• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.326-329
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• 2019

기계독해를 실용화하기 위해 단락을 검색하는 검색 모델은 최근 기계독해 모델이 우수한 성능을 보임에 따라 그 필요성이 더 부각되고 있다. 그러나 기존 검색 모델은 질의와 단락의 어휘 일치도나 유사도만을 계산하므로, 기계독해에 필요한 질의 어휘의 문맥에 해당하는 단락 검색을 하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Word2vec의 입력 단어열의 벡터에 해당하는 IN Weight Matrix와 출력 단어열의 벡터에 해당하는 OUT Weight Matrix를 사용한 단락 검색 모델을 제안한다. 제안 방법은 기존 검색 모델에 비해 정확도를 측정하는 Precision@k에서 좋은 성능을 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제16권1호
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• pp.89-117
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• 1999

지역정보 쓰기에서 이용자들을 돕기 위해 (1) 글 구조, (2) 단락 구성, (3) 문장 작성, (4) 어휘 구사에 대한지식을 글 분석을 통해 연구하였다. 글 구상과 단락 구성을 각각 도와주는 글틀과 단락틀 지식베이스가 고안되었고 단어, 절, 문장의 구현에 필요한 단어와 절 및 문장의 예들을 모은 사전 데이터베이스도 만들었다. 서비스의 질을 높이기 위해 전문가 지향적인 시스템을 추구하였다. PC통신과 웹에서 실용적인 시스템이 되려면 앞으로 (1) 글틀과 단락틀의 주제 추출, (2) 문장의 대표어 작성, (3) 각종 규칙의 정제, (4) 정밀한 지식베이스 구축이 필수적이라고 사려된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.213-218
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• 2019

기계독해는 자연어로 표현된 질문과 단락이 주어졌을 때, 해당 단락 내에 표현된 정답을 찾는 태스크이다. 최근 기계독해 태스크도 다른 자연어처리 태스크와 유사하게 BERT, XLNet, RoBERTa와 같이 사전에 학습한 언어모델을 이용하고 질문과 단락이 입력되었을 경우 정답의 경계를 추가 학습(fine-tuning)하는 방법이 우수한 성능을 보이고 있으며, 특히 KorQuAD v1.0 데이터셋에서 학습 및 평가하였을 경우 94% F1 이상의 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 현재 최고 수준의 기계독해 기술이 학습셋과 유사한 평가셋이 아닌 일반적인 질문과 단락 쌍에 대해서 가지는 일반화 능력을 평가하고자 한다. 이를 위하여 첫번째로 한국어에 대해서 공개된 KorQuAD v1.0 데이터셋과 NIA v2017 데이터셋, 그리고 엑소브레인 과제에서 구축한 엑소브레인 v2018 데이터셋을 이용하여 데이터셋 간의 교차 평가를 수행하였다. 교차 평가결과, 각 데이터셋의 정답의 길이, 질문과 단락 사이의 오버랩 비율과 같은 데이터셋 통계와 일반화 성능이 서로 관련이 있음을 확인하였다. 다음으로 KorBERT 사전 학습 언어모델과 학습 가능한 기계독해 데이터 셋 21만 건 전체를 이용하여 학습한 기계독해 모델에 대해 블라인드 평가셋 평가를 수행하였다. 블라인드 평가로 일반분야에서 학습한 기계독해 모델의 법률분야 평가셋에서의 일반화 성능을 평가하고, 정답 단락을 읽고 질문을 생성하지 않고 질문을 먼저 생성한 후 정답 단락을 검색한 평가셋에서의 기계독해 성능을 평가하였다. 블라인드 평가 결과, 사전 학습 언어 모델을 사용하지 않은 기계독해 모델 대비 사전 학습 언어 모델을 사용하는 모델이 큰 폭의 일반화 성능을 보였으나, 정답의 길이가 길고 질문과 단락 사이 어휘 오버랩 비율이 낮은 평가셋에서는 아직 80%이하의 성능을 보임을 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 기계 독해 태스크는 특성 상 질문과 정답 사이의 어휘 오버랩 및 정답의 길이에 따라 난이도 및 일반화 성능 차이가 발생함을 확인하였고, 일반적인 질문과 단락을 대상으로 하는 기계독해 모델 개발을 위해서는 다양한 유형의 평가셋에서 일반화 평가가 필요함을 확인하였다.

