• 한국주조공학회지
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• 제41권6호
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• pp.505-515
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• 2021

일방향응고로 제조된 니켈기 초내열합금 CM247LC의 다양한 온도 및 응력조건에서 크리프 특성에 대해 고찰하였다. 열처리 후 일부 공정조직이 남아 있었으며 비교적 균일한 육면체의 γ'이 수지상 내부와 수지상간 영역에서 관찰되었다. 상대적 저온인 750℃의 고응력 크리프 영역에서는 1차 크리프 동안 많은 변형이 발생하였으나 고온으로 갈수록 3차 크리프 구간이 크리프 변형시간의 대부분을 차지함을 알 수 있었다. 저온 고응력에서는 부분 전위가 γ'으로 진입하며 적층결함을 γ'내에 생성시켰으며 초기 크리프 변형속도가 증가하는 부분이 있었으나 850℃ 이상의 온도에서는 γ' 내부에서 적층결함이 관찰되지 않았으며 이는 적층결함에너지의 온도의존성 때문인 것으로 판단된다. 고온이어서 확산속도가 빠른 950℃와 1000℃에서는 γ'의 래프팅이 관찰되었다. 온도가 좀 더 낮은 850℃에서는 변형기구가 응력에 따라 다르게 나타나서 상대적으로 크리프 시간이 긴 저응력에서만 래프팅이 관찰되었다.

• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.326-334
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• 2022

이 논문에서는 배경 잡음이 포함되는 환경에서 강인한 음성 인식을 하기 위한 전처리 단계로서 쓰이는 목표 음성 향상 방법을 제안한다. 보조 함수 기반의 독립 벡터 분석(Auxiliary-function-based Independent Vector Analysis, AuxIVA) 기법을 기반으로 가중 공분산 행렬에서 시간에 따라 변하는 분산에 의해서 가중치가 결정된다. 목표 음성에 대한 시간-주파수별 기여도를 나타내는 마스크를 통해 분산의 크기를 조절한다. 이러한 마스크는 음성 향상을 위해서 학습된 신경망 혹은 목표 화자로부터의 직선 성분의 기여도를 찾기 위한 확산성으로부터 추정할 수 있다. 이에 더하여 둘러싼 잡음에 대한 출력들은 서로 다차원 독립 성분 분석을 도입하여 의존성을 주어 안정적으로 노이즈 성분을 추출할 수 있다. 이 AuxIVA 기반의 목표 음성 추출 알고리즘은 또한 노이즈에 대해서 비음수 행렬 분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)를 비음수 텐서 분해(Non-negative Tensor Factorization, NTF)로 확장하여 독립 단순 행렬 분석(Independent Low-Rank Matrix Analysis, ILRMA)의 틀에서도 수행될 수 있다. 이러한 확장을 통해서 여전히 잡음 출력 채널에서의 채널간 의존성을 유지할 수 있다. CHiME-4데이터셋에 대한 실험 결과는 소개된 알고리즘에 대한 효과를 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.161-177
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• 2019

질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.