• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.483-489
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• 2020

본 논문에서는 저자원 환경의 음성인식에서 음향 모델의 성능을 높이기 위한 음향 모델 학습 방법을 제안한다. 저자원 환경이란, 음향 모델에서 100시간 미만의 학습 자료를 사용한 환경을 말한다. 저자원 환경의 음성인식에서는 음향 모델이 유사한 발음들을 잘 구분하지 못하는 문제가 발생한다. 예를 들면, 파열음 /d/와 /t/, 파열음 /g/와 /k/, 파찰음 /z/와 /ch/ 등의 발음은 저자원 환경에서 잘 구분하지 못한다. 자기 주의 메커니즘은 깊은 신경망 모델로부터 출력된 벡터에 대해 가중치를 부여하며, 이를 통해 저자원 환경에서 발생할 수 있는 유사한 발음 오류 문제를 해결한다. 음향 모델에서 좋은 성능을 보이는 Time Delay Neural Network(TDNN)과 Output gate Projected Gated Recurrent Unit(OPGRU)의 혼합 모델에 자기 주의 기반 학습 방법을 적용했을 때, 51.6 h 분량의 학습 자료를 사용한 한국어 음향 모델에 대하여 단어 오류율 기준 5.98 %의 성능을 보여 기존 기술 대비 0.74 %의 절대적 성능 개선을 보였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제16권2호
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• pp.97-105
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• 2013

자기공명검층은 수소와 자기장의 상호작용을 측정, 분석하는 물리검층 방법으로 이는 저류층 평가를 위한 중요한 물리검층 방법 중 하나이다. 측정된 감쇠 신호 즉, 이완은 측정지역 내 수소의 밀도에 대한 정보와 유체의 종류에 따른 감쇠속도에 대한 정보를 포함하고 있으며, 이를 바탕으로 공극률, 투과도와 습윤도 등을 예측할 수 있다. 1950년대 초반 랜덤워크로 자기공명의 이완감쇠를 시뮬레이션한 것을 시작으로 자기공명반응에 대한 연구가 급격히 발전되었다. 이 논문에서는 자기공명 시뮬레이션의 연구 동향을 먼저 살펴 보고, 자기공명반응인 이완을 발생시키는 이완메커니즘에 대해 간단히 알아본다. 이에 기초하여 자기공명검층에서 주로 측정하는 횡축이완곡선을 자기장구배를 고려하는 경우와 고려하지 않는 시뮬레이션 방법에 대해 비교분석하고 자기장구배가 이완메커니즘 및 횡축이완곡선에 미치는 영향에 대해 분석한다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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• pp.177-177
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• 2012

진공을 기초로 한 다양한 반도체 식각 공정에서 RF bias가 결합된 유도 결합 플라즈마 소스는 널리 사용되고 있다. 하지만, 대부분의 연구는 RF bias에 의한 자기 바이어스 효과에만 한정되어 있으며, 공정 결과와 소자 품질에 결정적인 역할을 하는 플라즈마 변수들(전자 온도, 플라즈마 밀도)과 RF bias의 상관관계에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 연구에서는 RF bias가 플라즈마 변수에 미치는 영향과 비충돌 전자 가열 메커니즘의 실험적 증거에 관한 연구를 진행하였다. 플라즈마 밀도는 RF bias에 의하여 감소 또는 증가하였으며, 이러한 결과는 Fluid global model에 의한 계산과 잘 일치하는 결과를 보였다. 전자 온도는 RF bias에 의하여 증가하였으며, 적은 RF bias 전력에서는 플라즈마 전위에 갇혀있는 낮은 에너지 그룹의 전자들의 가열이 주가 되었으나, 큰 RF bias 전력에서는 높은 에너지 그룹의 전자들의 가열이 주가 됨을 관찰하였다. 이는 높은 에너지 그룹의 전자 가열 메커니즘이 anomalous skin effect에서 collisionless sheath heating으로 전이되는 것을 나타내며, bounce resonance heating이 RF bias의 전자가열에 중요한 역할을 함을 보여주는 실험적 근거이다. 플라즈마 밀도의 공간 분포는 RF bias의 인가에 의하여 더욱 균일함을 보였으며, 이는 (electro-static and electro-magnetic) edge effect에 의한 영향으로 해석될 수 있다. 이러한 RF bias와 플라즈마 변수들의 상관관계 및 전자 가열 메커니즘에 대한 연구는 방전 특성의 물리적 이해뿐만 아니라, 반도체 식각 공정에서 소자 품질 및 공정 개선을 위한 최적의 방전 조건 도출과 외부 변수 제어에 큰 도움을 주리라 예상된다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.377-378
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• 2000

