• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.75-84
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• 1996

인간의 가장 자연스러운 통신 수단은 자연언어이다. 본 논문에서는 자연언어 대화체를 사용한 인터네트 상에서의 정보 검색에 있어서 사용자 모델링 에이젼트 (User modeling Agent or User modeling system)의 모델 형성 기술 및 그의 역할을 서술하고 있다. 사용자 모델은 인간의 심성 모델 (Mental model)에 해당하며, 심성 모델이 사용자가 시스템에 대한 지식과 자신의 문제상황 또는 주변환경에 대하여 가지는 모델임에 반하여, 사용자 모델은 시스템이 사용자의 지식 및 문제 상황을 표상(Representation)하여 형성한 사용자에 대한 모델이다. 따라서 사용자 모델은 시스템의 지능적인 Human Computer Interaction (HCI)의 지원을 위하여 필수적이다. 본 논문에서는 사용자 모델 형성 기술 및 지능형 대화 모델의 지원을 위한 시스템 실례로써 사용자 모델 형성 시스템 $BGP-MS^2$ 와 사용자 모델의 형성을 위하여 구축된 지식베이스 구조를 설명하고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.29-34
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• 2017

챗봇 혹은 대화 시스템은 특정 질문이나 발화에 대해 적절한 응답을 해주는 시스템으로 자연어처리 분야에서 활발히 연구되고 있는 주제 중 하나이다. 최근에는 대화 모델 학습에 딥러닝 방식의 시퀀스-투-시퀀스 프레임워크가 많이 이용되고 있다. 하지만 해당 방식을 적용한 모델의 경우 학습 데이터에 나타나지 않은 다양한 형태의 질의문에 대해 응답을 잘 못해주는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 디노이징 응답 생성 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 다양한 형태의 노이즈가 임의로 가미된 질의문을 모델 학습 시에 경험시킴으로써 강건한 응답 생성이 가능한 모델을 얻을 수 있게 한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 질의-응답 쌍으로 구성된 한국어 대화 데이터에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 비교 모델에 비해 정량 평가인 ROUGE 점수와 사람이 직접 평가한 정성 평가 모두에서 더 우수한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.29-34
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• 2017

챗봇 혹은 대화 시스템은 특정 질문이나 발화에 대해 적절한 응답을 해주는 시스템으로 자연어처리 분야에서 활발히 연구되고 있는 주제 중 하나이다. 최근에는 대화 모델 학습에 딥러닝 방식의 시퀀스-투-시퀀스 프레임워크가 많이 이용되고 있다. 하지만 해당 방식을 적용한 모델의 경우 학습 데이터에 나타나지 않은 다양한 형태의 질의문에 대해 응답을 잘 못해주는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 디노이징 응답 생성 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 다양한 형태의 노이즈가 임의로 가미된 질의문을 모델 학습 시에 경험시킴으로써 강건한 응답 생성이 가능한 모델을 얻을 수 있게 한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 질의-응답 쌍으로 구성된 한국어 대화 데이터에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 비교 모델에 비해 정량 평가인 ROUGE 점수와 사람이 직접 평가한 정성 평가 모두에서 더 우수한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.243-248
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• 2020

인공 신경망을 통한 심층 학습 모델의 발전은 컴퓨터 비전, 자연언어 이해 문제들에서 인간을 뛰어넘는 성능을 보이고 있다. 특히 트랜스포머[1] 기반의 사전 학습 모델은 질의응답, 대화문과 같은 자연언어 이해 문제에서 최근 높은 성능을 보이고 있다. 하지만 트랜스포머 기반의 모델과 같은 심층 학습 모델의 급격한 발전 양상에 비해, 이의 동작 방식은 상대적으로 잘 알려져 있지 않다. 인공 신경망을 통한 심층 학습 모델을 해석하는 방법으로 모델의 예측 값과 실제 값이 얼마나 일치하는지를 측정하는 모델의 보정(Calibration)이 있다. 본 연구는 한국어 기반의 심층학습 모델의 해석을 위해 모델의 보정을 수행하였다. 그리고 사전 학습된 한국어 언어 모델이 문장이 내포하는 애매성을 잘 파악하는지의 여부를 확인하고, 완화 기법들을 적용하여 문장의 애매성을 확신 수준을 통해 정량적으로 출력할 수 있도록 하였다. 또한 한국어의 문법적 특징으로 인한 문장의 의미 변화를 모델 보정 관점에서 평가하여 한국어의 문법적 특징을 심층학습 언어 모델이 잘 이해하고 있는지를 정량적으로 확인하였다.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.31 no.3
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• pp.167-186
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• 2015

