• 한국통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.147-152
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• 1985

Reed-Solomon 코드의 디코더를 error-trapping 방법으로 설계했다. (7.3) Reed Solomon 코드의 인코더 및 디코더 구성시 GF(8)의 소자는 3bit의 2진수로 표현했다. 하드-웨어 시험은 Apple-II(micro-computer)로 제어했으며, 인코딩하는데 걸린 시간은 $350\mu sec이었고, 디코딩하는데 걸린 시간은 910u sec이었다. 실험 결과 2개 이하의 랜덤 에러는 정정되었고, 그 보다 많은 에러는 정정되지 않았다. 또한 4bit의 binary burst에러도 역시 정정되었다. 그리고(7, 3) Reed-Solomon코드의 performance를 측정한 결과, 채널 에러가 10~10일때 에러 확률이 약 10~10정도로 감소되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.561-564
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• 2009

본 논문은 디지털 미디어 프로세서 기반의 U-city 적외선 영상 감시 시스템의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 영상 감시 시스템의 하드웨어는 디지털 미디어 프로세서와 비디오 인코더, 비디오 디코더 상용 칩을 기반으로 설계하고 구현하였으며, 영상 감시 소프트웨어는 적외선 영상의 온도분포를 분석하고 화재와 같은 재난상황을 감시하는 알고리즘을 구현하였다. 구현된 시제품의 시험 평가 결과, 제시된 요구 기능과 성능을 만족하였으며 구현 시스템의 실용성을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.105-108
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• 2022

오픈 도메인 질의 응답은 사전학습 언어모델의 파라미터에 저장되는 정보만을 사용하여 답하는 질의 응답 방식과 달리 대량의 문서 등에서 질의에 대한 정답을 찾는 문제이다. 최근 등장한 Dense Retrieval은 BERT 등의 모델을 사용해 질의와 문서들의 벡터 연산으로 질의와 문서간의 유사도를 판별하여 문서를 검색한다. 이러한 Dense Retrieval을 활용하는 방안 중 RAG는 Dense Retrieval을 이용한 외부 지식과 인코더-디코더 모델에 내재된 지식을 결합하여 성능을 향상시킨다. 본 논문에서는 RAG를 한국어 오픈 도메인 질의 응답 데이터에 적용하여 베이스라인에 비해 일부 향상된 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.231-234
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• 2022

본 논문에서는 '스케치로부터 RGB 이미지로의 변환'을 수행하는 웨이블릿 기반의 네트웍에서 생성된 이미지 품질을 높이기 위해, 네트워크가 저주파수에 편향되어 학습이 되는 것을 완화하고자 Wavelet Mix Module(WMM)을 제안하였다. WMM 은 UNet 구조의 skip-connection 과정에 적용되며, 웨이블릿 변환을 사용하여 인코더 특성으로부터 세부값을 추출하여 디코더 특성으로 전달함으로써 네트워크 내에서 고주파 성분이 보존되도록 한다. WMM 이 적용된 네트워크로부터 생성된 이미지는 정량적 및 정성적인 결과가 개선됨을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.441-442
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• 2021

본 논문에서는 고해상도의 시계열 위성영상을 딥러닝 알고리즘으로 학습하여 도시 변화탐지를 수행한다. 고해상도 위성영상을 활용한 서비스는 4 차 산업혁명 융합 신사업 중 하나인 스마트시티에 적용하여 도시 노후화, 교통 혼잡, 범죄 등 다양한 도시 문제 해결 및 효율적인 도시를 구축하는데 활용이 가능하다. 이에 본 연구에서는 도시 변화탐지를 위한 딥러닝 알고리즘으로 DeepLabV3+를 사용한다. 이는 인코더-디코더 구조로, 공간 정보를 점진적으로 회복함으로써 더욱 정확한 물체의 경계면을 찾을 수 있다. 제안하는 방법은 DeepLabV3+의 레이어와 loss function 을 수정하여 기존보다 좋은 결과를 얻었다. 객관적인 성능평가를 위해, 공개된 데이터셋 LEVIR-CD 으로 학습한 결과로 평균 IoU 는 0.87, 평균 Dice 는 0.93 을 얻었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.315-316
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• 2020

본 논문에서는 현재 이슈가 되고 있는 코로나에 대해서 사람들이 실생활에서 궁금해할 정보들을 Seq2seq 기술을 사용한 챗봇으로 정보를 제공한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.22-27
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• 2021

언어 모델은 많은 데이터와 많은 파라미터로 오래 사전학습을 수행할수록 그 성능이 높아지지만, 그 크기가 큰 만큼 거대 언어 모델은 너무 큰 크기로 인해서 실사용에 많은 하드웨어 리소스를 필요로 한다. 본 논문에서는 거대 언어 모델 중 하나인 T5의 인코더-디코더 구조 대비 절반의 크기를 가지는 PrefixLM 구조에 기반한 한국어 모델을 학습하여 자연어 처리에서 중요한 태스크 중 하나인 텍스트 생성 요약 태스크에서의 성능평가를 하여 BART, T5와 비교하여 각각 0.02, 0.0859의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.501-504
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• 2021

최근 언어 모델은 분류, 기계 독해, 생성 등의 태스크에서 성공적인 결과를 보여주고 있다. 본 논문에서는 최근 많은 관심을 받고 있는 인코더-디코더 구조의 언어 모델인 BART, T5 그리고 PALM을 위키피디아 한국어 데이터 집합으로 사전 학습한 후 기계 독해와 문서 생성 요약 태스크에 대하여 미세 조정을 하고 성능 비교를 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.137-138
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• 2022

소스 코드 식별자의 이름을 잘 정하는 것은 소프트웨어 엔지니어링에서 중요한 문제로 다루어지고 있다. 프로그램 엔티티의 의미있고 간결한 이름은 코드 이해도에 중요한 역할을 하며, 소프트웨어 유지보수 관리 비용을 줄이는 데에 큰 효과가 있다. 이러한 코드 식별자 중 평균적으로 가장 복잡한 식별자는 '메소드 이름'으로 알려져 있다. 본 논문에서는 메소드 내용과 일관성 있는 적절한 메소드 이름 생성을 자연어 처리 태스크 중 하나인 '추상적 텍스트 요약'으로 치환하여 수행하는 트랜스포머 기반의 인코더-디코더 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 Github 오픈소스를 크롤링한 Java 데이터셋에서 기존 최신 메소드 이름 생성 모델보다 약 50% 이상의 성능향상을 보였다. 이를 통해 적절한 메소드 작명에 필요한 비용 절감 달성 및 다양한 소스 코드 관련 태스크를 언어 모델의 성능을 활용하여 해결하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.37-38
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• 2024

본 연구에서는 순천향대학교 천안병원에서 제2형 당뇨병 입원 환자를 대상으로 연속 혈당 측정기(CGM)를 통해 일주일 동안 수집된 101명의 혈당치 데이터를 사용하였다. 혈당치의 120분 동안 수집된 데이터를 기반으로 30분 후의 혈당치를 예측하는 트랜스포머 모델을 제안한다. 이는 트랜스포머의 인코더 모델만을 사용한 거보다 성능이 평균 제곱근 오차 (RMSE) 기준 약 4배 정도 향상하였으며, 이는 트랜스포머의 디코더 모델이 성능 향상에 효과적임을 보인다.