에어로졸 입자들의 물리적, 화학적 성질 및 인체에 미치는 영향 등은 입자의 크기분포에 밀접하게 관련되어 있다. 에어로졸 입자의 응집현상은 입자의 크기분포 변화를 일으키는 주된 메커니즘의 하나로서 여러 응용 및 기초 연구에 필수적으로 사용된다. 응집에 의한 입자크기분포의 변화는 다음 식으로 나타낼 수 있다. (중략)

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.359-362
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• 2021

자기 주권 신원 증명 기술인 DID가 강력한 인증 수단으로 떠오르고 있다. 이런 DID 기술을 사용한 DIDComm은 중앙을 거치지 않는, 사용자끼리의 통신(P2P)을 가능하게 만들어 주며, 이는 강력한 보안을 제공해 준다. 본 글은 DIDComm 기술을 활용한 P2P 메신저에 대해 작성하였다. 이를 활용한 메신저는 사용자 간의 높은 보안을 가진 통신을 제공해 줄 수 있으며 앞으로의 인터넷 시대, 메타버스 시대에서 주목할 만한 기술이다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.87-90
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• 2009

사람들은 같은 상황에서도 감정적 경험에 따라 다르게 반응한다. 상황에 따른 감정을 나타내고자 하는 인공감정에 대한 많은 연구가 이루어지고 있지만, 기존의 인공감정들은 같은 상황에서 같은 반응을 하도록 설계되었다. 하지만 현재 느끼는 감정이 과거에 경험했던 감정적 경험에 영향을 받기 때문에 같은 상황에서 다른 반응을 유발한다. 본 논문은 감정적 경험을 기억해서 현재의 감정에 영향을 주는 메커니즘을 제안한다. 감정적 기억은 연관성이 있는 기억끼리 연상되는데 이 과정은 SOM의 연관성이 있는 것끼리 뭉치면서 스스로 학습하는 자기조직화의 특성과 유사하다. 이러한 유사점을 이응해서 감정적 경험을 기억하는 과정을 설계했다. 제안된 방법을 가위바위보로 승자가 패자를 뿅망치로 때리는 게임에 적용하여 같은 상황에서도 감정적 경험에 의해 다르게 반응하는 모습을 나타낸다. 게임을 진행하면서 가위바위보 승패에 따라 분노, 공포, 쾌락 등의 감정을 경험하게 되는데 이러한 감정적 경험이 SOM을 이용한 감정기억메커니즘에 의해 기억된다. 그 결과 감정적 경험에 대한 기억이 가위바위보에 이겼을 때의 느끼는 감정에 영향을 주어 현재 느끼는 감정 상태에 따라 뿅망치 파워가 달라지도록 했다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제20권3_4호
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• pp.3-62
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• 1998

