• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.463-467
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• 2023

사전 학습 모델을 특정 데이터에 미세 조정할 때, 최대 길이는 사전 학습에 사용한 최대 길이 파라미터를 그대로 사용해야 한다. 이는 상대적으로 긴 시퀀스의 처리를 요구하는 일부 작업에서 단점으로 작용한다. 본 연구는 상대적으로 긴 시퀀스의 처리를 요구하는 질의 응답(Question Answering, QA) 작업에서 사전 학습 모델을 활용할 때 발생하는 시퀀스 길이 제한에 따른 성능 저하 문제를 극복하는 방법론을 제시한다. KorQuAD v1.0과 AIHub에서 확보한 데이터셋 4종에 대하여 BERT와 RoBERTa를 이용해 성능을 검증하였으며, 실험 결과, 평균적으로 길이가 긴 문서를 보유한 데이터에 대해 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• School Mathematics
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• v.14 no.1
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• pp.135-150
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• 2012

This paper analyzes the activities for (fraction) ${\times}$(fraction) in Korean elementary textbooks focusing on the connection between visual models and the algorithm. New Korean textbook attempts a new approach to use length model (as well as rectangular area model) for developing the standard algorithm for the multiplication of fractions, $\frac{a}{b}{\times}\frac{d}{c}=\frac{a{\times}d}{b{\times}c}$. However, activities with visual models in the textbook are not well connected to the algorithm. To bridge the gap between activities with models and the algorithm, distributive strategy should be emphasized. A wealth of experience of solving problems of fraction multiplication using the distributive strategy with visual models can serve as a strong basis for developing the algorithm for the multiplication of fractions.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.125-132
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• 2006

한국어의 자연어처리 및 정보검색분야에서 자동 띄어쓰기는 매우 중요한 문제이다. 신문기사에서조차 잘못된 띄어쓰기를 발견할 수 있을 정도로 띄어쓰기가 어려운 경우가 많다. 본 논문에서는 자기 조직화 n-gram모델을 이용해 자동 띄어쓰기의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 문맥의 길이를 바꿀 수 있는 가변길이 n-gram모델을 기본으로 하여 모델이 자동으로 문맥의 길이를 결정하도록 한 것으로, 일반적인 n-gram모델에 비해 더욱 높은 성능을 얻을 수 있다. 자기조직화 n-gram모델은 최적의 문맥의 길이를 찾기 위해 문맥의 길이를 늘였을 때 나타나는 확률분포와 문맥의 길이를 늘이지 않았을 태의 확률분포를 비교하여 그 차이가 크다면 문맥의 길이를 늘이고, 그렇지 않다면 문맥의 길이를 자동으로 줄인다. 즉, 더 많은 정보가 필요한 경우는 데이터의 차원을 높여 정확도를 올리며, 이로 인해 증가된 계산량은 필요 없는 데이터의 양을 줄임으로써 줄일 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 n-gram모델의 자기 조직화 구조가 기본적인 모델보다 성능이 뛰어나다는 것을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.135-140
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• 2022

최근 Document Retrieval을 비롯한 대부분의 자연어처리 분야에서는 BERT와 같이 self-attention을 기반으로 한 사전훈련 모델을 활용하여 SOTA(state-of-the-art)를 이루고 있다. 그러나 self-attention 메커니즘은 입력 텍스트 길이의 제곱에 비례하여 계산 복잡도가 증가하기 때문에, 해당 모델들은 선천적으로 입력 텍스트의 길이가 제한되는 한계점을 지닌다. Document Retrieval 분야에서는, 문서를 특정 토큰 길이 단위의 문단으로 나누어 각 문단의 유사 점수 또는 표현 벡터를 추출한 후 집계함으로서 길이 제한 문제를 해결하는 방법론이 하나의 주류를 이루고 있다. 그러나 논문, 특허와 같이 섹션 형식(초록, 결론 등)을 갖는 문서의 경우, 섹션 유형에 따라 고유한 정보 특성을 지닌다. 따라서 문서를 단순히 특정 길이의 문단으로 나누어 학습하는 PARADE와 같은 기존 방법론은 각 섹션이 지닌 특성을 반영하지 못한다는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 섹션 유형에 대한 정보를 포함하는 문단 표현을 학습한 후, 트랜스포머 인코더를 사용하여 집계함으로서, 결과적으로 섹션의 특징과 상호 정보를 학습할 수 있도록 하는 SERADE 모델을 제안하고자 한다. 실험 결과, PARADE-Transformer 모델과 비교하여 평균 3.8%의 성능 향상을 기록하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 1997.11a
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• pp.12-12
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• 1997