The purpose of this case study is to verify the usefulness of three costing models and a minimum profit management model that can support the logistics warehouse companies in the Busan Newport Distri-park. This case study investigated traditional costing, activity-based costing (ABC), and time-driven ABC (TDABC); and suggested that an appropriate minimum profit management model is contribution margin analysis. Accordingly, in order to verify the usefulness of models, this case study surveyed the actual cost management conditions of companies, applied the three costing models to the "K" warehouse company in the Busan Newport Distri-park, and undertook a comparative study of the results. This case study produced two main findings. First, TDABC was verified as the most useful and advanced of the three costing models tested. Second, contribution margin analysis was confirmed to be the most suitable model to manage minimum profits for port warehouse companies in the Busan Newport Distri-park.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.61-65
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• 2023

최근, 대부분의 태스크가 초거대 언어 모델로 통합되고 있을 정도로 많은 관심 및 연구되고 있다. 초거대 언어 모델을 효과적으로 활용하기 위해서는 모델의 능력에 대한 분석이 선행되어야 하나, 한국어에 대한 분석 및 탐색은 상대적으로 부족하다. 본 논문에서는 한국어 맞춤법 교정 태스크를 통해 초거대 언어 모델의 능력을 탐색한다. 맞춤법 교정 태스크는 문장의 구조 및 문법을 이해하는 능력이 필요하며, 사용자의 만족도에 영향을 미칠 수 있는 중요한 태스크이다. 우리는 맞춤법 세부 유형에 따른 ChatGPT의 제로샷 및 퓨샷성능을 평가하여 초거대 언어 모델의 성능 분석을 수행한다. 실험 결과 제로샷의 경우 문장부호 오류의 성능이 가장 우수했으며, 수사 오류의 성능이 가장 낮았다. 또한, 예제를 더 많이 제공할수록 전체적인 모델의 성능이 향상되었으나, 제로샷의 경우보다 오류 유형 간의 성능 차이가 커지는 것을 관찰할 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.9D no.4
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• pp.659-666
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• 2002

Park, Seo and Kim (12) developed the input domain-based SRGM, which was able to quantitatively assess the reliability of a software system during the testing and operational phases. They assumed perfect debugging during testing and debugging phase. To make this input domain-based SRGM more realistic, this assumption should be relaxed. In this paper we generalize the input domain-based SRGM under imperfect debugging. Then its statistical characteristics are investigated.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.912-913
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• 2011

본 논문은 Yoke 형상 변화에 따른 EV-Relay 구동 액츄에이터의 동작특성에 대해 연구하였다. 요크는 기본 형상을 포함하여 3가지 형태이며, 각 형상에 대해 유한요소해석으로 동작특성을 계산하였다. 계산시간 단축을 위해 2차원 축대칭 모델을 이용하였고, 기계적 부하를 동작특성 계산과정에 포함하여 실제동작상태와 유사하게 표현하였다. 마지막으로, 요크 형상에 따른 3가지 모델의 계산결과를 비교하여 기존 모델보다 형상이 변화된 모델의 동작특성이 개선되었음을 확인하였다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.40 no.1
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• pp.27-34
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• 2016

For the prevention of marine casualties, international bodies have mainly focused on strengthening ship's stability and design, maritime education and training, and improving maritime traffic environment. Statistics analysis on marine casualties showed that most of casualties occurred in coastal waters, especially by human elements. In order to review the conformity of existing prevention measures with the result of the statistics analysis, the IMO's SHELL model was applied to the established measures. As a result, ergonomic approaches were needed for the prevention of human errors in coastal waters, so that the priority should be given to the interface between ship's operator and navigational environment. For this study, Rasmussen's SRK pyramid, which showed decision making mechanism of human, and the US Coast Guard's investigation manual on marine casualties concerning the collapse of safe maritime transportation system were reviewed, and the merits and demerits within the risk assessment tools such as IWRAP, PAWSA, ES model, PARK model, and NURI model were also studied. Although the effectiveness of the existing risk assessment models was proved in ports and approaching channels, it is concluded that the need of new models for converting Korean seafarers' qualitative risk to quantitative risk was proposed so as to print hazard maps which make seafarers instinctively recognize comparative hazard levels of coastal waters.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.606-607
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• 2011

전력계통의 부하를 모델링하기 위해서는 부하 모델 구조의 선정과 부하모델 구조의 파라미터를 추정하는 방법이 필요하다. 부하 모델의 구조는 ZIP모델을 사용하고, 부하 모델의 파라미터를 추정하는 방법으로는 Levenberg-Marquardt방법을 사용하여 한국전력공사 변전소이차 측에서 측정된 실측 데이터를 이용하여 부하를 모델링하였다. 또한 모델링된 부하의 대표파라미터를 선정하고 대표파라미터를 실제 계통에 적용하였을 때의 오차를 분석하였다.