본 논문은 한국 외환위기의 발생메커니즘이 투기적 공격모형에 의하여 설명될 수 없음을 주장한다. 나아가 한국의 외환위기는 국제금용시장에서의 인출사태(banking panic)로 설명되어야 함을 주장한다. 이들 주장의 주된 근거는 97년 11월 자본유출을 주도한 요소가 외화채권인출이었다는 사실이다. 한편 본 논문은 국제금융 시장에서의 인출사태 발생에 필요한 조건을 (1) 잠재적 외환유동성 부족, (2) 인출사태 촉발요인의 등장, (3) 인출사태에 대한 대비장치 부재 등의 세 가지로 규정하고, 잠재적 외환유동성 부족의 조건은 96년 거시정책의 실패 및 94~96년간의 금융기관 해외지점의 급팽창에 의하여 마련되었음을 보인다. 또한 인출사태에 대한 대비장치의 부재가 실재(實在)하였음을 인출사태 진정과 관련된 IMF구제금융의 무력(無力)을 보임으로써 실증한다. 그러나 인출사태 촉발요인에 대해서는 최종결론을 유보하고 있다. 본 논문은 촉발요인에 대한 논란이 내부요인설, 외부충격설, 자기실현설 등 세 가지가 있음을 설명하고, 이중 외부충격으로 논의되고 있는 일본금융기관의 역할설(役割說)에 대한 부정적 증거를 제시한다. 그러나 제시된 증거가 모든 가능성을 배제할 수 있는 성격의 것이 아니므로, 촉발요인에 대한 구명은 향후 연구과제로 남겨져 있다.

• 비교문화연구
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• 제52권
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• pp.277-312
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• 2018

1940년대와 50년대에 등장한 1차 사이버네틱스 이론은 관찰 주체를 배제한 채 관찰하고자 하는 대상에 대한 객관적이고 보편적인 작동 메커니즘을 연구하는 방법론이다. 반면에 1970년대에 등장한 2차 사이버네틱스 이론은 시스템을 관찰하는 관찰자의 인식론적 구조 자체를 연구 대상으로 여기면서 인식 방식의 주관성, 개별성, 다양성을 인정하는 방법론이다. 훔베르토 마투라나와 프란시스코 바렐라는 2차 사이버네틱스의 탐구 영역을 인간 관찰자로 대표되는 생물학적 시스템의 작동 메커니즘 연구로 확대한다. 그들은 살아있는 시스템이 지닌 자기 조직화와 자기 재생산 메커니즘을 규명하는 일을 2차 사이버네틱스의 핵심적 연구 과제로 여긴다. 생물학적 시스템이 지닌 자기생산 능력을 기계적으로 재현하는 시스템 탐구는 통제 메커니즘 연구를 새로운 단계로 나아가게 하므로 3차 사이버네틱스라고 불릴만하다. 1차 사이버네틱스가 관찰자를 배제한 채 객관적 시스템에 대한 통제 기제를 탐구하고 2차 사이버네틱스는 인간으로 대변되는 생물학적 작동 메커니즘을 탐구한다면 3차 사이버네틱스에서는 살아 움직이는 시스템을 인위적으로 재창조하는 생명-기계 융합 시스템을 연구한다. 생물학적 시스템의 기계적 재생산을 현실화하는 일은 클라우스 슈밥의 4차 산업 혁명이나 에릭 브린욜프슨과 앤드루 맥아피가 제안하는 제2 기계 시대의 핵심적 화두 중 하나이다. 자기생산의 인위적 재현이 가능하게 되면 인간중심주의에서 인간과 기계가 다양한 형태로 결합되는 포스트휴먼 시대로 나아간다. 미국 소설가 딘 쿤츠의 소설 "악마의 씨앗"은 기계의 자기생산 능력을 주제로 삼는다. 1973년판과 이를 개정한 1997판를 비교하면 작가의 논점이 2차 사이버네틱스에서 3차 사이버네틱스로 변하고 있음을 읽을 수 있다. 1973년판에서는 과학 기술에 대한 공포심을 보여주는 인간 관찰자와 기술 만능을 주창하는 인공지능 프로테우스의 차이가 부각되나 궁극적으로는 인간 관찰자가 담론의 주도권을 행사하고 있다. 1973년에 비해 훨씬 기술 지배력이 강화된 1997년도에 출판된 수정본에서는 과학 기술에 대해 공포감을 느끼는 인간 화자는 사라지고 기술 만능을 자랑하는 인공지능 프로테우스가 처음부터 끝까지 이야기를 주도한다. 더 나아가 그는 첨단 지능뿐 아니라 인간 주인공 수잔에게 성적 갈망을 표출하는 남성적 정체성을 획득하여 더 이상 인간의 통제 대상으로 이용되는 기계가 아닌 이성을 욕망하는 능동적 주체가 된다. 남성 정체성 획득은 프로테우스의 기계적 자율성이 극대화됨을 의미한다. 여기서 우리가 주목할 만한 일은 프로테우스가 만든 인공지능 아이는 과학기술을 활용한 우생학이 앞으로 도래할 미래에 보편화될 수 있다는 우려를 낳게 하는 존재라는 사실이다. 프로테우스는 인간의 유전병을 고치고 유전자를 변형하여 완벽한 신체를 꿈꾼다. 또한 방대한 첨단 지성을 인간-기계 생명체에 주입하여 최고의 지성을 갖추도록 기획한다. 즉 그는 상품가치를 지닌 우수한 신체적 조건과 지적 자질을 기계적으로 재현하는 능력을 갖춘다는 측면에서 디지털 표준화를 추구한다. 결국 이런 기술적 우생학은 고전적 휴머니즘이 지닌 장점에 심각한 위해를 가하는 결과를 초래한다. 인간은 양도할 수 없는 자기 운명의 주관자가 아니라 언제든지 공학적으로 변경 가능한 구성물로 전락할 위험성을 동반하기 때문이다.

