자연어 생성은 특정한 조건들을 만족하는 문장을 생성하는 연구로, 이러한 조건들은 주로 표와 같은 축약되고 구조화된 의미 표현으로 주어지며 사용자가 자연어로 생성된 문장을 받아야 하는 어떤 분야에서든 응용이 가능하다. 본 논문에서는 SC(Semantically Conditioned)-GRU기반 encoder-decoder모델을 이용한 자연어 생성 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 모델이 SF Hotel 데이터에서는 0.8645 BLEU의 성능을, SF Restaurant 데이터에서는 0.7570 BLEU의 성능을 보였다.
인공망막의 효율성을 높이기 위해 생물학적 인간의 시각정보과정에 여러 연구가 진행 중이다. 인간의 시각정보처리과정에는 시각정보를 축약하는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 인간의 시각체계를 기반으로 영상 자체를 인식하지 않고 정보를 압축한 후 복원된 영상에 대한 인식 모델을 제안하고자 한다. 실험결과, 제안된 인식 모델과 일반적 인식모델과의 차이가 없음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 여러가지 형태의 결합부에 적용할 수 있는 일반적인 모델링 기법에 대하여 기술하였다. 기존의 해석방법은 특정한 결합부에만 적용이 가능하고 유한요소해석과 실험이 상호 보완적인 관계를 가진 형태의 해석방법이므로 실험이 불가능한 경우에 대해서는 적용하기 어려운 경우도 있다. 본 논문에서는 별도의 실험을 수행하지 않고 결합부 영역만을 상세하게 유한요소 모델링을 하여서 선택된 자유도에 대한 유연성 행렬(Flexibility Matrix)을 구하여 결합부의 특성을 구하는 일반적 모델링 기법을 제시하였다. 이 방법은 수치적으로 축약할 수 없는 모델-결합부가 접촉면(Contact Surface)을 가지고 있는 구조물을 효과적으로 축약할 수 있는 장점이 있다. 또한 모델링되는 결합부의 경계조건의 영향을 배제할 수 있으며 결합부에 존재하는 비선형성도 적정범위내에서 선형화할 수 있다. 제시한 일반적 모델링 기법을 나사 결합부, 접착제 결합부(Glued Joints), 볼트 결합부에 적용하여 결합부이 특성을 구하였으며 실험을 통하여 제시한 해석방법의 타당성을 검증하였다.
현재 인터넷의 발달에 인한 다양한 공격의 가능성의 이유로 침입 탐지 시스템(IDsystem, IDS)의 중요성은 날로 커지고 있으며 네트워크의 보안을 보장하기 위한 방안으로서 널리 이용되고 있다. 그러나 작은 네트워크 환경에서도 IDsystem에 적용되는 audit data의 양이 많아짐으로서 시간당 처리속도와 IDsystem의 설정을 위한 시간이 더욱더 요구되며 전체적인 효율성이 감소하게 된다. 본 연구에서는 IDsystem으로 빠른 훈련과정과 일반화 능력, 구조적인 단순함으로 다양한 분야에서 연구가 진행 중인 신경망 모델 중 하나인 Radial Basis Function(RBF)를 사용하였으며, 효율성 제고를 위하여 RBF에 적용 할 입력 간들의 중요성을 선 처리 단계에서 판별하여 불필요한 입력 값들을 축약하기 위해 결정계수(R-square)같을 측정, 알려지지 않은 공격과 알려진 공격들을 판별 할 수 있는 IDsystem을 제안하였다.
기존의 기계시각의 문제점을 극복하기 위해 최근에는 인간시각의 모델에 관한 연구가 진행 중이다. 인간시각에 관한 연구의 시발점으로 생리학과 생물학적 연구를 바탕으로 망막의 메커니즘에 대해서 분석한다. 망막에서는 정보축약, 경계선검출, 영역대비강조 등 3가지 정보처리가 일어나며, 각 정보처리에 의해 가공된 영상은 뇌로 전달되어 인식하게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿을 이용하여 정보축약과 경계선을 검출하고, 영역대비강조에 의한 망막의 메커니즘을 제안한다. 실험에서는 각 단계에서의 세포의 결과를 모의실험하고, 제안된 알고리즘에 의해 영역이 강조된 결과영상을 비교하였다.
