• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.344-344
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• 2000

Recently, the demand for high precision and large stroke in linear positioning systems is increasing in industry. A coarse-fine position control system composed of a linear motor and a piezoelectric actuator has such characteristics. Many optimal control laws have been applied to the position control of coarse-fine actuators but most of them did not take account into constraints. In this study, model predictive control (MPC) method with constraints is applied to the position control of the coarse-fine actuator and the performance of MPC is compared with those of conventional control laws.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1136-1140
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• 2020

미세먼지로 인한 대기오염이 심각해지면서 미세먼지의 확산과 대기질의 예측에 대한 관심이 높아지고 있다. 미세먼지의 원인은 매우 다양한데, 일부 미세먼지는 산불, 황사 등을 통해 자연적으로 발생하기도 하지만 대부분은 석유, 석탄과 같은 화석연료를 태우거나 자동차 매연가스에서 나오는 대기오염물질에서 유발되는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 미국 EPA에서 추천하는 CALPUFF 모델을 사용하고, CALPUFF에서 필요한 기상 요소인 3차원 바람장을 생성하는 기상 전처리 프로그램으로 CALMET 모델을 통해 바람장을 생성하여 CALPUFF 확산 모델링을 수행한다. 이를 통해 복잡한 지형을 반영한 미세먼지 확산모델링과 대기질 예측 시스템의 구조를 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.345-347
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• 2021

미세먼지 에측의 정확도 향상을 위해 다양한 연구가 이루어지고 있으나 미세먼지 농도에 따른 다양한 특성으로 인해 딥러닝 모델의 학습이 잘 이루이지지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 미세먼지 농도의 특성을 분해하여 특성을 반영하기 위한 EEMD 기반의 미세먼지 농도 예측 모델을 제안한다. 미세먼지 농도를 EEMD를 통해 분해 후, 각각 도출된 특성에 따른 예측 결과를 앙상블하여 최종 미세먼지 농도 값을 도출한다. 모델의 성능 평가 결과, 91.7%의 미세먼지 농도 예측 정확도를 확인하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제35권6호
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• pp.627-636
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• 2023

The essence of subgrade mud pumping under train load is the migration of fine particles in subgrade soil. The migration of fine particles will change the pore structure of overlying ballast, thus affecting the mechanical properties and hydraulic properties of ballast layer. It is of great theoretical significance and engineering value to study the effect of fine particle migration on the pore structure of ballast layer under cyclic loading. In this paper, a tailor-made subgrade mud pumping test model and an X-ray computed tomography (CT) scanning equipment were used to study the influence of migration of fine particles in subgrade soil on the pore parameters (plane porosity, volume porosity, pore distribution and pore connectivity) of overlying ballast under cyclic loading. The results show that the compression of ballast pores and the blockage of migrated fine particles make the porosity of ballast layer decreases gradually. And the percentage of small pores in ballast layer increases, while the percentage of large pores decreases; the connectivity of pores also gradually decreases. Based on the test results, an empirical model of ballast porosity evolution under cyclic loading is established and verified.

• 한국IT서비스학회지
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• 제19권5호
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• pp.83-91
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• 2020

Language Models such as BERT has been an important factor of deep learning-based natural language processing. Pre-training the transformer-based language models would be computationally expensive since they are consist of deep and broad architecture and layers using an attention mechanism and also require huge amount of data to train. Hence, it became mandatory to do fine-tuning large pre-trained language models which are trained by Google or some companies can afford the resources and cost. There are various techniques for fine tuning the language models and this paper examines three techniques, which are data augmentation, tuning the hyper paramters and partly re-constructing the neural networks. For data augmentation, we use no-answer augmentation and back-translation method. Also, some useful combinations of hyper parameters are observed by conducting a number of experiments. Finally, we have GRU, LSTM networks to boost our model performance with adding those networks to BERT pre-trained model. We do fine-tuning the pre-trained korean-based language model through the methods mentioned above and push the F1 score from baseline up to 89.66. Moreover, some failure attempts give us important lessons and tell us the further direction in a good way.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.165-184
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• 2023

