• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권1호
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• pp.27-36
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• 2019

본 연구는 검색 기반의 질문 자동 생성 시스템에서 사용자가 이미 답변한 내용을 재질문하지 않도록 사용자의 응답과 유사도가 높은 응답을 질문-데이터베이스에서 찾는 방법을 제안한다. 유사도가 높게 검출된 응답의 질문은 이미 사용자가 아는 내용일 확률이 높기 때문에 질문 후보군에서 제거한다. 유사 응답 검출에는 두 응답간의 동일 단어, 바꿔쓰기 표현, 문장 내용을 모두 사용하였다. 바꿔쓰기 표현은 통계기반의 기계번역에서 사용하는 구절 테이블을 사용하여 구축하였다. 문장 내용은 두 문장을 주의-기반 컨볼루션 신경망으로 압축하여 유사도를 계산하였다. 평가를 위해 구축한 100개의 평가 응답에 질문-응답 데이터베이스로부터 가장 유사한 응답을 추출해서 얻은 결과는 MRR값 71%의 성능을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권9C호
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• pp.891-897
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• 2003

부분응답 최대유사 (PRML: partial response maximum likelihood) 검출기법은 수직 자기기록 채널에 적합한 검출기법이다. 또한, 잡음 예측 (noise prediction) 기법을 비터비 (Viterbi) 알고리즘의 branch metric 계산에 삽입함으로써 부분응답 최대유사 기법의 성능을 향상시킬 수 있다. 그러나 비터비 알고리즘으로 구현된 시스템은 복잡도 측면에서 단점을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해, 런 길이 제한 (RLL: un-length limited) 부호기의 최소 런 길이 제한 매개변수 d=1을 이용하여 새로운 저 복잡도 검출기법을 제안하였다. 제안된 검출 기법은 비터비 검출기를 대신하는 슬라이서와 궤환 여파기로서의 잡음예측기로 구성되어있다. 따라서 비트오율 성능을 향상시키기 위하여 제안된 기법을 쌍(dual) 검출기법으로 확장하였다. 모의실험을 통하여 제안된 구조가 낮은 복잡 도를 가지면서, 부분응답 등화기의 목적 응답이 (1,2,1)인 잡음예측 최대 유사 검출기법(NPML: noise-predictive maximum likelihood) 과 유사한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권9C호
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• pp.840-845
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• 2006

본 논문은 광기록 채널에서 신호의 질을 평가하는 부분 응답 신호대잡음비(PRSNR) 방법을 신호 검출에 응용한 부분 응답 최대 유사도(PRML) 검출 방법을 제안한다. 비선형적인 요소가 많은 고밀도 광기록 채널을 적절히 적응 등화하기 위해서는 최대 PRSNR 값을 갖는 등화기를 선택하여야 한다는 것을 확인하였다. 제안한 PRML 검출 방법은 기존의 적응 등화기를 사용한 PRML 검출 방법과 비교하여 $8.5{\times}10-5$ 오류율에서 1.8dB의 성능 이득을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권3C호
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• pp.77-82
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• 2005

비터비 알고리즘을 이용한 부분 응답 최대 유사도 (PRML) 검출 방법은 원래의 정보 시퀀스와 가장 유사한 시퀀스를 결정하기 위해 유사도 메트릭 계산 방법이 사용된다. 일반적으로, 트렐리스도에서 각 노드의 가지는 동일한 확률을 갖는다고 가정한다. 그러나, 최소 및 최대 런-길이 구속을 갖는 변조 코드가 사용될 경우, 코드의 특정 패턴에 대한 발생 비율(Ro)은 서로 다르게 되어, 결과적으로 이러한 가정은 틀리게 된다. 본 논문에서는 PRML 검출에 있어 코드의 특정 패턴에 대한 발생 비율을 이용한 유사도 메트릭 계산 방법을 제안한다. 모의 실험에서는 두 종류의 (1, 7) 런-길이 제한 코드에 대해 PR 목표 응답의 차수를 변화시켜 가면서 발생 비율을 계산하였다. 그 결과, 제안한 PRML 검출 방법은 고밀도 자기기록 및 광 기록 채널에서 기존의 PRML 방법과 비교하여 10/sup -5/ BER에서 약 0.5dB 이상의 SNR 성능 이득을 가져옴을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권10C호
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• pp.927-932
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• 2006

본 논문은 고밀도 광 기록 저장장치에서 오류의 주 원인이 되는 tangential tilt의 문제를 해결하기 위한 개선된 부분응답최대유사도 신호 검출 방법을 제안한다. 틸트의 변화에 따라 등화기 계수와 비터비 디코더의 가지 기준값을 적응적으로 갱신하여 채널의 변화에 잘 적응하도록 하였다. 채널의 변화를 감지하는 요소로 주기적으로 반복되는 데이터의 동기패턴을 이용하여 누적 평균을 취한 후 변화량에 해당되는 등화기 계수값과 비터비 디코더의 가지 기준값을 동시에 갱신한다. 제안된 방법을 적용한 결과 기존의 PRML 검출기에 비해 비트 오류율 10-6에서 최대 4dB이상 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권9C호
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• pp.871-876
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• 2005

