• 천문학회보
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• 제44권1호
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• pp.69.2-69.2
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• 2019

Recent high resolution IR observations reveal that molecular clouds are filamentary and such a structure is ubiquitous over various star-forming environments, and it is clear that filaments play a crucial role in the formation of cores and stars. However, the formation process of dense cores in the filaments are still unknown. To investigate this issue in detail, we have carried out TRAO FUNS (TRAO survey of nearby Filamentary molecular clouds, the Universal Nursery of Stars) toward various star forming filamentary molecular clouds. In this presentation, we will report the first look results of filaments and dense cores in MCLD 123.5+24.9 and IC 5146, which are known as a quiescent, non-star-forming region and an active, high-mass star forming region, respectively. By comparing the kinematic properties of filaments and dense cores in different star forming environments, we verified the formation scenario of filaments and dense core, i.e., gravoturbulent fragmentation via supersonic motions.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권3호
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• pp.143-148
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• 2022

In this paper, we employ deep neural network (DNN) to discern Android user interaction data distribution from artificial data distribution. We utilize real Android user interaction trace dataset collected from [1] to evaluate our DNN design. In particular, we use sequential model with 4 dense hidden layers and 1 dense output layer in TensorFlow and Keras. We also deploy sigmoid activation function for a dense output layer with 1 neuron and ReLU activation function for each dense hidden layer with 32 neurons. Our evaluation shows that our DNN design fulfills high test accuracy of at least 0.9955 and low test loss of at most 0.0116 in all cases of artificial data distributions.

• 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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.141-145
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• 2022

다중 문서 기반 대화 시스템에서 응답 시스템은 올바른 답변을 생성하기 위해서 여러 개의 문서 중 질문과 가장 관련 있는 문서를 검색하는 것부터 시작해야 한다. DialDoc 2022 Shared Task[1]를 비롯한 최근의 연구들은 대화 시스템의 문서 검색 과정을 위해 Dense Passage Retrieval(DPR)[2] 모델을 사용하고 있으며 검색기의 성능 개선을 위해 Re-ranking과 Hard negative sampling 같은 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 문서에 기반하는 대화 데이터의 양이 적거나 제한될 경우, 주어진 데이터를 효율적으로 활용해 보고자 검색기를 생성 모델을 이용하여 문서의 엔티티를 기반으로 질문을 생성하고 기존 데이터에 증강하는 방법을 제시했으며 실험의 결과로 MRR metric의 경우 0.96 ~ 1.56의 성능 향상을, R@1 metric의 경우 1.2 ~ 1.57의 성능 향상을 확인하였다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 1997년도 Advance Program of 14th optics andquantum Electronics conference, 1997제14 회 광학 및 양자전자 학술 발표회 논문 요약집
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• pp.12-12
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• 1997

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권6호
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• pp.574-580
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• 2022

• 한국광학회지
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• 제12권3호
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• pp.190-199
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• 2001

본 연구에서는 193nm의 ArF excimer laser 광원과 0.65의 NA를 갖는 광학계에서 기본 선폭이 $0.1{\mu}m$이고 duty ratio 가 1:1인 dense line & space(LS) 패턴에 대하여 여러사입사 조명 조건에 따른 초점심도(Depth of Focus; DOF)와 cutoff intensity를 확인하고 기본 capacitor 패턴에서 광학적 근접효과 보정을 위한 hammer head형 보조 패턴의 크기와 여러사입사 조건에 다른 DOF와 cutoff intensity의 변화에 대하여 알아보았다. 그결과 0.1$\mu$m급의 dense 패턴 구현을 위해서는 전형적인 X자형 사구 조명보다는 십자(+)형 사구 조명이나 환형조명이 보다 효과적인 것을 알수 있었다. 이와 더불어 보조 패턴의 크기가 약간 변한다 하더라도 일정한 초점심도와 cutoff intensity를 유지하는 경향을 보이는 특정한 조명 조건이 존재함을 밝히고 그에 따라 최적의 조명 조건과 보조 패턴의 크기에 대하여 알아보았다.