• 전기의세계
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• 제33권10호
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• pp.618-624
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• 1984

한국전기통신연구소는 연구활동의 일환으로 각종 전력기기에 대한 연구개발시험을 실시해 오고 있으며, 특히 전력용 변압기에 대해서도 상당한 양의 단락강도시험을 실시한 바 있다. 이 보고서는 국내 전력계통에 이미 설치 사용되고 있는 154KV전력용 변압기와 동일한 45/60MVA변압기에 대하여 우리나라에서는 처음으로 직접 단락강도시험을 실시하고, 단락시 변압기가 받는 전자력에 대한 검토와 함께 시험내용을 상세히 소개하는 글이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.411-414
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• 2019

검색 모델은 색인된 문서 내에서 입력과 유사한 문서를 검색하는 시스템이다. 최근에는 기계독해 모델과 통합하여 질문에 대한 답을 검색 모델의 결과에서 찾는 연구가 진행되고 있다. 위의 통합 모델이 좋은 결과를 내기 위해서는 검색 모델의 높은 성능이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 검색 모델의 성능을 보완해 줄 수 있는 재순위화 모델을 제안한다. 검색 모델의 결과 후보를 일괄적으로 입력받고 '질문-단락'간 주의 집중을 계산하여 재순위화 한다. 실험 결과 P@1 기준으로 기존 검색 모델 성능대비 5.58%의 성능 향상을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권8A호
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• pp.591-597
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• 2003

본 논문에서는 기본 PIFA(Planar Inverted F Antenna) 구조에 패치 길이 방향으로 단락판을 추가하여 소형 및 광대역 특성을 갖는 PIFA를 설계하였다. PIFA의 소형화를 위해 패치 폭 방향으로 단락판의 크기를 줄이고 대역폭 확장을 위해 패치 길이방향으로 단락판이 추가된 안테나 구조를 이용하였다 단일대역 PIFA에서 소형화 및 광대역 특성의 타당성을 제시한 후 이중대역 PIFA에서도 타당성을 검증하였다. 상용툴인 IE3D를 이용하여 설계되었고 측정결과와의 비교를 통해 유효성을 검증하였다.

• ETRI Journal
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• 제4권4호
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• pp.122-128
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• 1982

• ETRI Journal
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• 제3권3호
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• pp.51-57
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• 1981

• ETRI Journal
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• 제4권1호
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• pp.87-93
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• 1982

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.2194-2200
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• 2010

본 논문에서는 다중대역 6단자 직접변환 방식을 위한 메타물질 구조 전력 검파기를 설계하고 제작하였다. 다중대역 주파수를 수용하는 RF 단락회로를 메타물질 구조로 구성하여 다중대역 전력 검파기 구조를 해석하고, 집중소자와 분포정수 소자를 갖는 메타물질 구조 전력 검파기를 제작하였다. 제작 측정된 메타물질 구조 RF 단락회로는 시뮬레이션 결과와 일치하였으며, 집중소자 메타물질 구조 RF 단락회로는 1 dB 이내의 삽입손실과 설계 중심주파수와 일치하는 대역폭 특성을 나타내었다. 분포정수형 구조 RF 단락회로는 다소 적은 삽입손실과 양호한 대역폭 특성을 나타내었으며, 메타물질 구조 RF 단락회로를 갖는 전력 검파기는 다중대역 주파수 영역에서 양호하게 RF 입력 신호를 검파하여 기저대역 신호를 발생하였다.