• 지구물리와물리탐사
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• 제6권1호
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• pp.35-39
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• 2003

OpenGL을 이용하여 PC환경에서 3차원 탄성파 자료를 쉽게 시각화하고 분석할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 기본적인 시각화 기능으로서 3차원 자료를 볼륨과 단면으로 도시할 수 있게 하였으며, 자료의 색 분포를 쉽게 결정할 수 있는 인터페이스를 제작하였다. 색은 RGB나 HSV형식으로 표현할 수 있게 하였으며 투명도를 지정할 수 있으므로 여러 자료를 중첩하여 도시하는 것이 가능하다. 자료 분석 기능의 하나로서 유도 피킹 방법을 이용하여 층준을 발췌할 수 있으며, 발췌된 층준은 점, 망, 면 등으로 도시하여 3차원적으로 분석할 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권1호
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• pp.3-12
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• 2008

본 연구는 LBS를 위한 비주얼 베이직 Active X 컨트롤을 이용한 무선 인터넷 DGPS 구축이다. 시스템 개발에 사용된 DGPS 보정방법은 웹상의 위치 보정방법과 양방향 통신에 있어 편리성을 고려하여 좌표 보정방법을 사용하였다. 위치정보 출력 모듈은 PictureBox 컨트롤과 bitblt 함수를 이용하여 개발하였다. 서버와 클라이언트 간의 인터넷 DGPS 통신 모듈은 MS Comm 컨트롤, MS Winsock 컨트롤(TCP/IP), MS CommonDialog 컨트롤, MS Sysinfo 컨트롤 구성요소를 사용하여 개발하였으며 구축된 시스템을 웹에 게시하였다. 구축된 시스템을 이용하여 실시간 무선 인터넷 DGPS를 수행한 결과, 서버 시스템 상의 클라이언트 추적, 클라이언트 시스템에서의 항법, 제 3 이용자의 클라이언트 추적이 근 실시간 가능하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.163-168
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• 2005

본 논문에서는 인물 기반의 비디오 요약 방법으로써 비디오 내 음성정보를 이용하여 화자 인식 기법을 통한 등장인물 중심의 요약 기법을 제안한다. 먼저, 얼굴 영역을 포함하는 장면을 중심으로 비디오로부터 배우의 대사에 해당하는 음성 정보를 분리하고, 화자 인식 기법을 수행하여 등장인물 별로 분류하였다. 화자인식 기법은 각 화자별로 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient) 값을 추출하고 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류한다. 본 논문에서는 4명의 등장인물에 대해 GMM을 학습시키고 4명 중 1명을 검출하는 실험을 통해 학습된 GMM 분류기가 실험 비디오에 대해 0.138 정도의 오분류율을 보임을 확인하였다.

• 전산구조공학
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• 제9권3호
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• pp.97-105
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• 1996

본 연구에서는 모티프(Motif), ANCI-C, Fortran 언어를 사용하여 그래픽 입출력과 대화식 입력이 가능하며, 최적설계 수행에 필요한 모든 작업을 같이 병행할 수 있는 최적설계 통합환경을 개발하였다. 최적설계 통합환경은 전처리기(preprocessor), 최적설계부, 후처리기(postprocessor)로 구성하였다. 전처리기에서는 유한요소모형의 구성에 필요한 정보를 입력한 후 사용자가 입력한 정보를 즉시 확인할 수 있도록 하였다. 최적설계부에서는 전처리기에서 입력한 유한요소 정보를 바탕으로 최적설계 매개변수를 정의하고, 해를 구하는 과정으로 구성하였다. 후처리기에서는 구조물의 변형, 응력, 목적함수의 변화 등의 해석 결과를 가시화 함으로써 결과에 대한 비교.검토를 용이하게 하였다.

• 정보관리학회지
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• 제13권1호
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• pp.65-82
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• 1996

본 연구는 탐색자들이 탐색을 수행하는 과정에서 탐색질문에 내재하고 있는 탐색목적을 탐색과정에 반영하려고 노력하는지를 파악하고자 하였다. 54명 탐색자들을 선정하여 탐색질문을 제시하되 탐색목적을 정확률을 높이는 탐색과 재현율을 높이는 탐색으로 구분하여 두번 탐색하도록 요청하였다. 비록 동일한 탐색질문이라 할지라도 탐색목적이 다른 경우, 탐색자들은 탐색목적을 충족시키기 위해 노력하는지를 탐색자들이 투입하는 탐색노력 변수와 탐색결과 변수로 살펴보았다. DIALOG 정보 검색 시스템을 통해 ERIC ONTAP화일을 탐색한 결과 탐색자들은 정확률을 높이는 탐색과 재현율을 높이는 탐색에서 의미있게 재현율과 정확률로 측정했을 때 탐색자들은 두 종류의 탐색성취 요구수준을 의미있게 달성한 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.331-335
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• 2004

본 논문에서는 반도체 공정 시뮬레이션을 위해 산화, 확산 및 이온 주입 공정을 모델링하고, 효율적인 실행과 상호 연관된 연속 공정의 시뮬레이션이 가능하도록 통합화된 환경을 구축하였다. 점성적 스트레스 모델을 이용한 산화 공정은 유속-압력 알고리즘과 경계요소법을 이용하여 안정된 해를 얻었으며, 선확산과 산화증배 현상이 포함된 확산 공정은 전진해법과 유한요소법을 이용하였다 또한 이온 주입 공정은 TRIM을 기본으로 다양한 공정 조건에 대한 모델이 추가된 몬테카를로 방법을 사용하였다. 편리한 사용자 입력 인터페이스와 그래픽적 출력을 제공하고, 윈도즈의 API함수를 이용하여 PC상에서 적은 메모리로도 빠른 결과를 얻을 수 있도록 하였으며, 객체 지향적인 모듈화로 타 시뮬레이터와의 호환성이 가능하도록 구성하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1298-1301
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• 2013

