• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.192-194
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• 1996

This paper propose an optimal scaling gain tuning method of the fuzzy PI controller using Genetic Algorithm(GA). Scaling gains can reflect the control resolution and fuzziness of input/output variables. By the scaling gain method, the design of a fuzzy logic controller(FLC) can be simplified without affecting the system performance in comparison with multi-decision table method. In designing a fuzzy logic controller, the analytic approach method for the optimization is unavailable. Therefore GA is excellent optimization algorithms for scaling gain tuning. Using this optimal scaling gain tuning method, a good performance can be achieved both in transient and steady state.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.396-401
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• 2021

초거대 언어모델를 활용한 퓨샷(few shot) 학습법은 여러 자연어 처리 문제에서 좋은 성능을 보였다. 하지만 데이터를 활용한 추가 학습으로 문제를 추론하는 것이 아니라, 이산적인 공간에서 퓨샷 구성을 통해 문제를 정의하는 방식은 성능 향상에 한계가 존재한다. 이를 해결하기 위해 초거대 언어모델의 모수 전체가 아닌 일부를 추가 학습하거나 다른 신경망을 덧붙여 연속적인 공간에서 추론하는 P-tuning과 같은 데이터 기반 추가 학습 방법들이 등장하였다. 본 논문에서는 문맥에 따른 질의 정규화 문제를 대화형 음성 검색 서비스에 맞게 직접 정의하였고, 초거대 언어모델을 P-tuning으로 추가 학습한 경우 퓨샷 학습법 대비 정확도가 상승함을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.269-274
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• 2023

질의응답 (Question Answering)은 주어진 질문을 이해하여 그에 맞는 답변을 생성하는 자연어 처리 분야의 핵심적인 기계 독해 작업이다. 현재 대다수의 자연어 이해 작업은 사전학습 언어 모델에 미세 조정 (finetuning)하는 방식으로 학습되고, 질의응답 역시 이러한 방법으로 진행된다. 하지만 미세 조정을 통한 전이학습은 사전학습 모델의 크기가 커질수록 전이학습이 잘 이루어지지 않는다는 단점이 있다. 게다가 많은 양의 파라미터를 갱신한 후 새로운 가중치들을 저장하여야 한다는 용량의 부담이 존재한다. 본 연구는 최근 대두되는 deep prompt tuning 방법론을 한국어 추출형 질의응답에 적용하여, 미세 조정에 비해 학습시간을 단축시키고 적은 양의 파라미터를 활용하여 성능을 개선했다. 또한 한국어 추출형 질의응답에 최적의 prompt 길이를 최적화하였으며 오류 분석을 통한 정성적인 평가로 deep prompt tuning이 모델 예측에 미치는 영향을 조사하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.289-294
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• 2023

대형 언어 모델(Large Language Model)은 방대한 데이터와 파라미터를 기반으로 문맥 이해에서 높은 성능을 달성하였지만, Human Alignment를 위한 문장 생성 제어 연구는 아직 활발한 도전 과제로 남아있다. 본 논문에서는 Instruction Tuning을 통한 문장 생성 제어 실험을 진행한다. 자연어 처리 도구를 사용하여 단일 혹은 다중 제약 조건을 포함하는 Instruction 데이터 셋을 자동으로 구축하고 한국어 언어 모델인 Polyglot-Ko 모델에 fine-tuning 하여 모델 생성이 제약 조건을 만족하는지 검증하였다. 실험 결과 4개의 제약 조건에 대해 평균 0.88의 accuracy를 보이며 효과적인 문장 생성 제어가 가능함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권12호
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• pp.991-997
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• 2013

본 논문에서는 아날로그필터를 위한 새로운 구조의 주파수 제어 방식(frequency tuning scheme)과 트랜스컨덕턴스(gm) 가변 범위가 넓은 트랜스컨덕터(OTA: Operational transconductor amplifier) 회로를 제안하였다. 제안된 주파수 제어 방식은 트랜스컨덕터와 커패시터로 구성된 1차 저역통과필터의 시정수와 커패시터에 일정 전압이 충전되는데 걸리는 시간과의 관계식을 이용한 것으로 전압제어필터 방식과 유사하게 간단한 구조를 가지며, 기준신호로 순수 정현파를 필요로 하지 않고, 시스템 클럭 또는 외부 수정 발진 회로를 통해 쉽게 얻을 수 있는 클럭 펄스를 사용할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 클럭 주파수가 고정된 조건에서도 복잡한 구조의 커패시터 어레이를 사용하지 않고 다중 대역 지원을 목적으로 차단 주파수를 가변하면서 제어할 수 있다. 그리고 모의 실험을 통해 제안된 자동 주파수 제어회로의 동작을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1172-1177
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• 2008

