• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.411-414
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• 2019

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.153-154
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• 2019

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.

• Smart Media Journal
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• v.5 no.3
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• pp.42-48
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• 2016

Recently, most of the modern people used a second mobile device(two degree mobile device). Mobile devices are affecting all areas of human life, consumer electronics, transportation, manufacturing, and finance. On this paper, we propose a model-driven development based interaction model that can be used in the development of mobile payment system, which is the latest buzzword pins of the various application fields of mobile devices Tech (Fin-Tech) sector. Using a model-driven development based models do not depend on the Platforms (PIM), we propose a model for interaction between devices which can be reused when developing mobile billing app. A model-driven development based mobile applications use the reusable of interaction models development program analyzed the bus fees automatic payment application by a beacon.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.54-59
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• 2019

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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.561-566
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• 2018

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.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2001.11a
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• pp.399-400
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• 2001

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)

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.9
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• pp.51-61
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• 2018

This The purpose of this study is to propose a Technology Transfer Commercialization Model(TTC Model) that reflects the domestic background of R&D, technology transfer and its commercialization. This study outlines the existing technology commercialization model, examines the background of domestic technology transfer, presents TTC Model, and introduces the application of this model. As a result of this study, the TTC Model suggested the role of each participant in each stage and divided into the provider-led domain and the consumer-led domain. The use of this model can be applied to a technology provider in a way that progressively reduces its role. In the case of technology users, it can be used a corporate innovation model that gradually expands leading to commercialization and profit realization. This study is meaningful in that it clarifies the roles and the level of leadership of technology transfer entities.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.554-558
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• 2020

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.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.7 no.3
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• pp.24-34
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• 2002

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1212-1214
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• 2012

생장예측모델이란 작물의 생장 시스템 내에서 일어나는 기작이나 생산과정을 수식으로 묘사하는 것이다. 신뢰성 있는 생장예측모델을 만들기 위해서는 생장과 관련된 대량의 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 IT와 농업을 융합한 시설 원예작물 생장예측모델을 위한 생장 및 생장환경 데이터 수집 시스템 설계사례를 소개하고자 한다.