디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
관련성 게이트를 활용한 FiD 시스템의 패시지 선별 및 답변 생성 성능 향상
최승호, 박시현, 김민상, 박찬솔, 왕준호, 김지윤, 김봉수
http://doi.org/10.5626/JOK.2025.52.5.385
본 논문에서는 오픈 도메인 질의응답 시스템에서 FiD(Fusion-in-Decoder) 모델의 성능을 향상시키기 위한 새로운 접근 방식을 제안한다. FiD 모델은 여러 패시지를 독립적으로 인코딩한 후, 디코딩 단계에서 이를 결합하여 답변을 생성하는 구조를 갖고 있다. 그러나 이 방식은 불필요한 정보를 포함한 패시지를 필터링하지 못해 디코더에 과도한 부담을 주는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 LSTM(Long Short-Term Memory)의 망각 게이트를 응용한 관련성 게이트(Relevance Gate)를 도입하였다. 이 게이트는 각 패시지의 관련성을 병렬적으로 평가하여 디코더에 전달되는 정보를 선별하며, 이를 통해 답변 생성의 정확성과 효율성을 크게 향상시킨다. 또한, 시그모이드 함수 대신 오픈 도메인 질의응답 시스템에 적합한 새로운 활성 함수를 적용하여 모델의 안정성을 확보하였다.
PX4-ROS2 군집 무인 이동체 운영을 위한 XRCE-DDS 통신시스템 개선
http://doi.org/10.5626/JOK.2025.52.3.227
최근 군집 운영 기술의 발달로 다양한 분야에서 군집 이동체가 사용되고 있다. 군집 이동체를 구성하는 다양한 시스템 중 PX4-ROS2는 오픈소스 기반의 소프트웨어로 장치 간의 실시간 통신을 지원하는 경량 데이터 분산 서비스인 XRCE-DDS (eXtremely Resource Constrained Environments-Data Distribution Service)를 통해 무인 이동체 제어컴퓨터인 PX4와 임무 수행을 위한 ROS2를 연결하여 실시간 데이터 교환을 가능하게 한다. 하지만, XRCE-DDS의 분산 서비스를 이용한 무선 네트워크 기반의 군집 무인 이동체 운영은 최적화되어있지 않고 안정적인 운영을 위해 통신 최적화 작업이 필요하다. 본 논문에서는 PX4-ROS2에서 운용 중인 XRCE-DDS 통신 구조를 분석하고 군집 운영 시 노드 증가에 따른 통신량 증가 문제를 새로운 탐색 구조를 제안하여 통신의 안정성과 확장성을 높이는 방법을 제시하고 시뮬레이션을 통해 검증한다.
프롬프트 튜닝 기법을 적용한 한국어 속성기반 감정분석
김봉수, 최승호, 박시현, 왕준호, 김지윤, 전현규, 장정훈
http://doi.org/10.5626/JOK.2024.51.12.1043
속성기반 감정분석은 텍스트 내에서 감정과 해당 감정이 특정 속성, 예를 들어 제품의 특성이나 서비스의 특징에 어떻게 연결되는지를 분석하는 태스크이다. 본 논문에서는 속성기반 감정분석 데이터를 사용한 다중 작업-토큰 레이블링 문제에 프롬프트 튜닝 기법을 적용하기 위한 포괄적인 방법론을 소개한다. 이러한 방법론에는 토큰 레이블링 문제를 시퀀스 레이블링 문제로 일반화하기 위한 감정표현 영역 검출 파이프라인이 포함된다. 또한 분리된 시퀀스들을 속성과 감정에 대해 분류하기 위한 템플릿을 선정하고, 데이터셋 특성에 맞는 레이블 워드를 확장하는 방법을 제안함으써 모델의 성능을 최적화한다. 최종적으로, 퓨샷 세팅에서의 속성기반 감정분석 태스크에 대한 몇 가지 실험 결과와 분석을 제공한다. 구축된 데이터와 베이스라인 모델은 AIHUB(www.aihub.or.kr, 속성기반 감정분석 데이터)에 공개되어 있다.