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.497-504
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• 2020

화자 검증에서 화자 임베딩 구축은 중요한 이슈이다. 일반적으로, 화자 임베딩 인코딩을 위해 자기주의 메커니즘이 적용되어졌다. 이전의 연구는 마지막 풀링 계층과 같은 높은 수준의 계층에서 자기 주의를 학습시키는 데 중점을 두었다. 이 경우, 화자 임베딩 인코딩 시 낮은 수준의 계층의 영향이 감소한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 잔차 네트워크를 사용하여 Masked Cross Self-Attentive Encoding(MCSAE)를 제안한다. 이는 높은 수준 및 낮은 수준 계층의 특징 학습에 중점을 둔다. 다중 계층 집합을 기반으로 각 잔차 계층의 출력 특징들이 MCSAE에 사용된다. MCSAE에서 교차 자기 주의 모듈에 의해 각 입력 특징의 상호 의존성이 학습된다. 또한 랜덤 마스킹 정규화 모듈은 오버 피팅 문제를 방지하기 위해 적용된다. MCSAE는 화자 정보를 나타내는 프레임의 가중치를 향상시킨다. 그런 다음 출력 특징들이 합쳐져 화자 임베딩으로 인코딩된다. 따라서 MCSAE를 사용하여 보다 유용한 화자 임베딩이 인코딩된다. 실험 결과, VoxCeleb1 평가 데이터 세트를 사용하여 2.63 %의 동일 오류율를 보였다. 이는 이전의 자기 주의 인코딩 및 다른 최신 방법들과 비교하여 성능이 향상되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.624-629
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• 2022

에세이의 창의성을 자동으로 분류하는 기존의 주요 연구는 말뭉치에서 빈번하게 등장하지 않는 단어에 초점을 맞추어 기계학습을 수행한다. 그러나 이러한 연구는 에세이의 주제와 상관없이 단순히 참신한 단어가 많아 창의적으로 분류되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 어텐션(Attention)과 역문서 빈도(Inverse Document Frequency; IDF)를 이용하여 에세이 내용 전달에 있어 중요하면서 참신한 단어에 높은 가중치를 두는 문맥 벡터를 구하고, 자기부호화기(AutoEncoder) 모델을 사용하여 문맥 벡터들로부터 창의적인 에세이와 창의적이지 않은 에세이의 특징 벡터를 추출한다. 그리고 시험 단계에서 새로운 에세이의 특징 벡터와 비교하여 그 에세이가 창의적인지 아닌지 분류하는 딥러닝 모델을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안 방안은 기존 방안에 비해 높은 정확도를 보인다. 구체적으로 제안 방안의 평균 정확도는 92%였고 기존의 주요 방안보다 9%의 정확도 향상을 보였다.