최근 생성형 언어모델에 명령어 튜닝을 적용하여 사람의 명령을잘이해하고, 대답의 성능을 향상시키는 연구가 활발히 수행되고 있으며, 이 과정에서 다양한 명령어 튜닝 데이터셋이 등장하고 있다. 하지만 많은 데이터셋들 중에서 어떤 것을 선택해서 활용하지가 불분명하기 때문에, 현존하는 연구들에서는 단순히 데이터셋을 모두 활용하는 방식으로 명령어 튜닝이 진행되고 있다. 하지만 최근 연구들에서 고품질의 적은 데이터셋으로도 명령어 튜닝을 하기에 충분하다는 결과들이 보고되고 있는 만큼, 많은 명령어 데이터셋에서 고품질의 명령어를 선별할 필요성이 커지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 한국어 데이터셋에서도 명령어 튜닝 데이터셋의 품질을 향상시키기 위해, 기존의 데이터셋들에서 데이터를 큐레이션하여 확보된 적은 양의 고품질의 명령어 데이터셋인 KoQuality를 제안한다. 또한 KoQuality를 활용하여 한국어 언어모델에 명령어 튜닝을 진행하였으며, 이를 통해 자연어 이해 성능을 높일 수 있음을 보인다. 특히 제로샷 상황에서 KoBEST 벤치마크에서 기존의 모델들보다 높은 성능 향상을 보였다.
사용자와 자연어 음성을 통해 상호작용하는 대화 시스템이 주목받고 있다. 음성 뿐 아니라, 화면을 통해 사용자와 상호작용하는 기능을 제공하는 대화 시스템들이 소개되고 있으며, 최근에는 혼합 현실 환경에서 대화 에이전트가 실제 공간에 존재하는 서비스가 소개되기도 하였다. 본 연구에서는 혼합 현실 환경의 대화 시스템이 현실 세계에 영향을 미칠 수 있는 시스템을 설계하였다. 제안하는 시스템은 서버가 클라이언트와 통신하여 필요 시 적절한 장치를 제어하도록 설계되었다. 본 연구 시스템의 실현가능성을 입증하기 위해 라즈베리파이를 제어할 장치로 사용하였으며, 화면에 보이는 대화 에이전트에게 음성으로 명령하여 전등, 에어컨 등을 제어하는 것이 가능함을 확인하였다.
내장형 신호처리 시스템의 상당 수는 스트리밍(streaming) 어플리케이션의 특성을 지니고 있다. 데이터플로우(dataflow) 계산모델을 이용하면 스트리밍 프로그래밍 패러다임을 손쉽게 표현할 수 있다. 데이터플로우 계산모델에서는 프로그램의 병렬성이 드러나므로 멀티코어를 위한 병렬 프로그램으로의 컴파일 과정 또한 용이해진다. 우리는 내장형 신호처리 시스템의 스트리밍 특성을 데이터플로우 계산모델에 기반하여 표현하기 위한 언어 확장으로서 SPEX(Signal Processing Extension)을 제안하고자 한다. SPEX는 기존의 명령형언어(imperative language)상에 스트리밍 프로그램밍 패러다임을 표현할 수 있게 한다. SPEX 언어 확장은 매개변수 데이터플로우 계산모델(parameterized dataflow)에 기반하고 있으며, 이를 위해 몇몇의 키워드를 기존의 C++ 언어 더하는 방식으로 이루어져 있다. 본 논문에서는 하나의 필터내에서의 스트리밍 계산 특성 및 필터 간의 스트리밍 데이터 전달을 표현하는 SPEX의 기능에 초점을 맞추고자 한다.
