• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.408-413
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• 2020

본 논문은 아고다 사이트의 호텔 정보를 크롤링하여 사용자의 선호 호텔을 구글에서 제공하는 Tensorflow로 인공신경망 딥러닝 학습하여 사용자가 선호하는 호텔을 맞춤 추천하는 애플리케이션의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 본 애플리케이션은 해외(베트남) 호텔을 취향에 맞게 추천받을 수 있도록 만들어진 애플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 추천하는 방식의 애플리케이션들과 달리 사용자의 취향을 딥러닝 학습을 통해 파악하고 최적의 호텔 정보를 추천하는 기능을 제공한다. 본 애플리케이션에 사용된 선호 호텔 예측 모델은 약 84%의 정확도를 보이며 추천 별점으로 표시되어 사용자가 각 호텔에 대해 얼마만큼 선호도를 갖는지 알 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.203-208
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• 2021

본 논문에서는 맥락에 따라 개체명의 범주가 달라지는 어휘를 중심으로 교차 태깅된 개체명의 성능을 레이블과 스팬 정답률, 문장 성분과 문장 위치에 따른 정답률로 나누어 살펴 보았다. 레이블의 정확도는 KoGPT2, mBERT, KLUE-RoBERTa 순으로 정답률이 높아지는 양상을 보였다. 스팬 정답률에서는 mBERT가 KLUE-RoBERTa보다 근소하게 성능이 높았고 KoGPT2는 매우 낮은 정확도를 보였다. 다만, KoGPT2는 개체명이 문장의 끝에 위치할 때는 다른 모델과 비슷한 정도로 성능이 개선되는 결과를 보였다. 문장 종결 위치에서 인식기의 성능이 좋은 것은 실험에 사용된 말뭉치의 문장 성분이 서술어일 때 명사의 중첩이 적고 구문이 패턴화되어 있다는 특징과 KoGPT2가 decoder기반의 모델이기 때문으로 여겨지나 이에 대해서는 후속 연구가 필요하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.443-448
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• 2019

본 논문은 공공 데이터 Open API와 TMDB(The Movie Database) API를 이용하여 사용자의 선호 영화를 Google에서 제공해주는 Tensoflow로 인공신경망 딥러닝 학습하여 사용자가 선호하는 영화를 맞춤 추천하는 애플리케이션의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 본 애플리케이션은 사용자가 쉽게 영화를 추천받을 수 있도록 만들어진 애플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 추천하는 방식의 애플리케이션들과 달리 사용자의 취향을 딥러닝 학습을 통해 최적의 영화 Contents를 추천함과 아울러 기존 영화의 특성을 학습하여 흥행할 신규 영화를 예측하는 기능 또한 제공한다. 본 애플리케이션에 사용된 신규 영화 흥행 예측 모델은 약 85%의 정확도를 보이며 사용자 맞춤추천의 경우 기존 장르 추천이나 협업 필터링 추천보다 딥러닝을 통한 장르, 감독, 배우 등의 보다 세밀한 학습 추천이 가능하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.571-575
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• 2021

감성분석이란 텍스트에 들어있는 의견이나 감성, 평가, 태도 등의 주관적인 정보를 컴퓨터를 통해 분석하는 과정이다. 본 논문은 다양한 감성분석 실험 중 감성이 드러나는 부분을 파악하여 서술어 중심의 구 혹은 절 단위로 감성 표현 영역을 추출하는 모델을 개발하고자 한다. 제안하는 모델은 BERT에 classification layer와 CRF layer를 결합한 것이고 baseline은 일반 BERT 모델이다. 실험 결과는 기존의 baseline 모델의 f1-score이 33.44%이고 제안한 BERT+CRF 모델의 f1-score이 40.99%이다. BERT+CRF 모델이 7.55% 더 좋은 성능을 보인다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.562-565
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• 2021

스타일 변환 모델은 이미지 전체나 이미지 내에서 사용자가 지정한 영역을 대상으로 스타일을 변환시킨다. 이런 방식은 이미지 내의 다수의 객체에 대해 스타일 변환을 시행할 때 일일이 영역을 지정해 줘야 한다는 불편함과 결과물의 전체 해상도가 떨어진다는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 이런 한계들을 극복하기 위해 객체탐지 모델과 스타일변환 모델을 연동한 객체스타일변환모델을 제안하고 모델 간 연동방법에 대해 자세히 서술한다. 객체탐지모델인 Mask R-CNN 을 통해 필요한 객체를 탐지하고 탐지한 객체의 특징맵들을 스타일변환 모델인 zi2zi 의 입력 값으로 전달하여 이미지 내의 필요한 객체들만 스타일변환이 이루어지도록 모델이 동작한다. 이러한 모델은 기존에 있는 두 모델을 재사용함으로써 모델을 처음부터 새로 설계할 필요가 없다는 장점이 있으며, 공개된 다양한 모델들을 서로 융합하여 사용할 수 있는 방법을 제시하는데 도움을 줄 것이다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2020.08a
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• pp.121-123
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• 2020

