• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1825-1831
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• 2006

본 논문에서는 반응 모델링에서의 집단 불균형을 해소하기 위한 이상탐지 기법의 활용을 제안한다. DMEF4 데이터셋의 카탈로그 발송 작업에 대하여 두 가지의 이상탐지 기법, one-class support vector machine (1-SVM)과 learning vector quantization for novelty detection (LVQ-ND)을 적용하여 이진분류기법들과 비교한다. 반응률이 낮은 경우에는 이상 탐지 기법들이 더 높은 정확도를 보인 반면, 반응률이 상대적으로 높은 경우에는 오분류 비용을 조정한 SVM 기법이 가장 좋은 성능을 보였다. 또한, 이상탐지 기법들은 발송비용이 낮은 경우에 높은 이익을 달성하였고, 발송비용이 높은 경우에는 SVM 모델이 가장 높은 이익을 달성하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.3
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• pp.365-379
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• 1999

본 논문에서는 객체지향 데이터베이스의 클래스 계층에 대한 색인기법으로 이차원 색인구조를 이용하여 조율 가능한 이차원 클래스 색인기법인 2D-CHI를 제안한다. 2D-CHI 에서는 색인된 속성의 키값 도메인과 클래스 식별자 도메인으로 구성된 이차원 도메인상의 색인엔트리들에 대한 클러스터링 문제를 다룬다. 클러스터링 특성이 하나의 속성에 의해서 독점되는 B+-Tree 와 같은 일차원 색인구조를 이용하는 기존의 클래스 색인기법들은 특정 형태의 질의에 대해서만 적합한 색인기법들로서 다양한 형태의 질의들로 구성된 질의 패턴에 대해서 적절하게 대응하지 못한다. 2D-CHI에서는 질의 피턴에 따라 키값 도메인과 클래스 식별자 도메인 사이에서 색이 엔트리들의 클러스터링 정도를 조정함으로써 질의처리의 성능을 향상시킨다. 2D-CHI 의 성능평가를 위하여, 먼저 데이터의 균일 분포를 가정으로 비용 모델을 정립하여 기존의 색인기법들과 색인의 성능을 비교한다. 그리고, 계층 그리드 파일을 이용하여 구현한 2D-CHI의 실험으로 비용 모델을 검증하며, 다양한 실험을 통하여 데이터의 분포와 주어진 질의 형태에 따라 최적의 이차원 클래스 계층 색인구조를 구성할 수 있음을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.558-563
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• 2021

알츠하이머병 치매와 조현병 진단을 위한 2단계 분류 모델을 제안한다. 정상군과 환자군의 발화에 나타난 페어 언어 모델 간의 Perplexity 차이에 기반한 분류와 기존 단일 BERT 모델의 미세조정(fine-tuning)을 이용한 분류의 통합을 시도하였다. Perplexity 기반의 분류 성능이 알츠하이머병, 조현병 모두 우수한 결과를 보임을 확인 하였고, 조현병 분류 모델의 성능이 소폭 증가하였다. 향후 설명 가능한 인공지능 기법을 적용에 따른 성능 향상을 기대할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.741-744
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• 2021

본 논문은 사전 학습된 심층생성모델을 기반으로 가수 별 가사의 특성을 반영하여 새로운 가사를 생성하는 모델을 소개한다. 베이스 모델로 한국어 사전 학습 모델 KoGPT-2 를 사용하였으며, 총 가수 10 명의 노래 823 곡을 수집하여 미세조정 기법을 바탕으로 학습하였다. 특히, 가수 별로 구분한 가사를 학습 데이터로 구축하여, 가수 별로 독특하게 나타나는 가사 스타일이 전이되도록 하였다. 가수의 이름과 시작 단어를 입력으로 주고 작사를 수행한 실험 결과, (i) 가수 별로 생성되는 가사의 어휘와 스타일이 그 가수의 기존 곡들의 가사와 유사함을 확인하였고, (ii) 작사 결과 가수 별 차이를 확인하였다. 추후 설문을 통해, 개별 가수들의 가사와 생성된 가사의 어휘와 스타일 유사성을 확인하고, 가수 별 차이 또한 확인하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.843-845
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• 2024

도메인 적응 사전 훈련(Domain-Adaptive Pre-training, DAPT)을 활용한 한국어 문서 요약 연구에서는 특정 도메인의 문서에 대한 이해도와 요약 성능을 향상시키기 위해 DAPT 기법을 적용했다. 이 연구는 사전 훈련된 언어 모델이 일반적인 언어 이해 능력을 넘어 특정 도메인에 최적화된 성능을 발휘할 수 있도록 도메인 특화 데이터셋을 사용하여 추가적인 사전 훈련을 진행한다. 구체적으로, 의료, 법률, 기술 등 다양한 도메인에서 수집한 한국어 텍스트 데이터를 이용하여 모델을 미세 조정하며, 이를 통해 얻은 모델은 도메인에 특화된 용어와 문맥을 효과적으로 처리할 수 있음을 보여준다. 성능 평가에서는 기존 사전 훈련 모델과 DAPT를 적용한 모델을 비교하여 DAPT의 효과를 검증했다. 연구 결과, DAPT를 적용한 모델은 도메인 특화 문서 요약 작업에서 성능 향상을 보였으며, 이는 실제 도메인별 활용에서도 유용할 것으로 기대된다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.31 no.1
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• pp.112-122
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• 2004

In this paper, we propose a mobility estimation model based on inner regions in a cell and a dynamic resource reservation scheme which can control dynamically classes of mobile hosts on the mobile network. The mobility estimation model is modeled based on the reducible Markov chain. And the mobility estimation model provides a new hand off probability and a new remaining time for the dynamic resource reservation scheme. The remaining time is n estimated time that mobile hosts can stay in a cell. The dynamic resource reservation scheme can reserve dynamically a requested resource according to the classes of mobile hosts. This scheme can efficiently improve the connection blocking probability and connection dropping probability.