채널 선택용 필터의 전압오차를 보정하기 위해 전류비교 방식의 전압안정화 회로를 설계하였다. 제안된 전류비교 방식의 전압안정화 회로는 부속회로를 첨가 할 필요가 없어 칩 면적을 최소화 할 수 있고 저전압 저전력용 채널 선택용 필터 설계에 매우 유용하다. 제안된 안정화 회로의 응용 회로로써 블루투스 통신 시스템 채널을 포함한 3개의 통신채널을 이용하였다. $0.18{\mu}m$ CMOS 공정파라메터를 사용하여 HSPICE 시뮬레이션 한 결과, 제안된 안정화 회로는 3개의 통신 채널에서 각각 $12{\mu}s$, $13{\mu}s$, $15{\mu}s$이내에서 동작할 수 있음을 확인하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제19권5호
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• pp.83-91
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• 2020

Language Models such as BERT has been an important factor of deep learning-based natural language processing. Pre-training the transformer-based language models would be computationally expensive since they are consist of deep and broad architecture and layers using an attention mechanism and also require huge amount of data to train. Hence, it became mandatory to do fine-tuning large pre-trained language models which are trained by Google or some companies can afford the resources and cost. There are various techniques for fine tuning the language models and this paper examines three techniques, which are data augmentation, tuning the hyper paramters and partly re-constructing the neural networks. For data augmentation, we use no-answer augmentation and back-translation method. Also, some useful combinations of hyper parameters are observed by conducting a number of experiments. Finally, we have GRU, LSTM networks to boost our model performance with adding those networks to BERT pre-trained model. We do fine-tuning the pre-trained korean-based language model through the methods mentioned above and push the F1 score from baseline up to 89.66. Moreover, some failure attempts give us important lessons and tell us the further direction in a good way.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.39-43
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• 2016

본 논문은 조향구조를 갖는 이동로봇의 조향 제어를 위해 PID 제어기의 이득을 튜닝 방법을 제안한다. PID 이득을 설정하는 다양한 방법들이 제시되고 연구되고 있다. 이득은 지글러-니콜스의 계단형 입력으로부터 이득을 얻는 방법으로 얻어진 이득을 이동로봇에 적용하고 이를 시험하여 다시 2차 전달함수에 의해 새로운 이득을 계산하였다. 얻어진 새로운 이득으로 응답시간 및 유지오차율에 관한 실험을 수행하여 PID 자동 튜닝의 성능을 확인하였다. 유지시간, 응답시간 및 수렴시간에 대한 실험결과로 이동로봇의 조향 시스템에서 사용이 가능하고 응답 시간이 빠르게 도달할 수 있으며 안정하게 제어됨을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.308-313
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• 2012

Robust tuning rules of the motion profile are proposed to minimize the residual vibration. For asymmetric S-curve profile, tuning rules are analytically formulated using Laplace-domain approach. When the system modeling is known exactly, by placing a single zero of the motion profile on the pole of the system, the residual vibration can be perfectly eliminated under undamped system. However, if there are some amounts of the modeling errors, the residual vibration significantly increases. To track this issue, the robust tuning rules against modeling error are discussed. One of the proposed robust tuning rules is placing the multiple zeros of the motion profile on the pole of the system, and the other is placing the zeros of the motion profile around the pole of the system. Thanks to the proposed robust tuning rules, motion profile becomes more robust to modeling errors while minimizing the residual vibration. By simulation, the effectiveness of the proposed robust tuning rules is verified.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권11호
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• pp.22-33
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• 1999

본 논문에서는 시스템의 차수가 고차이고 잡음과 시간지연이 있으며 파라미터가 변하는 비최소위상 시스템에 적응할 수 있는 다변수 일반화 자기동조 제어기의 설계 하중다항식 계수들을 온-라인으로 조정하는 방법을 제안한다. 다변수 일반화 최소분산 자기동조 제어기의 파라미터는 순환최소자승법으로 추정하고 설계 하중다항식 계수들의 값은 확률근사법인 Robbins-Monro알고리듬을 이용하여 자동 조절하였다. 제안한 다변수 자기동조 방법은 극제한방법보다 간단하고 효과적이다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 시스템의 파라미터가 변하고 시스템의 영점이 단위원 밖에 있는 고차 다변수 시스템에 잘 적응함을 보였다.