최근 구글의 BERT, OpenAI의 GPT 등, 언어모델(Language Model)을 사용한 비정형 텍스트 데이터에 대한 딥러닝(Deep Learning) 분석이 다양한 응용에서 괄목할 성과를 나타내고 있다. 대부분의 언어모델은 사전학습 데이터로부터 범용적인 언어정보를 학습하고, 이후 미세 조정(Fine-Tuning) 과정을 통해 다운스트림 태스크(Downstream Task)에 맞추어 갱신되는 방식으로 사용되고 있다. 하지만 최근 이러한 언어모델을 사용하는 과정에서 프라이버시가 침해될 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 즉 데이터 소유자가 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 다량의 데이터를 모델 소유자에게 제공하는 과정에서 데이터의 프라이버시가 침해될 수 있으며, 반대로 모델 소유자가 모델 전체를 데이터 소유자에게 공개하면 모델의 구조 및 가중치가 공개되어 모델의 프라이버시가 침해될 수 있다는 것이다. 이러한 상황에서 프라이버시를 보호하며 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 최근 오프사이트 튜닝(Offsite Tuning)의 개념이 제안되었으나, 해당 연구는 제안 방법론을 텍스트 분류 모델에 적용하는 구체적인 방안을 제시하지 못했다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 한글 문서에 대한 다중 분류 미세 조정 수행 시, 모델과 데이터의 프라이버시를 보호하기 위해 분류기를 추가한 오프사이트 튜닝을 적용하는 구체적인 방법을 제시한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 AIHub에서 제공하는 ICT, 전기, 전자, 기계, 그리고 의학 총 5개의 대분야로 구성된 약 20만건의 한글 데이터에 대해 실험을 수행한 결과, 제안하는 플러그인 모델이 제로 샷 모델 및 오프사이트 모델에 비해 분류 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제11권3호
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• pp.169-175
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• 2008

A fine carbon fibers dispersion model is implemented to calculate the scattering range and ground level concentration of carbon fibers emitted at certain altitudes of atmospheric boundary layer. This carbon fibers dispersion model was composed by coupling a commonly used atmospheric dispersion model and an atmospheric boundary layer model. The atmospheric boundary layer model, applying the Monin-Obukov Similarity Rule obtained from measurement input data at ground level, was used to create the atmospheric boundary layer structure. In the atmospheric dispersion model, the Lagrangian Particle Model and the Markov Process were applied to calculate the trajectory of scattered carbon fibers relative to gravity and aerodynamic force, as well as carbon fibers specification.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제19권2호
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• pp.136-143
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• 2015

Image deblurring by a deconvolution method requires accurate knowledge of the blur kernel. Existing point spread function (PSF) models in the literature corresponding to lens aberrations and defocus are either parameterized and spatially invariant or spatially varying but discretely defined. In this paper, a parameterized model is developed and presented for a PSF which is spatially varying due to lens aberrations and defocus in an imaging system. The model is established from the Seidel third-order aberration coefficient and the Hu moment. A skew normal Gauss model is selected for parameterized PSF geometry structure. The accuracy of the model is demonstrated with simulations and measurements for a defocused infrared camera and a single spherical lens digital camera. Compared with optical software Code V, the visual results of two optical systems validate our analysis and proposed method in size, shape and direction. Quantitative evaluation results reveal the excellent accuracy of the blur kernel model.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1769-1776
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• 2022

긴 문장으로 이루어진 글을 자동으로 요약하는 것은 중요한 기술이다. BART 모델은 이러한 요약 문제에서 좋은 성능을 보여주고 널리 사용되고 있는 모델 중 하나이다. 일반적으로 특정 도메인의 요약 모델을 생성하기 위해서는 큰 데이터세트를 학습한 언어 모델을 그 도메인에 맞게 다시 학습하는 미세조정 작업을 수행한다. 이러한 미세조정은 일반적으로 마지막 전 연결 계층의 노드 수를 변경하는 방식으로 진행된다. 하지만 본 논문에서는 최근 다양한 모델에 적용되어 좋은 성능을 보여주고 있는 어텐션 계층을 추가하는 방법으로 미세조정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 미세조정 과정에서 층을 더 깊게 쌓기, 스킵 연결 없는 미세조정 등 다양한 실험을 진행하였다. BART 언어 모델에 스킵 연결을 가진 2개의 어텐션 계층을 추가하였을 때 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국환경과학회지
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• 제4권5호
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• pp.403-411
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• 1995

The atmospheric responses to a Sea Surface Temperature Anomaly(SSTA) over the equatorial eastern Pacific Ocean have been investigated using the horizontally fine resolution model based on OSU 2-layer Atmospheric General Circulation Model(AGCM). The SSTAS daring the peak phase of 1982-83 El Nino have been applied to the model as the boundary conditions of the experiment. The model simulates the eastward movement of the rising branch of the Walker circulation. That is, the major features associated with the El Nino such as the increase of the precipitation rate over the center of the Pacific and decrease over the Indonesia, and the 500hPa geopotential height anomaly in the middle latitude are properly describes in the fine resolution model experiment. The model results indicate that this horizontally fine resolution UM can successfully simulate the ENSO anomalies and be more effectivelly used for the study of the climate and the climate changes.