• 대한기계학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.990-999
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• 1990

본 연구에서는 레이놀즈 응력모델을 비롯해 Hassid와 Poreh의 1-바정식 모델 과 K-.epsilon.모델을 사용해 난류 쿠에트 유동을 해석하였다. 특히, 레이놀즈 응력모델의 경우에는 단순구배 확산모델(simple gradient diffusion model)과 Hanjalic과 Launder 의 확산모델 및 Dekeyser와 Launder의 확산모델등 세종류의 확산모델을 사용해 계산결 과를 비교하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.35-39
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• 2018

챗봇은 사람과 기계가 자연어로 된 대화를 주고받는 시스템이다. 최근 대화형 인공지능 비서 시스템이 상용화되면서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 처리해야할 필요성이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기계독해 기반 질의응답과 Transformer 기반 자연어 생성 모델을 함께 사용하여 하나의 모델에서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 하는 기계독해 기반 질의응답 챗봇을 제안한다. 제안 모델은 기계독해 모델에 일반대화를 판단하는 옵션을 추가하여 기계독해를 하면서 자체적으로 문장을 분류하고, 기계독해 결과를 통해 자연어로 된 문장을 생성한다. 실험 결과 일반적인 대화 문장과 질의를 높은 성능으로 구별하면서 기계독해의 성능은 유지하였고 자연어 생성에서도 분류에 맞는 응답을 생성하였다.

• 정보보호학회지
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• 제29권6호
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• pp.67-74
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• 2019

기계학습 알고리즘을 이용한 다양한 분야에서의 활용사례들이 우리 사회로 점차 확산되어가며, 기계학습을 통해 산출된 모델의 오동작을 유발할 수 있는 공격이 활발히 연구되고 있다. 특히, 한국에서는 딥러닝을 포함해 인공지능을 응용한 융합분야를 국가적 차원에서 추진하고 있으며, 만약 인공지능 모델 자체에서 발생하는 취약점을 보완하지 못하고 사전에 공격을 대비하지 않는다면, 뒤늦은 대응으로 인하여 관련 산업의 활성화가 지연될 수 있는 문제점이 발생할 수도 있다. 본 논문에서는 기계학습 모델에서, 특히 심층 신경망으로 구성되어 있는 모델에서 발생할 수 있는 공격들을 정의하고 연구 동향을 분석, 안전한 기계학습 모델 구성을 위해 필요한 시사점을 제시한다. 구체적으로, 가장 널리 알려진 적대적 사례(adversarial examples) 뿐 아니라, 프라이버시 침해를 유발하는 추론 공격 등이 어떻게 정의되는지 설명한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.25-26
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• 2020

본 논문에서는 머신러닝을 이용한 이미지 생성을 위한 새로운 오차 함수모델을 제안한다. 제안된 함수모델은 기존 오차함수가 반영하지 못하던 채널 간 오차비율정보를 반영하여 기존 오차함수에 비해 빠른 초기 수렴속도와 더 좋은 FID값을 보인다. 본 논문에서는 하나의 네트워크 모델을 통해 기존의 오차함수모델에 비해서 우수함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.41-42
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• 2019

본 논문에서는 다양한 기계학습 모델을 이용한 신용 데이터 분석 기법에 대해 서술한다. 기계학습 모델은 크게 Canonical models, Committee machines, 그리고 Deep learning models로 분류된다. 이러한 다양한 기계학습 모델 중 일부 학습 모델을 기반으로 Benchmark dataset인 Credit Approval 데이터를 분석하고 성능을 평가한다. 성능 평가에는 k-fold evaluation method를 사용하며, k-fold evaluation 결과에 대한 평균 성능을 측정하기 위해 Accuracy, Precision, Recall, 그리고 F1-score가 사용되었다.

• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 1997년도 추계 학술논문발표회 논문집
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• pp.337-343
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• 1997

일반적으로 안전가공경로를 위한 기계그룹형성 및 부품결정모델을 위하여 각 기계에는 제한된 형태의 공구저장소(Tool Magagine)를 장착하고 있으며, 공구저장소에는 기계에서 가공되어질 안전공정을 수행할 공구를 보유하고 있고 이러한 기계들은 필요한 공구를 경제적으로 안전관리하거나, 기계이용율을 증가 또는 준비시간을 감소시키기 위해서 여러개의 그룹으로 형성되어지고 있다. 일반적으로 안전가공경로 기계그룹형성의 목적은 다음과 같다. 1) 자제이동비용의 최소화 2) 기계중복사용의 최소화 3) Cell간 이동비용의 최소화 4) 부품의 대체경로를 제공 5) 기계그룹간 작업부하불균등문제 최소화 6) 안전가공경로 최소화 (중략)

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-8
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• 2021

