• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.522-526
• /
• 2019

추출 요약(Extractive summarization)은 문서내에 주요한 요약정보가 되는 문장 또는 단어를 추출하여 요약을 생성하는 기법이다. 딥러닝 기법들이 많이 발전하면서 요약 기법에도 sequence-to-sequence와 같은 많은 시도들이 있었지만 대부분의 방법론들은 딥러닝의 모델 구조관점으로 접근하거나 요약에 있어서 단순히 입력 텍스트를 넣고 알고리즘이 처리하는 머신 리딩(Machine reading)관점으로 접근한다. 텍스트 요약 태스크 자체는 사람이 텍스트에 대한 정보 파악을 요약문을 통해 빠르게 하고 싶은 궁극적인 목표가 있으므로, 사람이 텍스트 요약에 필요한 인지처리과정을 반영할 필요가 있다. 결국, 기존의 머신 리딩보다는 휴먼 리딩(Human reading)에 관한 이해와 구조적 접근이 필요하다. 따라서 본 연구는 휴먼 리딩을 위한 인지처리과정을 위해 아이트래킹 데이터 기반의 새로운 추출 요약 모델을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.33-38
• /
• 2010

본 논문에서는 USB 인터페이스 방식의 웹 카메라를 통해 입력받은 영상을 영상처리 기법을 통해 손의 움직임과 손가락 개수를 파악하여 실시간으로 마우스의 기능을 구현하는 알고리즘을 제안하였다. 웹 카메라로부터 입력받은 RGB 컬러모델 영상을 조명 변화에 강한 YCbCr 컬러 모델 영상으로 변환하여 휘도 성분을 제외한 색차 성분만으로 피부색을 추출해 이진화된 영상으로 만든다. YCbCr 컬러 모델을 이용하여 피부색을 추출할 경우, 주변 환경에 의해 정확한 손 영역을 추출할 수 없어 라벨링(labeling)과 열림(opening) 연산, 닫힘(closing) 연산을 수행하여 정확한 손 영역을 추출한다. 이렇게 추출된 손 영역의 중심을 이용하여 마우스 포인터를 이동시키며 손가락 개수를 이용하여 마우스의 클릭을 수행하였다. 구현된 제안 기법을 실험한 결과, 마우스 포인터 이동을 위한 기능 성공률은 평균 94.0%, 손가락 개수 인식률은 평균 96.0%로 실용화 가능성을 보였다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제26권1호
• /
• pp.89-97
• /
• 2013

비정형 초고층 건물의 계획 및 시공이 늘어남에 따라 이 연구에서는 프로토타입 모델에 대한 시공단계해석의 적용을 통하여 비정형 초고층 건물의 시공 중 구조적 거동을 분석하고자 하였다. 비틀림 초고층 건물을 대상으로 횡력저항시스템, 비틀림각도, 공법 조건에 따른 총 18개의 모델을 선정하였다. 횡력저항시스템으로는 다이아그리드 시스템과 가새튜브 시스템을 적용하였으며, 각 횡력저항시스템별로 $0^{\circ}$, $1^{\circ}$, $2^{\circ}$ 비틀림각도를 갖는 세 가지 평면 형태와 외곽 튜브와 내부 골조의 시공순서에 따른 세 가지 공법을 가정하였다. 시공 중인 초고층 건물의 구조적 성능은 시공단계해석의 횡변위 결과를 통하여 분석되었으며, 골조 공기와 최대 양중량과 같은 시공성능이 함께 비교되었다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제48권6호
• /
• pp.411-418
• /
• 2020

본 논문에서는 복합재 팬 블레이드의 구조적 성능에 대한 근사 및 최적설계 기법을 제안하였다. 그리고 이들을 활용하여 복합재 팬 블레이드의 질량 및 형상의 변화 없이 강성을 최대화하기 위한 적층 패턴의 최적설계를 수행하였다. 이 때 설계 변수 및 설계 영역을 축소하기 위하여 적층 파라미터를 도입하였고, 적층 파라미터의 특성을 활용하여 높은 적합도를 갖는 반응표면 근사모델을 생성하였다. 또한 효율적인 최적해 탐색을 위해 도함수 기반 방법과 유전자 알고리즘을 결합한 2단계 최적화 방법을 적용하였으며, 다양한 요구조건들을 고려한 다목적 최적설계를 수행하였다. 마지막으로는 초기 모델과 최적설계 모델의 유한요소해석 결과를 비교하여 적층 파라미터 기반의 근사 및 최적설계 기법을 검증하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.93-103
• /
• 2009

본 논문에서는 3GPP 네트워크에서 USIM 기반의 사용자 인증 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존의 3GPP 네트워크 접속을 위한 인증 방식에서 발생 가능한 Sequence Number 동기 문제, 인증 데이터 Overhead 문제, 네트워크 간 시그널링 Overhead 문제 등을 개선한다. 제안 기법은 기존의 USIM 기반의 AKA 인증 프로토콜을 기본 모델로 사용하고 단말과 SN이 공유한 SK와 Time Stamp를 통해서 AKA 인증 절차를 수행하도록 한다. 이렇게 함으로써 인증 벡터의 Sequence Number의 동기 여부를 확인할 필요 없이 Time Stamp 값으로 인증 벡터의 맵핑을 수행하여 Sequence Number 동기 문제를 해결할 수 있다. 뿐만 아니라 하나의 인증 벡터만을 관리하여 사용하기 때문에 SN에서의 인증 데이터 Overhead문제를 해결하고, SN과 HN 사이의 시그널링 Overhead 문제를 개선할 수 있다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제33권3호
• /
• pp.242-258
• /
• 2012

