대화형 관계 추출의 목표는 주어진 대화에서 두 개체 간의 관계를 식별하는 것이다. 대화 중에 화자는 개체 및 관계와 관련이 있는 단서인 트리거를 통해 특정 개체 간 관계를 식별하는 것에 힌트를 얻을 수 있다. 그러나 데이터에 대해 항상 트리거 정보가 존재하는 것이 아니므로 트리거를 활용해 성능을 향상시키는 것은 어렵다. 본 논문은 이 문제점을 해소하기 위해 대화, 개체, 관계 중심으로 트리거 생성 모델을 학습하고, 이를 통해 생성된 트리거를 대화형 관계 추출에 학습하여 관계 식별에 효과적인 성능 향상을 보이는 접근법을 제안한다. 제안하는 접근법은 대화형 관계 추출 태스크에서 기존 성능과 비교한 결과 Dev, Test에서 각각 F1 19.74%p, F1 15.53%p 의 성능 향상을 보였다.
산업 현장에서 인력으로 작업할 수 있는 물리적 한계를 극복하기 위해 특수 목적 차량 작업 시 차량의 넘어짐 방지와 차체 보호를 위해 아웃트리거를 착지시키는데 도로 상태에 따라 사용자가 직접 최적화를 수행하는데 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 도로 표면 상태를 신속하게 판단하여 아웃트리거 수직 및 수평 전개 착지 시 시간 소모, 안전사고 발생을 낮추기 위해 시멘틱 분할을 이용한 도로 표면 상태를 분석하는 연구를 수행하였다. 13가지로 구분된 도로 표면 상황에 대하여 DeepLabV3+를 통해 실험한 결과 픽셀 성능0.7819, mIoU 0.7085 결과를 도출하였다.
유한요소법을 이용하여 대전력용 트리가트론의 전극 전압의 극성 변화와 전극 구조의 변화에 따른 전계 분포를 해석하였다. 시동 특성을 좋게 하기 위해서는 트리거 전극과 접지 전극 사이의 적절한 거리를 찾아야 한다. 유한요소법을 이용한 전계 분포를 가지고 이 거리를 정할 수 있다. 본 논문은 트리거 갭과 주 갭(트리거 전극과 반대 주전극 사이)에서 동시에 절연 파괴가 일어날 때 트리가트론이 최적으로 동작한다는 연구 결과를 바탕으로 한다. 본 논문은 실험을 위한 예비 단계로서, 시뮬레이션을 통하여 최적의 전극 구조를 찾는데 드는 비용과 시간을 줄일 수 있다.
능동 데이터베이스는 미리 정의된 규칙(rule)에 의해 규칙에 대응하는 사건이 발생하면 자동으로 트리거나 되어 조건을 평가하고 조치를 수행한다. 이러한 능동 규칙은 연속적으로 서로 다른 트리거 할 수 있고 그로 인해 종료하지 못하고 무한한 순환적 동작을 반복할 가능성이 있다. 따라서 이 논문에서는 규칙집합의 종료를 보장하는 종료 분석방법을 제안한다. 여기서 제안한 방법은 정확한 종료 분석을 위해 복합사건의 규칙과 규칙 실행시간을 고려한다. 아울러 규칙간에 형성되는 비활성과 관계를 이용하여 그래프를 기존의 트리거그래프와 결합시킴으로서 규칙 종료의 복잡성 개선과 분석 결과의 정확성을 향상시킨다.
본 논문에서는 일방향 케블라/에폭시 튜브에 대한 현실적인 트리거 모델링을 개발하기 위해 수치해석 모델이 확립하고 시험결과와 비교를 통해 검증하였다. 이를 위해, 4가지 트리거 모델을 제안하고 각각에 대해 상용 외연적 해석 프로그램인 LS-DYNA을 이용하여 유한요소 해석을 통해 축방향 압괴특성을 규명하였다. 유한요소해석에서는 2D 쉘요소와 Chang-Chang 파손기준식을 이용하였다. 또한, 해석에 적용된 소재의 기계적 물성치는 시험을 통해 얻었다. 해석모델은 원형 튜브에 대한 10mm/min의 준정적 압괴시험결과와 비교를 통해 검증하였다. 그 결과 케블라/에폭시 튜브의 하중-변위 곡선은 거의 일치했으며 무게당 흡수 에너지 (SEA)도 5% 미만의 오차에서 잘 일치하였다.
