채팅 시스템은 사람이 사용하는 자연어를 이용해 컴퓨터와 대화를 하는 시스템이다. 한국어 특성상 대화체에서 동일한 의미를 가졌지만 다른 형태를 가진 경우가 많다. 본 논문에서는 Attention mechanism Encoder-Decoder Model을 사용해 한국어 특성에 맞는 효과적인 생성 모델을 만들 수 있는 입력, 출력 단위를 제안한다. 실험에서 정성 평가와 ROUSE, BLEU 평가를 진행한 결과 형태소 단위의 입력 보다 본 논문에서 제안한 색인어 입력 단위의 성능이 높고, 의사 형태소 단위 출력 보다 음절 단위 출력을 사용한 시스템이 더 문법적 오류가 적고 적합한 응답을 생성하는 것을 보였다.
채팅 시스템은 사람이 사용하는 자연어를 이용해 컴퓨터와 대화를 하는 시스템이다. 한국어 특성상 대화체에서 동일한 의미를 가졌지만 다른 형태를 가진 경우가 많다. 본 논문에서는 Attention mechanism Encoder-Decoder Model을 사용해 한국어 특성에 맞는 효과적인 생성 모델을 만들 수 있는 입력, 출력 단위를 제안한다. 실험에서 정성 평가와 ROUSE, BLEU 평가를 진행한 결과 형태소 단위의 입력 보다 본 논문에서 제안한 색인어 입력 단위의 성능이 높고, 의사 형태소 단위 출력 보다 음절 단위 출력을 사용한 시스템이 더 문법적 오류가 적고 적합한 응답을 생성하는 것을 보였다.
워드프로세서에서의 한자를 가진 한글 어휘의 한자 변환 작업은 사용자에 의해 음절/단어 단위의 변환으로 많은 시간이 소요되어 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 한글 문장의 의미처리를 통해 문맥에 맞는 한자를 자동 변환하는 시스템을 제안한다. 문맥에 맞는 한글-한자 변환을 위해서는 우선 정확한 형태소 분석 및 동형이의어 분별이 선행되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 은닉마르코프모델 기반의 형태소 및 동형이의어 동시 태깅 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 형태의미 세종 말뭉치 1,100만여 어절을 이용하여 unigram과 bigram을 추출 하였고, unigram을 이용하여 어절의 생성확률 사전을 구축하고 bigram을 이용하여 전이확률 학습사전을 구축하였다. 그리고 품사 및 동형이의어 태깅 후 명사를 표준국어대사전에 등재된 한자로 변환하는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능 확인을 위해 전체 세종 말뭉치를 문장단위로 비학습 말뭉치를 구성하여 실험하였고, 실험결과 한자를 가진 동형이의어에 대한 한자 변환에서 90.35%의 정확률을 보였다.
소프트웨어 버스마크란 코드 도용 탐지를 위해 프로그램 자체에서 추출된 프로그램의 특징이다. 동적 API 버스마크는 실행 시간 API 호출 시퀀스로부터 추출된다. Tamada가 제안한 Windows 프로그램을 위한 동적 API 버스마크는 프로그램 실행 시작 부분의 API 시퀀스만을 추출하여 프로그램의 중요한 특성을 반영하지 못하였다. 이 논문에서는 프로그램의 핵심 기능을 실행할 때의 API 시퀀스에서 추출한 기능 단위 동적 API 버스마크를 제안한다. 기능 단위 동적 API 버스마크를 이용해 코드 도용을 탐지하기 위해서 먼저 두 프로그램을 실행하여 버스마크를 추출한다. 두 프로그램의 유사도는 프로그램에서 추출한 버스마크를 준전체 정렬 방식을 이용하여 비교하여 측정한다. 버스마크의 신뢰성을 평가하기 위하여 같은 기능을 가진 프로그램들을 대상으로 실험하였다. 강인성을 평가하기 위하여 동일한 소스 코드를 다양한 컴파일 방법으로 만들어 실험하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 기능 단위 동적 API 버스마크가 기존의 버스마크에서 탐지할 수 없었던 모듈 단위 도용을 탐지할 수 있음을 보였다.
최근 건설구조물에 대한 FRP의 활용에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. FRP는 단위중량당의 강도와 강성이 기존 건설재료인 강재나 콘크리트에 비해 매우 크고, 부식에 대한 저항성이 뛰어나는 등의 여러 가지 물리적, 화학적 장점이 있다. 이러한 장점을 이용하여 FRP 외양관을 단면의 효율성을 극대화할 수 있고 경제성과 경관에 매우 효과가 큰 스트럿을 가진 PSC 박스거더교의 스트럿 부재의 피복재로 적용하고자 한다. 본 논문에서는 스트럿을 가진 PSC 박스거더에 사용되는 FRP 외양관의 적용성을 평가하기 위하여 이와 관련한 FRP 외양관의 시편실험과 FRP로 피복된 콘크리트 부재의 압축실험을 수행하였으며, 실험결과로부터 콘크리트 강도와 에너지 흡수능력 및 연성이 증진되어 스트럿 부재로써 충분한 안전성을 확보할 수 있음을 확인하였다.
