이 연구에서는 질의응답을 기반으로 한 검색 서비스를 이용할 때 이용자가 효율적으로 응답정보를 이용할 수 있도록 검색되는 복수 응답을 요약하는 방안을 제시하였다. 복수 응답을 요약하기 위해서는 질의중심방식과 응답중심방식이 비교되었다. 생성된 요약문을 평가한 결과 응답내용을 중심으로 요약하는 방식이 질의중심으로 요약하는 방식보다 질의에 적합한 문장을 효과적으로 추출하고 중복되는 정보도 줄여주는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 실시간 대화 행위에서 대화 메시지 사이의 응답 관계를 시각적으로 표현하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 텍스트 기반 대화 방식과 트리 기반 대화 방식을 결합한 형태로서 대화 메시지의 일반적인 응답 관계뿐만 아니라, 기존 트리 기반 인터페이스에서 지원이 어려운 최근 수신 대화 메시지의 응답 관계를 시각화함으로써 대화자의 상호작용을 용이하게 한다. 이러한 방법은 기존 텍스트 방식의 테이블 구조에 트리 구조를 결함하여 대화에서 응답 관계를 명확히 구분한다. 제안한 방법의 구현은 XML과 DOM을 이용하여 대화 메시지와 대화 시스템을 구현하였으며, 응용 분야는 협업, 원격 교육, 온라인 게임 등이다.
전력선 통신(Power-Line Communication)에 있어서 패널의 임펄스 응답은 송수신 신호의 기본적인 전달 특성이라는 점에서 매우 중요한 채널 특성이며, 채널 구성 요소들의 물리적 구조 및 각종 부하 기기들에 따라 다양하게 변화하기 때문에, 적절한 측정과 분석 및 대응이 요구된다. 이에 본 논문에서는 채널 임펄스 응답 측정에 대한 광대역 측정 방식과 협대역 측정 방식을 검토하고, 각 방식을 테스트 베드 상에서 구현하여 임펄스 응답 측정 결과를 상호 비교하고, 그 신뢰성을 확인하였다. 또, 실제 전력선 채널 환경에서 PN 시퀀스를 이용한 광대역 측정 방식의 장점을 고려하여, 국내 일반적인 저층 아파트를 대상으로 임펄스 응답 측정을 수행하고 결과를 분석하였다.
문서 그라운딩된 대화 시스템의 응답 성능 개선을 위한 방법론을 제안한다. 사전 학습된 거대 언어 모델 LLM(Large Language Model)인 Llama2 모델에 Zero-Shot In-Context learning을 적용하여 대화 마지막 유저 질문에 대한 응답을 생성하는 태스크를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 응답 생성은 검색된 top-1 문서와 대화 기록을 참조해 초기 응답을 생성하고, 생성된 초기 응답을 기반으로 검색된 문서를 대상으로 재순위화를 수행한다. 이 후, 특정 순위의 상위 문서들을 이용해 최종 응답을 생성하는 과정으로 이루어진다. 검색된 상위 문서를 이용하는 응답 생성 방식을 Baseline으로 하여 본 연구에서 제안한 방식과 비교하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 방식이 검색된 결과에 기반한 실험에서 Baseline 보다 F1, Bleu, Rouge, Meteor Score가 향상한 것을 확인 하였다.
저항 점 용접 시스템은 SCR 방식과 Inverter 방식으로 나뉘어지는데 현재 공급전원의 안정화 및 고속의 제어가 가능한 Inverter 방식으로 점차 변해가는 추세이다. 이러한 추세에 따라 기존 SCR 방식에서는 구현하기 힘들었던 고속의 전류제어가 요구되고 있으며 여러 제어 알고리즘들이 적용되고 있다. 일반적으로 전류를 제어하기 위해 PI제어 알고리즘이 많이 사용되고 있다. PI제어보다 좀더 반응이 빠르고 정밀한 제어 알고리즘의 적용이 시도되고 있지만 실질적으로 현장에 적용하여 활용하기에 어려움이 있어 PI제어가 많이 선호되고 있다. 일반적으로 용접전류의 제어는 일정한 전류를 공급할 수 있게 하는 것이 주요하지만 저항 점 용접 시스템에서는 일정한 전류의 공급 이외에 목표 전류까지 도달하는 응답시간 또한 주요한 사항으로 작용하고 있다. 이는 짧은 통전시간으로 인해 응답성에 따라 입열량의 차이가 나타나기 때문이다. 응답시간이 느릴수록 그만큼 전류의 공급이 적어지고 이로 인해 입열량이 감소하게 된다. 국내의 Inverter 방식의 경우 응답시간이 15ms 이상이지만, 해외 선진 제품의 경우 10ms 이하의 응답시간을 가져 크게는 1cycle(16.6ms)의 차이가 나고 같은 용접전류 조건에서도 용접성의 차이가 나타나게 된다. 본 연구에서는 응답시간에 따른 용접성의 변화와 응답시간 제어의 필요성을 확인하기 위해 PI제어기를 응답시간에 따라 설계하고 이를 자체 제작한 Inverter DC 저항 점 용접기에 적용하여 용접실험을 실행하였다. 용접소재로는 현 자동차용 강판 소재인 SPFC590, 1mmt를 사용하였고 인장 및 단면시험을 통해 용접성을 비교하였다. 또한 각각의 로브곡선을 도출하고 비교하여 응답시간에 따른 용접성의 차이를 확인하였다.
