• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.3
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• pp.194-198
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• 2017

In this paper, we propose a revised Deep Convolutional Neural Network (DCNN) model to extract Protein-Protein Interaction (PPIs) from the scientific literature. The proposed method has the merit of improving performance by applying various global features in addition to the simple lexical features used in conventional relation extraction approaches. In the experiments using AIMed, which is the most famous collection used for PPI extraction, the proposed model shows state-of-the art scores (78.0 F-score) revealing the best performance so far in this domain. Also, the paper shows that, without conducting feature engineering using complicated language processing, convolutional neural networks with embedding can achieve superior PPIE performance.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2003.11a
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• pp.411-415
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• 2003

본 논문에서는 비단조뉴런 모델을 이용한 DBM(Deterministic Boltzmann Machine)네트워크의 학습능력을 평가하였다. 먼저 제안한 네트워크의 은닉층 뉴런수의 변화에 따른 학습성능을 기존의 단조뉴런 모델을 이용한 네트워크의 경우와 비교하였다. 또한 대표적인 학습 모델인 백프로퍼게이션의 경우와도 비교하여 제안한 네트워크가 우수한 성능을 보임을 확인하였다. 마지막으로 네트워크의 응용을 위하여 비단조 DBM 네트워크를 VHDL로 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.541-544
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• 2023

LLM(Largescale Language Model)의 성능 향상을 위한 비용 효율적인 방법으로 ChatGPT, GPT-4와 같은 초거대 모델의 output에 대해 SLM(Small Language Model)을 finetune하는 방법이 주목받고 있다. 그러나, 이러한 접근법은 주로 범용적인 지시사항 모델을 위한 학습 방법으로 사용되며, 제한된 특정 도메인에서는 추가적인 성능 개선의 여지가 있다. 본 연구는 특정 도메인(Writing Assistant)에서의 성능 향상을 위한 새로운 방법인 Self-Guided Approach를 제안한다. Self-Guided Approach는 (1) LLM을 활용해 시드 데이터에 대해 도메인 특화된 metric(유용성, 관련성, 정확성, 세부사항의 수준별) 점수를 매기고, (2) 점수가 매겨진 데이터와 점수가 매겨지지 않은 데이터를 모두 활용하여 supervised 방식으로 SLM을 미세 조정한다. Vicuna에서 제안된 평가 방법인, GPT-4를 활용한 자동평가 프레임워크를 사용하여 Self-Guided Approach로 학습된 SLM의 성능을 평가하였다. 평가 결과 Self-Guided Approach가 Self-instruct, alpaca와 같이, 생성된 instruction 데이터에 튜닝하는 기존의 훈련 방법에 비해 성능이 향상됨을 확인했다. 다양한 스케일의 한국어 오픈 소스 LLM(Polyglot1.3B, PolyGlot3.8B, PolyGlot5.8B)에 대해서 Self-Guided Approach를 활용한 성능 개선을 확인했다. 평가는 GPT-4를 활용한 자동 평가를 진행했으며, Korean Novel Generation 도메인의 경우, 테스트 셋에서 4.547점에서 6.286점의 성능 향상이 발생했으며, Korean scenario Genration 도메인의 경우, 테스트 셋에서 4.038점에서 5.795 점의 성능 향상이 발생했으며, 다른 유사 도메인들에서도 비슷한 점수 향상을 확인했다. Self-Guided Approach의 활용을 통해 특정 도메인(Writing Assistant)에서의 SLM의 성능 개선 가능성을 확인했으며 이는 LLM에 비용부담을 크게 줄이면서도 제한된 도메인에서 성능을 유지하며, LLM을 활용한 응용 서비스에 있어 실질적인 도움을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1437-1440
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• 2004

자동차를 기반으로 한 애드혹 환경에서는 자동차의 움직임 패턴 특성을 고려하여 모빌리티 모델을 구축하여 시물레이션을 해야 한다. 일반적으로 사용되는 랜덤 웨이포인트 모빌리티 모델[7] 및 그룹 모빌리티 모델[2]은 자동차 특성의 움직임 패턴을 보여주지 못한다. 또한 Freeway 모빌리티 모델 및 맨하탄 모빌리티 모델[4]도 애드혹 망에 대한 전체적인 성능평가를 분석하기 용이하지만 자동차 그룹의 움직임 및 그룹내에서의 성능 평가를 분석하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 Freeway 모빌리티 모델을 이용하여 그룹의 이동 시나리오를 제시하고 그룹내에서의 통신시 고려되어야할 점 즉, 컨트롤 오버헤드 및 라우팅 경로의 발견등에 관하여 옵넷 시물레이터를 이용하여 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.304-304
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• 2022

가뭄은 인간 활동과 생태계의 다양한 측면에 영향을 미치는 중요한 자연재해 중 하나이다. 가뭄을 사전에 예측하여 필요한 완화 조치를 취하고 환경적 피해를 줄이는 것이 중요하다. 이에 따라 다양한 인공지능 기술을 이용한 가뭄 예측은 수문학, 수자원 관리, 농업 등의 분야에서 중요성이 커지고 있다. 최근에는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 하는 중장기 강수예보를 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 이 논문의 목적은 가뭄 예보를 목적으로 월 강수량 예측을 위한 딥러닝 모델의 성능을 평가하는 것이다. 이를 위해 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 적용하였으며, 1981-2020년 기간의 월 강수 자료가 모델을 구축하기 위해 사용되었다. 관측자료를 기반으로 학습된 모델을 이용하여 테스트 기간에 대해 월 강수량을 예측하였다. 예측된 강수량을 통해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)을 산정하고, 예측 정확도를 분석하였다. 이 연구는 가뭄 예보를 위한 딥러닝 모델의 적용 가능성을 보여준다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.10
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• pp.32-40
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• 2014

