IP를 재사용하기 위해서는 테스트 벤치의 작성과 인터페이스 프로토콜 변환 회로 설계 등과 같은 인터페이스 프로토콜에 관련된 작업이 필요하다. 이러한 작업의 결과물은 버스기능모델에서 버스 프로토콜 컴포넌트에 대응하는 인터페이스 프로토콜 컴포넌트를 포함한다. 본 논문에서는 재사용 될 수 있는 인터페이스 프로토콜 컴포넌트를 사용하여 인터페이스 회로를 설계하는 방법론을 제안한다. 인터페이스 프로토콜 컴포넌트는 주어진 인터페이스 포트를 통해서 오는 트랜잭션을 인식하거나 트랜잭션을 사이클 수준으로 실행시켜 준다. 트랜잭션 중심으로 인터페이스 프로토콜을 기술하는 언어를 소개하고, 이 언어로부터 인터레이스 프로토콜 컴포넌트를 합성가능한 VHDL 형태로 생성하는 방법을 설명한다. 실험결과를 통해, 인터페이스 프로토콜 컴포넌트를 이용한 인터페이스 회로 설계 방식이 그렇지 않은 설계 방식에 비하여 많은 추가 면적을 요구하지 않음을 보인다. 제안된 인터페이스 설계 방식에서는 설계자가 IP의 인터페이스 프로토콜을 상세히 이해하지 않아도, 인터페이스 프로토콜 컴포넌트를 재사용할 수 있으므로, 인터페이스 설계 시간을 줄이는데 공헌할 수 있을 것이다.
이 논문에서는 자연어로 구성된 수학 문장제 문제 자동 풀이하기 위한 Transformer 기반의 생성 모델인 KoEPT를 제안한다. 수학 문장제 문제는 일상 상황을 수학적 형식으로 표현한 자연어 문제이다. 문장제 문제 풀이 기술은 함축된 논리를 인공지능이 파악해야 한다는 요구사항을 지녀 최근 인공지능의 언어 이해 능력을 증진하기 위해 국내외에서 다양하게 연구되고 있다. 한국어의 경우 문제를 유형으로 분류하여 풀이하는 기법들이 주로 시도되었으나, 이러한 기법은 다양한 수식을 포괄하여 분류 난도가 높은 데이터셋에 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문은 이에 대해 '식' 토큰과 포인터 네트워크를 사용하는 KoEPT 모델을 사용했다. 이 모델의 성능을 측정하기 위해 현존하는 한국어 수학 문장제 문제 데이터셋인 IL, CC, ALG514의 분류 난도를 측정한 후 5겹 교차 검증 기법을 사용하여 KoEPT의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 한국어 데이터셋들에 대하여, KoEPT는 CC에서는 기존 최고 성능과 대등한 99.1%, IL과 ALG514에서 각각 89.3%, 80.5%로 새로운 최고 성능을 얻었다. 뿐만 아니라 평가 결과 KoEPT는 분류 난도가 높은 데이터셋에 대해 상대적으로 개선된 성능을 보였다. KoEPT가 분류 난도의 영향을 덜 받으며 좋은 성능을 얻게 된 이유를 '식' 토큰과 포인터 네트워크 때문이라는 것을 ablation study를 통해서 밝혔다.
감정은 서사 생성과 이해 모두에서 중요한 역할을 한다. 본 논문은 플루칙의 감정 모델을 기반으로 영화 대본에서 8가지 감정 표현을 분석하였다. 먼저 각 장면별 수동으로 감정을 태깅하였고, 이 때 8가지 감정 중 분노, 공포, 그리고 놀람이 가장 우세하게 나타났는데, 이는 스릴러 영화 장르를 고려할 때 의미있다고 할 수 있다. 또한, 스토리에서 긴장이 가장 고조되는 클라이맥스에서 다양한 감정이 복합적으로 나타난다고 가정하였고, 대본 상에서 3 부분의 클라이맥스를 확인할 수 있었다. 그 다음으로 파이썬 (Python) 프로그래밍 언어 기반 자연어처리 도구인 NLTK (Natural Language ToolKit)의 감성 분석 도구를 이용하여 수동 감정 태깅과 비교한 결과, 분노와 공포 감정에서 높은 일치율을, 그리고 놀람, 기대, 혐오 감정에서는 낮은 일치율을 보임을 확인하였다.
자연어 처리는 최근 기계학습 및 딥러닝 기술의 발전과 적용으로 성능이 빠르게 향상되고 있으며, 이로 인해 활용 분야도 넓어지고 있다. 특히 비정형 텍스트 데이터에 대한 분석 요구가 증가함에 따라 자연어 처리에 대한 관심도 더욱 높아지고 있다. 그러나 자연어 전처리 과정 및 기계학습과 딥러닝 이론의 복잡함과 어려움으로 인해 아직도 자연어 처리 활용의 장벽이 높은 편이다. 본 논문에서는 자연어 처리의 전반적인 이해를 위해 현재 활발히 연구되고 있는 자연어 처리의 주요 분야와 기계학습 및 딥러닝을 중심으로 한 주요 기술의 현황에 대해 살펴봄으로써, 보다 쉽게 자연어 처리에 대해 이해하고 활용할 수 있는 기반을 제공하고자 한다. 이를 위해 인공지능 기술 분류체계의 변화를 통해 자연어 처리의 비중 및 변화 과정을 살펴보았으며, 기계학습과 딥러닝을 기반으로 한 자연어 처리 주요 분야를 언어 모델, 문서 분류, 문서 생성, 문서 요약, 질의응답, 기계번역으로 나누어 정리하고 각 분야에서 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형들을 살펴보았다. 그리고, 자연어 처리에서 활용되고 있는 주요 딥러닝 모형들에 대해 정리하고 자연어 처리 분야에서 사용되는 데이터셋과 성능평가를 위한 평가지표에 대해 정리하였다. 본 논문을 통해, 자연어 처리를 자신의 분야에서 다양한 목적으로 활용하고자 하는 연구자들이 자연어 처리의 전반적인 기술 현황에 대해 이해하고, 자연어 처리의 주요 기술 분야와 주로 사용되는 딥러닝 모형 및 데이터셋과 평가지표에 대해 보다 쉽게 파악할 수 있기를 기대한다.
