• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.41-44
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• 2017

기계이해 시스템은 주어진 문서를 이해하고 질의에 해당하는 정답을 출력하는 방법으로 심층 신경망을 활용한 주의집중 방법이 발달하면서 활발히 연구되기 시작했다. 본 논문에서는 어휘 정보를 통해 문서와 질의를 이해하는 어휘 이해 모델과 품사 등장 정보, 의존 구문 정보를 통해 문법적 이해를 하는 구문 이해 모델을 함께 사용하여 기계이해 질의응답을 하는 Dual Bi-Directional Attention Flow모델을 제안한다. 한국어로 구성된 18,863개 데이터에서 제안 모델은 어휘 이해 모델만 사용하는 Bi-Directional Attention Flow모델보다 높은 성능(Exact Match: 0.3529, F1-score: 0.6718)을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.41-44
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• 2017

기계이해 시스템은 주어진 문서를 이해하고 질의에 해당하는 정답을 출력하는 방법으로 심층 신경망을 활용한 주의집중 방법이 발달하면서 활발히 연구되기 시작했다. 본 논문에서는 어휘 정보를 통해 문서와 질의를 이해하는 어휘 이해 모델과 품사 등장 정보, 의존 구문 정보를 통해 문법적 이해를 하는 구문 이해 모델을 함께 사용하여 기계이해 질의응답을 하는 Dual Bi-Directional Attention Flow모델을 제안한다. 한국어로 구성된 18,863개 데이터에서 제안 모델은 어휘 이해 모델만 사용하는 Bi-Directional Attention Flow모델보다 높은 성능(Exact Match: 0.3529, F1-score: 0.6718)을 보였다.

• Journal of the KSME
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• v.22 no.1
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• pp.9-14
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• 1982

복합재료를 이용하여 부품제작을 한 후 어떠한 결합방법을 채택할 것인가를 결정할 때 고려해 야할 점을 기계적 결합법과 접착결합법을 비교하여 검토하였다. 기계적 결합은 하중을 많이 받고 분해 및 결합이 자주 예상되는 부품에 채택해야 할 것이며 복합재료의 특성을 고려하여 보강 시에 부착하는 평판의 섬유방향은 가급적 드릴구멍주위를 부드럽게 하여 응력집중을 낮출 수 있으며 하중의 종류에 따라 적층의 섬유방향을 조절함으로서 응력집중을 조절할 수 있다. 드릴 구멍 주위인 파손은 평판의 폭과 구멍의 직경등이 크게 작용함으로 강도해석을 할 경우에 응력 해석을 한 후 허용응력등을 결정해야할 것이다. 접착졀합법은 작업이 간단하나 신뢰도가 떨어지 므로 하중을 많이 받는 구조물에의 사용에 주의를 요하며 설계방법도 매우 다양하게 제안되어 있어 선택함에 있어 하중 환경조건등을 점검해야할 것이다. 접착결합법은 드릴구멍같은 불연속 성을 갖지 않기 때문에 응력집중이 생기지 않으나 접착층의 길이등 기하학적 형상에 따라 다르게 나타남으로 잡착층의 분리가 일어나지 않도록 설계되어야 한다. 특히 복합재료의 이방성인 성 질을 감안하여 접착층에 이웃하는 피접착층의 섬유방향에 주의해야 하며 층간응력이 파손에 미 치는 영향을 고려하여 설계에 임해야 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.12
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• pp.1581-1587
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• 2020

With the emergence of convolutional neural network in the field of machine learning, the model for solving image processing problems has seen rapid development. However, the computing resources required are also rising, making it difficult to learn from a typical environment. Attention mechanism is originally proposed to prevent the gradient vanishing problem of the recurrent neural network, but this can also be used in a direction favorable to learning of the convolutional neural network. In this paper, attention mechanism is applied to convolutional neural network, and the excellence of the proposed method is demonstrated through the comparison of learning time and performance difference at this time. The proposed model showed that both learning time and performance were superior in object detection based on YOLO compared to models without attention mechanism, and experimentally demonstrated that learning time could be significantly reduced. In addition, this is expected to increase accessibility to machine learning by end users.

• The Bimonthly Magazine for Agrochemicals and Plant Protection
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• v.5 no.4
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• pp.70-76
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• 1984

• Information and Communications Magazine
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• v.30 no.10
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• pp.32-37
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• 2013

기계 산업은 최근 10년간 높은 성장세를 보였으나 금융위기, 선진 기계류 시장의 침체, 중국의 기계설비 자립화 등으로 성장세가 둔화되었다. 세계 경제의 불확실성이 가중되고 보호 무역주의가 득세하는 지금 신흥 시장에서의 MID-Tech 제품의 경쟁력 및 기계 산업 서비스 경쟁력 강화를 위한 수익 창출 비즈니스 모델의 변화가 강력히 요구되고 있다. 선진국의 기술 개발 동향 및 우리 나라 기계산업의 현황 분석을 통해 도출한 기계산업 발전 4대 전략인 신흥 시장 확대, 서비스화, 스마트화, 신산업 창출 등은 ICT 융합과 매우 밀접한 연관이 있기 때문에 기계 산업의 ICT 융복합의 적극적 추진이 강력히 요구된다. 본고에서는 이러한 기계산업과 ICT융합 동향과 사례등을 살펴본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.411-414
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• 2019

검색 모델은 색인된 문서 내에서 입력과 유사한 문서를 검색하는 시스템이다. 최근에는 기계독해 모델과 통합하여 질문에 대한 답을 검색 모델의 결과에서 찾는 연구가 진행되고 있다. 위의 통합 모델이 좋은 결과를 내기 위해서는 검색 모델의 높은 성능이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 검색 모델의 성능을 보완해 줄 수 있는 재순위화 모델을 제안한다. 검색 모델의 결과 후보를 일괄적으로 입력받고 '질문-단락'간 주의 집중을 계산하여 재순위화 한다. 실험 결과 P@1 기준으로 기존 검색 모델 성능대비 5.58%의 성능 향상을 보였다.

• 월간 기계설비
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• s.248
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• pp.67-69
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• 2011

4대보험 및 산재처리 등 각종 노무실무는 내용이 복잡하여 주의를 기울이지 않으면 불필요한 노무비 지출로 이어진다. 본지는 회원사의 노무관련 업무에 참고자료로 활용할 수 있도록 "건설업 인사노무관리 실무"를 지난해 8월호부터 연재하고 있다.

• 월간 기계설비
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• s.249
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• pp.80-83
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• 2011

4대보험 및 산재처리 등 각종 노무실무는 내용이 복잡하여 주의를 기울이지 않으면 불필요한 노무비 지출로 이어진다. 본지는 회원사의 노무관련 업무에 참고자료로 활용할 수 있도록 지난해 8월호부터 연재한 "건설업 인사노무관리 실무"를 이번호로 마친다.

• Journal of the KSME
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• v.23 no.1
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• pp.37-43
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• 1983

본 강좌에서는 최적설계를 일반적인 설계 과정의 일부로 그 개념을 소개하고, 기계공학 시스템 에서 최적설계 분야의 개괄과 구체적인 최적화에 대한 이론을 간략하게 수회에 걸쳐 소개하며 분야별 적용예제를 보이고자 한다. 한가지 주의할 것은 최적화의 좋은 점만 생각하다 보면 설 계의 응용에 있어서 문제의 정립이 잘못 되거나, 컴퓨터와 인력에 대한 과다한 노력이 타당화 될 수 없는 문제 등에, 충분한 검토 없이 무작정 응용하는 것은 때때로 그 결과의 무용함은 물론 이고 여러가지 역효과를 남기게 될 것이다.