질의응답문서는 이용자가 입력한 질의, 질의설명, 답을 아는 다른 이용자가 제시한 응답으로 구성된 구조화된 문서로서, 최근 웹 문서처럼 검색이 일반적으로 일어나고 있는 정보원이다. 이 연구에서는 질의응답문서의 구조적 특성을 기반으로 질의를 재생성하여 질의응답문서의 검색효율을 향상시키고자 하였다. 질의재생성 실험에서 성능이 비교된 문서구조는 질의와 응답내용이다. 질의를 기반으로 질의를 재생성하는 방식에서는 질의응답검색 시스템에 입력되어 있는 유사질의를 활용하여 클러스터링하는 기법이 적용되었다. 응답정보를 기반으로 질의를 재생성하는 방식에서는 가장 유사한 기존 질의에 대해 응답된 내용에서 단락검색으로 적합한 문장들을 선정하여 활용하는 기법이 적용되었다. 실험 결과 응답정보를 활용하여 질의를 재생성하는 방식이 정확률은 유지하면서 더 다양한 검색결과를 제공하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 VLSI 회로의 내장 자체 테스트(Built-In Self-Test)를 위한 효율적인 공간 응답 압축기의 설계 방식을 제안한다. 제안하는 공간 압축기의 설계 방식은 테스트 대상 회로의 구조와는 독립적으로 적용할 수 있다. 기존의 공간 응답 압축기는 하드웨어 오버헤드(hardware overheads)가 크고, 고장 응답을 비고장 응답으로 변환시키는 에일리어싱(aliasing)에 의해 고장 검출률(fault coverage)을 감소시켰으나, 제안하는 방식에 의해 설계된 공간 응답 압축기는 기존의 방법에 비해 하드웨어 오버헤드가 작고, 고장 검출률을 감소시키지 않는다. 또한, 제안하는 방식은 일반적인 N-입력 논리 게이트로 확장이 가능하여 테스트 대상 회로의 출력 시퀸스에 따른 가장 효율적인 공간 응답 압축기를 설계할 수 있다. 제안한 설계 방식은 SUN SPARC Workstation 상에서 C 언어를 사용하여 구현하며, ISCAS'85 벤치마크 회로를 대상으로 선형 피드백 시프트 레지스터(Linear Feedback Shift Registers)에 의해 생성된 의사 랜덤(pseudo random)패턴을 입력원으로 사용하여 시뮬레이션을 수행하므로써 그 타당성과 효율성을 입증한다.
최근의 반도체/display 관련 생산장비 및 검사장비들이 대형화/고속화 되어감에 따라 과거 stepping 방식에서 scanning 방식으로 전환된 장비들이 공정 상에 발생하는 과도응답 형태의 진동으로 인하여 제품 수율의 저하와 생산 효율의 감소를 가져오고 있다. 이러한 과도응답의 진동은 장비 자체의 가진력으로부터 발생하므로 건물 구조의 동강성 증대 방안이나 고효율의 방진 시스템 적용으로는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 smart 재료인 MR유체를 이용한 MR damper를 이용하여 방진효율을 유지하면서 과도응답의 진동을 제어하기 위한 반 능동제어 방식의 방진/제진 시스템을 구성하였으며, 시스템 해석과 제어 시스템의 구성을 위하여 6자유도 강체 진동에 대한 운동방정식을 고려하였다.
인터넷 사용자의 증가로 인한 서버의 과부하 및 네트워크 응답시간 지연의 대안으로 캐시서버의 사용이 보편화되고 있다. 그러 나, 최근 유해사이트의 급격한 중가로 캐시 서버의 부가 기능인 ACL(Access Control List)또한 중요한 기능의 하나가 되면서 대량의 유해사이트 차단 목록이 캐시 서버의 병목현상을 가중시키고 있다 본 논문에서는 캐시 서버의 대명사격인 Squid의 ACL방식과 대량의 black list를 적용했을 때의 ACL의 regular expression방식의 문제점을 살펴보고, 대량의 black list에 적합한 hash기반 ACL 처리 방식을 제안한다. hash를 이용한 ACL방식은 빠른 검색을 제공하여 캐시 서버의 응답시간에 큰 영향을 주지않기 때문에 캐시서버가 정상적인 서비스를 할 수 있도록 해준다.
챗봇 혹은 대화 시스템은 특정 질문이나 발화에 대해 적절한 응답을 해주는 시스템으로 자연어처리 분야에서 활발히 연구되고 있는 주제 중 하나이다. 최근에는 대화 모델 학습에 딥러닝 방식의 시퀀스-투-시퀀스 프레임워크가 많이 이용되고 있다. 하지만 해당 방식을 적용한 모델의 경우 학습 데이터에 나타나지 않은 다양한 형태의 질의문에 대해 응답을 잘 못해주는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 디노이징 응답 생성 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 다양한 형태의 노이즈가 임의로 가미된 질의문을 모델 학습 시에 경험시킴으로써 강건한 응답 생성이 가능한 모델을 얻을 수 있게 한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 질의-응답 쌍으로 구성된 한국어 대화 데이터에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 비교 모델에 비해 정량 평가인 ROUGE 점수와 사람이 직접 평가한 정성 평가 모두에서 더 우수한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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