While there is a great demand for malware classification to reduce the time required in malware analysis and find a new type of malware, various similarity measurement methods of malware to classify a lot of malwares have been proposed. But, the existing methods to measure similarity just represented the classification results by them and have not carried out performance comparison with other methods. This is because an evaluation model to compare the performance of similarity measurement methods is non-existent. In this paper, we propose a new performance evaluation model on similarity measurement methods of malware by using two indicators: success rate and degree of confidence. In addition, we compare and evaluate the performance of existing similarity measurement methods by using these two indicators.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.217-220
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• 2018

본 논문에서는 딥러닝을 활용한 비디오 보간법(video interpolation)에 대한 최근 모델들을 HD 급 비디오로 학습시키는 방법과 평가 성능을 비교 분석하는 것을 목표로 한다. 기존의 딥러닝을 활용한 비디오 보간법에 대해 제안된 모델들은 낮은 해상도의 비디오로 실험을 진행하였다. 반면 본 연구에서는 한정된 메모리를 가지고도 높은 해상도의 비디오를 학습시키기 위해서 패치 단위 데이터 셋을 구성하여 학습을 진행하였다. 평가 성능을 보이기 위해서 학습 데이터와 마찬가지로 패치 단위 평가와 전체 프레임 단위 평가 성능의 결과를 비교한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.648-651
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• 2018

흡연여부를 감별하는 지표가 있지만 반감기 등 여러 가지 요인에 따라 결과가 변한다는 단점이 있다. 그렇기 때문에 흡연여부 감별 시 외부요인에 영향을 덜 받는 지표가 필요하게 되었다. 그래서 흡연 여부 감별하는데 적합한 모형을 찾아 외부요인에 영향이 적은 지표를 개발에 도움이 될 것을 기대하며 연구를 진행하였다. 실험은 국민건강보험공단에서 제공한 건강검진정보데이터를 기반으로, SVM, Logistic Regression, KNN 등의 머신러닝 모델을 이용하여 흡연 여부를 감별하는 것을 진행한다. 이 실험은 속성에 따른 모형의 성능변화와 학습데이터 수에 따른 모형의 성능변화에 대한 2가지 측면에서 모델의 성능을 측정하였다. 모델의 평가는 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), 조화 평균(f1-score)으로 진행하였으며, 약 70퍼센트 정도의 정확도와, 60퍼센트 대의 재현율을 보인다. 실험 결과, SVM이 속성에 따른 모형의 성능 변화 실험에서는 63%의 재현율, 학습데이터 수에 따른 성능 변화 실험에서는 68%의 재현율을 보여, 흡연자 판별에 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 재현율을 기준으로 실험 차수별로 가장 좋은 성능을 보인 모델과 가장 저조한 성능을 보인 모델의 차이를 비교한 결과, '속성에 따른 모형의 성능 변화 실험'에서는 최고 36%의 차이를 보였으며, '학습데이터 수에 따른 성능 변화 실험'에서 최고 42%의 차이를 보여 주었다. 이에 판별을 위한 속성도 중요하지만, 적합한 모형 선택 또한 중요하다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07a
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• pp.174-177
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• 2003

본 논문에서는 주파수 자원 고갈에 대한 문제를 해결할 수 있는 실내 UWB (Ultra Wide Band) 무선 채널에 대해 소개하고, UWB 무선 채널에서의 신호를 획득하는 방법에 대해 제안한다. IEEE 802.15.TG3a 표준화 위원회에서 제시하는 채널 모델에 대한 이해를 바탕으로 차등 부호 상관을 적용한 신호 획득에 대해 설명하며 이를 UWB 무선 채널에 적용하여 모의 실험을 통해 성능을 분석한다. 신호 획득의 성능 평가 기준으로 신호대 잡음비에 따른 검파 확률을 (Detection Probability) 보여주며, 한 채널 모델에 대해 m-수열의 길이에 따른 성능과 수열의 종류에 따른 성능, 그리고 부호 상관을 적용하는 방법에 따른 성능을 분석한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.175-178
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• 2002

본 논문에서는 Hidden Markov Model(HMM)을 이용하여 corpus 기반 TTS에 사용할 DB를 자동 음소 분할 해주는 시스템을 구현하였다. HMM을 이용해서 음소 분할 할 경우 HMM을 모델링 하는 방법에 따라 많은 성능의 차이가 난다. 따라서 본 논문에서는 HMM 모델링 방법에 따른 몇 가지 실험 및 성능 평가를 하였다. 실험 결과 음성 인식과는 달리 HMM모델링 시 triphone 모델보다 monophone 모델의 성능이 더 우수하였으며, 에너지 기반의 후처리를 통해 성능 향상을 얻을 수 있었다.