• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.230-233
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• 2010

최근 건설업계는 전통적인 2차원 문서 환경에서 3차원 디지털 정보 환경으로의 전환이 가속화되고 있다. 하지만 3차원 정보의 적용 방법론에 관한 연구는 아직 미진한 실정이다. 기존의 2차원 기반 건설프로세스와 다르게 3차원 정보 모델은 3차원의 형상 정보를 기반으로 하여 건설 프로세스의 효율성을 향상시키고자 제안되었다. 본 논문에서는 실제 교량의 시공 단계에서 3차원 정보 모델을 구축하고 활용함으로써 그 효율성을 검증하였다. 대상 교량은 PSC 박스거더 형식의 군장대교 접속B교이며 3차원 정보 모델 구축을 위하여 대상 교량에 대한 분류체계를 정의하고 3차원 형상 모델을 생성하였다. 또한 시공 단계 업무에 3차원 정보 모델을 활용함으로써 시공 효율성 향상을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.54-59
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• 2020

사실 불일치 교정은 기계 요약 시스템이 요약한 결과를 실제 사실과 일치하도록 만드는 작업이다. 실제 요약 생성연구에서 가장 공통적인 문제점은 요약을 생성할 때 잘못된 사실을 생성하는 것이다. 이는 요약 모델이 실제 서비스로 상용화 하는데 큰 걸림돌이 되는 부분 중 하나이다. 본 논문에서는 원문으로부터 개체명을 가져와 사실과 일치하는 문장으로 고치는 방법을 제안한다. 이를 위해서 언어 모델이 개체명에 대한 문맥적 표현을 잘 생성할 수 있도록 학습시킨다. 그리고 학습된 모델을 이용하여 원문과 요약문에 등장한 개체명들의 문맥적 표현 비교를 통해 적절한 단어로 교체함으로써 요약문의 사실 불일치를 해소한다. 제안 모델을 평가하기 위해 추상 요약 데이터를 이용해 학습데이터를 만들어 학습하고, 실제 시나리오에서 적용가능성을 검증하기 위해 모델이 요약한 요약문을 이용해 실험을 수행했다. 실험 결과, 자동 평가와 사람 평가에서 제안 모델이 비교 모델보다 높은 성능을 보여주었다.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2017.04a
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• pp.95-95
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• 2017

• 한국사회복지학회:학술대회논문집
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• 2005.10a
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• pp.143-158
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• 2005

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.50 no.6
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• pp.42-57
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• 2022

This study aims to create a basic model for classifying the activity photos that urban park users shared on social media using Deep Learning through Artificial Intelligence. Regarding the social media data, photos related to urban parks were collected through a Naver search, were collected, and used for the classification model. Based on the indicators of Naturalness, Potential Attraction, and Activity, which can be used to evaluate the characteristics of urban parks, 21 classification categories were created. Urban park photos shared on Naver were collected by category, and annotated datasets were created. A custom CNN model and a transfer learning model utilizing a CNN pre-trained on the collected photo datasets were designed and subsequently analyzed. As a result of the study, the Xception transfer learning model, which demonstrated the best performance, was selected as the urban park user activity image classification model and evaluated through several evaluation indicators. This study is meaningful in that it has built AI as an index that can evaluate the characteristics of urban parks by using user-shared photos on social media. The classification model using Deep Learning mitigates the limitations of manual classification, and it can efficiently classify large amounts of urban park photos. So, it can be said to be a useful method that can be used for the monitoring and management of city parks in the future.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.141-146
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• 2018

최근 대화 모델 학습에는 시퀀스-투-시퀀스 모델이 널리 활용되고 있다. 하지만 기본적인 시퀀스-투-시퀀스 모델로 학습한 대화 모델은 I don't know 문제와 사오정 문제를 내포한다. I don't know 문제는 입력 발화에 대해 안전하고 무미건조한 단편적인 대답을 많이 생성하는 문제이다. 사오정 문제는 입력 발화에 대해 적절한 응답을 생성했지만 입력 발화와 동일한 의미를 지니지만 어순, 어미 등의 변화가 있는 발화에는 적절한 응답을 생성하지 못하는 문제이다. 이전 연구에서 디노이징 메커니즘을 활용하여 각각의 문제를 완화하는 대화 모델들을 학습할 수 있음을 보였으나 하나의 모델에서 두 문제를 동시에 해결하지는 못하였다. 본 논문에서는 디노이징 메커니즘을 활용하여 각각의 문제에 강점을 지닌 디코더들을 학습하고 응답 생성 시 입력 발화에 따라 두 디코더를 적절하게 반영하여 언급한 문제 모두에 대해 강건한 응답을 생성할 수 있는 모델을 제안한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 한국어 대화 데이터로 실험을 수행하였다. 실험 결과 단일 문제를 해결하는 모델들과 비교하여 ROUGE F1 점수와 사람이 평가한 정성 평가에서 성능 향상을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.313-319
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• 2022

