기계독해 시스템은 주어진 질문에 대한 답변을 문서에서 찾아 사용자에게 제공해주는 질의응답 작업 중 하나이다. 기존의 기계독해는 대부분 문서에 존재하는 짧고 간결한 답변 추출 문제를 풀고자 했으며 최근엔 불연속적인 범위를 추출하는 등의 확장된 문제를 다루는 데이터가 공개되었다. 불연속적인 답변 추출은 실제 애플리케이션에서 사용자에게 정보를 유연하게 제공해줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 간결한 단일 범위 추출에서 확장된 다중 범위 추출 시스템을 제안하고자 한다. 제안 모델은 문서를 구성하는 모든 토큰의 조합으로 구성된 Span Matrix를 통하여 다중 범위 추출 문제를 해결하고자 하며 실험을 통해 기존 연구들과 비교하여 가장 높은 86.8%의 성능을 보였다.
몰리브덴은 알칼리용액에서는 $MoO{_4}^{2-}$로 존재한다. 수용액의 pH 2와 6 사이의 범위에서는 $MoO{_4}^{2-}$와 수소이온간의 축중합반응에 의해 다양한 동종다중음이온이 형성된다. 몰리브덴용액의 pH가 2 이하의 범위에서는 동종다중양이온이 형성되나 무기산의 농도가 증가함에 따라 무기산의 음이온과 반응하여 이종다중음이온이 형성된다. pH 6 이하의 용액에서 몰리브덴의 농도분포는 몰리브덴과 무기산의 종류와 농도에 의존한다. 따라서 용매추출과 이온교환자료를 해석하기 위해서는 강산용액에서 몰리브덴 화학종을 규명할 필요가 있다.
본 논문에서는 T1 강조 영상, T2 강조 영상 그리고 PD 영상의 히스토그램 특징을 상호 보완적으로 이용한 영상 분할 방법을 제안한다. 제안한 분할 알고리듬은 3단계로 이루어지는데, 첫 번째 단계에서는 T1과 T2, PD 영상으로부터 각각의 대뇌 영상을 추출하고, 두 번째 단계에서는 대뇌 영상의 히스토그램에서 봉우리 범위를 추출하고, 마지막 단계에서는 클러스터링을 이용하여 대뇌 영상을 분할한다. 본 논문에서는 봉우리 범위에 따른 분할결과와 수행 시간을 비교하고 기존의 분할 방법에 의한 실험 결과와 수행시간을 비교하여 보이는데 제안한 방법의 분할결과가 기존의 방법에 의한 결과보다 더 나은 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
관계 추출은 문서에서 존재하는 트리플(주어, 관계어, 목적어)형식에 해당하는 단어를 추출하는 작업을 뜻한다. 본 논문에서는 멀티헤드 셀프 어텐션을 이용하여 트리플 중 주어나 목적어를 찾는 구조를 제안한다. 한국어 위키피디아와 DBpedia의 관계어를 단어 임베딩을 통해 벡터를 생성하고 입력한다. 초록과 관계어의 어텐션 이후 멀티 헤드 셀프 어텐선 구조를 통해 초록 중 관계어와 관련 있는 단어들의 가중치가 높아 진다. 멀티헤드 셀프 어텐션 과정을 반복하여 주요 단어들의 가중치가 계속해서 높아진다. 이를 입력으로 하여 정답이 될 단어의 시작과 끝을 선택한다. 제안 방법으로 직접 구축한 한국어 관계 추출 데이터셋을 대상으로 F1 0.7981의 성능을 보였다. 제안 방법은 관계어와 같이 단순한 정보만을 이용하고도 초록에서 적절한 정답 단어를 추출할 수 있음을 확인하였다. 관계어의 범위를 확장함으로서 나아가 육하원칙(5W1H)과 같은 이벤트의 추출에도 활용할 수 있을 것이다.
본 논문은 박물관이나 고가의 물품을 판매하는 곳에서 특정한 객체를 감시하고, 특정 객체의 도난을 방지하기 위하여 다중카메라를 설치하여 카메라 상호간의 정보를 교환함으로써 움직이는 객체를 추출하고 추적하는 시스템의 구현이다. 감시대상이 되는 객체의 상단과 정면에 카메라를 설치하여 움직임 객체가 감시대상 객체에 접촉하게 되면 두 대의 카메라가 동시에 움직임 객체를 추출하고 추적하게 된다. 먼저 정면의 카메라는 움직임 물체의 얼굴부분을 캡춰하고 지속적으로 얼굴영역을 확대 / 캡춰하면서 추적을 시작한다. 상단의 카메라는 많은 객체들의 움직임 속에서 특정한 객체만을 추적할 수 있으며, 추적은 방향예측을 통하여 수행하고 객체의 특징정보를 저장한다. 저장된 특징정보는 카메라의 범위를 벗어났을 때 인접한 카메라에 정보를 전송하고 지속적인 추적이 이뤄질 수 있도록 한다.