본 논문에서는 다중 스위치를 이용한 전류모드 벅-부스트 컨버터의 벅-부스트 컨버터를 제안하였다. 제안한 컨버터는 넓은 출력 전압 범위와 높은 전류 레벨에서 높은 전력 변환 효율을 갖기 위해 PWM 제어법을 이용하였다. 제안한 컨버터는 최대 출력전류 300mA, 입력 전압 3.3V, 출력 전압 700mV~12V, 1.5MHz의 스위칭 주파수, 최대효율 90% 갖는다. 또한, dc-dc 컨버터의 신뢰성과 성능을 향상시키기 위해 보호회로를 추가하였다. 그리고 Deep-submicron 공정 기술을 이용한 ESD 보호회로를 제안하였다. 제안된 보호회로는 게이트-기판 바이어싱 기술을 이용하여 낮은 트리거 전압을 구현하였다. 시뮬레이션 결과는 일반적인 ggnmos의 트리거 전압(8.2V) 에 비해 고안된 소자의 트리거 전압은 4.1V 으로 더 낮은 트리거 전압 특성을 나타냈다.
본 논문에서는 인덕터의 흐르는 전류를 감지하여 출력 전압을 일정하게 유지시키는 Peak Current-mode 방식의 DC-DC Buck Converter를 제안하고, 소신호 모델링에 기초하여 Power Stage 설계 방법과 시스템의 안정도를 설계하는 방법을 제안한다. 또한, dc-dc 컨버터의 신뢰성과 성능을 향상시키기 위해 보호회로를 추가하였다. 그리고 정전기 방지를 위하여 ESD 보호회로를 제안하였다. 제안된 보호회로는 게이트-기판 바이어싱 기술을 이용하여 낮은 트리거 전압을 구현하였다. 시뮬레이션 결과는 일반적인 ggNMOS의 트리거 전압(8.2V) 에 비해 고안된 소자의 트리거 전압은 4.1V 으로 더 낮은 트리거 전압 특성을 나타냈다. 본 논문에서 제안하는 회로의 시뮬레이션은 0.35um BCB 공정 파라미터를 이용하였고, Mathworks 사의 Mathlab과 Synopsys 사의 HSPICE 프로그램을 사용하여 검증하였다.
본 논문은 트리거 시간을 조절하여 펄스 성형이 가능한 150 MW 펄스 파워 시스템의 설계와 동작특성을 알아보았다. 이 시스템은 2개의 커패시터 뱅크 모듈로 구성되어 있고, 각 커패시터 뱅크 모듈은 병렬로 연결되어 있다. 그리고 커패시터 뱅크 모듈은 메인스위치, 커패시터, 에너지 덤프회로, 크로바 회로, 펄스 성형 인덕터로 구성되어 있다. 또한 이 시스템의 모듈 선택과 트리거 시간은 트리거 제어부에서 조정된다. Pspice 시뮬레이션은 실험회로의 결과를 예측하고, 시스템의 구성품의 파라미터를 결정하기 위한 것으로 사용하였다. 실험 결과, 시뮬레이션은 실험결과와 잘 일치하였다. 출력 전류의 펄스폭은 커패시터 뱅크 모듈에서의 순간적 점화 시간 제어로 300~650 us의 펄스폭이 형성되었다. 그리고 최대 전류값은 2개의 커패시터 뱅크 모듈이 동시에 트리거 되었을 때 약 40 kA 정도이다. 이 150 MW 펄스 파워 시스템은 파암 전원, Rail Gun, Coil Gun, 나노분말 제조, HPM 등과 같은 대전류 펄스 파워 시스템에 적용할 수 있다.
Fast Handover[1] 프로토콜은 핸드오프 과정에서 발생하는 지연 시간을 줄임으로써 끊김없는 핸드오프가 가능하도록 해준다. 핸드오프 지연시간을 줄이기 위해서 Fast Handover는 링크 계층의 트리거 정보를 이용한 예측 기법을 사용한다. 따라서 기존 Mobile IPv6에 비해서 더 많은 시그널링 비용을 초래한다. 뿐만 아니라 가변적인 특성을 가지는 링크 특성으로 인해 예측한 정보가 정확하지 않을 수도 있고 이 경우에는 불필요한 버퍼 공간을 낭비하게 된다. 따라서, 이러한 부가적인 비용을 고려하여 Fast Handover와 Mobile IPv6의 성능을 비교, 평가하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 두 프로토콜에서의 시그널링 비용과 패킷 전송 비용을 모델링하여 링크 계층 트리거의 시점이 전체 비용에 미치는 영향과 핸드오프 과정에서의 버퍼 요구량을 비교하였다. 그 결과 최적화된 핸드오프 성능을 위해서 트리거 시점을 적합하게 설정하는 것이 중요하다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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