오픈 도메인 질의 응답 (ODQA, Open-Domain Question Answering)은 주어진 질문에 대한 답을 찾는 과업으로서 질문과 관련있는 지식을 찾는 "검색" 단계를 필요로 한다. 최근 이미지, 테이블 등의 검색을 요구하는 멀티 모달 ODQA에 대한 연구가 많이 진행되었을 뿐만 아니라 산업에서의 중요도 또한 높아지고 있다. 본 논문은 여러 종류의 멀티 모달 ODQA 중에서도 테이블 - 텍스트 기반 멀티 모달 ODQA 데이터 집합으로 Fusion-in-Decoder (FiD)를 이용한 멀티 모달 오픈 도메인 질의 응답 연구를 제안하며 베이스라인 대비 최대 EM 20.5, F1 23.2 향상을 보였다.
본 연구에서 얻어진 주된 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 모달필터의 오차로 인해 모달상태 추정에 오차가 발생할 때, 폐루프 진동제어계가 Lyapunov 점근 안정성을 갖기 위한 필요충분 조건식(26)을 유도하였다. 2) 모달필터의 오차가 클수록 폐루프 진동제어계의 안정성은 점점 나빠지게 된다. 3) 모달필터의 오차 .DELTA.D가 존재할 때, L$_{\infty}$-놈 이론을 적용하여 진동제어 응답성능의 오차의 상한, 식(32)를 유도하였다. 4) 응답성능 오차의 상한은 모달필터 오차 .DELTA.D의 크기에 비례하고 있으며, 비례계수는 모달공간에서의 제어기법이 종류에 따라 다르다.
시각적 질의응답(Visual Question Answering, VQA)은 주어진 이미지에 연관된 다양한 질문에 대한 올바른 답변을 예측하는 기술이다. 해당 기술은 컴퓨터 비전-자연어 처리 연구분야에서 활발히 연구가 진행되고 있으며, 질문의 의도를 정확히 파악하고, 주어진 이미지에서 관련 단서 정보를 찾는 것이 중요하다. 또한, 서로 이질적인 특성을 지닌 정보(이미지 객체, 객체 위치, 질문)를 통합하는 과정도 중요하다. 본 논문은 질문의 의도에 알맞은 정보를 효율적으로 사용하기 위해 멀티 모달 입력 이미지 객체, 객체 위치, 질문)에 대한 Multi-modal Message Aggregation (MMA) 제안하며 이를 통해 한국어 시각적 질의응답 KVQA에서 다른 모델보다 더 좋은 성능을 확인하였다.
바이모달트램(Bimodal tram)은 현행 교통체계를 해소하고자 도입되는 신형식 차량으로 버스와 지하철의 장점을 지니고 있는 시스템이다. 이러한 차량의 도입으로 인해 전용선로인 파이프트러스교가 건설 되어지는데 기존에 시공되지 않은 새로운 형식의 교량으로 이에 대한 동적응답 특성에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 바이모달트램의 전용선로인 파이프 트러스교에 대하여 교량 하부에 센서를 부착하여 차량의 주행실험을 실시하였다. 또한, 실험을 통하여 신형식 교량에 대한 변위 및 최대 수직 수평가속도를 계측하여 동적응답 특성을 분석하였다. 이러한 실험결과를 바탕으로 수치해석을 실시하여 증속주행에 대한 거동을 예측하였다.
최근 인터넷의 대중화와 웹 기술이 발달함에 따라, 인간친화적인 프리젠테이션을 위하여 캐릭터 에이전트를 이용한 멀티모달 프리젠테이션에 대한 연구가 활성화 되고 있다. 그런데, 기존의 멀티모달 프리젠테이션 시스템은 정보제공자의 일방적인 프리젠테이션방식을 사용하기 때문에 청중과의 쌍방향 통신은 미비한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 캐릭터 에이전트를 이용하여 정보제공자와 청중 사이에 질의와 응답이 실시간으로 가능하도록 하는 능동적 멀티모달 프리젠이션 시스템을 설계 및 구현하고자 한다.
비디오 질의 응답은 입력으로 주어진 비디오와 질문에 적절할 정답을 제공하기 위해 텍스트, 이미지 등 다양한 정보처리가 요구되는 대표적인 multi-modal 문제이다. 질의 응답 시스템은 질의 응답의 성능을 높이기 위해 다수의 서로 다른 응답 모듈을 사용하기도 하며 생성된 정답 후보군 중 가장 적절할 정답을 선택하는 정답 선택 모듈이 필요하다. 정답 선택 모듈은 응답 모듈의 서로 다른 관점을 고려하여 응답 선택을 선택할 필요성이 있다. 하지만 응답 모듈이 black-box 모델인 경우 정답 선택 모듈은 응답 모듈의 parameter와 예측 분포를 통해 지식을 전달 받기 어렵다. 그리고 학습 데이터셋은 응답 모듈이 학습에 사용했기 때문에 과적합 문제로 각 모듈의 관점을 학습하기엔 어려우며 학습 데이터셋 이외 비교적 적은 데이터셋으로 학습해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정답 선택 성능을 높이기 위해 전이 학습 기반의 멀티모달 퓨전 정답 선택 모델을 제안한다. DramaQA 데이터셋을 통해 성능을 측정하여 제안된 모델의 우수성을 실험적으로 증명하였다.