각종 지능형 전자장비의 개발과 사용자 편의성 증대를 위해 영상기반의 손 동작 인식시스템이 다양하게 개발, 적용되고 있다. 손 동작 인식을 위해 손의 3차원 위치를 계산하고 오 동작 방지를 위해 명령 동작을 다른 유사동작과 구분하여 정확히 검출해야 한다. 본 논문에서는 설치가 쉽고 저렴한 비용으로 3차원 위치를 계산하는 시스템과 다양한 유사 동작 중 정의된 동작만을 검출해 내는 방법에 대해 다룬다. 팬/틸트 가능한 두 대의 USB 카메라와 표식을 이용하여 카메라를 임의의 위치에 두더라도 부착된 표식을 통해 자동으로 두 카메라간 상대위치를 구해 3차원 위치를 계산할 수 있다. 사용자의 명령 동작을 다른 유사 동작과 구분하기 위해 퍼지 가비지 모델을 개발 하였는데 퍼지 명령모델과 가비지 모델 두 가지를 이용하여 행동 인식에 대한 가변적 문턱 값을 구할 수 있다. 또한 두 단계의 적응 과정을 통해 각 사용자마다 다르게 나타나는 행동 특성 및 동일 사용자가 환경에 따라 다르게 나타내는 행동 특성을 반영 하여 성능을 개선한다. 개발된 시스템을 5명의 사용자를 대상으로 실험을 실시하였는데 명령 동작과 하나의 유사동작만 있을 경우 95% 이상, 다양한 유사동작이 혼재되어 있을 경우 85%이상의 인식률(명령 동작 검출)을 보였다.
최근 국내 전력시장은 초고압 대전력기기 사용이 현저히 증가하고 있어 이에 따라 부분방전 예방진단 시스템의 필요성은 절대적이며 이러한 시스템의 국산화가 절실히 요구되고 있다. 예방 진단 시스템의 국산화에 있어 부분방전 신호 측정시 신호 대 잡음비(Signal to Noise ratio)를 높이기 위해 측정용 센서의 검출가능 주파수 대역을 높게 설정하여 설계되고 있는데, 따라서 센서에서 검출된 신호를 처리하기 위한 로컬유닛 또한 국산화시 외국 시스템보다 더욱 신뢰성을 가질 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위해서는 기존의 마이크로프로세서를 채용한 저속 시스템을 대체할 수 있도록 더욱 빠르고 높은 신뢰성의 디지털 신호처리 기술이 요구된다. 본 논문에서는 검출 센서의 아날로그 신호를 빠르게 디지털화 한 후 보다 정확한 데이터와 독립적 신호처리 그리고 네트워크를 통한 실시간 전송을 수행할 수 있는 부분방전 예방진단 시스템 로컬유닛의 프로토타입을 Digital Signal Processor (DSP)를 이용하여 구현하였다. 제작된 DSP 로컬유닛을 시험하기 위해 Real-Scale 170kV GIS Mock-up에서 부분방전 신호를 발생 시키고 센서를 통해 검출된 신호를 DSP가 처리하여 사용자의 네트워크를 통한 명령에 따른 실시간 전송모드, ${\Phi}$-q-n 진단모드로 자체 네트워크 기능을 이용하여 사용자에게 데이터를 실시간 전송하도록 하였다. 본 논문에서 구현한 DSP 로컬유닛은 대전력기기 부분방전 예방진단 시스템의 국산화에 있어 기존의 외국 시스템의 로컬유닛보다 구성이 간단하며, 실시간 신호처리 및 원거리 데이터 전송기능에서 우수한 성능을 보였다. 향후 연구에서는 다양한 분석 알고리즘을 탑재한 DSP를 개발하여 더욱 향상된 실시간 데이터 전송 및 분석기능이 우수한 DSP 로컬유닛을 개발하고자 한다.
대용량 데이터가 쏟아져 나오고 있는 지금, 대용량 데이터의 처리를 위해 데이터 처리 특성상 쓰기 작업보다 읽기작업이 많아 소프트웨어 아키텍처나 데이터 저장 패턴에 많은 변화가 가해지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 명령(Command)과 쿼리(Query)의 책임을 분리하는 CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴의 쿼리 모델을 사용해 사용자의 요구사항에 효율적인 대용량 데이터 조회 시스템을 구현한다. 본 논문의 대용량 데이터는 기상청 Open API의 2018년 온도, 습도, 강수 데이터를 활용하여 약 23억 건의 데이터를 RDBMS(PostgreSQL)와 NoSQL(MongoDB)에 알맞게 저장한다. 또한 구현한 웹 서버 (Web Server) 입장에서의 CQRS패턴을 적용한 시스템과 CQRS 패턴을 적용하지 않은 시스템의 성능, 각 데이터베이스의 저장구조 성능, 데이터 처리 특징에 맞는 성능을 비교 및 분석한다.
