Park, Cheoneum;Kim, Myungji;Park, Soyoon;Lim, Seungyoung;Lee, Jooyoul;Lee, Changki
ETRI Journal
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제42권6호
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pp.899-911
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2020
The data in tables are accurate and rich in information, which facilitates the performance of information extraction and question answering (QA) tasks. TableQA, which is based on tables, solves problems by understanding the table structure and searching for answers to questions. In this paper, we introduce both novice and intermediate Korean TableQA tasks that involve deducing the answer to a question from structured tabular data and using it to build a question answering pair. To solve Korean TableQA tasks, we use S3-NET, which has shown a good performance in machine reading comprehension (MRC), and propose a method of converting structured tabular data into a record format suitable for MRC. Our experimental results show that the proposed method outperforms a baseline in both the novice task (exact match (EM) 96.48% and F1 97.06%) and intermediate task (EM 99.30% and F1 99.55%).
기계가 주어진 텍스트를 이해하고 추론하는 능력을 기계독해 능력이라 한다. 기계독해는 질의응답 태스크에 적용될 수 있는데 이것을 기계독해 질의응답이라 한다. 기계독해 질의응답은 주어진 질문과 문서를 이해하고 이를 기반으로 질문에 적합한 답을 출력하는 태스크이다. 본 논문에서는 구조화된 표 형식 데이터로부터 질문에 대한 답을 추론하는 TableQA 태스크를 소개하고, $S^3-NET$을 이용하여 TableQA 문제를 해결할 것을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 EM 96.36%, F1 97.04%로 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 실생활에서 쓰이는 다양한 구조를 갖는 문서에 대해서도 자연어 질의응답이 가능한 모델을 만들고자, 그 첫걸음으로 표에 대해 자연어 질의응답이 가능한 End-to-End 인공신경망 모델 TabQA를 제안한다. TabQA는 기존 연구들과는 달리 표의 형식에 구애받지 않고 여러 가지 형태의 표를 처리할 수 있으며, 다양한 정보의 인코딩으로 풍부해진 셀의 feature를 통해, 표의 row와 column 객체를 직관적이고도 효과적으로 추상화한다. 우리는 본 연구의 결과를 검증하기 위해 다채로운 어휘를 가지는 표 데이터에 대한 질의응답 쌍을 자체적으로 생성하였으며, 이에 대해 단일 모델 EM 스코어 96.0%에 이르는 결과를 얻었다. 이로써 우리는 추후 더 넓은 범위의 양식이 있는 데이터에 대해서도 자연어로 질의응답 할 수 있는 가능성을 확인하였다.
문서에서 테이블은 중요한 정보들을 축약하여 모아 놓은 정보 집합체라고 할 수 있다. 이러한 테이블을 대상으로 질의응답하는 테이블 질의응답 기술이 연구되고 있으며, 이 중 언어모델을 이용한 연구가 좋은 결과를 보이고 있다. 본 연구에서는 최근 주목받고 있는 생성형 언어모델 기술을 테이블 질의응답에 적용하여 언어모델과 프롬프트의 변경에 따른 결과를 살펴보고, 단답형 정답과 생성형 결과의 특성에 적합한 평가방법으로 측정해 보았다. 자체 개발한 EXAONE 1.7B 모델의 경우 KorWiki 데이터셋에 대해 적용하여 EM 92.49, F1 94.81의 결과를 얻었으며, 이를 통해 작은 크기의 모델을 파인튜닝하여 GPT-4와 같은 초거대 모델보다 좋은 성능을 보일 수 있음을 확인하였다.
