언어 모델의 파라미터 수의 지속적인 증가로 100B 단위의 거대 언어모델 LLM(Large Language Model)을 구성 할 정도로 언어 모델의 크기는 증가 해 왔다. 이런 모델의 크기와 함께 성장한 다양한 Task의 작업 성능의 향상과 함께, 발전에는 환각(Hallucination) 및 윤리적 문제도 함께 떠오르고 있다. 이러한 문제 중 특히 환각 문제는 모델이 존재하지도 않는 정보를 실제 정보마냥 생성한다. 이러한 잘못된 정보 생성은 훌륭한 성능의 LLM에 신뢰성 문제를 야기한다. 환각 문제는 정보 검색을 통하여 입력 혹은 내부 표상을 증강하면 증상이 완화 되고 추가적으로 성능이 향상된다. 본 논문에서는 한국어 질의 응답에서 검색 증강을 통하여 모델의 개선점을 확인한다.
본 논문에서는 윈도우 환경을 기반으로 하는 가상현실이나 게임에서 사용되는 네비게이션 메쉬(navigation mesh)에서 곡선을 생성하는 기법을 제안한다. 윈도우 환경을 기반으로 하는 가상현실이나 게임에서 주로 사용되는 지형 생성 방식에는 그리드(grid) 방식과 네비게이션 메쉬 방식이다. 그리드 방식은 지형을 생성할 때 격자를 이용함으로 자연스러운 지형을 생성하기 어렵다. 또한 정밀한 묘사를 위해서는 많은 수의 격자가 필요하여 시스템에 부담을 준다. 이러한 문제를 해결하기 위해 네비게이션 메쉬가 등장하였으며, 네비게이션 메쉬는 그리드 방식에 비해 시스템에 부담을 주지 않는다는 장점이 있다. 그러나 이러한 네비게이션 메쉬에서 캐릭터가 이동하게 되면 부자연스럽게 움직이게 되는 문제가 발생한다. 캐릭터의 부자연스러운 이동 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 구형 곡선을 이용한 곡선생성 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 구형 곡선 생성 기법을 윈도우 기반 가상현실이나 게임에 이용하면 캐릭터가 자연스럽게 이동할 수 있는 장점이 있다.
지역 탐색은 다양한 조합 최적화 문제들을 해결하기 위해 활용되어 왔다. 지역 탐색에 있어서 가장 중요한 요소 중 하나가 이웃해를 생성하는 방법이다. 본 논문에서는 순열 기반 조합 최적화를 위한 지역 탐색의 이웃해 생성 전략들을 제안하고, 순회 외판원 문제를 대상으로 각 전략들의 성능을 비교한다. 본 논문에서는 총 10가지 이웃해 생성 전략을 제안한다. 기본적으로 기존에 많이 사용했던 Swap 등 4가지 전략 이외에 Rotation 등 4가지 기법을 새롭게 제안한다. 이외에 기본 이웃해 생성 전략들을 결합하여 만든 Combined1과 Combined2가 있다. 실험은 기본적인 지역 탐색을 적용하되 이웃해 생성 전략만 변경하여 수행하였다. 실험 결과, 이웃해 생성 전략에 따라 성능 차이가 큰 것을 확인하였으며 아울러 Combined2의 성능이 가장 좋음을 확인하였다. 뿐만 아니라 Combined2는 기존의 지역 탐색 기법들보다 더 좋은 성능을 발휘함을 확인하였다.