인공지능 기술이 발달함에 따라 기계번역 기술도 많은 진보를 이루었지만 여전히 기계번역을 통한 번역문 내에는 사람이 교정해야 하는 오류가 다수 포함되어있다. 이렇게 번역 모델에서 생성되는 오류를 교정하는 전문인력의 요구를 경감시키기 위하여 기계번역 사후교정 연구가 등장하였고, 해당 연구는 현재 WMT를 주축으로 활발하게 연구되고 있다. 이러한 사후교정 연구는 최근 도메인 특화 관점에서 주로 연구가 이루어지고 있으며 현재 많은 도메인에서 유의미한 성과를 내고 있다. 하지만 이런 연구들은 기존 번역문의 품질을 얼만큼 향상시켰는가에 초점을 맞출 뿐, 다른 도메인 특화 번역모델의 성능과 비교했을 때 얼마나 뛰어난지는 밝히지 않기 때문에 사후교정 연구가 도메인 특화에서 효과적으로 작용하는지 명확하게 알 수 없다. 이에 본 연구에서는 도메인 특화 번역 모델과 도메인 특화 사후교정 모델간의 성능을 비교함으로써, 도메인 특화에서 사후교정을 통해 얻을 수 있는 실제적인 성능을 검증한다. 이를 통해 사후교정이 도메인 특화 번역모델과 비교했을 때 미미한 수준의 성능을 보임을 실험적으로 확인하였고, 해당 실험 결과를 분석함으로써 향후 도메인특화 사후교정 연구의 방향을 제안하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.151-154
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• 2020

대명사 참조해결은 문서 내에 등장하는 대명사와 이에 대응되는 선행사를 찾는 자연어처리 태스크이다. 기계 독해는 문단과 질문을 입력 받아 질문에 해당하는 알맞은 정답을 문단 내에서 찾아내는 태스크이며, 최근에는 주로 BERT 기반의 모델이 가장 좋은 성능을 보이고 있다. 이러한 BERT 기반 모델의 성공에 따라, 최근 여러 연구에서 자연어처리 태스크를 기계 독해 문제로 변환하여 해결하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 최근 여러 자연어처리에서 뛰어난 성능을 보이고 있는 BERT 기반 기계 독해 모델을 이용하여 한국어 대명사 참조해결 연구를 진행하였다. 사전 학습 된 기계 독해 모델을 사용하여 한국어 대명사 참조해결 데이터로 fine-tuning하여 실험한 결과, 개발셋에서 EM 78.51%, F1 84.79%의 성능을 보였고, 평가셋에서 EM 70.78%, F1 80.19%의 성능을 보였다.

• 전산구조공학
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• 제6권1호
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• pp.17-25
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• 1993

여기에서는 진동기초에 관한 해석모델로 실무에서 널리 사용되고 있는 참고문헌[1]의 진동기초 해석모델에 관한 문제점들(로킹진동, 보와 기둥의 연결부에 관한 모형화, 기계 질량의 위치지정, 작용하중의 형태)을 알아보았고, 이 문제점들을 개선한 해석모델들을 소개하였다. 참고문헌[1]의 진동기초 해석모델(모델A)과 개선된 해석모델들간의 해석결과로부터 기존의 해석모델 A는 실제보다 훨씬 긴 고유진동주기를 가져오기 때문에 진동기초에 대한 해석모델로서 부적합함을 알 수 있었다. 여기에서 소개한 해석모델중 모델 D를 이용하면 실제에 매우 가까운 진동기초의 고유진동주기와 모드형상을 얻을 수 있을 것으로 생각되며 기계회전 속도의 변화에 의한 진동기초 고유진동수와의 공진현상에 대한 세심한 검토가 필요하다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.124-130
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• 2021

기계요약의 사실 불일치는 생성된 요약이 원문과 다른 사실 정보를 전달하는 현상이며, 특히 개체명이 잘못 사용되었을 때 기계요약의 신뢰성을 크게 훼손한다. 개체명의 수정을 위해서는 두 가지 작업을 수행해야한다. 먼저 요약 내 각 개체명이 올바르게 쓰였는지 판별을 해야하며, 이후 잘못된 개체명을 맞게 고치는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 두 가지 작업 모두 각 개체명을 문맥적으로 이해함으로써 해결할 수 있다고 가정하고, 이에 따라 두 작업에 대한 다중 작업 학습 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통해 학습한 모델은 생성된 기계요약에 대한 후처리 교정을 수행할 수 있다. 제안 모델을 평가하기 위해 강제적으로 개체명을 훼손시킨 요약데이터와 기계 요약 데이터에 대해서 성능을 평가 하였으며, 다른 개체명 수정 모델과 비교하였다. 제안모델은 개체명 수준에서 92.9%의 교정 정확도를 달성했으며, KoBART 요약모델이 만든 기계요약의 사실 정확도 4.88% 포인트 향상시켰다.