자율주행 기술이 고도화됨에 따라 사용자가 주행 상황을 실시간으로 모니터링하고 주행을 제어할 수 있는 자율주행 서비스가 필요하다고 생각했다. 또한, 돌발 장애물을 고려하며 정해진 경로로 주행하는 자율주행을 구현하고자 해당 시스템을 설계하게 되었다. 해당 시스템은 차량, 서버, 애플리케이션으로 구성되어있으며 구성요소 간의 실시간 통신을 통해 차량 주행 상황 및 사용자 제어 명령을 자유롭게 전달하고자 했다. 차량의 자율주행 알고리즘을 구현하기 위해 이미지 데이터 처리에 효과적인 CNN을 활용하여 장애물 회피 모델과 라인 트레이서 모델을 구현하여 해당 모델들을 하나의 솔루션으로 통합하였다. 해당 솔루션 구현을 통해 차량이 마주할 수 있는 돌발 상황에 대처하는 자율주행의 안전성을 높이고자 했으며 자율주행 환경에서 사용자 조작을 용이하게 하고자 하였다.
본 논문에서는 음성인식 시스템에서의 잡음 처리 기술로서 SNR정규화와 RAS를 결합한 방법을 사용하여 여러 가지 잡음 처리 방법을 연구하여 인식 시스템의 성능을 개선하였다. 인식 시스템으로는 범용 DSP (TI사의 TM9320C31)가 내장된 모듈을 사용하였다. 실험에 사용된 인식 단어 샘플은 일반 사무 및 컴퓨터의 명령을 위한 60단어이며. 일반환경에서 잡음과 함께 가상의 여러 유색 잡음을 고려하여 샘플된 데이터를 시뮬레이션 하였다. 녹음된 데이터에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 상에서 잡음 처리 방법으로 SNR정규화와 스펙트럼 차감법을 결합하여 실험한 경우 최고 94.61%의 높은 인식 성능을 보였다.
최근 실험실을 관리하기 위한 시스템들은 IoT 기반의 다양한 센서들을 활용하여 실시간으로 관리할 수 있는 서비스를 제공한다. 시스템은 센서 데이터를 수집한 뒤 서버로 전송하고 위험상황을 식별하여 기기들에게 동작 명령을 전송한다. 이러한 시스템들은 중앙 집중형 구조로써 여러 곳의 실험실을 관리할 경우 데이터 처리 속도가 늦어지게 된다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 분산 처리 환경에서 실험실을 관리하여 위험상황의 식별 및 관리를 수행할 수 있는 시스템을 제안한다. 센서 모듈을 이용하여 실험실을 제어하고 위험상황에 대한 식별 및 대처를 자동으로 진행할 수 있게 한다.
현재 대부분의 가정에선 아날로그 제품을 찾아보기 힘들 정도로 상당부분 디지털화되어 있다. 이로 인해 홈 서버나 홈 게이트웨이를 이용한 디지털 가전의 제어도 가능해 졌다. 미래 가정의 지능화에 대한 노력 또한 함께 진행되고 있다. 가정 내의 다양한 환경 및 상황 정보를 감지하여 가정환경을 최적화시키는 것이 센서 네트워크를 이용한 기본적인 지능화 애플리케이션이다. 디지털화된 가정환경에 지능적인 요소를 부여하기 위해 센서 네트워크를 구축하려는 다양한 시도가 진행 중이다. 이에 따라, 가정을 지능화하려면 다양한 상황 데이터를 수집하여 이를 중앙 처리장치로 보낼 수 있는 센서 네트워크 모듈과 수집된 상황 데이터를 수집 분석하여 제어 명령을 전달할 수 있는 센서 네트워크 게이트웨이가 필요하다. 또한 기존 홈 네트워크 사용자를 위해 기존 홈 네트워크와도 호환되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 센서 네트워크 게이트웨이를 경량화 하여 저가로 구현할 수 있는 시스템을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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