그림자는 사실적인 3차원 장면의 렌더링에 없어서는 안되는 중요한 요소다. 3차원 장면에서 그림자로 인해 물체 사이의 거리를 파악할 수 있고 3차원 효과를 보일 수 있다. 그림자를 생성하는 방법은 크게 이미지 기반 방법(Image Based Method)과 물체 기반 방법(Object Based Method)으로 구분된다. 물체 기반 방법은 정확한 그림자를 계산하는 것이 가능하지만 계산 속도가 장면의 복잡도에 의존하기 때문에 실시간 그림자 생성에는 적합하지 않다. 물체 기반 방법과는 달리 이미지 기반 방법은 그림자 계산 속도가 장면의 복잡도에 의존하지 않기 때문에 빠른 속도로 인해 많기 사용되는 방법이다. 그러나 다른 여러 이미지 영역의 방법과 마찬가지로 이미지 기반 방법은 앨리어싱(Aliasing) 문제가 나타나는 단점이 있다. 이 문제를 극복하기 위한 여러 방법이 제안되었으며 PCF(Percentage Closer Filtering)도 그 중의 한 방법이다. PCF를 이용한 그림자 생성 기법은 렌더맨에 구현되면서 유명해졌는데, 결과적으로 그림자 경계에서 보이는 앨리어싱 문제를 어느 정도 해결하였다. 그러나 사용되는 필터의 크기에 따라 계산 속도가 문제가 될 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 PCF 방법을 개선하여, 거의 유사한 결과를 보이면서 PCF보다 더 빠른 시간안에 그림자를 생성하는 기법을 제안한다.
효율적으로 깊이지도를 획득하기 위해 다양한 방법의 지역 기반스테레오 매칭 방법이 사용된다. 일반적인 지역기반 스테레오 매칭에 사용되는 비용값 계산 방법을 통해 깊이지도를 생성하게 되면 객체의 경계 영역이 무너지거나, 유사한 텍스쳐 정보가 연속적으로 나타나는 영역에서 부정확한 깊이값을 얻는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 깊이지도의 정확성을 높이기 위해 2가지 단계를 거쳐 최종 깊이지도를 생성한다. 처음으로, 일반적으로 사용하는 지역기반 스테레오 매칭 비용 함수와 입력 영상의 기울기를 고려한 초기 비용값을 가이드 필터를 이용하여 최적의 비용값을 찾아 초기 변위지도를 생성한다. 스테레오매칭을 수행할 경우, 시점의 차이로 인해 보이지 않는 영역에서 정확한 변위값을 찾지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 좌영상과 우영상을 기반으로 획득한 변위지도를 사용하여 교차검사를 함으로써 폐색영역을 찾아낸다. 폐색 영역을 이웃한 화소의 값을 사용하여 채울 경우 실선과 같은 오류가 결과 영상에 나타나게 된다. 이러한 오류 영역을 제거하기 위해 마지막으로 가중치를 적용한 중간값 필터를 적용한다. 실험 결과 제안한 방법을 사용하여 획득한 깊이지도가 기존의 방법보다 정확한 깊이값을 얻는 것을 확인할 수 있었다.
기계학습은 학습말뭉치로부터 문제를 해결하기 위한 규칙을 학습하여 모델을 생성한다. 생성된 모델의 성능을 높이기 위해서는 문제에 적합한 자질들을 많이 이용해야 하지만 많은 자질들을 사용하면 모델의 생성시간은 느려지는 것이 사실이다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 다단계 기법을 적용한 기계학습으로 구묶음 시스템을 제작하여 학습모델의 생성시간을 단축하고 성능을 높이는 기법을 제안한다. 많은 종류의 자질들을 두 단계로 분리하여 학습하는 기법으로 1단계에서 구의 경계를 인식하고 2단계에서 구의태그를 결정한다. 1단계의 학습자질은 어휘 정보, 품사 정보, 띄어쓰기 정보, 중심어 정보를 사용하였으며, 2단계 학습자질은 어휘 정보와 품사 정보 외에 1단계 결과에서 추출한 구의 시작 품사 정보와 끝 품사 정보, 구 정보, 구 품사 정보를 자질로 사용하였다. 평가를 위해서 본 논문에서는 ETRI 구문구조 말뭉치를 사용하였다.
