• 정보과학회 논문지
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• 제43권10호
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• pp.1115-1123
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• 2016

가정기반진리관리 시스템(ATMS)은 추론 시스템의 추론 과정을 저장하고 비단조추론을 지원할 수 있는 도구이다. 또한 의존기반 backtracking을 지원하므로 매우 넓은 공간 탐색 문제를 해결 할 수 있는 강력한 도구이다. 모든 추론 과정을 기록하고, 특정한 컨텍스트에서 지능형시스템의 Belief를 매우 빠르게 확인하고 비단조 추론 문제에 대한 해결책을 효율적으로 제공할 수 있게 한다. 그러나 최근 데이터의 양이 방대해지면서 기존의 단일 머신을 사용하는 경우 문제 해결 프로그램의 대용량의 추론과정을 저장하는 것이 불가능하게 되었다. 대용량 데이터에 대한 문제 해결 과정을 기록하는 것은 많은 연산과 메모리 오버헤드를 야기한다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 Apache Spark 환경에서 functional 및 객체지향 방식 기반의 점진적 컨텍스트 추론을 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 이는 가정(Assumption)과 유도과정을 분산 환경에 저장하며, 실체화된 대용량 데이터셋의 변화를 효율적으로 수정가능하게 한다. 또한 ATMS의 Label, Environment를 분산 처리하여 대규모의 추론 과정을 효과적으로 관리할 수 있는 방안을 제시하고 있다. 제안하는 시스템의 성능을 측정하기 위해 5개의 노드로 구성된 클러스터에서 LUBM 데이터셋에 대한 OWL/RDFS 추론을 수행하고, 데이터의 추가, 설명, 제거에 대한 실험을 수행하였다. LUBM2000에 대하여 추론을 수행한 결과 80GB데이터가 추론되었고, ATMS에 적용하여 추가, 설명, 제거에 대하여 수초 내에 처리하는 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.359-366
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• 2022

본 논문에서는 콘포머 기반 FastSpeech2를 이용한 한국어 메뉴 음성합성기를 제안한다. 콘포머는 본래 음성 인식 분야에서 제안된 것으로, 합성곱 신경망과 트랜스포머를 결합하여 광역과 지역 정보를 모두 잘 추출할 수 있도록 한 구조다. 이를 위해 순방향 신경망을 반으로 나누어 제일 처음과 마지막에 위치시켜 멀티 헤드 셀프 어텐션 모듈과 합성곱 신경망을 감싸는 마카론 구조를 구성했다. 본 연구에서는 한국어 음성인식에서 좋은 성능이 확인된 콘포머 구조를 한국어 음성합성에 도입하였다. 기존 음성합성 모델과의 비교를 위하여 트랜스포머 기반의 FastSpeech2와 콘포머 기반의 FastSpeech2를 학습하였다. 이때 데이터셋은 음소 분포를 고려한 자체 제작 데이터셋을 이용하였다. 특히 일반대화 뿐만 아니라, 음식 주문 문장 특화 코퍼스를 제작하고 이를 음성합성 훈련에 사용하였다. 이를 통해 외래어 발음에 대한 기존 음성합성 시스템의 문제점을 보완하였다. ParallelWave GAN을 이용하여 합성음을 생성하고 평가한 결과, 콘포머 기반의 FastSpeech2가 월등한 성능인 MOS 4.04을 달성했다. 본 연구를 통해 한국어 음성합성 모델에서, 동일한 구조를 트랜스포머에서 콘포머로 변경하였을 때 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.200-208
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• 2017

가상현실 시장의 빠른 성장에도 불구하고 사이버멀미(Cyber sickness) 증상은 여전히 사용자 경험 차원에서 가장 심각한 문제점이다. 본 연구의 목적은 VR 콘텐츠의 시점과 움직임에 따라 사용자가 느끼는 멀미증상에 차이가 있는지 확인하는 것이다. 실험 설계를 통해 VR 헤드셋을 착용하고 게임 콘텐츠를 수행할 때 1인칭-3인칭의 시점 조건과 수직축-수평축의 머리 움직임 조건이 사이버 멀미에 영향을 미치는지 검증하였다. 분석 결과 3인칭보다 1인칭 시점에서, 수직축보다 수평축 회전 움직임 조건에서 멀미 증상이 더 심했다. VR 착용시의 시점과 움직임은 사이버 멀미에 영향을 미치지만, 시점과 움직임간의 상호작용은 나타나지 않았다. 이러한 결과에 기반하여 멀미감 감소와 함께 균형있는 VR 사용자 경험을 구축하기 위해 콘텐츠 기획에서 고려해야 실무적 요소들을 제시하였다. 적절 수준의 콘텐츠 몰입을 위한 시각적 디자인, 다중감각 인터페이스 디자인, 체험 마케팅 전략을 통해 VR의 긍정적 경험을 강화할 수 있다. 다양한 VR 콘텐츠 장르 개발을 위한 좌우 이동축에 대한 후속 연구를 제안하였다.

