Auto-Cross 시계열 신경망을 이용하여 식각 종말점을 예측하는 모델을 개발하였다. 식각 종말점 신호는 광방사분광기 (OES)를 이용하여 수집하였다. 기준 신호에 대한 예측모델을 개발한 후, 나머지 신호들로 테스트해 그 결과를 비교 분석하였다. 시계열 예측모델은 실제 신호가 제공하지 못하는 EEP 시간대를 제공하였다. 실제신호와 시계열 예측 모델을 병행해 운용할 경우 EEP 탐지 성능의 증진이 기대된다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.465-468
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2002
최근 컴퓨터를 이용한 시각 분야가 발전하면서 인간과 관계된 연구가 중요시 되어, 사람과 컴퓨터의 인터페이스에 대한 새로운 시도들이 다양하게 이루어지고 있다. 특히 얼굴 형상 모델링과 얼굴 표정변화를 애니메이션 화하는 방법에 대한 연구가 활발히 수행되고 있으며, 그 용도가 매우 다양하고, 적용 범위도 증가하고 있다. 본 논문에서는 한국인의 얼굴특성에 맞는 표준적인 일반모델을 생성하고, 실제 사진과 같이 개개인의 특성에 따라 정확한 형상을 유지할 수 있는 3차원 형상 모델을 제작한다. 그리고 자연스러운 얼굴 표정 생성을 위하여, 근육모델 기반의 얼굴표정 생성 시스템을 개발하여, 자연스럽고 실제감 있는 얼굴애니메이션이 이루어질 수 있도록 하였다.
In chemical processes, unintended faults can make serious accidents. To tackle them, proper fault diagnosis models should be designed to identify the root cause of faults. To design a fault diagnosis model, a process and its data should be analyzed. However, most previous researches in the field of fault diagnosis just handle the data set of benchmark processes simulated on commercial programs. It indicates that it is really hard to get fresh data sets on real processes. In this study, real faulty conditions of an industrial polystyrene process are tested. In this process, a runaway reaction occurred and this caused a large loss since operators were late aware of the occurrence of this accident. To design a proper fault diagnosis model, we analyzed this process and a real accident data set. At first, a mode classification model based on support vector machine (SVM) was trained and principal component analysis (PCA) model for each mode was constructed under normal operation conditions. The results show that a proposed model can quickly diagnose the occurrence of a fault and they indicate that this model is able to reduce the potential loss.
Constitutive relations for lightly overconsolidated state of clayey soils. as well as normally consolidated state of those, play an important role in the analyses of geotechnical structures in clay deposits. For the practical point of view, a constitutive model applicable to lightly overconsolidated soils should be developed to easily evaluate the model parameters, and to precisely predict the various behavior of OC soils. For that purpose, a constitutive model for the lightly overconsolidated soil behavior has been proposed to rep- resent the undrained behavior which can be normalized using equivalent pressure, p. , Yielding within the initial yield surface is modeled exclusively using the given normally consolidated model parameters only. Furthermore, the proposed model can be applied to consider the effects of overconsolidation, secondary consolidation, and stress relaxation. The measured behavior in undrained triaxial tests has been Predicted easily and precisely in comparison with other models.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.9
no.4
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pp.73-80
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2009
It is very important that predict the inelastic seismic behavior exactly for seismic performance evaluation of a building in the performance based seismic design. But, it is difficulty that predict the building behavior of actual and exact in simplified load-deformation relation of structural material and members. In this study, system ductility and story ductility capacity of building structure used to the Backbone hinge Model are estimated and compared considering the characteristics of load-deformation relation of structural material and members. Analyses results, bilinear hinge model has lower system ductility and story ductility demands than those of backbone hinge model.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.9-13
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2023
본 논문에서는 대규모 언어모델의 검색 기반 답변 생성능력을 평가하는 새로운 한국어 벤치마크, KFREB(Korean Fictional Retrieval Evaluation Benchmark)를 제안한다. KFREB는 모델이 사전학습 되지 않은 허구의 정보를 바탕으로 검색 기반 답변 생성 능력을 평가함으로써, 기존의 대규모 언어모델이 사전학습에서 보았던 사실을 반영하여 생성하는 답변이 실제 검색 기반 답변 시스템에서의 능력을 제대로 평가할 수 없다는 문제를 해결하고자 한다. 제안된 KFREB는 검색기반 대규모 언어모델의 실제 서비스 케이스를 고려하여 장문 문서, 두 개의 정답을 포함한 골드 문서, 한 개의 골드 문서와 유사 방해 문서 키워드 유무, 그리고 문서 간 상호 참조를 요구하는 상호참조 멀티홉 리즈닝 경우 등에 대한 평가 케이스를 제공하며, 이를 통해 대규모 언어모델의 적절한 선택과 실제 서비스 활용에 대한 인사이트를 제공할 수 있을 것이다.
