검색 모델은 색인된 문서 내에서 입력과 유사한 문서를 검색하는 시스템이다. 최근에는 기계독해 모델과 통합하여 질문에 대한 답을 검색 모델의 결과에서 찾는 연구가 진행되고 있다. 위의 통합 모델이 좋은 결과를 내기 위해서는 검색 모델의 높은 성능이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 검색 모델의 성능을 보완해 줄 수 있는 재순위화 모델을 제안한다. 검색 모델의 결과 후보를 일괄적으로 입력받고 '질문-단락'간 주의 집중을 계산하여 재순위화 한다. 실험 결과 P@1 기준으로 기존 검색 모델 성능대비 5.58%의 성능 향상을 보였다.
본 연구에서는 일본 기상청(JMA)에서 제공하는 JMA-MSM (Meso-Scale Model) 바람장을 SWAN 모델에 입력자료로 적용하여 파랑전파를 모의하였다. 영역은 심해역·중간역·연안역으로 설정하였다. 산출된 모델링의 결과는 관측자료와 비교·검증하여 모델 구축에 대한 신뢰성을 확보하였다. 그리고 연안역에서 SWAN모델의 파랑스펙트럼정보를 입력조건으로 하는 SWASH모델의 영역을 구축하여 두 모델간 파랑전파양상을 비교하였다. SWAN(phase-averaged) 모델과 SWASH(phase-resolving) 모델은 지배방정식의 차이에 따라 파랑의 위상처리 방식 등의 차이가 있다. 이로 인한 연안역에서의 파랑전파양상의 차이를 비교하였다.
최근 대부분의 현대인들은 모바일 기기(스마트폰, 스마트워치, 태플릿 PC 등)를 한두 개 정도는 소유하고 있고, 모바일 기기들은 가전, 교통, 제조, 금융 등 인간 생활 전 분야에 영향을 주고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기의 다양한 활용 분야 중 최근 화두가 되고 있는 핀테크(Fin-Tech) 분야의 모바일 결제 시스템에서 사용될 수 있는 모델 주도 개발(MDD) 기반 상호작용 개발 모델을 제안한다. 모델 주도 개발(MDD) 기반 플랫폼에 종속되지 않는 모델(PIM)을 이용하여 모바일 결제 앱 개발시 재사용할 수 있는 기기 간의 상호작용 모델을 제안한다. 모델 주도 개발(MDD) 기반 재사용 가능한 상호 작용 모델 개발에 사용할 모바일 응용프로그램으로는 비콘을 이용한 버스 요금 자동 결제 응용 프로그램을 분석하였다.
본 논문은 대화 시스템인 챗봇의 성능 향상을 위한 생략 복원 기술의 정확률을 올리기 위한 유효 발화문 인식 모델을 제안한다. 생략 복원 기술은 챗봇 사용자의 현재 발화문의 생략된 정보를 이전 발화문으로부터 복원하는 기술이다. 유효 발화문 인식 모델은 현재 발화문의 생략된 정보를 보유한 이전 발화문을 인식하는 역할을 수행한다. 유효 발화문 인식 모델은 BERT 기반 이진 분류 모델이며, 사용된 BERT 모델은 한국어 문서를 기반으로 새로 학습된 한국어 사전 학습 BERT 모델이다. 사용자의 현재 발화문과 이전 발화문들의 토큰 임베딩을 한국어 BERT를 통해 얻고, CNN 모델을 이용하여 각 토큰의 지역적인 정보를 추출해서 발화문 쌍의 표현 정보를 구해 해당 이전 발화문에 생략된 개체값이 있는지를 판단한다. 제안한 모델의 효과를 검증하기 위해 유효 발화문 인식 모델에서 유효하다고 판단한 이전 발화문만을 생략 복원 모델에 적용한 결과, 생략 복원 모델의 정확률이 약 5% 정도 상승한 것을 확인하였다.
최근 신경망 번역 모델에 주의 집중 네트워크가 제안되어 기존의 기계 번역 모델인 규칙 기반 번역 모델, 통계적 번역 모델에 비해 높은 번역 성능을 보이고 있다. 그러나 주의 집중 네트워크가 잘못 모델링되는 경우 과소 번역 현상이 나타난다. 신경망 번역 모델에 커버리지 메커니즘을 추가하여 과소 번역 현상을 완화하는 연구가 진행되었으나 이는 모델의 구조를 변경해야하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 신경망 번역 모델의 구조를 변경하지 않고 새로운 손실 함수를 정의하여 과소 번역 현상을 완화하는 방법을 제안한다. 한-영 번역 실험을 통해 제안한 주의 집중 네트워크의 정규화 방법이 커버리지 메커니즘의 목적을 효율적으로 달성함을 보인다.