기존 딥 러닝을 이용한 형태소 분석 및 품사 태깅(Part-Of-Speech tagging)은 feed-forward neural network에 CRF를 결합하는 방법이나 sequence-to-sequence 모델을 이용한 방법 등의 다양한 모델들이 연구되었다. 본 논문에서는 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅을 수행하기 위하여 최근 자연어처리 태스크에서 많은 성능 향상을 보이고 있는 BERT를 기반으로 한 음절 단위 LSTM-CRF 모델을 제안한다. BERT는 양방향성을 가진 트랜스포머(transformer) 인코더를 기반으로 언어 모델을 사전 학습한 것이며, 본 논문에서는 한국어 대용량 코퍼스를 어절 단위로 사전 학습한 KorBERT를 사용한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅 연구들 보다 좋은 (세종 코퍼스) F1 98.74%의 성능을 보였다.
본 논문에서는 매입형 영구자석 동기전동기의 전자기 토크의 맥동저감에 관하여 기술하였다. 일반적으로 토크 맥동은 전동기의 진동과 소음을 유발하는 중요한 원인이 된다. 제안된 방법에서는 비정현적인 역기전력을 가진 IPMSM에서 토크 맥동을 저감하기 위해 단위전류당 최대토크 제어를 할 수 있는 최적의 전류 형상을 고려하여 도출하였다. 그리고 이를 전동기에 인가했을 때 토크 맥동이 개선될 수 있음을 시뮬레이션과 실험을 통해서 입증하였다.
형태소는 한국어에서 의미를 가진 최소단위이기 때문에, 한국어 언어모델의 성능을 높이기 위해서는 정확한 형태소 분석기의 개발이 필요하다. 기존의 형태소 분석기는 대부분 어절 단위 토큰을 입력 값으로 학습하여 형태소 분석 결과를 제시한다. 하지만 한국어의 어절은 어근에 조사나 접사가 부착된 형태이기 때문에 어근이 같은 어절이어도 조사나 접사로 인해 의미가 달라지는 성향이 있다. 따라서 어절 단위 토큰을 사용하여 형태소를 학습하면 조사나 접사에 대한 오분류가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 형태소 단위의 토큰을 사용하여 한국어 문장에 내재된 의미를 과악하고, Transformer를 사용한 시퀀스 생성 방식의 형태소 분석기를 제안한다. 또한, 미등록 단어 문제를 해결하기 위해 학습 말뭉치 데이터를 기반으로 사용자 사전을 구축하였다. 실험 과정에서 각 형태소 분석기가 출력 한 형태소와 품사 태그를 함께 정답 데이터와 비교하여 성능을 측정하였으며, 실험 결과 본 논문에서 제시한 형태소 분석기가 기존 형태소 분석기에 비해 성능이 높음을 증명하였다.
복부에 중공부가 있는 PSC 거더는 여러 가지 이점이 있다. 중공부에 정착부를 두어 프리스트레싱힘을 단계적으로 도입할 수 있으며 길이가 동일한 경우 거더의 중량을 줄일 수가 있고, 같은 중량인 경우 경간을 더 늘일 수 있다. 그리고 빔에 의한 조망권의 간섭도 줄일 수 있다. 본 연구에서는 복부에 여러 개의 원형 개구부를 가지고 있는 50m 실물 다단계 긴장 PSC 거더를 제작하여 모달테스트를 수행하였다. 모달테스트를 위한 가진방법으로 거더의 중앙에 가진기를 설치하여 일정 주파수 단위로 가진시킴으로써 정확한 주파수응답을 얻고자 하였다. 얻어진 주파수응답을 FFT와 PSD를 통하여 거더의 고유진동수와 감쇠비를 추정하였고 이를 Midas FEA를 이용한 해석결과와 비교하였다.
본 논문에서는 한국어 음성인식 시스템의 성능 향상을 위해 청각 주파수 분해능을 가진 MEL-LPC Cepstrum을 음소단위의 HMM(Hidden Markov Model)을 기반으로 하는 인식 시스템에 적용하여 그 결과를 비교 검토하였다. 선형예측(LP) 분석 후에 후처리로서 주파수를 왜곡시킨 LPC-MEL 분석이 계산량이 적고 효과적이라 일반적으로 많이 사용되고 있으나 주파수 분해능은 많이 개선되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 주파수 분해능을 개선하기 위해, 원 음성신호로부터 직접적으로 멜주파수로 왜곡시킨 후 선형 예측 분석을 수행하는 MEL-LPC 분석방법을 이용한 음소기반의 화자 독립 음성인식 시스템을 구성하여 기존의 LPC-MEL 분석방법과 비교실험을 통하여 MEL-LPC 분석방법의 유효성을 검토하였다. 실험에 사용한 음성 데이터베이스는 음소 및 단어 인식실험에서는 ETRI 445단어 DB, 연속 숫자음인식 실험에서는 KLE 4연속 숫자음 DB를 사용하였다. 화자 독립 음소인식 실험의 경우, 묵음을 제외한 47개의 유사 음소에 대하여 4상태 3출력의 Left-to-Right 모델을이용하였다. 단어 및 연속 숫자음 인식 실험의 경우, 유한상태 네트워크에 의한 OPDP법을 이용하였다. 화자 독립 음소, 단어 및 4연속 숫자음 인식 실험결과, 기존의 LPC-MEL Cepstrum을 사용한 경우보다 MEL-LPC Cepstum을 사용한 경우가 더 높은 인식률을 나타내어 한국어 음성인식 시스템에서 MEL-LPC 분석방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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