• Journal of Power System Engineering
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• v.3 no.3
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• pp.83-90
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• 1999

제어이론분야에서의 발전은 그러한 이론을 다방면으로 응요할 수 있는 분야를 더더욱 폭넓게 제공해 주고 있다. 자동화와 관련된 분야뿐만 아니라, 건축 및 토목분야에서도 고도의 제어어이론을 응용한 예를 쉽게 접할 수 있게 되었으며, 지진동에 의한 구조물의 진동을 억제하려는 방책이 그 ??ㅣ다. 이에 관한 많은 연구에서도 알 수 있듯이, 일반적으로 구조물의 수학적 모델에만 의존하여, 즉 구조물의 설계파라미터는 이미 설계되어져 있다는 가정하에 제어계를 설계하고 있다. 그러나 이러한 설계법에 있어서는 설계자로 하여금 구조물의 설계파라미터를 조정할 수 있는 자유도는 전혀 주어지지 않게 되며 단지 제어계의 파라미터를 조정하는 자유도만 허용된다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 구조계 및 제어기의 설계파라미터를 동시에 조절할 수 있는 자유도가 허용되는 '구조계/제어계의 동시 최적화' 기법이 있다. 따라서 본 논문에서는 교량의 주탑 및 해양구조물 등의 진동제어 문제에 이러한 설계기법을 이용하여 주어진 설계사양을 만족하도록 구조계 및 제어계의 파라미터를 최적화 한다. 특히 본 논문에서는 제어계 설계 문제에 있어서의 일반적인 경우를 고려하여 상태의 일부가 관측된다고 가정하고 출력피드백의 경우에 대해 고찰하고 있다. 이때의 설계사양은 선형행렬부등식(LMI)으로 주어지며, 실험을 통하여 본 논문에서 소개하는 설계기법의 유효성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.05a
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• pp.404-407
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• 2001

In this paper, hydro-turbine system is modelled. Real input and output signals are acquired from the hydro-turbine system and the parameters of the model are estimated using input-output data, the model adjustment technique and a genetic algorithm(GA). To verify feasibility of the propose(1 model, computer simulations using GA have been carried out. The results show excellent characteristics of the proposed modeling and identification of the hydro-turbine system.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.565-568
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• 2011

NURBS는 매개변수를 이용하여 3차원에서 곡면을 표현한 방법으로서 노트벡터, 조정점, 가중치로 구성된다. 레벨셋은 공간을 음함수로 정의된 장으로 형성하여 음함수의 일정한 값을 추적하여 곡면을 표현한 방법이다. 본 논문에서는 스캔 데이터를 NURBS 형태로 추출한 뒤 이를 정밀한 레벨셋 모델로 변환하였다. 레벨셋 모델을 구성하기 위해서 형성된 음함수는 부호를 갖는 거리함수를 사용하였고, 거리함수를 정밀하게 나타내기 위해 Newton 순환법을 이용하였다. 변환된 레벨셋 모델을 이용하여 형상의 몰핑을 수행하였다. 몰핑은 초기 형상을 목표 형상으로 변화시켜 나가는 과정으로서 레벨셋 모델을 이용한 몰핑은 용이성과 질적인 측면에서 우수하다. 수치 예제에서는 스캔 데이터의 레벨셋 모델 변환과 변환된 형상이 자연스럽게 목표형상으로 변화하는지를 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.600-601
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• 2024

본 논문은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) End2End의 리소스(Resource) 과부하 문제를 해결하는 동시에 모델 성능을 향상 시키기 위해 PEFT(Parameters-Efficient Fine-Tuning)기술인 LoRA(Low Rank Adaptation)적용에 관한 연구이다. 본 논문에서는 RAG End2End 모델의 파라미터 값과 개수를 유지하면서, LRM(Low Rank Matrices)을 이용하여 추가적인 파라미터만을 미세 조정하는 방식으로, 전반적인 모델의 효율성을 극대화하는 방안을 제시하였다. 본 논문에서 다양한 도메인에 데이터 셋에 대한 제안 방식의 성능을 검증하고자 Conversation, Covid-19, News 데이터 셋을 사용하였다. 실험결과, 훈련에 필요한 파라미터의 크기가 약 6.4억개에서 180만개로 감소하였고, EM(Exact Match)점수가 유사하거나 향상되었다. 이는 LoRA를 통한 접근 법이 RAG End2End 모델의 효율성을 개선할 수 있는 효과적인 전략임을 증명하였다.