• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.775-782
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• 2022

본 논문에서는 보다 편리한 튜닝을 위해 Evanescent-Mode Rectangle Waveguide(EMRWG)에 삽입된 새로운 작은 직경의 원통형 포스트 커패시터를 제안하였다. EMRWG급전을 위한 제안된 구조는 입력 및 출력 끝에서 도파관과 동일한 너비와 높이를 갖는 단일 리지 직사각형 도파관을 사용하였다. 삽입된 포스트 커패시터는 EMRWG의 넓은 벽체 하부 중앙에 형성된 원형 홈과 상부에 삽입된 동심원기둥 포스트로 구성된다. 먼저 제안된 구조에 대한 등가회로 모델을 제시하였고, EMRWG와 단일 리지 도파관이 결합될 때 이상적인 변압기의 접합 서셉턴스와 권선비는 각각 HFSS(3d fullwave 시뮬레이터, Ansoft Co.)를 사용하여 두 가지 경우에 대해 시뮬레이션하였다. 얻어진 매개변수와 EMRWG의 특성을 이용하여 삽입된 기둥의 서셉턴스 및 공진 특성을 분석하였다. 중심주파수 4.5GHz, 대역폭 170MHz의 2포스트 필터는 WR-90 도파관을 이용하여 설계하였으며, 등가회로 모델에 대한 계산과 HFSS와 CST를 이용한 시뮬레이션 결과가 서로 일치하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.197-207
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• 2022

본 논문에서는 코딩 학습 중 학습자의 인지 부하 감소를 목적으로 자연어 처리 모델을 이용하여 전이학습 및 미세조정을 통해 블록 프로그래밍 환경에서 이미 이루어진 학습자의 블록을 학습하여 학습자에게 다음 단계에서 선택 가능한 블록을 생성하고 추천해 주는 머신러닝 기반 블록 코드 생성 및 추천 모델을 개발하였다. 모델 개발을 위해 훈련용 데이터셋은 블록 프로그래밍 언어인 '엔트리' 사이트의 인기 프로젝트 50개의 블록 코드를 전처리하여 제작하였으며, 훈련 데이터셋과 검증 데이터셋 및 테스트 데이터셋으로 나누어 LSTM, Seq2Seq, GPT-2 모델을 기반으로 블록 코드를 생성하는 모델을 개발하였다. 개발된 모델의 성능 평가 결과, GPT-2가 LSTM과 Seq2Seq 모델보다 문장의 유사도를 측정하는 BLEU와 ROUGE 지표에서 더 높은 성능을 보였다. GPT-2 모델을 통해 실제 생성된 데이터를 확인한 결과 블록의 개수가 1개 또는 17개인 경우를 제외하면 BLEU와 ROUGE 점수에서 비교적 유사한 성능을 내는 것을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제35권3호
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• pp.407-419
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• 2022

반도체는 제조 공정이 복잡하고 길어 결함이 발생될 때 빠른 탐지와 조치가 이뤄져야 결함으로 인한 손실을 최소화할 수 있다. 테스트 공정을 거쳐 구성된 웨이퍼 빈 맵(WBM)의 체계적인 패턴을 탐지하고 분류함으로써 문제의 원인을 유추할 수 있다. 이 작업은 수작업으로 이뤄지기 때문에 대량의 웨이퍼를 단 시간에 처리하는 데 한계가 있다. 본 논문은 웨이퍼 빈 맵의 정상 여부를 구분하기 위해 계층적 군집 분석을 활용한 새로운 결함 패턴 탐지 방법을 제시한다. 제시하는 방법은 여러 장점이 있다. 군집의 수를 알 필요가 없으며 군집분석의 조율 모수가 적고 직관적이다. 동일한 크기의 웨이퍼와 다이(die)에서는 동일한 조율 모수를 가지므로 대량의 웨이퍼도 빠르게 결함을 탐지할 수 있다. 소량의 결함 데이터만 있어도 그리고 데이터의 결함비율을 가정하지 않더라도 기계학습 모형을 훈련할 수 있다. 제조 특성상 결함 데이터는 구하기 어렵고 결함의 비율이 수시로 바뀔 수 있기 때문에 필요하다. 또한 신규 패턴 발생시에도 안정적으로 탐지한다. 대만 반도체 기업에서 공개한 실제 웨이퍼 빈 맵 데이터(WM-811K)로 실험하였다. 계층적 군집 분석을 이용한 결함 패턴탐지는 불량의 재현율이 96.31%로 기존의 공간 필터(spatial filter)보다 우수함을 보여준다. 결함 분류는 혼합 유형에 장점이 있는 계층적 군집 분석을 그대로 사용한다. 직선형과 곡선형의 긁힘(scratch) 결함의 특징에 각각 주성분 분석의 고유값과 2차 다항식의 결정계수를 이용하고 랜덤 포레스트 분류기를 이용한다.