Re-Identification에서의 대조 연합 학습 시스템
http://doi.org/10.5626/JOK.2024.51.9.841
방대한 데이터 수집과 컴퓨팅 파워의 발전으로 AI 기술이 다양한 서비스에 활발히 적용되고 있다. 전통적인 중앙 집중형 클라우드 데이터 처리 방식은 민감한 사용자 데이터의 노출에 대한 우려를 불 러일으킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연합 학습(FL)이 분산형 학습 방법으로 부상했다. FL은 클라이 언트가 로컬 데이터로 모델을 학습한 후, 로컬에서 업데이트된 모델을 중앙 서버로 보내는 방식이다. 중앙 서버는 이러한 업데이트된 모델을 집계하여 로컬 데이터를 직접 접근하지 않고도 글로벌 모델을 학습할 수 있게 한다. 본 논문에서는 다양한 도메인에서 재식별(Re-ID) 작업을 위해 특별히 설계된 새로운 FL 프레임워크인 FedCON을 제시한다. FedCON은 FL에 대조 학습을 적용하여 특징 표현을 향상시키며, 이 는 Re-ID 분야에서 특징 벡터의 유사성을 강조하여 동일한 ID를 가진 객체를 다른 이미지에서도 동일하 게 식별하는 데 유용하다. 특징 유사성에 중점을 둠으로써 FedCON은 데이터 이질성 문제를 효과적으로 해결하고 Re-ID 응용에서 글로벌 모델의 성능을 향상시킨다. 인물 및 차량 Re-ID 데이터셋에 대한 실증 연구는 FedCON이 기존의 Re-ID를 위한 FL 방법들을 능가함을 보여준다. 다양한 CCTV 데이터셋을 사 용한 인물 Re-ID 실험에서 FedCON은 여러 baseline과의 비교에서 우수한 성능을 보였다. 또한, FedCON은 VeRi-776 및 VRIC와 같은 실제 데이터셋에서 차량 Re-ID 성능을 크게 향상시켜 실제 응용 가능성을 보여준다.
대화 요약 생성을 위한 한국어 방송 대본 데이터셋의 구축 및 검증
김봉수, 김지윤, 최승호, 전현규, 전혜진, 정혜인, 장정훈
http://doi.org/10.5626/JOK.2024.51.4.311
대화 요약은 다중 발화자와 발화문으로 이루어진 멀티턴 형식의 문서에 대해 핵심 내용을 추출하거나 생성하는 태스크이다. 대화 요약 모델은 추천, 대화 시스템 등에 콘텐츠, 서비스 기록에 대한 분석을 제공하는데 유용하다. 본 논문에서는 생성 기반 대화 요약을 위한 데이터셋을 제안한다. 이를 위해 국내 방송사의 대용량 콘텐츠로부터 원천 데이터를 수집하고, 주석자가 수작업으로 주석 하였다. 구축된 데이터셋 규모는 6개 카테고리에 대해 약 100,000건이며, 요약문은 단문장, 세문장, 2할문장으로 구분되어 주석 되었다. 본 논문에서는 데이터의 특성을 내재화하고 통제할 수 있도록 대화 요약 주석 가이드를 제안한다. 또한 모델 적합성 검증에 사용될 모델 구조의 선정 방식을 제시함으로써, 데이터 특성을 고려한 모델 개선 방향에 대한 통찰력을 제공한다. 실험을 통해 구축된 데이터의 여러 특성을 조명하고, 후속 연구를 위한 기준 성능을 제시한다. 데이터와 베이스라인 모델은 aihub.or.kr에 배포 되었다.
자이로 센서 데이터를 활용한 양치 위치 추정 및 비지도 학습 클러스터링을 통한 검증
김도윤, 권민욱, 백승주, 윤혜린, 임대연, 조은아, 류승재, 김영욱, 김진현
http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.12.1143
구강 건강은 수명과도 직접적 관련을 갖는 중요한 건강 지표다. 이러한 이유로 영유아부터 노인에 이르기까지 구강 건강은 국민 건강의 핵심으로 자리를 잡았다. 이러한 구강 건강의 기본은 올바른 양치 습관이다. 하지만 권장되는 올바른 양치 방법은 습관화하기 쉽지 않으며, 그러한 이유로 구강 건강에 해로운 영향을 준다. 본 논문은 올바른 양치 방법을 추적하기 위한 저비용의 IMU 센서를 통해 양치 구역을 구별하는 방법을 제안하고, 머신러닝의 클러스터링 알고리즘으로 양치 구역의 추정 방법의 정확성을 평가한다. 본 논문에서는 IMU 센서의 자이로 센서만을 사용하여 칫솔 자세만으로 양치 구역을 판단하는 방법을 제안한다. 이 논문에서는 비교적 저렴한 6축 IMU 자이로 센서 데이터만으로도 80.6%의 정확도로 사용자 양치 부위를 추정할 수 있음을 보였다. 또한, 이러한 데이터에 클러스터링 알고리즘을 적용하고 클러스터링 된 데이터를 활용하여 Logistic regression을 훈련하여 양치 구역을 추정한 결과 86.7%의 정확도로 얻을 수 있었으며 이를 통해 클러스터링이 효과적임과 함께 본 논문에서 제안한 칫솔 자세 기반의 양치 구역 추정이 효과가 있음을 보였다. 결론적으로 본 양치 구역 추정 알고리즘이 비교적 적은 비용의 칫솔로 기능이 구현될 수 있으며, 이를 통해 개인 양치 습관을 분석하고 개선함으로써 구강 건강 유지하는데에 도움이 될 것으로 기대할 수 있다.