본 논문에서는 비대칭적인 채널 특성을 갖는 고밀도 광 기록 시스템에 적용 가능한 적응 등화 부분 응답 최대유사(partial response maximum likelihood, PRML) 검출 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 비대칭적인 채널에서 제안한 PRML 검출 방법이 기존의 PRML 방법보다 성능이 향상되는 것을 확인하였고, Verilog HDL을 이용하여 구현 및 검증하였다. 본 논문에서 제안한 적응 등화기는 LMS(Least Mean Square error) 알고리즘을 이용한 탭 계수 갱신부와 FIR 필터로 구성되어 있다. FIR 필터는 속도 향상을 위해 일반적으로 이용되는 DF(Direct Form) 방식이 아닌 TDF(Transposed Direct Form) 방식을 이용하여 구현하였다. 또한, 검출기는 레지스터 변환(register exchange, RE) 방식을 이용한 비터비 검출 방법으로 구현하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.465-469
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• 2019

자연어 처리를 위해서 두 문장의 의미 유사성을 분석하는 것은 아주 중요하다. 이 논문은 패러프레이즈 검출 태스크를 수행하기 위한 Paraphrase-BERT를 제안한다. 우선 구글이 제안한 사전 학습된 BERT를 그대로 이용해서 패러프레이즈 데이터 (MRPC)를 가지고 파인 튜닝하였고 추가적으로 최근에 구글에서 새로 발표한 Whole Word Masking 기술을 사용하여 사전 학습된 BERT 모델을 새롭게 파인 튜닝하였다. 그리고 마지막으로 다중 작업 학습을 수행하여 성능을 향상시켰다. 구체적으로 질의 응답 태스크와 패러프레이즈 검출 태스크를 동시에 학습하여 후자가 더 잘 수행될 수 있도록 하였다. 결과적으로 점점 더 성능이 개선되었고 (11.11%의 정확도 향상, 7.88%의 F1 점수 향상), 향후 작업으로 파인 튜닝하는 방법에 대해서 추가적으로 연구할 계획이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.767-770
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• 2018

인공지능의 발달로 사람이 사용하는 자연어 형태의 문장을 통해 정보를 주고받는 질의응답 시스템이 주목받고 있다. 이러한 질의응답 시스템은 자연어로 구성된 사용자의 질의문에서 의도를 정확하게 파악해야 한다. 단순히 질의어의 키워드에 의존한 검색은 단어의 중의성을 고려하지 않아 질의문의 의도를 정확히 파악하는 데 문제가 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 질의문의 의미와 맥락에 따른 연관성을 이용하여 유의어를 확장하는 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 워드 임베딩을 통해 생성된 단어 유사도를 이용하여 질의문에서 추출된 키워드를 확장하는 방법을 제안한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제39권6호
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• pp.49-58
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• 2002

본 논문에서는 망막의 전기생리학적 기전을 바탕으로 실제 망막과 유사한 기능 및 응답 특성을 갖는 망막 모델을 제안하였다. 시세포에서 양극세포까지는 기존에 연구된 여러 망막 모델들을 종합하여 모델링하였고, 3 NDP 기전을 이용하여 움직임 정보를 검출한다고 알려져 있는 아마크린세포와 양극세포 터미널에 관한 새로운 모델을 제안하였다. 이 모델의 평가를 위하여, 공간상의 동적 자극과 정지 자극에 대한 응답 특성을 비교 분석을 하였을 뿐만 아니라 자극의 움직임 속도에 따른 특성에 대한 분석도 수행하여 제안한 망막 모델을 검증하였다. 본 연구결과는 움직임 정보를 검출하기 위한 비전 시스템에 대한 인간 시각 시스템의 적용 및 생체에 이식할 수 있는 인공 망막의 개발을 위한 기초 연구에 이용될 수 있을 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.178-185
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• 2009

가속도계 신호를 대상으로 패턴 인식을 행하는 연구에서 공통적으로 사용될 수 있는 끝점 검출 방법을 제안한다. 기존의 연구 결과물은 추가적인 단추 등을 부착하여 수동으로 구분하거나, 고성능 고주파 대역 필터 등의 사용으로 알고리즘 상에서 필히 시간 지연이 발생하며 또한 알고리즘 구현상 여러 매개 변수 및 이를 위한 문턱값이 존재하였다. 본 논문에서는 가속도의 일계도 미분의 시퀀스를 입력 벡터로 사용하여, 시계열 데이터 예측과 유사한 형태로 focused Time Lagged Feedforward Network(TLFN)을 설계, 이를 학습시키는 방법을 제안 하였다. 제안한 방법을 글자 궤적에 대해 적용하여 신뢰도 있는 끝점 검출 성능과 실시간 응답 특성을 확인하였다.