최근 BERT와 같은 트랜스포머 (Transformer) 기반의 모델이 natural language understanding (NLU)와 같은 여러 자연어 처리 태스크에서 좋은 성능을 보인다. 이러한 모델은 여전히 대용량의 학습을 요구한다. 일반적으로, 데이터 증강 기법은 low-resource 환경을 개선하는 데 도움을 준다. 최근 생성 모델을 활용해 합성 데이터를 생성해 데이터를 증강하는 시도가 이루어졌다. 이러한 방법은 원본 문장과 의미론적 유사성을 훼손하지 않으면서 어휘와 구조적 다양성을 높이는 것을 목표로 한다. 본 논문은 task-oriented 한 어휘와 구조를 고려한 데이터 증강 방법을 제안한다. 이를 위해 검색 모델과 사전 학습된 생성 모델을 활용한다. 검색 모델을 사용해 학습 데이터셋의 입력 문장과 유사한 문장 쌍을 검색 (retrieval) 한다. 검색된 유사한 문장 쌍을 사용하여 생성 모델을 학습해 합성 데이터를 생성한다. 본 논문의 방법론은 low-resource 환경에서 베이스라인 성능을 최대 4% 이상 향상할 수 있었으며, 기존의 데이터 증강 방법론보다 높은 성능 향상을 보인다.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.95 no.6
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• pp.768-777
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• 2006

The purpose of this study lies in formulating the landscape preference model using a conditional logit that involves the effect of visual elements as well as landscape itself on landscape preferences. To measure landscape preferences, a photo-questionnaire composed of paired photographs of the Cairngorms National Park of Scotland and the Jirisan National Park of Korea was distributed to visitors to the Jirisan National Park of Korea. Visual elements of landscape quantitatively measured by photogrammetry were reduced to orthogonal principal components that were subsequently used as explanatory variables in a conditional logit. As a result, the mixed conditional logit including the effect of landscape itself satisfied the Independence of Irrelevant Alternatives (IIA) property and showed reliable goodness of fit (${\rho}^2=0.25$). It was concluded that the mixed conditional logit including the effect of landscape itself was appropriate for landscape preference model rather than usual conditional logit excluding the effect.

• 시스템엔지니어링워크숍
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• s.1
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• pp.140-144
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• 2003

AGT 시스템은 복잡한 대규모 시스템이며 이 시스템에 도입된 무인운전의 운영 개념은 한국 철도 기술의 환경에서는 처음 시도되는 기술이다. 게다가 신호시스템을 무선 기술을 이용하여 구현해 한다는 요구사항이 추가되어 신호시스템 개발은 더욱 도전적인 문제가 되었다. 이와 같이 실천하기 어려운 요구사항이 많은 무선열차 제어시스템 개발의 위험을 줄이기 위해 시스템공학팀은 전산지원 시스템공학 도구를 사용한 재공학의 개발공정을 수행하도록 하였다. 본 연구에서는 기존의 정적인 데이터모텔에 추가하여 시나리오 기반으로 동적거동 분석을 수행하여 기능 모델을 구축하였고 기능 모델을 토대로 한 시스템 아키텍처를 구성하였다. 특히 기능 요구사항의 취약성을 보완하기 위해 CORE의 FFBD(Functional Flow Block Diagram)기능을 활용하여 열차 운행 중 발생할 수 있는 여러 가지 시나리오를 분석함으로써 기능 모델의 완전성의 기여하였다. 이는 정적인 데이터 흐름 다이아그램(DFD:Data Flow Diagram)이 가지는 한계를 모델 기반 시스템공학 도구에서 지원하는 동적인 기능 분석을 수행하여 보완함으로써 모델의 충실도를 높였음을 의미한다. 이를 통해 기능의 오류를 개념단계에서 최소화함으로써 기술 위험이 높은 제품을 개발할 수 있다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.593-594
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• 2020

본 논문은 급격하게 발전하는 IT기술의 발전과 그로 인한 기업들의 경쟁 속에서 수 많은 프로젝트들이 생성되는 현대 사회에서 이런 프로젝트들이 경쟁에서 이길 수 있도록 프로젝트가 빠르고 완성도 있게 만들어질 필요를 느끼고 기존의 프로젝트 개발 방법론과 테스트 설계 방법론 중 V모델을 연구해서 프로젝트 관리 시스템에 등록된 데이터를 기반으로 테스트가 자동 설계될 수 있게 함으로써 프로젝트 전체 기간을 줄이고 프로젝트 비용을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 모델을 확장시켜서 프로젝트 테스트 관리에 불필요한 설계 시간과 테스트 관리에 수월할 것이라 기대한다.