RTK-GPS 기반의 군집 비행 시스템 개선
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.3.328
드론에 대한 관심이 증가하면서 다양한 분야에서 드론을 활용한 응용 시스템이 개발되고 있다. 특히, 평창 올림픽에서 드론쇼는 기술과 예술의 융합을 통해 세계 많은 사람들에게 감동을 선사했다. 하지만, 국내 기술의 부족으로 평창 올림픽의 드론쇼는 미국 인텔社의 기술을 활용하여 운용되어 많은 아쉬움을 남겼다. 이에 한국항공우주연구원에서는 국내 독자 기술로 군집 비행 기술을 개발하였고, 그 결과 3.1절 100주년에 100대의 드론으로 천안 독립기념관에서 군집 비행을 선보였다. 본 논문은 그 동안 개발해온 RTK-GPS 기반의 군집 비행 시스템을 소개하고, 최근 개선한 정밀 위치 추정, 효율적인 통신 시스템, 및 시나리오 개발 방법에 대해 설명한다.
해안 물놀이객 검출을 위한 외곽선 특징맵과 CNN의 결합 모델
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.1.31
물놀이 안전사고가 매년 발생함에 따라 최근 물놀이 안전사고 예방을 위한 지능형 영상 감시시스템이 많이 개발되고 있다. 본 논문은 지능형 영상 감시 시스템에서 해수욕장과 같은 복잡한 영상속의 유동적인 객체를 정확하게 감지하기 위해서 InsightCNN을 제안한다. 우선, 기초 모델을 Fully Convolutional Network의 1x1 Convolution과 ResNet의 Residual Block을 사용하여 구축하였다. 그리고 기초모델의 처음 레이어에 영상의 핵심 특징인 외곽선 특징 맵을 추가하였다. 데이터는 해운대를 촬영한 영상을 가지고 자체 데이터를 만들었다. 실험은 pretraining 된 Fully Convolutional Network와 pretraining 하지않은 Fully Convolutional Network와 Fully Convolutional Network에 InsightCNN의 핵심인 외곽선 특징 맵을 추가한 모델로 비교하였다. 실험결과를 통하여 InsightCNN의 아이디어의 우수성을 보여준다.
RTK-GPS 기반 실외 군집 비행 시스템 개발
최근 드론에 대한 관심이 증가하면서, 드론을 활용한 다양한 기술들이 선보이고 있다. 특히, 다수의 드론을 통한 군집 비행의 기술은 협업을 통한 복잡한 임무 수행이 가능하여 빠른 시간안에 임무를 완수할 수 있어 다양한 분야에서 각광을 받고 있다. 하지만 실외의 경우 GPS의 정밀도가 낮아 정밀 비행이 어렵기 때문에 고정밀 위치 인식이 필요한 임무에는 적합하지 않다. 뿐만 아니라, 실외에서 다수의 비행체를 좁은 공간에서 동시 정밀 제어하다보니, 정밀 위치 예측이 어려운 경우 충돌이 발생하는 심각한 문제를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 RTK-GPS(Real-Time Kinematic-GPS)를 포함한 다수 센서를 활용하여 위치 정밀도를 증가시키고, 센서 오류로 인한 문제를 최소화하기 위해 제안한 모드 스위칭 기법에 대해 설명한다. 그리고 이를 기반으로 개발한 실외 군집 비행 시스템에 대해서도 소개한다.