인지모델(Cognitive Model)에 의한 사용성 평가는 실제 실험에 의한 방법에 비해 시간, 노력, 비용을 절감할 수 있다. 여러 인지모델 중 ACT-R(Adaptive Control of Thought Rational)은 인간의 모든 인지과정을 상세하게 묘사할 수 있어 다른 모델보다 정확히 인간의 과제 수행을 정량적으로 예측할 수 있다. 그러나 ACT-R 모델을 수립하기 위해서는 인간의 지각, 주의, 기억 인출 등의 처리 과정과 행동 선택 및 수행에 필요한 과제 수행 규칙을 매우 상세하게 분석 및 기술해야 하기 때문에, GUI(Graphic User Interface) 환경에서 운용되는 메뉴 인터페이스와 같이 다양한 시각적 정보의 처리가 요구되는 과제에 대한 모델을 수립하는데는 많은 시간과 노력이 요구된다. 이에 본 연구에서는 GUI 환경에서 전문가 수준의 과제 수행을 예측할 수 있는 간략화한 ACT-R 모델 수립 방안을 제안하고, 이를 이용하여 상용 통계 분석 소프트웨어의 과제 수행도를 예측하였다. 그 결과 실제 실험을 통한 측정 결과와 간략화한 ACT-R 모델의 예측 결과가 잘 일치하였으며 본 연구에서 제시한 간략화한 ACTR 모델이 메뉴 인터페이스의 사용성 평가에 효율적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1996.05d
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pp.215-222
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1996
원전 격납구조물의 구조해석에 대한 대부분의 연구에서 격납구조물을 축대칭으로 모델하고 있다. 따라서 격납구조물에 배근된 강재도 축대칭으로 가정하는 것이 일반 적이며, 유한요소모델 구성시 강재는 2절점 트러스나 1절점 링 트러스요소에 의해서 모델한다. 이때 유효철근비는 트러스요소의 단면적에 의해서 표현되며, 원통형 벽체에서는 높이에 따라 배근된 강재량이 일정하므로 실제와 근접한 모델이 가능하다. 그러나, 상부돔의 축대칭모델시 돔의 자오선 방향으로 규정된 강재량이 일정치 않고, 변화하게 된다. 기존에 연구에서는 이러한 강재량의 변화를 고려하지 못하고 반경방향으로 일정한 것으로 가정하여 구조해석을 수행하여 왔다. 이와같은 모델상의 제약으로 인해서 철근이나 텐던의 조기항복, 돔 정상부 부근에서의 부 정확한 변형특성을 보이고 있다. 본 연구에서는 실제 규정된 강재량을 유한요소모델에 반영하기 위해 정점부에서 자오선 방향으로 변화되는 강재량을 모델할 수 있는 기법에 대해서 연구하였으며, 연구결과를 바탕으로 격납구조물의 극한 내압해석을 수행하여 기존 모델방법에 의한 해석결과와 비교하였다.
선박 전력 시스템 설계에 관한 연구의 경우 실제 선박에서의 실험의 어려움 때문에 디지털 시뮬레이션에 의존해 연구를 진행해 왔다. 본 논문에서는 선박 전력 시스템의 보다 정밀한 실험 및 제어 알고리즘 검증을 위해 축소 모델과 실시간 시뮬레이터를 동시에 이용하는 새로운 실험 방법을 제안하였다. 실제 크기의 선박 전력 시스템은 직접 제작하기 어렵기 때문에 축소 모델을 이용하였고 복잡한 선박 전력 시스템의 일부를 실시간 시뮬레이터로 모의함으로써 실제 실험 세트의 구성을 간소화 할 수 있었다. 축소 모델 실험을 통해 선박 전력 시스템의 과도 상태 및 정상 상태 해석을 수행하였으며 이러한 시스템에서 얻은 결과는 추후 실선 제작을 위한 설계 자료로 활용될 수 있다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.3
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pp.51-58
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2010
Since Augmented Reality (AR) enables users to experience computer-generated content embedded in real environments, AR agents can be visualized among physical objects in the environments where the users exist, and directly interact with them in real-time. We model perceptual attention for autonomous agents in AR environments where virtual and physical objects coexist. Since such AR agents must adaptively perceive and attend to surrounded objects relevant to their goals, our model allows the agents to determine currently visible objects from the description of what virtual and physical objects are configured in the camera's viewing area. A degree of attention is assigned to each perceived object based on its relevance to achieve agents' goals. The agents can focus on a reduced set of perceived objects with respect to the estimated degree of attention. To demonstrate the effectiveness of our approach, we implemented an animated character that was overlaid over a miniature version of campus and that attended to buildings relevant to their goals. Experiments showed that our model could reduce the character's perceptual loads even when surroundings change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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