• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.31 no.4
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• pp.10-13
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• 1994

최근 선박의 대형화, 고속화로 인하여 추진기의 부하가 증가되고 있으며, 특히 최근 등장한 1,000TEU급 콘테이너선의 경우 추진기가 흡수해야되는 축마력이 70,000HP 이상인 경우도 잇다. 커다란 축마력을 흡수하여 선박을 빠른 속도로 추진시켜야 되는 최근의 추진기는 작동 원리상 캐비테이션 발생을 피할 수 없으며 캐비테이션 발생량의 허용범위 및 캐비테이션 거동의 특성을 고려하여 추진기를 설계하여야 된다. 캐비테이션의 여유가 없이 추진기 설계가 수행되기 때문에 추진기 캐비테이션의 성능해석은 엄밀한 정밀도가 요구된다. 캐비테이션이란 일정한 온도에서 유체동력학 작용에 의해서 유체주위의 압력이 일정한 압력(예 : 증기압) 이하로 낮아질 때 물이 기화하여 수증기로 변하면서 빈 공간을 형성하는 현상을 말한다. 이렇게 발생된 캐비티는 주위 압력환경에 따라 생성, 성장, 수축, 붕괴의 과정을 거치게 된다. 특히 붕괴의 과정은 짧은 시간 내에 급격히 진행되기 때문에 진동 및 소음의 원인이 되고, 심할 경우 추진기 혹은 주위 물체 표면에 침식작용의 원인이 되기도 한다. 본 고에서는 캐비테이션의 물리적 특성 및 분류방법을 간단히 소개하고, 캐비테이션에 의한 선박추진기의 성능저하 특성 및 모형시험 기법을 이용한 캐비테이션 성능해석법을 소개하였다.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.8 no.3
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• pp.39-44
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• 2009

Local Binary Pattern (LBP) is becoming a popular tool for various machine vision applications such as face recognition, classification and background subtraction. In this paper, we propose a new extension of LBP, called the Diagonal LBP (DLBP), to handle the image-based gender classification problem arise in interactive display systems. Instead of comparing neighbor pixels with the center pixel, DLBP generates codes by comparing a neighbor pixel with the diagonal pixel (the neighbor pixel in the opposite side). It can reduce by half the code length of LBP and consequently, can improve the computation complexity. The Support Vector Machine is utilized as the gender classifier, and the texture profile based on DLBP is adopted as the feature vector. Experimental results revealed that our approach based on the diagonal LPB is very efficient and can be utilized in various real-time pattern classification applications.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.137-140
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• 2019

본 논문에서는 자동 제어 시스템의 이상행위를 분석하기 위하여 MODBUS 프로토콜 기반의 제어 명령을 수집 분류하여 등록된 화이트리스트 기반으로 이를 탐지하는 시스템을 구현하였다. 구현 시스템은 자동 제어 시스템 기반으로 다양한 생산설비를 동작시키는 스마트팩토리 시스템을 비롯하여 국가기간 산업에 활용 가능하며, 생산설비의 이상 작동을 확인하기 위하여 생산설비의 동작 신호를 주기적으로 수집 분석하여 정상적인 작업형태에서 벗어나는 이상 작업을 판단할 수 있도록 구성하였다. 또한, 소형화된 공장 자동화 설비를 구성하여 실제 스마트팩토리 환경에서 제어명령을 수집하고, 수집된 신호로부터 이상 작동을 검출하는 제안 시스템의 구현 결과를 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1510-1512
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• 2013

3D 영화 산업 발전과 함께 4D 영화에 관한 수요가 증가했지만, 4D 영화 제작은 복잡한 시스템과 오랜 제작 시간을 요구한다. 본 논문에서는 기존의 4D 영화 제작 방식의 문제점을 해결하기 위해 자막과 시나리오 정보를 이용한 4D 이벤트 추출 방법을 제안한다. 자막과 시나리오의 문장으로 부터 4D 이벤트와 관련된 특징을 추출하고 4D 사전과 비교하여 4D 이벤트를 분류한다. 또한, 자막과 시나리오 각각의 4D 이벤트 추출 성능을 비교한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.411-412
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• 2010