멀티미디어 추천시스템은 사용자의 선호도를 분석하여 멀티미디어 상품을 사용자에게 추천하는 시스템이다. 다양한 추천 기법들에서 가장 널리 사용되는 기법은 협동적 여과 방식이다. 그러나 협동적 여과는 정보 부족 문제와 초기 시작 문제가 존재한다. 선호도 정보가 적게 존재하면 유사 사용자 추출이 어려우며, 이러한 문제는 시스템을 처음 사용하는 새로운 사용자에게 더욱 심각한 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 정보 부족 문제를 해결하고 추천 정확도를 향상시키기 위해 사용자와 상품에 대한 속성 생성 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 속성의 분포를 이용하여 추가 속성을 생성하고, 추가 속성을 포함한 변형된 데이터를 이용하여 상품을 추천한다. 여러 실험을 통해 제안된 기법의 효과를 확인하였다.
반도체 공정은 웨이퍼를 제작할 때 오류가 발생할 경우 웨이퍼 전체를 사용하지 못하는 손실이 발생한다. 이로 인해 반도체 공정제어 소프트웨어는 높은 품질을 요구하고 있다. 반도체 공정제어 소프트웨어를 위한 테스트의 중요성도 높아졌다. 하지만 반도체 공정제어 공정제어 소프트웨어 테스트는 대상이 되는 프로그램에 따라 테스트 스크립트의 변화가 많다. 이로 인해 테스트 스크립트 작성의 비용이 높으며, 이미 작성된 스크립트의 재사용이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 반도체 공정제어 소프트웨어를 위한 테스트 스크립트 생성과정과 생성된 스크립트의 재사용성을 높이기 위한 색인방법을 제안한다. 제안한 스크립트 생성과정은 반도체 공정제어에서 사용하는 일반적인 테스트 과정을 기반으로 스크립트 생성의 복잡도를 줄일 수 있다. 소프트웨어에 존재하는 함수의 수정으로 인한 스크립트 재사용성 불가 문제를 해결하기 위해 함수에 대한 정보를 색인하여 기존 스크립트의 재사용성을 높인다.
이탈 고객 예측은 데이터 마이닝에서 다루는 주요한 문제 중에 하나이다. 이탈 고객 예측은 일종의 분류(classification) 문제로 의사결정나무추론, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망 등의 기법이 많이 활용되어왔다. 일반적으로 이탈 고객 예측을 위한 모델은 고객의 인구통계학적 정보와 계약이나 거래 정보를 입력변수로 하여 이탈 여부를 목표변수로 보는 형태로 분류 모델을 생성하게 된다. 본 연구에서는 고객과의 지속적인 접촉으로 발생되는 추가적인 사건 정보를 활용하여 연관성 규칙을 생성하고 이 결과를 기존의 방식으로 생성된 분류 모델과 결합하는 이탈 고객 예측 방법을 제시한다. 제시한 방법의 유용성을 확인하기 위해서 특정 국내 신용카드사의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 제시된 방법이 기존의 전통적인 분류 모델에 비해서 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 제시된 예측 방법의 장점은 기존의 이탈 예측을 위한 입력 변수들 이외에 고객과 회사간의 접촉을 통해서 생성된 동적 정보들을 통합적으로 활용하여 예측 정확도를 높이고 실시간으로 이탈 확률을 갱신할 수 있다는 점이다.
디지털 미디어의 복사 용이성은 저작권 문제를 일으켰고 이로 인해 기존 음악을 게임 배경음악으로 사용하는데 어려움이 표출 되었다. 게임의 주요 요소 중 하나인 게임 배경음악을 선정하는 것은 중요한 문제이다. 본 연구는 DNA 염기배열에 의한 게임 배경 음악 생성 방법을 제시하여 게임 배경을 쉽게 생성하게 하였다. 현존 하는 DNA는 매우 많은 종류가 있으므로 여기서 얻을 수 있는 게임 배경 음악은 무한하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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