생성형 AI의 활용은 교육계를 넘어서 이미 의료계에서도 의료 기기에 임상 소프트웨어 등의 도입 등으로 연구되고 있다. 생성형 AI는 대규모 대화형 언어모델을 활용하여 방대한 데이터를 이해하고 자료를 선별하는 시간과 에너지를 줄여주면서 사용자와 끊임없는 대화를 통한 정보의 전달이 가능하다. 바로 이러한 점이 인류에게 생성형 AI가 혁신적인 기술의 등장으로 인정받고 있는 점이기도 하다. 그러나 반면 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 정합성은 출처나 근거 없이 사용자에게 판단의 영역으로 맡겨지고 있다. 그러나 이 글에서는 생성형 AI를 활용함에 있어서 가장 직접적으로 발생할 수 있는 쟁점을 우선적으로 살펴보기로 한다. 따라서 이 글에서는 생성형 AI의 대표적인 프로그램인 Chat GPT의 발전과 이용자의 활용에 대비하여 특히 개인정보 보호의 쟁점에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 먼저 생성형 AI의 기술적인 특성을 살펴본 뒤에 발생 가능한 민사적 쟁점 가운데에서도 개인정보 보호에 관한 문제를 우선적으로 살펴보았다. 생성형 AI는 그 자체로서 학습 데이터의 편향이나 출처 없는 결과값의 제공 등 여러 문제점이 제기되고 있으나, 이러한 문제점은 윤리적 문제를 내포하는 것으로 당장 임상 소프트웨어로서 의료기기에서 활용될 경우 개인정보 보호법제와 보건의료데이터의 활용 가이드로 환자 혹은 이용자의 개인정보를 보호할 수 있을 것인가에 대한 의문에 대한 논의가 시급하다고 판단되었다. 우리나라의 개인정보 보호법제는 특히 보건의료데이터의 활용에서 특정 개인의 개인정보를 가명처리하고 비식별조치를 취하는 데에 적절한 프로세스를 갖추고 있는 것으로 보이나, 생성형 AI이 소프트웨어로서 의료기기에 적용되었을 경우에도 이 법제로서 개인정보 보호의 목적을 이루기에는 어려운 점이 있다. 임상 소프트웨어에서 활용될 생성형 AI의 기능을 대비하기 위해서는 생성형 AI에 걸맞는 개인정보 보호의 법제가 필요할 것으로 보인다.
건물일체형 태양광 발전(BIPV) 시스템은 건축물에 태양광 발전시스템이 통합되어 건축물 기능과 태양광 발전 기능을 동시에 수행하는 대표적인 통합시스템이다. BIPV 시스템은 건축물 외피의 기능을 수행하면서 동시에 태양광 발전기능을 수행할 수 있다는 장점이 있지만, 건축물 설계 프로세스의 개념설계 단계에서부터 태양광 발전기능이 통합되어야 하고, 동시에 전력발전을 극대화할 수 있는 태양광 발전시스템의 설계가 필요하다. 이러한 요구사항에 대한 선행연구로서, 건축설계모델기반 BIPV 설계 프로세스에 관한 연구와 태양광 전력발전 성능 향상을 위한 모델기반 컴퓨터 시뮬레이션 결과들이 발표되었다. 그러나, BIPV 시스템의 요구사항이 명확하게 식별되어 체계적으로 반영되지 못하였고, 또한 시스템의 전력발전설계가 개념설계 단계에서부터 반영될 수 있도록 요구사항에 대한 시스템 아키텍쳐, 구조 및 거동이 정의되지 못하였으며, 그리고 BIPV 시스템의 전력발전 설계를 검증할 수 있는 모델이 제시되지 못하였다. 이러한 문제 들을 해결하기 위하여 본 연구에서는 BIPV 시스템의 요구사항을 체계적으로 모델링 하고 이를 기반으로 체계적인 전력발전 설계 방법을 연구하기 위하여 시스템 모델링 표준 언어인 SysML을 사용하여 전체시스템 관점에서 통합적이고 일관적인 설계 방법을 제시하였다. 구체적으로, 먼저 대상시스템(BIPV)에 대한 관련 표준, 사용자 및 설계자 등을 포함하는 이해당사자 들로부터의 요구사항을 식별하였다. 그리고 나서 domain model을 기반으로 BIPV 시스템 수준의 설계요구사항을 도출하였으며, 시스템 요구사항을 바탕으로 대상시스템의 SysML기반 기능 및 물리 아키텍쳐를 생성하였다. 또한 SysML 구조 모델과 거동 모델에 대한 설계를 구체화 하여 시스템의 구성 요소들 사이의 역할과 관계를 정의하였다. 마지막으로, 시뮬레이션이 가능한 SysML 모델(Parametric diagram)을 통하여 BIPV 시스템의 전력발전 성능을 평가하였다. 본 연구에서의 SysML 시스템 모델에 향후 건축물에 적용해야 하는 조건들을 반영하여 시스템 모델을 보강한다면 BIPV 시스템에서 전력발전을 통합적으로 연구할 수 있는 기회가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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