본 논문에서는 비정형 단위를 사용한 음성 합성 시스템의 합성음에 대한 자연성을 향상시키기 위한 휴지 구간 추출 및 휴지 지속시간 예측 모델을 제안한다. 제안된 휴지 지속시간 예측 모델은 트리 기반 모델링 기법 중 하나인 CART (Classification And Regression Trees)방법을 이용하였다. 이를 위해 남성 단일 화자가 발성한 6,220개의 어절경계 포함하는 총 400문장의 문 음성 데이터베이스를 구축하였고, 이 데이터베이스로부터 V-fold Cross-Validation 방법에 의해 최적의 트리를 결정하였다. 이 모델을 평가한 결과, 휴지 구간 추출 정확율은 $81\%$로 휴지 구간 존재 추출 정확율은 $83\%, 휴지 구간 비존재 추출 정확율은 $80\%이었고, 실 휴지지속시간과 예측 휴지지속시간과의 다중상관 계수는 0.84로, 오차 범위 20ms 이내에서 의 정 확율은 $88\%$ 이었다. 또한, 휴지지속시간을 예측하여 적용한 합성음을 청취 실험한 결과 자연 음성과 대체적으로 유사하게 나타났다.
청각시스템의 저전력 및 가격의 저렴화를 위해 달팽이관의 BM(Basilar Membrain)모델을 아날로그 VLSI 마이크로 파워 공정으로 구현하고 있다. 본 논문에서는 소리의 주파수 정보 추출기능을 하는 직렬 연결된 트리구조(TSBF : Tree-structured Cascaded Bandpass Filter)의 16채널의 아날로그 중간대역통과 필터회로를 CMOS VLSI 공정을 이용하여 설계하였다. 특히 큰 입력 신호에 대해서도 파형왜곡 없이 선형적인 특성을 가지는 트랜스 컨턱터를 이용하여 필터를 구현하였다. 필터는 저대역통과필터와 출력이득의 감쇄를 줄이기 위해서 중간대역통과필터를 이용하여 전체 시스템을 설계했다. 본 논문에서 기존의 150mVp-p 입력신호 범위의 트랜스 컨턱터를 Substrate 입력을 가지는 트랜스 컨턱터를 이용하여 입력신호 범위를 1Vp-p 까지 늘였다.
40 Gbit/s 속도의 시분할 다중화(OTDM)된 광펄스 신호열로부터 반도체 광증폭기의 4광파 혼합 신호에 포함된 위상정보를 이용하여 10GHz로 위상 동기된 진동자 신호를 추출하였다. 제작된 위상 동기 회로는 5시간이상 안정되게 동작되었고, 위상 동기 주파수의 작동범위는 입력 광펄스의 기본 주파수의 10KHz 이내로 측정되었다.
본 논문에서는 저가형 적외선 거리 센서의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 적외선 거리 센서는 반사광의 강도를 측정하여 거리로 환산한다. 제안하는 방법은 센서의 감지 거리를 개선하고 다양한 조명환경에서도 강인하게 동작하도록 한다. 이는 센서의 특성곡선을 추출하고 이를 바탕으로 HDR(High Dynamic Range) 기법을 적용함으로써 가능해졌다. 적외선 입력의 세기와 노출 시간을 다양하게 변화시켜서 센서의 출력값을 획득하였고 이로부터 센서의 특성곡선을 추출하였다.
디지틀 전송장치에서 지터 허용치는 신호를 재생하기 위해 사용하는 클럭 추출 회로의 특성에 좌우되며, 특히 비동기 다중화 장치에서는 이외에 프레임 형태, 이로인한 위치맞춤의 형태(justification process), 동기화기/역동기화기에서의 버퍼 단수, PLL의 전달함수, PLL의 동작범위 등이 지터 허용치에 큰 변수가 된다. 본 논문에서는 특히 비동기 다중화 장치에서, 이상의 변수가 주어졌을 때 지터 허용치를 구하기 위한 새로운 알고리듬을 제시하였으며 이 알고리듬을 이용해 이상의 변수가 입력 지터 허용치에 미치는 영향을 분석하였다. 45M - 140M 다중화 장치에서 입력지터 허용치를 측정하였으며 측정 결과는 계산치와 근사함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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