• 벤처창업연구
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• 제7권3호
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• pp.161-166
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• 2012

최근 수명 연장 등으로 건강에 대한 관심이 높아지면서 흡연자들의 금연에 대한 욕구가 높아지고 있다. 한의학에서는 금연치료법으로 이침요법(Auricular Acupuncturing)을 사용하는데, 저주파 자극을 통하여 금연에 효과 있는 폐점(Lung point)과 내분비점(Endocrine point)을 자극할 수 있는 기기를 만들어 실제 효과가 있는지 알아보았다. 먼저 이혈에 저주파 자극과 헤드셋이 결합된 금연이침저주파자극기(HBN-001)시제품을 개발하였고 이 기기를 이용하여 20명의 피험자에게 Pilot Test를 해보았다. 흡연량은 시술 전 12.19 개비였으며, 5회 이상 시술하여 2주후에는 10.34개비로 줄었으나 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 수술 후 흡연에 대한 욕구는 변화 없다 4명(20%), 약간감소 4명(20%), 25-49% 감소 4명(20%), 50-75% 감소 6명(30%), 75-99% 감소 1명(5%), 욕구가 완전히 사라졌다 1명(5%) 이었다. 담배 맛의 변화에 대해서는 피험자 중 약간 좋아졌다 2명(10%), 변화없다 7명(35%), 약간 나빠졌다 6명(30%), 많이 나빠졌다 5명(25%) 이었다. Pilot Test 상으로는 긍정적으로 금연을 도울 수 있을 것으로 보이며, 향후 더 깊은 연구가 필요할 것으로 보인다.

• 융합정보논문지
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• 제11권9호
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• pp.28-34
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• 2021

딥러닝을 이용한 객체 검출의 경우 정확도와 실시간성을 모두 요구한다. 그러나, 한정된 자원 환경에서는 수 많은 양의 데이터를 처리하는 딥러닝 모델을 사용하기 어렵다. 이러한 문제 해결을 위해 본 논문에서는 소형임베디드 장치를 위한 객체 검출을 모델을 제안하였다. 일반적인 검출 모델과 달리 사전 학습된 특징 추출기를 제거한 구조를 사용하여 모델 크기를 최소화하였다. 모델의 구조는 경량화된 컨볼루션 블록을 반복해서 쌓는 구조로 설계하였다. 또한, 검출 오버헤드를 줄이기 위해 영역 제안 횟수를 크게 줄였다. 제안하는 모델은 공개 데이터 셋인 PASCAL VOC를 사용하여 학습 및 평가하였다. 모델의 정량적 평가를 위해 검출 분야에서 사용하는 average precision으로 검출 성능을 측정하였다. 그리고 실제 임베디드 장치와 유사한 라즈베리 파이에서 검출 속도를 측정하였다. 실험을 통해 기존 검출 방법 대비 향상된 정확도와 빠른 추론 속도를 달성하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.487-494
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• 2022

최근 데이터를 활용한 분석에 대한 수요와 함께 분석 데이터인 지식 그래프의 크기는 점차 증가하여, 웹에서 수집한 데이터를 지식 그래프로 추출하였을 때 약 820억개의 엣지(Edge)를 가지는 수준까지 도달하였다. 많은 지식 그래프들은 웹 자원에 대한 메타데이터를 표현하기 위한 W3C 표준인 RDF(Resource Description Framework) 형식으로 표현되며, RDF 특성으로 인해 기존의 RDF 저장소들은 대량 RDF 데이터를 압축하고 저장할 때 처리 시간의 오버헤드가 발생하는 문제점을 가진다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해, 맵리듀스를 사용하여 대량 RDF 데이터를 정수 ID로 압축 변환하고, 수직 분할하여 저장하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 RDF-3X와 비교하였을 때 최대 25.2배, H2RDF+와 비교하였을 때 최대 3.7배까지의 높은 성능 향상을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권8C호
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• pp.633-641
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• 2008