• Advances in nano research
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• 제12권6호
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• pp.605-616
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• 2022

We prepared two samples of ultrafine ferrihydrite (FH) nanoparticle ensembles of quite a different origin. First is the biosynthesized sample (as a product of the vital activity of bacteria Klebsiella oxytoca (hereinafter marked as FH-bact) with a natural organic coating and negligible magnetic interparticle interactions. And the second one is the chemically synthesized ferrihydrite (hereinafter FH-chem) without any coating and high level of the interparticle interactions. The interparticle magnetic interactions have been tuned by modifying the nanoparticle surface in both samples. The coating of the FH-bact sample has been partially removed by annealing at 150℃ for 24 h (hereinafter FH-annealed). The FH-chem sample, vice versa, has been coated (1.0 g) with biocompatible polysaccharide (arabinogalactan) in an ultrasonic bath for 10 min (hereinafter FH-coated). The changes in the surface properties of nanoparticles have been controlled by XPS. According to the electron microscopy data, the modification of the nanoparticle surface does not drastically change the particle shape and size. A change in the average nanoparticle size in sample FH-annealed to 3.3 nm relative to the value in the other samples (2.6 nm) has only been observed. The estimated particle coating thickness is about 0.2-0.3 nm for samples FH-bact and FH-coated and 0.1 nm for sample FH-annealed. Mössbauer and magnetization measurements are definitely shown that the drastic change in the blocking temperature is caused by the interparticle interactions. The experimental temperature dependences of the hyperfine field hf>(T) for samples FH-bact and FH-coated have not revealed the effect of interparticle interactions. Otherwise, the interparticle interaction energy E_int estimated from the hf>(T) for samples FH-chem and FH-annealed has been found to be 121k_B and 259k_B, respectively.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.309-328
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• 2022

본 연구는 자연어처리의 분석목적과 추론데이터 성격에 적합한 한국어 사전훈련 언어모델의 특성을 실증분석했다. 이를 위해 자연어생성이 가능한 대표적 사전훈련 언어모델인 BART와 GPT 모델을 실험에 사용했다. 구체적으로 한국어 텍스트를 BART와 GPT 모델에 학습한 사전훈련 언어모델을 사용해 문서요약 생성 성능을 비교했다. 다음으로 추론데이터의 특성에 따라 언어모델의 성능이 어떻게 달라지는지 확인하기 위해 6가지 정보전달성과 4가지 창작물 유형의 한국어 텍스트 문서에 적용했다. 그 결과, 모든 문서유형에서 인코더와 디코더가 모두 있는 BART의 구조가 디코더만 있는 GPT 모델보다 더 높은 성능을 보였다. 추론데이터의 특성이 사전훈련 언어모델의 성능에 미치는 영향을 살펴본 결과, KoGPT는 데이터의 길이에 성능이 비례한 것으로 나타났다. 그러나 길이가 가장 긴 문서에 대해서도 KoGPT보다 KoBART의 성능이 높아 다운스트림 태스크 목적에 맞는 사전훈련 모델의 구조가 자연어생성 성능에 가장 크게 영향을 미치는 요소인 것으로 나타났다. 추가적으로 본 연구에서는 정보전달성과 창작물로 문서의 특징을 구분한 것 외에 품사의 비중으로 문서의 특징을 파악해 사전훈련 언어모델의 성능을 비교했다. 그 결과, KoBART는 어미와 형용사/부사, 동사의 비중이 높을수록 성능이 떨어진 반면 명사의 비중이 클수록 성능이 좋았다. 반면 KoGPT는 KoBART에 비해 품사의 비중과 상관도가 낮았다. 이는 동일한 사전훈련 언어모델이라도 추론데이터의 특성에 따라 자연어생성 성능이 달라지기 때문에 다운스트림 태스크에 사전훈련 언어모델 적용 시 미세조정 외에 추론데이터의 특성에 대한 고려가 중요함을 의미한다. 향후 어순 등 분석을 통해 추론데이터의 특성을 파악하고, 이것이 한국어 생성에 미치는 영향을 분석한다면 한국어 특성에 적합한 언어모델이나 자연어생성 성능 지표 개발이 가능할 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권6호
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• pp.111-118
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• 2022

