• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.107-113
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• 2020

매우 많은 소프트웨어 결함 예측에 관한 연구들이 수행되어왔지만 대부분은 라벨 데이터를 훈련 데이터로 사용하는 감독형 모델들이었다. 언라벨 데이터만을 사용하는 비감독형 모델이나 언라벨 데이터와 매우 적은 라벨 데이터 정보를 함께 사용하는 세미감독형 모델에 관한 연구는 극소수에 불과하다. 본 논문은 Self-training 기법에 트리 알고리즘들을 사용하여 새로운 세미감독형 모델들을 제작하였다. 세미감독형 기법인 Self-training 모델에 트리 기법들을 사용하는 새로운 세미감독형 모델들을 제작하였다. 모델 평가 실험 결과 새롭게 제작한 트리 모델들이 기존 모델들보다 더 나은 성능을 보였으며, 특히 CollectiveWoods는 타 모델들에 비해 압도적으로 우월한 성능을 보였다. 또한 매우 적은 라벨 데이터 보유 상황에서도 매우 안정적인 성능을 보였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.455-465
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• 2000

새로운 기술의 도입으로 바라보았을 때 인터넷이라는 기술은 기존에 가능하기 못하였던 다양한 비즈니스 모델의 출현을 가능하게 하여 주었다. 향후에는 지능형 에이전트라는 새로운 기술로 인하여 현재의 비즈니스 모델이 어떻게 새로운 기회를 찾게 될 수 있는지 파악하는 것은 관련 사업담당자들에게 의미 있는 일이라 사료된다. 본 논문에서는 지능형 에이전트 기술을 기존의 속성 기준의 분류를 지양하고 비즈니스 모델 관점에서 핵심역량, 사용주체, 사용공간, 수익원천의 기준으로 분류하고 대표적인 비즈니스 모델인 경매모델, P2P 모델, 전자몰 모델등에서의 구매자 혹은 판매자가 이러한 지능형 에이전트 기술을 보유하였을 경우에 가능한 시나리오와 도식화된 모델을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.707-710
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• 2023

관계추출은 문장 내 두 개체 간의 의미적 관계를 추론하는 자연어분석 태스크이다. 딥러닝의 발전과 더불어 관계추출은 BERT 계열의 이해형 언어모델을 이용하였다. 그러나, ChatGPT의 혁신적인 등장과 함께, GPT계열의 생성형 언어모델에 대한 연구가 활발해졌다. 본 논문에서는 소규모의 생성형 언어모델(Kebyt5)을 이용하여 관계추출 성능개선을 위한 프롬프트 구성 및 생각의 사슬(CoT) 학습 방법을 제안한다. 실험결과 Kebyt5-large 모델에서 CoT 학습을 수행하였을 경우, Klue-RoBERTa-base 모델보다 3.05%의 성능개선이 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1543-1546
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• 2012

반응형 시스템은 외부 환경과 지속적으로 상호작용하는 시스템이다. 반응형 시스템이 요구 사항을 만족하는지를 검사하기 위해서 상호 작용을 수행할 환경 모델을 구축 해야 한다. 환경 모델은 반응형 시스템에게 항상 올바른 입력들을 제공 해야만 검사 결과의 신뢰성을 보장할 수 있기 때문에 올바른 입력들을 포함하는 것은 매우 중요하다. GR(1) Synthesis 는 수학적 정형 기법으로써 논리식으로 표현된 요구 사항을 보장할 수 있는 모델을 자동으로 생성할 수 있다. 이 기법을 이용하여 올바른 환경 모델을 생성하고 반응형 시스템에게 올바른 환경의 입력들을 자동으로 제공 함으로써 반응형 시스템의 행위가 올바른지를 환경 모델 상에서 검사하였다. 또한 사례 연구를 통해 환경 모델을 이용한 검사가 기존 방법에 비해 우수함을 알 수 있었다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1998년도 춘계학술발표회논문집(1)
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• pp.425-430
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• 1998

SMART 관류형증기발생기의 유동 불안정성을 분석할 수 있는 시간영역-비선형 해석모델을 개발하였다. 해석모델은 일차계통 모델을 포함하고 있으며 이차측 튜브 양단에 일정압력 경계조건을 이용하고 내부에서는 평형 균질 이상유동 모델을 도입하였다. 기존의 정상 상태 및 임계조건에 대한 실험 결과와 개발된 해석모델 모델을 이용한 계산 결과를 비교한 뒤 임계점 이후 나타나는 진동의 특성을 분석하였다. 개발된 해석모델은 SMART 관류형증기발생기에서 발생할 수 있는 유동 진동의 특성과 영향을 파악하고 유동 불안정성을 막기 위한 입구 오리피스 설계의 목적에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권3A호
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• pp.235-239
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• 2008