IT 기술은 최근 20 년간 많은 변화를 가져왔다. 직무를 수행하는 기술자는 변화하는 IT 기술에 맞추어 자신의 기술능력을 개발하고 학습했다. 하지만, 체계를 갖춘 직무구분, 직무에 필요한 IT 기술요소의 정리 및 효과적인 교육과 향상된 기술력에 대한 적절한 평가 및 검증 체계의 부족함을 인지하고 있다. 일례로 ISP 혹은 HRD 컨설팅 서비스를 제공하는 회사도 결과를 도출하는 자사의 프레임워크는 가지고 있으나, IT 기업에 적용해야 하는 적합한 직무체계 및 기술요소의 분류, 평가 및 검증 체계는 제공해 주지 못하고 있다. 본 연구는 IT 기업의 기술능력 향상에 필요한 체계 및 IT 산업계에서 인정하는 표준 직무, 기술, 평가 및 검증에 대한 방향과 이를 실제 기업에서 적용한 적용사례를 바탕으로 그 효율성에 대한 효과를 보여 주고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.54-59
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• 2019

본 논문은 대화 시스템인 챗봇의 성능 향상을 위한 생략 복원 기술의 정확률을 올리기 위한 유효 발화문 인식 모델을 제안한다. 생략 복원 기술은 챗봇 사용자의 현재 발화문의 생략된 정보를 이전 발화문으로부터 복원하는 기술이다. 유효 발화문 인식 모델은 현재 발화문의 생략된 정보를 보유한 이전 발화문을 인식하는 역할을 수행한다. 유효 발화문 인식 모델은 BERT 기반 이진 분류 모델이며, 사용된 BERT 모델은 한국어 문서를 기반으로 새로 학습된 한국어 사전 학습 BERT 모델이다. 사용자의 현재 발화문과 이전 발화문들의 토큰 임베딩을 한국어 BERT를 통해 얻고, CNN 모델을 이용하여 각 토큰의 지역적인 정보를 추출해서 발화문 쌍의 표현 정보를 구해 해당 이전 발화문에 생략된 개체값이 있는지를 판단한다. 제안한 모델의 효과를 검증하기 위해 유효 발화문 인식 모델에서 유효하다고 판단한 이전 발화문만을 생략 복원 모델에 적용한 결과, 생략 복원 모델의 정확률이 약 5% 정도 상승한 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.594-596
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• 2021

Future healthcare systems will heavily rely on ill-labeled data due to scarcity of the experts who are trained enough to label the data. Considering the contamination of the dataset, it is not desirable to make the neural network being overconfident to the dataset, but rather giving them some margins for the prediction is preferable. In this paper, we propose a novel epoch-wise decaying label-smoothing function to alleviate the model over-confidency, and it outperforms the neural network trained with conventional cross entropy by 6.0%.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.517-518
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• 2023

본 논문에서는 인공지능 신경망의 하이퍼 파라미터들이 그래프 신경망 모델의 성능에 미치는 영향을 알아보기 위하여 대규모 그래프 데이터를 기반으로 이진 분류 문제를 예측하는 그래프 합성곱 신경망 모델(Graph Convolution Network Model)을 구현하고 모델의 다양한 하이퍼 파라미터 중 손실함수와 활성화 함수를 여러 가지 조합으로 적용하며 모델 학습과 예측 실험을 시행하였다. 실험 결과, 활성화 함수보다는 손실함수의 선택이 모델의 예측 성능에 좀 더 큰 영향을 미치는 것을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.672-676
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• 2023

지식 추적 (knowledge tacing)은 주어진 학습자의 과거 문제 해결 기록을 기반으로 학습자의 지식 습득 정도를 파악하여 목표 문제에 대한 정답 여부를 예측하는 것을 목표로 한다. 이전 연구에서는 이진 분류 기반의 모델을 사용하여 정답 유무만 예측하였기 때문에 학습자의 답변에 존재하는 정보를 활용하지 못한다. 최근 연구에서는 이를 생성 태스크로 변환하여 컴퓨터과학 분야에서 프로그래밍 질문에 대한 지식 추정을 수행하는 open-ended knowledge tracing (OKT)이 제안되었다. 하지만 최적의 OKT 모델에 대한 연구는 진행되지 않았으며 따라서 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 학습자의 지식 상태에 따라 답변 생성을 조정하는 새로운 OKT 방법론을 제안한다. 실험을 본 논문에서 제안하는 방법론의 우수성과 효율성을 증명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.458-460
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• 2023

가공식품이라는 특정 도메인에서는 기존 검색엔진에서 많이 활용되는 BM25 만을 가지고 최저가 검색하는 데는 어려움이 있다. 본 논문에서는 BM25 외에도 검색의 정확성을 높이기 위해 HuggingFace 에 공개되어 있는 KoELECTRA 를 활용하여 개체명 인식(Named Entity Recognition 과 이진 분류모델(Binary Classification)을 Fine-tuning 하고 BM25 와 연계하여 구축한 검색시스템을 제안한다. 기존의 BM25 대비 성능 평가를 통해 효과를 검증하였다.