최근에 우리나라의 도로 하부에 매설된 지하시설물이 노후화되면서, 지하시설물 유지보수 공사 물량이 급증하고 있다. 이러한 도로지하 시설물의 유지관리를 위해서는 도로포장의 절단작업이 선행되어야 한다. 그런데 우리나라에서 사용되는 기존 도로절단기는 친환경적이지 못하며 소음과 절단슬러지(비산먼지)가 많이 발생하는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 절단슬러지 회수장치의 개념을 도출하고, 이 기능을 포함하는 친환경 도로절단기를 설계·제작하였다. 개발된 장비는 1m를 100~150mm 깊이로 절단하는 데에 20~30초 가량 소요되었다. 또 대부분의 구간에서 슬러지 흡입 성능은 양호하였으며, 2m 거리에서 약식 측정한 장비의 소음도는 평균 82.7dB 수준이었다. 다만 개발된 장비가 1차 프로토타입 수준이라는 한계로 인하여 구동안정성이 다소 낮았고, 시동꺼짐, 슬러지 회수성능 저하 등의 이상현상이 발생하는 경우가 있었다. 향후 개발된 프로토타입의 튜닝 및 개선을 통해 절단성능과 슬러지 회수 기능을 보다 안정시킬 예정이다. 그리고 개선된 프로토타입을 실제 현장 상황에 적용하여, 생산성 등을 정량적으로 비교·분석할 계획이다.

• 접착 및 계면
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• 제23권2호
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• pp.53-58
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• 2022

본 연구는 AlO_x유전체 표면에 유기 자립조립 단분자막 (self-assembled monolayer, SAM) 중간층을 도입함으로써 유전체의 표면특성을 제어하고, 최종적으로 유기전하변조트랜지스터 (Organic charge modulated field-effect transistor, OCMFET)의 전기적 특성을 향상시킨 결과를 제시하였다. 유기 중간층을 적용함으로써, OCMFET의 컨트롤 게이트(CG, Control gate)와 플로팅 게이트 (FG, Floating gate) 사이 커패시터 플레이트로 작용하는 산화알루미늄 게이트 유전체의 표면 에너지를 제어하였으며, FET의 가장 중요한 성능변수인 전계효과 이동도(field-effect transistor, μ_FET)를 향상시켰다. 사용된 SAMs은 네가지의 PA (Octadecylphosphonic acid, Butylphosphonic acid, (3-Bromopropyl)phosphonic acid, (3-Aminopropyl) phosphonic acid)를 사용하여 형성하였으며, 각각 0.73, 0.41, 0.34, 0.15 cm2V^-1s^-1의 μ_OCMFET를 나타내었다. 이 연구를 통해 유기 SAM 중간층의 알킬 체인(Alkyl chain)의 길이 및 말단기의 특성이 소자의 전기적 성능을 제어하는데 중요한 요인임을 확인하였으며, 이 결과를 통해 향후 최적의 센서 플랫폼으로서의 OCMFET 소자성능 최적화에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.35-43
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• 2021