무선 센서 네트워크에서는 물리적인 접근과는 무관하게 jamming이나 eavesdropping과 같은 공격이 쉽게 발생하기 때문에 무선 센서 네트워크에서의 보안은 중요한 요구 사항 중에 하나이다. 무선 센서 네트워크에서 보안을 향상시키기 위해 최근 키 관련 기법들이 활발히 연구되고 있지만 현재까지 연구된 기법들은 노드가 공유하고 있는 공유키의 발견을 위하여 시간과 에너지가 많이 소요되므로 무선 네트워크 환경에 적합하지 않다. 특히, 무선센서 네트워크를 구성하고 있는 구성 요소 중 게이트웨이 역할을 담당하는 노드의 안정성은 여러 보안 공격에 취약하다. 따라서, 이 논문에서는 확률적 키에 의존하지 않으면서 게이트웨이 역할을 담당하는 노드의 안전성을 향상시키기 위해 랜덤 키 사전 분배 기술과 이중 해쉬 체인을 조합한 키 사전 분배 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존 기법보다 적은 저장 공간과 강한 보안 강도를 유지할 수 있기 때문에 동일 보안 강도를 가지고 있는 기존 기법들보다 효율성이 좋고, 작은 크기의 키 생성 키 셋을 사용하기 때문에 네트워크 확장성에 효율적이며 센서노드의 저장 오버헤드를 크게 줄일 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권5호
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• pp.169-176
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• 2020

최근 심층 신경망 (Deep Neural Networks, DNNs)는 모바일 및 임베디드 디바이스에 인간과 유사한 수준의 인공지능을 제공해 많은 응용에서 혁명을 가져왔다. 하지만, 이러한 DNN의 높은 추론 정확도는 큰 연산량을 요구하며, 따라서 기존의 사용되던 모델을 압축하거나 리소스가 제한적인 디바이스를 위해 작은 풋프린트를 가진 새로운 DNN 구조를 만드는 방법으로 DNN의 연산 오버헤드를 줄이기 위한 많은 노력들이 있어왔다. 이들 중 최근 작은 메모리 풋프린트를 갖는 모델 설계에서 주목받는 기법중 하나는 레이어 간에 패러미터를 공유하는 것이다. 하지만, 기존의 패러미터 공유 기법들은 ResNet과 같이 패러미터에 중복(redundancy)이 높은 것으로 알려진 깊은 심층 신경망에 적용되어왔다. 본 논문은 ShuffleNetV2와 같이 이미 패러미터 사용에 효율적인 구조를 갖는 소형 신경망에 적용할 수 있는 패러미터 공유 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 작은 크기의 템플릿과 레이어에 고유한 작은 패러미터를 결합하여 가중치를 생성한다. ImageNet과 CIFAR-100 데이터셋에 대한 우리의 실험 결과는 ShuffleNetV2의 패러미터를 15%-35% 감소시키면서도 기존의 패러미터 공유 방법과 pruning 방법에 대비 작은 정확도 감소만이 발생한다. 또한 우리는 제안된 방법이 최근의 임베디드 디바이스상에서 응답속도 및 에너지 소모량 측면에서 효율적임을 보여준다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권1호
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• pp.93-114
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• 2023

정보추출은 문헌 내에 존재하는 개체명을 인식함과 동시에 이들 간의 의미적 관계까지도 식별하여 최종적으로 문헌 내에 포함된 의미적 트리플을 자동으로 추출하여 활용할 수 있으므로 문헌에 대한 심층적인 분석과 이해에 많은 도움을 줄 수 있다. 그러나 지금까지 대부분의 정보추출에 대한 연구는 개체명 인식과 관계추출이 개별 연구로 각각 분리되어 진행되었으며, 그 결과 입력 문헌에 대한 정보추출의 최종 출력인 의미적 트리플 추출 성능에 대한 객관적이고 정확한 평가가 제대로 이루어지지 않았다. 이에 본 논문에서는 진료 기록 문헌에 나타나는 개체명과 그들 간의 관계를 트리플 형태로 직접 추출할 수 있는 종단형 정보추출의 2가지 모델인 파이프라인 및 결합형 모델을 구축하는 구체적인 방법론을 제시하고 성능 비교 실험을 진행하였다. 우선 파이프라인 모델은 양방향 GRU-CRFs를 활용한 개체명 인식 모듈과 다중 인코딩 기반 관계추출 모듈로 구현되었고, 결합형 모델을 위해서는 다중 헤드 레이블링 기반의 양방향 GRU-CRFs이 적용되었다. 두 가지 시스템을 바탕으로 진료기록 문헌 내의 개체명과 관계를 모두 태깅하여 구축된 i2b2/VA 2010 데이터셋을 활용한 비교 실험에서 파이프라인 모델의 성능이 5.5%(F-measure) 더 높게 나타났다. 추가적으로, 대규모 신경망 언어모델과 수작업으로 구축된 자질 정보를 활용한 최고 수준의 기존 시스템과의 비교 실험을 통해, 본 논문에서 구현한 종단형 모델의 객관적인 성능 수준을 파악할 수 있었다.