목 적: 전산화단층촬영 모의치료기의 일일 정도 관리를 편리하고 신속하게 시행 할 수 있는 팬텀을 제작하여 유용성을 평가한다. 대상 및 방법: 폴리스타일렌 팬텀($250{\times}250{\times}100\;mm$)에 영상에서의 측정치와 실측정치의 정확성 확인을 위하여 홈($1{\times}100{\times}1\;mm$)을 만들었으며 테이블 이동의 정확성 평가를 위하여 중심부에서 위와 아래쪽 100 mm 지점에 직경 1 mm 크기의 홈을 만들어 방사선 비 투과 물질을 삽입하였다. 레이저의 정확성 평가를 위하여 팬텀 좌, 우측 수직선상에 십자 표시를 하였고 CT Number의 정확성 평가를 위하여 직경 25 mm, 깊이 50 mm의 원기둥 3개를 만들어 뼈 등가물질, 물, 공기를 삽입하였다. 제작한 팬텀을 전산화단층촬영 모의치료기(Brilliance BigBore, Philips, Netherlands)를 사용하여 촬영한 후(촬영조건 120 KVp, 100 mAs, 단면 두께 1 mm 연속촬영) 영상을 이용하여 측정치와 실측정치의 정확성, 테이블 이동, 레이저, CT Number의 정확성을 평가 하였다. 결 과: 제작한 팬텀을 이용하여 2008년 1월 7일부터 3월 7일까지 약 2개월 동안 본원에 설치되어 있는 전산화단층촬영 모의 치료기의 일일 정도관리에 사용해 본 결과 영상에서의 측정치와 실측정치의 정확성은 ${\pm}0.3\;mm$, 테이블 이동의 정확성은 ${\pm}0.3\;mm$, 레이저 정확성은 ${\pm}0.5\;mm$로 기준치인 ${\pm}1\;mm$ 오차범위 이내로 측정 되었으며 CT Number의 정확성 평가에서 뼈 등가 물질은 ${\pm}8\;HU$, 공기는 ${\pm}5\;$, 물은 ${\pm}5\;HU$로 기준치인 ${\pm}10\;HU$ 오차범위 이내로 측정되었다. 결 론: 본원에서 제작한 팬텀의 이용으로 신속하고 간편하게 레이저 장치의 정확성과 전산화단층촬영 모의치료기의 성능평가를 동시에 시행 할 수 있었으며 기존에 실시하던 일일 정도관리 항목에 영상을 이용한 평가 항목을 추가 보완함으로서 보다 정확한 치료 계획 과정을 수립 할 수 있을 것으로 사료된다.
쐐기형태의 선량분포를 만드는 데 이용되는 선형가속기에 장착된 동적쐐기(EDW; Enhanced Dynamic Wedge)의 품질관리를 위한 간단한 방법을 고안하였다. 선량 프로파일의 품질관리를 위해서는 필름 선량측정 장비와 필름 스캐너, 고 에너지 선량 측정용 필름, 필름 농도계, 삼차원 치료 계획 장치가 사용되었다. 역방향 60$^{\circ}$ 동적쐐기를 각각 한 필름에 조사(이하 60$^{\circ}$REWP; 60$^{\circ}$ Reversed Wedge Pair)하고, 이를 통해 얻어진 선량 프로파일의 선량 대칭도를 정량적으로 분석하였으며, 동적쐐기 구동이 중간에 멈춘 경우 이를 보상하는 부분 보상조사(Partial treatment mode)도 비교하였다. 또한 측정 된 자료들을 구간선량표(Golden STT; Segmented Treatment Table) 로 구현한 삼차원 치료 계획 장치의 계산치와 비교하였다 60$^{\circ}$REWP의 실험을 통해 역방향 쐐기의 효과가 1% 이내에서 잘 상쇄되었음을 알 수 있었으며 이 자료를 기준으로 한 품질관리의 타당성을 확보할 수 있었다. 실효쐐기인자의 품질관리를 위해서는 쐐기 각도 $10^{\circ}$, 15$^{\circ}$, 20$^{\circ}$, 25$^{\circ}$, 30$^{\circ}$, 45$^{\circ}$, 60$^{\circ}$에 대해 실측하였고, 구간선량표에서 보정인자를 유도하여 동적쐐기 조사 시 자동으로 생성되는 로그 파일을 참조하여 실효 쐐기인자 계산치를 얻어내어 비교하였다. 이 방법을 통해 별도의 측정 장비 없이 용이하게 쐐기인자의 이상 유무를 파악할 수 있었다. 기존의 복잡한 품질관리의 방법을 단순화하고 효율을 극대화시킴으로써 측정에서 분석까지 1시간 내에 동적 쐐기의 품질관리를 수행할 수 있었다. 동적쐐기는 금속쐐기와 달리 선량률과 Y축 콜리메이터의 움직임에 따라 부정확도의 잠재가능성을 갖고 있으므로 수시 품질관리가 필수적인데 본 연구방법을 이용하면 단순하면서도 효율을 극대화할 수 있어 동적쐐기를 이용한 방사선치료의 안전도를 높일 수 있었다.
표 기계독해에서는 도메인에 따라 언어모형에 필요한 지식이나 표의 구조적인 형태가 변화하면서 텍스트 데이터에 비해서 더 큰 성능 하락을 보인다. 본 논문에서는 표 기계독해에서 이러한 도메인의 변화에 강건한 사전학습 표 언어 모형 구축을 위한 의미있는 표 데이터 선별을 통한 사전학습 데이터 구축 방법과 적대적인 학습 방법을 제안한다. 추출한 표 데이터에서 구조적인 정보가 없이 웹 문서의 장식을 위해 사용되는 표 데이터 검출을 위해 Heuristic을 통한 규칙을 정의하여 HEAD 데이터를 식별하고 표 데이터를 선별하는 방법을 적용했으며, 구조적인 정보를 가지는 일반적인 표 데이터와 엔티티에 대한 지식 정보를 가지는 인포박스 데이터간의 적대적 학습 방법을 적용했다. 기존의 정제되지 않는 데이터로 학습했을 때와 비교하여 데이터를 정제하였을 때, KorQuAD 표 데이터에서 F1 3.45, EM 4.14가 증가하였으며, Spec 표 질의응답 데이터에서 정제하지 않았을 때와 비교하여 F1 19.38, EM 4.22가 증가한 성능을 보였다.