황해 경기만은 제4기에 반복된 해침과 해퇴로 4개의 해침-해퇴 퇴적체(DS-1, DS-2, DS-3, DS-4)를 형성하였다. 본 연구는 황해 경기만 퇴적체의 형성을 6개 퇴적단계로 나누어 설명한다. A 단계는 MIS-6 저해수면 시기로서 큰 규모의 해수면 하강으로 인해 대부분의 지역이 대기에 노출되고 광범위한 하도 침식 및 풍화작용의 영향을 받았다. 이어지는 B 단계는 MIS-5e 까지 빠른 해수면 상승과정에서 MIS-5 시퀀스의 하부 해침퇴적체가 형성되었고, 다음에 이어지는 MIS-5d부터 MIS-4 저해수면 시기까지의 C 단계에서는 MIS-5 시퀀스의 상부인 해퇴퇴적체가 만들어졌다. 다음의 D 단계는 MIS-4 저해수면 시기부터 MIS-3c 고해수면 시기까지로 하도 침식 및 하도 충전 구조로 이루어진 MIS-3 해침 퇴적체가 형성되었다. 다음의 E 단계에서는 LGM 시기까지 계속적인 해수면 하강이 있었고 외해쪽에서는 천해 기원의 MIS-3 해퇴퇴적체가 만들어진 반면에, 내륙쪽에서는 노출된 환경에서 하도 충전 퇴적체나 범람원 퇴적체가 형성되었다. 마지막 단계인 F 단계는 황해 전체적으로 홀로세 해침이 발생하였고, 이 시기에 외해쪽에서는 대륙붕 사질 퇴적체와 조석사주 퇴적체가 형성되어 고해수면 시기인 현재까지 퇴적이 일어나고 있다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제25권2호
• /
• pp.59-70
• /
• 2022

최근의 연구들을 통해 기계학습은 탄성파 해석 분야에 그 적용 범위를 확장하고 있으며, 탄성파 해석에서 중요한 탄성파 층서 구분을 수행하는 합성곱 신경망들의 개발도 수행되었다. 하지만 지도 학습의 경우 대량의 학습 자료가 필요하며, 비용과 시간의 한계로 탄성파 층서구분의 지도학습은 학습 자료의 부족이 문제가 될 수 있다. 이번 연구에서는 자료 부족 문제를 보완하기위해 탄성파 단면에 패치 분할과 자료증강을 적용하였다. 또한 패치 분할로 손실될 수 있는 공간정보를 제공하기 위해 깊이를 고려할 수 있는 인공 채널을 생성하여 추가하였다. 실험을 위한 학습 모델로 U-Net을 사용하였으며, 층서 구분을 위한 학습 자료가 제공되는 F3 block 자료를 이용하여 학습과 예측 결과에 대한 평가를 수행하였다. 분석 결과 자료증강과 인공 채널의 추가로 패치 기반의 층서 구분 학습 모델을 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제20권2호
• /
• pp.431-439
• /
• 1996

본 연구에서 탐구된 새로운 설계조건과 설계원칙들을 적용함으로써 세탁기용 트랜스미션으로 대표되는 기계 시스템을 효과적으로 설계할 수 있었다. 개발된 자동설계 프로그램을 이용함으로써 다양한 설계시뮬레이션을 단기간에 수행할 수 있었으며 설계 실무자로 하여금 설계변수와 상태변수 등에 관한 민감도를 파악하게 하는데 매우 효과적이었다. 본 연구에서 새롭게 제안된 시스템 설계조건들과 설계원치기들은 세탁기용 트랜스미션 뿐만 아닌 일반적인 기계시스템 설계시에도 적용될 수 있는 것으로 판단된다.

• 전력전자학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.273-279
• /
• 2015

A zero vector selection method to reduce switching losses for model predictive control (MPC) of voltage source inverter is proposed. A conventional MPC of voltage source inverter has not been proposed, and a method to select the redundancy of the zero vector is required for this study. In this paper, the redundancy of the zero vectors is selected with generating a zero sequence voltage to reduce switching losses. The zero vector of 2-level inverter is determined by determining sign of the zero sequence voltage. In the proposed method, the quality of the current is retained and switching loss can be reduced compared with the conventional method. This result was verified by P-sim simulation and experiments.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권6호
• /
• pp.245-254
• /
• 2022

단백질은 모든 생명 활동의 기본 단위이며, 이를 이해하는 것은 생명 현상을 연구하는 데 필수적이다. 인공신경망을 이용한 기계학습 방법론이 대두된 이후로 많은 연구자들이 단백질 서열만을 사용하여 단백질의 기능을 예측하고자 하였다. 많은 조합의 딥러닝 모델이 학계에 보고되었으나 그 방법은 제각각이며 정형화된 방법론이 없고, 각기 다른 데이터에 맞춰져있어 어떤 알고리즘이 더 단백질 데이터를 다루는 데 적합한지 직접 비교분석 된 적이 없다. 본 논문에서는 단백질의 기능을 예측하는 융합 분야에서 가장 많이 사용되는 대표 알고리즘인 CNN, LSTM, GRU 모델과 이를 이용한 두가지 결합 모델에 동일 데이터를 적용하여 각 알고리즘의 단일 모델 성능과 결합 모델의 성능을 정확도와 속도를 기준으로 비교 평가하였으며 최종 평가 척도를 마이크로 정밀도, 재현율, F1 점수로 나타내었다. 본 연구를 통해 단순 분류 문제에서 단일 모델로 LSTM의 성능이 준수하고, 복잡한 분류 문제에서는 단일 모델로 중첩 CNN이 더 적합하며, 결합 모델로 CNN-LSTM의 연계 모델이 상대적으로 더 우수함을 확인하였다.