최근 다언어모델(Cross-lingual language model)을 활용하여 한 번도 보지 못한 특정 언어의 하위 태스크를 수행하는 제로샷 교차언어 전이(Zero-shot cross-lingual transfer)에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 기계번역 품질 예측(Quality Estimation, QE)을 학습하기 위한 데이터 구축적 측면에서의 한계점을 지적하고, 데이터를 구축하기 어려운 상황에서도 QE를 수행할 수 있도록 제로샷 교차언어 전이를 수행한다. QE에서 제로샷을 다룬 연구는 드물며, 본 논문에서는 교차언어모델을 활용하여 영어-독일어 QE 데이터에 대해 미세조정을 실시한 후 다른 언어쌍으로의 제로샷 전이를 진행했고 이 과정에서 다양한 다언어모델을 활용하여 비교 연구를 수행했다. 또한 다양한 자원 크기로 구성된 언어쌍에 대해 제로샷 실험을 진행하고 실험 결과에 대해 언어별 언어학적 특성 관점으로의 분석을 수행하였다. 실험결과 multilingual BART와 multillingual BERT에서 가장 높은 성능을 보였으며, 특정 언어쌍에 대해 QE 학습을 전혀 진행하지 않은 상황에서도 QE를 수행할 수 있도록 유도하였다.

• 대한통합의학회지
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• 제10권3호
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• pp.199-208
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• 2022

Purpose : The study aimed to examine gender-differences in muscle tone, elasticity, and stiffness of the erector spinae in young and old subjects. This study also aimed to assess the effect of aging on muscle tone, elasticity, and stiffness of the erector spinae in men and women, and compare the trend of the aging effect between the two gender groups. Methods : With the muscle in the relaxed state and subjects in the prone position, a myotonometer was used to quantify muscle tone, elasticity, and stiffness, of the erector spinae in 102 participants[46 males (29 young subjects, aged 22.48±2.23 years and 17 old subjects, aged 76.35±3.71 years), 56 females (40 young subjects, aged 20.38±1.43 years and 16 old subjects, aged 74.56±5.40 years)]. Results : The tone and stiffness of the erector spinae muscles were greater in men than in women for both age groups (p<.001-.01), while elasticity did not show a significant difference between men and women. For the direction of change, both male and female groups showed significantly increased tone and stiffness, and decreased elasticity with increasing age (p<.001). For age-related changes, a different tendency was observed between men and women. Men showed a greater increase in tone than women with aging. in contrast, both men and women exhibited a similar decrease or increase in elasticity and stiffness. Conclusion : Gender-differences in the erector spinae in terms of muscle tone and stiffness were observed. Regardless of the age, men had higher muscle tone and stiffness than women, but not elasticity. The erector spinae muscles showed age-related changes in all aspects of muscle tone, elasticity, and stiffness, in both men and women. Notably, men presented greater variation than women in the amount of increase of muscle tone with aging. These findings have implications for musculoskeletal therapeutic approaches, and gender-customized tuning may be indicated for designing exercise interventions to prevent and manage gender-sensitive muscular injuries or diseases and frailty.

• 경제분석
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• 제27권4호
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• pp.1-42
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• 2021

우리나라 소비자물가상승률에 대한 예측은 한국은행의 물가안정목표제 운용, 채권시장 참가자의 만기 포트폴리오 최적화, 부동산 시장 및 민간의 소비와 투자 등 경제 전반에 지대한 영향을 미친다. 본 연구는 향후 3년간 우리나라 소비자물가상승률 예측결과를 제시한다. 이를 위해 우선 자기회귀시차(Autoregressive Distributed Lag, ADL) 모형, AR 모형, 소규모 벡터자기회귀(VAR) 모형, 대규모 VAR 모형의 표본외 예측력을 기준으로 모형선택을 실시한다. 물가상승률에는 다수의 잠재적인 예측변수가 존재하기 때문에 12개의 거시변수를 대상으로 ADL 모형에 베이지안 변수선택기법을 도입하고, 예측력 향상을 위한 정밀한 튜닝과정을 고안하고 적용하였다. VAR 모형에는 미네소타 사전분포를 설정하여 차원의 저주 문제를 극복하고자 하였다. 최근 5년을 대상으로 한 장단기 표본외 예측결과, ADL 모형이 점예측과 분포예측 모두에서 여타 경쟁모형에 비해 전반적으로 우월하였다. 예측조합을 통한 예측결과, 우리나라 소비자물가상승률이 2022년 하반기까지는 현재 비슷한 2% 내외의 수준을 유지할 것으로 보이며, 2023년 상반기부터는 1% 내외로 하락할 것으로 전망된다. 80% 신용구간은 예측치의 대략 ±1%p이다.