Purpose : The aim of this study is to conform the possibility of the liquid type EPID as a QC tools to clinical indication and of replacement of the film dosimetry. Aditional aim is to describe a procedure for the use of a EPID as a physics calibration tool in the measurements of radiation beam parameters which are typically carried out with film. Method & Materials : In this study we used the Clinac 2100c/d with EPID. This system contains 65536 liquid-filled ion chambers arranged in a $256{\times}256$ matrix and the imaging area is $32.5{\times}32.5cm$ with liquid layer thickness of 1mm. The EPID was tested for different field sizes under typical clinical conditions and pixel values were calibrated against dose by producing images using various thickness of lead attenuators(lead step wedge) using 6 & 10MV x-ray. We placed various thickness of lead on the table of linear accelerator and set the portal vision an SDD of 100cm. To acquire portal image we change the field size and energy, and we recorded the average pixel value in a $3{\times}3$ pixel region of interest(ROI) at field center was recorded. The pixel values were also measured for different field sizes in order to evaluate the dependence of pixel value on x-ray energy spectrum and various scatter components. Result : The EPID, as a whole, was useful as a QA tool and dosimetry device. In mechanical check, cross-hair centering was well matched and the error was less than ?2mm and light/radiation field coincidence was less than 1mm also. In portal dosimetry the wider the field size the the higher the pixel value and as the lead thickness increase, the pixel value was exponentially decreased. Conclusions : The EPID was very suitable for QA tools and it can be used to measure exit dose during patients treatment with reasonable accuracy. But when indicate the EPID to clincal study deep consideration required
목적 : 자체 제작한 Q.A tool을 이용하여 AAPM Task Group Report No.66 에서 제시하는 CT simulator의 Q.A 항목을 확인하여 보다 안전하고 정확한 CT-simulation 과정을 확보하기 위해 효율적이고 편리성을 갖춘 정도관리 과정을 제시하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에 CT simulator의 Q.A tool을 제작하여 Report of the AAPM Task Group No.66에서 제시하는 wall laser system, patient table, CT scanner의 imaging plane의 isocenter간의 정렬을 일간 단위로 확인한다. 결과 : Report of the AAPM Task Group No.66에서 제시하고 있는 정도관리 항목의 확인으로 wall laser의 ${\pm}\;2mm$, table의 ${\pm}\;2mm$, imaging plane의 ${\pm}\;2mm$ 허용 오차 범위내의 측정치를 확인하였다. 결론 : 방사선 치료을 위한 CT-simulation 과정에서 기존의 진단 영역의 CT Q.A protocol로는 확인되지 않는 항목이 있는데, Report of the AAPM Task Group No.66에서 제시하고 있는 Q.A 항목을 확인하여 방사선 치료전용 CT-simulator 장비의 적절한 정도 관리를 기하여 안전하고 정확한 CT-simulation 과정을 보장받을 수 있었다.
본 연구는 진단용 CT 장치를 이용한 CT-모의치료기의 테이블 및 레이저 정렬 시스템과 횡단면 영상의 중심간 정렬을 개선하기 위한 효율적인 방법을 제안하고자 하였다. 본원에서 제작한 팬텀을 이용하여 AAPM TG66에서 제시하는 일일 정도관리를 시행하고 기하학적 삼각함수를 이용하여 레이저 정렬 시스템을 교정하였으며 교정 전, 후를 비교함으로서 교정방법에 대한 효율성을 검토하였다. 교정 전 영상의 중심간 오차는 3.82mm, 테이블 종축은 $0.436^{\circ}$ 틀어져 진행하였다. 기하학적 삼각함수를 이용한 레이저 정렬 시스템의 교정 후 0.7mm의 중심간 오차가 발생하여 ${\pm}2mm$의 허용오차 범위를 만족하였다. 설치 가동 중인 진단용 CT 장치를 방사선치료 전용 CT-모의치료기로 활용하는 경우 기하학적 정확도를 만족시키기 위한 테이블 교정은 기술적인 한계 뿐 만 아니라 시간 및 경제적 손실에 비하여 매우 비효율적이다. 그러나 레이저 정렬 시스템을 이용한 교정 방법은 경제적이고 비교적 간단하면서도 만족스러운 기하학적 정확도를 얻을 수 있어 임상에서 적용할 수 있는 효율적인 방법이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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