 커피, 복합형자판기의 시장 부진, 뚜렷한 히트상품의 부재 속에 불황에 불황을 거듭해야 했던 게 지난 2005년의 상황이다. 그 결과 적지 않은 중소기업이 좌초되는 아픔을 겪어 산업 기반도 약화되었으며, 경기 불황의 여파는 R&D투자마저 극히 위축시키는 결과를 나았다. 지난해의 부진한 성적표는 자판기 산업의 새로운 분발을 촉구하고 있다. 자판기 시장의 비전을 모색하기 위해서는 지난해의 부진한 성적을 분발의 계기로 삼아야 한다. 한편으로는 혹독한 시장불황을 겪으면서 산업계의 거품이 제거되는 구조조정이 이루어졌다는 점을 주목해야 한다. 이는 시련의 시기를 헤쳐 오며 생존해 온 업체들의 내공과 경쟁력을 강화하게 한 불황의 아이러니한 산물이다. 시련만큼 굳건해 지고 강해진 자판기 산업계의 분발을 기대하며, 지난 2005년 자판기 산업계의 성적표를 살펴보기로 한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제4권4호
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• pp.521-526
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• 2009

In this paper we are interested in the control of Doubly Fed Induction Machine (DFIM) using the Passivity Based Control (PBC). This work presents a solution to the problem of DFIM that requires a state observer. The proposed method shows very important advantages for nonlinear systems, especially in the trajectory tracking to achieve the needed DFIM performance. In the obtained results, the passivity provides high efficiency in DFIM based system, namely in its stability and robustness. An improvement behavior has been observed in comparison to the results given by the RST controller.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1994년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.51-53
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• 1994

Recently, advanced digital protection relays were developed in Japan. This improved relaying system for the next generation is expected to have higher performance for the discrimination of the fault, functions for multi-purpose use of acquired data, easy operation and maintance, and also have friendly man-machine interface. This paper describes the system configuration of the developed relay and its representive characteristics.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.339-342
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• 2023

해군에서 운용하는 각 함정은 여러 가지 무기체계를 동시에 탑재하고 있는, 고가의 복합무기체계이다. 주어진 기간동안 효과적인 정비를 수행함으로써, 가동률을 극대화하는 것이말로 복합무기체계인 함정을 효과적으로 운용하는 방법이며, 경제적인 국방운용이라 부를 수 있을 것이다. 정비인시는 여러 무기체계가 동시에 탑재된 복합무기체계 정비의 핵심이다. 정비인시를 정확하게 알고 있어야만, 제한된 정비기간을 각 무기체계에 정확히 할당할 수 있을 것이며, 최적의 요소에 대한 정비가 수행될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 해군에서 운용중인 특정장비에 대한 약 10년간의 정비자료를 이용하여 정비인시를 예측하는 모델을 제안하였다. 모델의 성능은 R2 Score를 통해 0.69의 준수한 수치를 보였다. 이 모델을 통해 조금더 세밀하고, 정확한 정비인시 예측과 정비계획 수립이 가능하리라 판단하였다.