본 논문에서는 협력형 MIMO (multi-input multi-output) 채널 모델의 시뮬레이션 모델을 제안한다. 여기서 기하학적 one-ring 채널 모델과 기하학적 two-ring 채널 모델을 확장시켜 서 협력형 one-ring 채널 모델을 소개한다. 먼저, 송신 노드와 수신 노드 그리고 중계 노드가 모두 정방향의 무한개의 스캐터로 둘러 쌓여 있다는 가정아래, 협력형 one-ring 채널에 대한 참조 모델의 복소 채널 이득과 상관관계 함수를 정의한다. 다음으로, 그 참조 모델의 상관관계 함수의 값을 만족하도록 하는 시뮬레이션 모델을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 MEDS(method of exact Doppler spread) 방법을 이용하며, 마지막으로, 제안된 시뮬레이션 모델과 참조 모델의 상관관계 함수의 결과를 비교함으로서 적합한 시뮬레이션 모델임을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.936-937
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• 2023

본 논문에서는 LLM(Large Language Model) 모델의 fine-tuning 을 통한, 기초 수리 서술형 문항 풀이용 모델 및 Dall-E2 등 이미지 생성형 모델을 활용한 따른 영어 퀴즈풀이용 이미지 생성형 모델을 생성하여, 한국어 기반 LLM 자체 모델 학습 및 교육용 이미지 생성에 대한 방법을 고찰하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.333-340
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• 2011

본 논문은 유럽 TSI와 국내철도차량안전기준에 정의된 건널목 충돌사고시나리오에서 요구하는 성능의 대형 변형체 장애물의 유한요소 모델에 대하여 2가지 종류의 모델을 개발하여 한국형 분산형 고속철도 차량에 적용하고 평가하였다. 규정에서 요구하는 대형 장애물은 기존 강체모델에서 현재의 변형체모델로 변경되었으며 규정에 정의된 방법으로 변형체 강성 값이 검증되어야 한다. 여러 번의 시뮬레이션을 통해 기준을 만족하는 균일한 밀도와 강성의 솔리드 형 장애물 모델과 균일하지 않은 셸 형 장애물 모델 등 2가지를 개발하였다. 본 연구에서 개발된 대형장애물을 사용하여 분산형 고속열차를 대상으로 규정의 대형장애물 충돌시뮬레이션을 수행하였고 그 결과를 평가하였다. 셸 형과 솔리드 형 장애물은 열차와 충돌 후 거동에 상당한 차이가 있었고, 셸 모델이 더 가혹한 결과를 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권4호
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• pp.405-411
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• 2002

광 인터넷에서 광 전달망과 제어평면의 분리를 실현하는 개방형 인터페이스에 대한 연구는 OIF의 ISI, ITU-T ASON의 CCI 그리고 IETF의 광 스위칭을 위한 GSMP 확장 등이 있다. 이러한 개방형 인터페이스 기술들은 망에서의 다양한 융통성을 제공하는 반면에 전통적인 스위치-대-스위치 연결 설정에 비하여 지연이 길다. 본 논문에서는 광 인터넷의 개방형 인터페이스에서 연결 설정 지연을 줄이기 위하여 병렬형 연동 모델을 채택 한다. 병렬형 연동 모델에서는 네트워크 상태에 대한 스위치 제어기의 캐쉴 능력을 기반으로 연결 설정을 위한 신호 프로토콜과 GSMP 프로토콜 사이의 연동 절차를 병렬로 수행한다. 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 채택한 병렬형 연동 모델과 기존의 순차형 연동 모델에 대한 연결 설정 지연과 완료율을 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과 두 모델이 완료율 면에서는 거의 일치하며, 연결 설정 지연 면에서는 병렬형 모델이 순차형 모델에 비하여 평균 30% 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제5권
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• pp.60-63
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• 1998

본 논문에서는 사용자가 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경이 가능한 가변어휘 인식시스템에 관하여 기술한다. 가변어휘 음성인식에서는 미리 구성된 음소모델을 토대로 인식대상 어휘가 결정되명 발음사전에 의거하여 이들 어휘에 해당하는 음소모델을 연결함으로써 단어모델을 만든다. 사용된 음소모델은 현재 음소의 앞뒤의 음소 context를 고려한 문맥종속형(Context-Dependent)음소모델인 triphone을 사용하였고, 연속확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM)기반의 고립단어인식 시스템을 구현하였다. 비교를 위해 문맥 독립형 음소모델인 monophone으로 인식실험을 병행하였다. 개발된 시스템은 음성특징벡터로 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)를 사용하였으며, test 환경에서 나타나지 않은 unseen triphone 문제를 해결하기 위하여 state-tying 방법중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering 기법을 도입하였다. 음소모델 훈련에는 ETRI에서 구축한 POW (Phonetically Optimized Words) 음성 데이터베이스(DB)[1]를 사용하였고, 어휘독립인식실험에는 POW DB와 관련없는 22개의 부서명을 50명이 발음한 총 1.100개의 고립단어 부서 DB[2]를 사용하였다. 인식실험결과 문맥독립형 음소모델이 88.6%를 보인데 비해 문맥종속형 음소모델은 96.2%의 더 나은 성능을 보였다.