최근 대도시의 대기 오염은 자동차에 의한 선오염원이 차지하는 비중이 전체 오염원 중에서 상대적으로 크게 증가하고 있고, 선오염원에 의한 영향도 분석에는 대기확산모델을 주로 이용한다. 우리나라에서 사용하는 선오염원 모델에는 HIWAY2, PAL, CALINE3, CAL3QHC, CAL3QHCR 등이 있다. 이와 같은 모델은 주로 환경영향평가에 이용되고 있는데, 현재 국내 환경영향평가에서 주로 사용되고있는 선오염원 예측 모델은 CALINE3이다. (중략)
본 연구의 목적은 국내의 연구개발과 그 결과물의 기술이전, 이전된 기술을 활용한 사업화의 배경적 특징을 반영한 기술이전-사업화 모델을 제시하고자 한다. 이에 기존 연구에서 제시된 기술사업화 모델을 개괄하고, 국내 기술이전 현황과 기술이전 주체의 배경을 조사하여 제시할 모델의 적합성을 밝히고자 한다. 이어서 기술이전-사업화 모델을 제시하고, 이 모델을 적용한 사례를 소개하는 절차로 연구를 진행하였다. 연구결과로 제시하는 기술이전-사업화 모델은 사업화의 각 단계에서 참여 주체별 역할을 제시하면서 추가개발 단계를 중심으로 공급자 주도 영역 영역과 수요자 주도 영역이 구분하였다. 그리고 기술이전 과정에서의 공급자와 수요자 및 중개기관의 역할을 제안하였다. 본 모델의 활용은 기술공급자의 경우 사업화 완료 단계까지 점진적으로 역할을 줄여가는 방식으로, 기술수요자의 경우 제품화 및 수익실현까지 주도적 역할을 점진적으로 확대하는 기업혁신 모델로 삼을 수 있다. 본 연구는 기술이전 주체들의 역할과 주도 수준을 명확히 제시한 점에서 의의가 있으며, 향후 사례로 분석한 기업에 대한 분석을 통해 기술의 적용 및 성과에 대한 연구로 확장하고자 한다.
본 실험 연구에서는 주의 메커니즘과 컨볼루션 신경망을 결합하여 모델을 개선하는 방법을 탐색하는 딥 러닝 기술을 소개한다. 이 기술은 지도 학습 방식을 위해 공개 데이터 세트의 쓰레기 분류 데이터를 사용하고, Grad-CAM 기술과 채널 주의 메커니즘 SE 를 적용하여 모델의 분류 의사 결정 과정을 더 잘 이해하기 위해 히트 맵을 생성한다. Grad-CAM 기술을 사용하여 히트 맵을 생성하면 분류 중에 모델이 집중하는 영역을 시각화할 수 있다. 이는 모델의 분류 결정을 설명하는 방법을 제공하여 다양한 이미지 카테고리에 대한 모델 결정의 기초를 더 잘 이해할 수 있다. 실험 결과는 전통적인 합성곱 신경망과 비교하여 제안한 방법이 쓰레기 분류 작업에서 더나은 성능을 달성한다는 것을 보여준다. 주의 메커니즘과 히트맵 해석을 결합함으로써 우리 모델은분류 정확도를 향상시킬 수 있다. 이는 실제 응용 분야의 이미지 분류 작업에 큰 의미가 있으며 해석 가능성에 대한 딥 러닝 연구 진행을 촉진하는 데 도움이 된다.
최근 사전학습 모델의 발달로 기계독해 시스템 성능이 크게 향상되었다. 하지만 기계독해 시스템은 주어진 단락에서 질문에 대한 정답을 찾기 때문에 단락을 직접 검색해야하는 실제 환경에서의 성능 하락은 불가피하다. 즉, 기계독해 시스템이 오픈 도메인 환경에서 높은 성능을 보이기 위해서는 높은 성능의 검색 모델이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 검색 모델의 성능을 보완해 줄 수 있는 오픈 도메인 기계독해를 위한 단락 재순위화 모델을 제안한다. 제안 모델은 합성곱 신경망을 이용하여 질문과 단락을 구절 단위로 표현했으며, N-gram 구절 사이의 상호 주의 집중을 통해 질문과 단락 사이의 관계를 효과적으로 표현했다. KorQuAD를 기반으로한 실험에서 제안모델은 MRR@10 기준 93.0%, Top@1 Precision 기준 89.4%의 높은 성능을 보였다.
본 논문에서는 현재 ITU-T와 ISO에 의해서 공동으로 표준화 작업이 진행되고 있는 H.264 | MPEG-4 Part 10표준의 주요 테스트 모델 사항들에 대해서 특징을 서술하고 그 기능을 설명하고자 한다. 대표적인 테스트 모델 사항으로서는 RD 최적화 및 변환을 이용한 부호 모드 결정 기법, 오류 내성을 가지는 부호 모드 결정 기법 등을 들 수 있다. 현재 대역폭 제어 및 고속 움직임 추정에 관한 사항들이 테스트 모델의 발전을 위한 주요 과제로 연구가 진행되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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