본 논문은 단상 3레벨 조건에서 unipolar 및 bipolar PWM의 구현 및 동작에 대해 서술하였으며, 교류전기철도용 전력보상장치의 병렬 운전 상황에서 unipolar PWM과 bipolar PWM에 따른 인터리빙 효과에 대해 비교하였다. 또한, unipolar PWM 조건에서 전력보상장치의 3병렬과 4병렬 시스템의 인터리빙 결과에 대해 비교하였다. 이를 통해 단상 unipolar PWM을 사용한 병렬 시스템의 인터리빙이라는 특수한 조건에서는 PWM 캐리어의 180° phase shift가 포함되는 2병렬 및 4병렬의 경우 마치 bipolar PWM처럼 동작하여 스위칭 리플의 저감효과가 기대한 결과보다 낮음을 확인하였다. 따라서 스위칭 리플의 저감 측면만을 고려한다면 전력보상장치의 병렬 시스템은 180° 캐리어가 포함된 4병렬 시스템보다 120° 캐리어를 사용하는 3병렬 시스템이 유리한 것을 확인하였다.

• Review of KIISC
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• v.33 no.3
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• pp.85-96
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• 2023

LWE-like 암호는 지난 몇 년간 표준화 선정 대상 유력 후보로 주목받았다. 실제로 NIST가 선정한 양자내성암호 표준화 진행 대상 4종 중 2종이 LWE 기반 암호인만큼, LWE-like 암호는 많은 중요성을 가지고 있으며 이에 따라 LWE-like 암호에 대한 부채널 분석/대응 기술 연구가 활발히 진행되었다. 특히 전력/전자파를 이용한 분석과 이에 대한 마스킹 대응기법 연구가 많은 결실을 맺었다. 따라서 본 논문은 LWE-like KEM/전자서명에 대한 부채널 대응기술 중 마스킹 기법 동향을 서술한다. LWE-like KEM에 대한 1차 및 고차 마스킹 기법 연구 동향을 정리하고, LWE-like 전자서명에 대한 고차 마스킹 기법 동향을 정리한다.

• Prospectives of Industrial Chemistry
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• v.15 no.6
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• pp.39-53
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• 2012

지속가능한 바이오매스 자원으로부터 열, 전력을 비롯하여 연료부터 화학원료까지 다양한 제품들을 생산하는 열화학적 전환 공정들이 높은 관심을 받고 있다. 특히 수소, 일산화탄소로 구성된 합성가스를 생산하고 이를 전력, 연료 등을 동시에 생산하는 가스화 공정에 대한 학계, 산업계, 정부의 관심이 매우 높다. 그러나 바이오매스 가스화를 통해 생산된 합성가스는 타르, 황산화물 등의 오염물질들을 함유하고 있어 후속 공정들의 이용을 위하여 정제 공정을 반드시 거쳐야 한다. 본고에서는 바이오매스 가스화 기술에 적용되는 일반적인 정제 과정에 대해서 서술하였으며 세부적으로 불순물 제거 공정, 산성가스 제거 공정, 타르 제거 공정 등의 연구 개발 동향을 살펴보았다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.103-105
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• 2022

본 논문에서는 GRE 터널링을 사용한 원격지에서의 BGP 어나운싱 방법에 대해 서술한다. BGP 어나운스를 진행하기 위해서는 고가의 라우터 장비와, 고성능, 고가용성의 네트워크, 자율시스템 망 식별 번호 (AS Number)이 필요하지만 소형 네트워크 운영을 위해 위 요소들을 모두 구비하는 것은 어려운 점이 많기 때문에, BGP Announce를 지원하는 퍼블릭 클라우드와의 GRE 라우팅을 사용해서 저비용으로 안정적인 BGP Announce를 하는 방법과, 이에 필요한 소프트웨어적 구성에 대해서 기술한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.101-104
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• 2022

MPEG Immersive Video (MIV) 표준화 기술은 다시점 영상 부호화 시 비디오 코덱의 부담을 최소화하기 위해 각 시점 영상의 차분 정보만을 표현하는 처리 기술을 바탕으로 하고 있다. 본 논문에서는 시점 간 중복성 제거를 진행하는 과정인 프루닝(pruning) 과정에서 복잡도 절감을 위해 병렬처리에 용이하도록 구성되는 프루닝 클러스터 그래프에 대해 서술하고, 각 클러스터 그래프 별 구성 전략에 따른 성능 분석을 진행한다. 클러스터 그래프 내에서 중복성 제거를 진행하지 않고 완전한 정보를 보존하는 바탕 시점(basic view)의 개수가 적게 포함될수록 처리할 전체 픽셀 화소율(pixel rate)은 감소하지만, 복원 화질 역시 감소하며 프루닝 복잡도는 증가하는 경향을 보인다. 실험 결과를 통해 프루닝 클러스터 그래프 구성에 따른 트레이드오프를 탐색하고, 최적화된 그래프 구성 전략에 따라 몰입형 비디오의 효율적인 전송이 가능함을 보인다.