• 천문학회보
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• 제43권1호
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• pp.45.1-45.1
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• 2018

Formation of filaments and subsequent dense cores in ISM is one of the essential questions to address in star formation. To investigate this scenario in detail, we recently started a molecular line survey namely 'Filaments, the Universal Nursery of Stars (FUNS)' toward nearby filamentary clouds in Gould Belt using TRAO 14m single dish telescope equipped with a 16 multi-beam array. In the present work, we report the first look results of kinematics of a low mass star forming region L1478 of California molecular cloud. This region is found to be consisting of long filaments with a hub-filament structure. We performed On-The-Fly mapping observations covering ~1.1 square degree area of this region using C18O(1-0) as a low density tracer and 0.13 square degree area using N2H+(1-0) as a high density tracer, respectively. CS (2-1) and SO (32-21) were also used simultaneously to map ~290 square arcminute area of this region. We identified 10 filaments applying Dendrogram technique to C18O data-cube and 13 dense cores using FellWalker and N2H+ data set. Basic physical properties of filaments such as mass, length, width, velocity field, and velocity dispersion are derived. It is found that filaments in L~1478 are velocity coherent and supercritical. Especially the filaments which are highly supercritical are found to have dense cores detected in N2H+. Non-thermal velocity dispersions derived from C18O and N2H+ suggest that most of the dense cores are subsonic or transonic while the surrounding filaments are transonic or supersonic. We concluded that filaments in L~1478 are gravitationally unstable which might collapse to form dense cores and stars. We also suggest that formation mechanism can be different in individual filament depending on its morphology and environment.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권9호
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• pp.637-646
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• 2017

본 연구에서는 중층 밀도류를 모의할 수 있는 $k-{\varepsilon}$ 난류모형의 지배방정식을 제시하고 수치모의를 수행하였다. 깊은 수체에 모형을 적용하여 중층 밀도류를 모의하고 게산된 유속과 초과밀도 분포를 분석하였다. 밀도류의 주 흐름방향을 따라 물 연행으로 인해 유속이 감소되는 것과 Richardson 수의 증가로 인해 유속 변화율이 감소되는 것을 관찰하였다. 유속과 초과밀도의 유사성을 확인하였으나, 난류운동에너지와 소산율의 유사성에서는 보이지 않았다. $k-{\varepsilon}$ 모형의 모의 결과를 이용하여 중층 밀도류의 층적분 모형에서 사용될 수 있는 형상계수를 계산하였다. 또한, 층적분 모형을 이용하여 $k-{\varepsilon}$ 모형에서 사용되는 부력관련 모형상수 ($c_{3{\varepsilon}}$)와 부피팽창계수 (${\beta}_0$)를 계산하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권4호
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• pp.353-362
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• 2006

데이타 웨어하우스는 기업이나 사회 전반에서 사용되는 방대한 데이타를 저장하고, 효율적인 분석을 가능하게 하는 데이타 저장소로써, 점점 그 활용도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 데이타 웨어하우스 구축 기술의 핵심이 되는 다차원 데이타 큐브 (multidimensional data cube) 기술을 연구하는 데 목적이 있다. 고차원 데이타 큐브에는 필연적으로 내재하는 데이타의 희소성 (sparsity)에 의한 검색 오버헤드가 있다. 본 연구에서는 이러한 오버헤드를 현격하게 감소시키는 알고리즘을 제시함으로써, 데이타 웨어하우스의 효율을 높이는 데 기여한다. 즉, 고차원의 희소 데이타 큐브에서 데이타가 조밀하게 밀집된 영역들을 찾아 그 영역을 중심으로 서브 큐브를 구축하여, 데이타 검색 시에 전체의 데이타 큐브를 대상으로 하지 않고 해당 서브 큐브만으로 검색 대상을 제한시킴으로써 검색 효율을 높이는 알고리즘이다. 본 논문에서는 다 차원 대용량의 희소 데이타 큐브로부터 밀도가 높은 서브 큐브를 찾기 위하여 비트맵과 히스토그램에 기반한 알고리즘을 제안하며, 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 효용성을 보여준다.