본 논문에서는 전자기 과도현상 해석을 위한 다단자 회로망 등가표현법을 제안한다. 이 방법은 M개의 경계모선을 가진 축약대상 계통의 과도특성을 시간 영역에서 분석하며 이를 이용해 M 개의 노톤형 이산시간 등가 어드미턴스 필터꼴의 등가시스템을 구현한다. 이 때 각각의 등가 어드미턴스 필터 모델들은 해당 경계모선에서의 구동점 어드미턴스 특성을 나타내는 부분과 나머지 M-1 개의 등가 종속전류원으로 구성된다. 또한 이 등가 종속전류원들은 각 경계모선을 연결하는 분포정수 회로요소들로 인한 시지연 효과를 명확하게 반영할 수 있는 구조를 갖는다. 완성된 M 단자쌍 모델을 해석대상 시스템에 대한 이산시간 표현형과 쉽게 결합하여 원하는 전자기 과도현상 모의해석을 수행할 수 있다. 축약대상 시스템과 2 개의 경계모선을 통해 연결된 시험계통을 대상으로 모선지락 사고시 과전압과 스위칭 써지를 모의해석한 결과 제안하는 방법이 타당함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 피라미드 형상의 코어재를 갖는 복합판재의 성형해석을 위한 축약모델의 사용이 제안되었다. L형 굽힘성형에 대하여 유한요소해석에 의한 해석을 수행하여 제안된 축약모델의 정확성과 유효성이 검증되었다. 성형해석의 정확성을 향상하기 위하여 코어의 보다 상세한 모델링과 코어성형에 의한 가공경화의 고려가 수행되었다. 변형형상과 성형하중곡선에 대하여 비교하였으며 실험과 좋은 일치를 보였다. 힘-하중 곡선의 비교에서 본 해석이 좌굴후변형거동을 잘 예측할 수 있음을 보였다.
중립면은 셸 (솔리드 모델) 유한 요소 생성, 로보트 이동 경로 계산, 특징 형상 판별 등에서 사용될 수 있다. 그러나 기존 중립면 계산 알고리즘들은 연립 방정식을 수렴성이 보장되지 않는 수치 해법으로 풀어야 했기 때문에 발전이 미비했다. 본 논문은 복셀-이등분 면의 교자성을 이용한 중립면 계산 알고리즘을 제시한다. 교차성은 보로노이 영역을 사용, 단순한 기하학적 요소간의 거리 비교로 판별한다. 이런 기하학적인 접근 방법은 기본적으로 수렴성 문제가 배제된다.
소프트웨어 시스템 모델링에서는 정형적 기법으로 소프트웨어를 모델링하고 분석하여 소프트웨어 시스템이 가지는 문제점들을 구현에 앞서 미리 찾아 해결하고자 한다. 페트리 네트는 그래픽 정형 명세 언어로 병행적 시스템, 실시간 시스템, 통신 프로토콜 등의 소프트웨어 시스템 모델링 및 분석에 널리 이용되고 있다. 페트리 네트 분석에서, 교착상태(deadlock), 수행가능성(liveness) 등의 일반적인 시스템 특성 분석은 주로 도달성 분석을 통해 이루어지며 시스템 요구사항에 관한 고유 특성 분석은 모델 검사(model checking) 방법을 통해 이루어진다 하지만 도달성 분석과 모델 검사 방법에서는 기본적으로 시스템의 모든 가능한 상태들을 나열하여 분석하므로 모델의 규모가 커짐에 따라 상태가 기하급수적으로 증가하는 상태 폭발(state explosion) 문제가 발생한다. 이 논문에서는 상태 폭발을 회피하면서 시스템의 요구사항을 체계적으로 분석할 수 있는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 먼저 분석하고자 하는 요구사항을 속성 네트로 나타낸 후, 시스템 모델과 속성 네트를 합성하여 분석한다. 이러한 합성 분석에서는 분석 대상 속성과 연관되지 않는 모델의 부분들을 축약 규칙에 따라 축약함으로써 분석 도메인을 점진적으로 줄어 나갈 수 있으며 요구사항 만족 여부를 간단히 검사할 수 있는 장점이 있다.
문서에서 테이블은 중요한 정보들을 축약하여 모아 놓은 정보 집합체라고 할 수 있다. 이러한 테이블을 대상으로 질의응답하는 테이블 질의응답 기술이 연구되고 있으며, 이 중 언어모델을 이용한 연구가 좋은 결과를 보이고 있다. 본 연구에서는 최근 주목받고 있는 생성형 언어모델 기술을 테이블 질의응답에 적용하여 언어모델과 프롬프트의 변경에 따른 결과를 살펴보고, 단답형 정답과 생성형 결과의 특성에 적합한 평가방법으로 측정해 보았다. 자체 개발한 EXAONE 1.7B 모델의 경우 KorWiki 데이터셋에 대해 적용하여 EM 92.49, F1 94.81의 결과를 얻었으며, 이를 통해 작은 크기의 모델을 파인튜닝하여 GPT-4와 같은 초거대 모델보다 좋은 성능을 보일 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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