여러 가지 형태의 연소 불안정성 중에서 50-500Hz 사이에서 발생되며 길이방향 모드(longitudinal mode)로 특징이 있는 저주파수 불안정성이 램제트 혹은 재연소기(Afterburner)의 연소 불안정성에서 가장 중요한 것이라고 여겨진다. 본 논문에서는 램제트 흑은 재연소기에서 일어날 수 있는 길이 방향의 연소 불안정성을 Modal 해석법을 사용하여 수학적인 모델로 만들었다. 특히 이 모델의 선형형태는 어떤 형태든지 선형 속도에 민감한 Burning rate 모델을 사용할 수가 있어서 보다 포괄적인 형태로 만들어져 있으며, 이 모델을 이용하여 여러 가지 연소 형상과 불완전 연소 응답 등을 연구할 수 있다. 본 논문에서는 실제 연소 형상과 유사한 삼각형 모양의 연소 형상을 사용하여 기존의 다른 모델들과 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.383-383
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• 2023

오늘날 수문학 분야에서는 유역에 대한 강우-유출 시뮬레이션을 머신 러닝(ML: Machine Learning)을 활용하여 다양한 연구를 실행하고 있다. 본 연구에서는 시간별 강우-유출 예측 모델인 GR4H(Génie Rural à 4 paramètres Horaires)를 사용하여 충주댐 유역을 대상으로 연구를 수행하였다. 유역의 속성에 따라서 모델의 성능이 어떻게 달라지는지 비교하여 특성에 맞는 모델을 알아내고. 또한 이 과정에서 기상 및 유출 데이터의 보정 길이를 가지고 어느 정도의 데이터 기간이 모델에서 좋은 성능을 보이는지 파악하였다. 뿐만 아니라 모델에 필요한 선행기간의 데이터가 있는 경우와 없는 경우를 비교하여 어떠한 차이를 보이는지, 그리고 선행기간은 얼마나 필요한지 연구를 통하여 알아냈다. 본 연구를 통하여 충주댐 유역에 대한 모델의 적용성 및 성능을 파악하고 수문 모형 구축에 제한이 있는 유역에 대해서도 사용이 가능한지 판단한다. 실험 유역의 관측 값을 모델에 입력한 후 각 모델에 해당하는 매개변수의 최적값을 찾아내는 과정을 거쳐 시뮬레이션을실 행했다. 본 연구에서 사용한 강우-유출 모델인 GR4H는 프랑스의 INRAE-Antony(Institut National de la recherche agronomique-Antony)에서 만들어진 airGR의 일종으로, 시간별 강우-유출 예측을 위해 개발된 공정 기반(process-based)의 집중적, 개념적 수문학 모델이다. 4개의 매개변수(parameter)가 있으며 이는 유역의 특정 속성을 나타낸다. GR4H를 시뮬레이션 하는 과정에서 매개변수의 최적화를 위해 적절한 보정 길이를 파악하여야 한다. 이러한 과정은 4년, 5년, 6년 등 1년씩 데이터의 양을 늘려가며 매개변수를 최적화한다. 이 과정에서 기상 및 유출 데이터의 적절한 보정 길이를 찾아낸다. 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터를 관측 값과 비교하여 모델의 성능을 평가하고 다른 관측 값을 통해 시뮬레이션을 실행하여 검증을 거친다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.7 no.4
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• pp.129-137
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• 2003

The cable in the cable-supported structures is long, therefore it can be reasonable to apply the different models, compared with those used for general steel elements. This paper compares the statistical models with existing cable fatigue data, after deriving the cdf(cumulative distibution function) with modifying the log-normal distribution, the existing extremal distributions so as to include length effect. The paper presents the appropriate model for analyzing and assessing the fatigue behavior of cable which is being used for actual structures.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.375-376
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• 2013

경기도 삼남길은 조성부터 프로그램 운영까지 참여기관이 역할을 분담하여 협력하고 있다. 특히 참여기관이 지닌 특성을 집중시키고 협력체계를 강화함으로써 길 조성 단계부터 이후 프로그램 운영까지 활발히 진행되고 있다. 이러한 삼남길의 성공적인 운영체제를 통해 도보길의 적절한 형태의 거버넌스를 도출하고 지속적이고 활발한 도보길 운영에 대한 모델을 제시하고자 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.40 no.6
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• pp.1117-1119
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• 2015

In this letter, we propose a mathematical model of variable-length payloads transmitted in EDCA and transmitted using MU-MIMO. Assuming fixed-length or the use of mean value of payload length leads to discordant results while calculating the total payload length of variable-length frames transmitted within a fixed duration. Using the proposed model results in accurate results (less than 3% relative errors) for total payload length under variable-length traffic.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.59-62
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• 2000

본 논문에서는 실측 데이터를 기준으로 9가지의 다양한 모델을 제안한 JTC(Joint Technical Committee) 모델을 전송 채널 모델로 채택하여 채널의 PDP(Power Delay Profile)의 불규칙성 따른 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 통신 시스템의 성능을 분석하였다 전송 채널의 불규칙성은 Main profile의 길이, Peak 위치, Echo profile의 지연 시간, 그리고 Echo profile의 강도로 분류하여 각각에 따른 PDP를 설정하여 각 모델에 따른 OFDM 시스템의 성능 분석을 하였다.