기존 구조물의 모델 업데이팅 기법은 주로 진동 계측을 통해 얻은 전역적 구조 응답-모달 파라미터-를 이용한다. 모달 파라미터를 이용하여 업데이트된 모델은 전역적 구조 응답을 잘 추정할 수 있지만, 부재 레벨의 안전성 평가를 위한 국부적 응답 예측에는 어려움이 있다. 구조물 내 구조 부재들의 변형률 계측을 통해 응력을 추정하고, 안전성 평가가 이루어진다. 따라서, 본 연구는 모달 파라미터 이외에 로컬 구조 부재들에 가하는 해머 가력을 통해 계측한 변형률을 추가적으로 모델 업데이팅에 이용한다. 본 연구가 제안하는 모델 업데이팅에서 목적함수는 전역적/국부적 계측 응답과 모델의 응답간의 차로 설정되며 NSGA-II를 이용하여 이를 최소화된다. 업데이트 모델에서 예측하는 변형률 응답은 철골조의 안전성 평가에 활용된다. 제안한 기법은 철골 프레임에 대한 시뮬레이션과 해머 가력 실험을 통해 검증된다.
트윈 빌딩의 풍응답은 풍하중의 공력 특성과 트윈 빌딩 구조 시스템의 동적 특성에 영향을 받는다. 본 논문에서는 트윈 빌딩의 두 빌딩의 간격이 다른 두 경우에 대해서 풍응답에 영향을 주는 풍압의 특성을 풍동 실험과 적합 직교 분해 기법을 이용해 파악하고, 3차원 구조 시스템 모델링을 통해 동특성을 파악하였다. 그리고 이중 모달 변환 기법을 이용해서 각 풍압의 특성과 구조물의 동특성이 풍응답에 미치는 영향을 파악하였다. 적합 직교 분해 기법을 통해서 채널링과 와류 효과에 대해서 파악할 수 있었다. 풍 직각 방향의 풍하중은 두 빌딩의 간격에 영향을 많이 받았으며, 풍 방향의 풍하중은 간격에 영향을 적게 받았다. 마찬가지로, 이중 모달 변환 기법에서 교차 참여 계수는 풍 직각 방향에서는 두 빌딩의 간격에 따라 크게 달라진 반면, 풍 방향은 영향이 적었다. 이에 따라 두 빌딩의 간격이 풍 방향의 풍응답 보다 풍 직각 뱡향의 풍응답에 중요한 역할을 하는 것을 알 수 있었다.
현재까지 구조건전성 모니터링과 관련하여 제안된 대부분의 손상인식기법은 모달영역응답을 이용하고 있으나, 모달영역응답은 별도의 후처리가 필요하며 추출과정에서 오차를 포함하게 되므로 손상인식의 정확성을 저하시키는 요인이 되어왔다. 본 논문에서는 이동하중응답을 직접 이용하는 손상인식기법의 적용성을 실내 실험을 통하여 검증하였다. 실험은 강재로 만든 보에 이동하중을 재하시켜 수행하였으며, 보의 응답은 변위계를 이용하여 측정하였다. 이동하중은 쇠구슬과 활강장치를 이용하여 모사하였으며, 주기성과 비주기성 이동하중으로 구분하여 재하하였다. 계측된 응답을 이용한 손상인식 결과, 이동하중을 이용한 손상인식기법은 구조물의 손상을 성공적으로 탐지하는 것으로 나타났다.
본 논문은 원자력 내진등급 원전용 주냉각수 펌프의 지진하중에 대한 구조 건전성을 코드에 따라 평가하였다. 펌프 구조물을 3차원 모델링하여 유한요소법을 사용하여 모달 해석 및 응답스펙트럼 해석을 수행하였다. 모달 해석 결과 고유진동수, 모드형상 및 모드참여계수를 얻을 수 있었다. 응력해석에서 구한 응력들을 조합하여 원자력 규격집에서 제시한 허용응력과 비교하여 펌프의 구조 건전성을 판단하였다. 모든 지진하중에 대한 펌프 구조물에서의 응력은 허용값 보다 작게 분포하므로 구조적 건전성을 유지한다고 평가할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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