• Korean Chemical Engineering Research
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• v.55 no.2
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• pp.214-219
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• 2017

In this work, we fabricated PS-b-P4VP block copolymer membranes from self-assembly and non-solvent induced phase separation (SNIPS), which combines the block copolymer self-assembly and conventional NIPS process. While previous studies mostly focused on the fabrication of well-defined structures, we systematically examined various processing parameters such as polymer concentration, solvent evaporation duration, solvent composition, and humidity, to optimized the membrane structures. As a result, the morphology of PS-b-P4VP membranes was optimized at a certain polymer concentration in solution and composition of volatile solvent at low humidity conditions, resulting in SNIPS separation membranes with well-defined nanopores on the surface, 75% of membrane porosity, and 18% of surface porosity.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.162-166
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• 2020

자연어 이해는 대화 인터페이스나 정보 추출 등에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 최근 딥러닝을 활용한 데이터 기반 자연어 이해 연구가 많이 이루어지고 있으며, 이러한 연구에 있어서 데이터 확장은 매우 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구는 자연어 이해영역에서의 말뭉치 혹은 데이터 확장에 있어서, 입력으로 주어진 문장과 문법구조 및 의미가 유사한 문장을 생성하는 새로운 방법을 제시한다. 이를 위해, 우리는 GPT를 이용하여 대량의 문장을 생성하고, 문장과 문장 사이의 문법구조 및 의미 거리 계산법을 제시하여, 이를 이용해 가장 유사하지만 새로운 문장을 생성하는 방법을 취한다. 한국어 말뭉치 Weather와 영어 말뭉치 Atis, Snips, M2M-Movie M2M-Reservation을 이용하여 제안방법이 효과적임을 확인하였다.