대화 시스템에서 올바른 대화를 진행하기 위해서는 화자의 대화 의도를 파악하는 것이 중요하다. 특히 영어를 교육하기 위한 영어 교육용 대화 시스템에서는 학습자의 대화 의도 파악 오류가 발생할 경우 영어 교육에 문제가 발생하기 때문에 학습자의 대화 의도를 더욱 정확하게 분석 및 파악하는 것이 중요하다. 대화 패턴이란 시스템 발화에 대응되는 사용자 발화의 규칙적인 연쇄라고 할 수 있다. 대화 패턴 기반 대화 의도 부착 방법은 1) 대화 코퍼스 구축 2) 대화 시나리오에 있는 발화를 대상으로 기본 명사구 청킹(Base NP Chunking)을 하고 중심어(Head Word), 토픽 추적(Topic Tracking)에 의한 대화 패턴을 자동으로 추출한 후, 3) 대화 패턴 수동 검수이다. 대화 패턴 기반 대화 의도 부착 방법은 기본 명사구에 대한 지식만 가지고 있으면 대량으로 구축할 수 있다는 장점이 있다. 99 개의 대화 시나리오를 학습코퍼스로 하고 1 개의 대화 시나리오에 대해 대화턴 성공률을 시물레이션 한 결과 63.64%가 나왔다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.45-55
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• 2022

최근 자연어 처리 분야에서 대규모 사전학습 언어모델(Large-scale pretrained language model, LPLM)이 발전함에 따라 이를 미세조정(Fine-tuning)한 의도 분류 모델의 성능도 개선되었다. 하지만 실시간 응답을 요하는 대화 시스템에서 대규모 모델을 미세조정하는 방법은 많은 운영 비용을 필요로 한다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 저성능 자원에서도 멀티에이전트 운영이 가능한 의도 분류 모델 경량화 방법을 제안한다. 제안 방법은 경량화된 문장 인코더를 학습하는 과제 독립적(Task-agnostic) 단계와 경량화된 문장 인코더에 어답터(Adapter)를 부착하여 의도 분류 모델을 학습하는 과제 특화적(Task-specific) 단계로 구성된다. 다양한 도메인의 의도 분류 데이터셋으로 진행한 실험을 통해 제안 방법의 효과성을 입증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.274-279
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• 2020

대화 시스템은 사용자의 입력 발화에 대해 적절하고 의미 있는 응답을 생성하는 시스템으로 seq2seq 구조를 갖는 대화 모델이 주로 연구되고 있다. 그러나 seq2seq 기반 대화 모델은 입력 발화와 관련성이 떨어지는 응답을 생성하거나 모든 입력 발화와 어울리지만 무미건조한 응답을 생성하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 입력 발화에서 고려해야 하는 키워드를 찾고 그 키워드를 반영하는 응답을 생성하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 주어진 입력 발화에서 self-attention을 사용해 각 토큰에 대한 키워드 점수를 구한다. 키워드 점수가 가장 높은 토큰을 대화의 주제 또는 핵심 내용을 포함하는 키워드로 정의하고 응답 생성 과정에서 키워드와 관련된 응답을 생성하도록 한다. 본 논문에서 제안한 대화 모델의 실험 결과 문법과 입력 발화와 생성한 응답의 관련성 측면에서 성능이 향상되었음을 알 수 있었다. 특히 관련성 점수는 본 논문에서 제안한 모델이 비교 모델보다 약 0.25점 상승했다. 실험 결과를 통해 본 논문이 제안한 모델의 우수성을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.421-426
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• 2020

다중 도메인 목적 지향 대화에서 기존 딥 러닝을 이용한 대화 상태 추적(Dialog state tracking)은 여러 턴 동안 누적된 사용자와 시스템 간 대화를 입력 받아 슬롯 밸류(Slot value)를 추출하는 모델들이 연구되었다. 하지만 이 모델들은 대화가 길어질수록 연산량이 증가한다. 이에 본 논문에서는 다중 도메인 대화에서 누적된 대화의 history 없이 슬롯 밸류를 추출하는 방법을 제안한다. 하지만, 단순하게 history를 제거하고 현재 턴의 발화만 입력 받는 방법은 문맥 정보의 손실로 이어진다. 따라서 본 논문에서는 도메인 상태(Domain state)를 도입하여 매 턴 마다 대화 상태와 함께 추적하는 모델을 제안한다. 도메인 상태를 같이 추적함으로써 현재 어떠한 도메인에 대하여 대화가 진행되고 있는지를 파악한다. 또한, 함축된 문맥 정보를 담고 있는 이전 턴의 대화 상태와 도메인 상태를 현재 턴의 발화와 같이 입력 받아 정보의 손실을 줄였다. 대표적인 데이터 셋인 MultiWOZ 2.0과 MultiWOZ 2.1에서 실험한 결과, 대화의 history를 사용하지 않고도 대화 상태 추적에 있어 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 또한, 시스템 응답과 과거 발화에 대한 의존성을 제거하여 end-to-end 대화 시스템으로의 확장이 좀 더 용이할 것으로 기대된다.