• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권1호
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• pp.135-142
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• 2016

Generally, closed slots are adopted to reduce the water friction loss in both the stator and the rotor of water filling submersible motor due to the special environment of operation. One of the obvious differences between the traditional induction motors and water filling submersible motors is that the submersible motors only need relatively smaller starting torque. This paper aims to analyze the slot leakage reactance of water filling submersible motor during starting transient operation. An improved analytical method which considered the magnetic saturation of the slot bridge and the skin effect of rotor bars is proposed. The slot permeance factor which has a direct impact on the slot leakage reactance is calculated. Then finite element models with different stator slot types are constructed and search coils are introduced to measure the slot flux linkage. Moreover, the starting performances of the models with two typical stator slots are compared and the flux leakage characteristics are obtained. Finally, the results obtained by finite element method are very close to the results obtained by analytical method.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제15권1호
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• pp.97-105
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• 1990

When conventional root canal treatment is failed or contraindicated, retrograde root canal filling following apicoectomy is a valuable procedure, aimed at hermetically sealing the root canal against leakage of irritants from the canal into the periapical tissue. In this in vitro investigation, to analyze apical microleakage electrochemically in teeth with different retrograde filling materials and preparation types, single - rooted tooth was cut 2mm from the apex and each Class I and Slot preparation was prepared. Experimental groups : Group 1. Amalgam filling with cavity varnish in Class I preparation Group 2. Scotchbond 2+Silux filling in Class I preparation Group 3. Gutta percha filling with ZOE cement in Class I preparation Group 4. Amalgam filling with cavity varnish in Slot preparation Group 5. Scotchbond 2+Silux filling in Slot preparation Each specimens was immersed in 1% solution of KCl, and applied a potential of 9V external power supply. Measurements of the current flow were obtained at 1, 2, 3, 7, 9, 12, 14, 18, 21, 25 and 28 day after immerson. Marginal microleakage were compared and evaluated. The results were as follows ; 1. The group filled with composite resin with dentin bonding agent shows lower apical microleakage value than the group filled with amalgam following varnish application (P<0.01). 2. In the group filled with gutta percha, apical microleakage value was the hightest 3. There was no significant difference between Class I cavity and Slot type cavity regardless of the used materials.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.57-63
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• 2021

사람의 발화 내용을 이해하도록 하는 언어 인식 시스템은 주로 영어로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 시스템과 사용자의 대화 내용을 수집한 말뭉치를 바탕으로 언어 인식 시스템을 훈련시키고 평가할 때 사용할 수 있는 한국어 데이터셋을 개발하고, 관련 통계를 제시한다. 본 데이터셋은 식당 예약이라는 고정된 주제 안에서 사용자의 발화 의도와 슬롯 채우기를 해야 하는 데이터셋이다. 본 데이터셋은 6857개의 한국어 문장으로 이루어져 있으며, 표기된 단어 슬롯의 종류는 총 7개이다. 본 데이터셋에서 표기된 발화의 종류는 총 5개이며, 문장의 발화 내용에 따라 최대 2개까지 동시에 기입되어 있다. 영어권에서 연구된 모델을 본 데이터셋에 적용시켜 본 결과, 발화 의도 추측 정확도는 조금 하락하였고, 슬롯 채우기 F1 점수는 크게 차이나는 모습을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.440-448
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• 2019

이 논문에서는 빈칸 되묻기 방식 기반 다중 키워드 처리가 가능한 주문용 챗봇을 제안한다. 일반적으로 챗봇을 이용한 주문 서비스의 경우에는 개발자가 미리 정의한 순서에 따라서만 주문이 진행된다. 그리고 한번의 답변으로 들어올 수 있는 입력 정보가 정해져 있기 때문에 사용자에 따라 다른 입력을 고려하지 못한다. 이 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 빈칸 되묻기 방식을 사용하여 다중 키워드 동시 처리를 하고자 한다. 빈칸 되묻기 방식은 다음과 같이 진행된다. 첫번째, 각 주문 단계에서 입력 받아야 하는 정보를 저장할 수 있는 배열을 미리 만들어 둔다. 그리고 각 주문 단계별로 받을 수 있는 정보들을 키워드로 미리 지정한다. 두번째로, 입력된 문장에서 키워드를 추출하는 작업을 진행한다. 그리고 추출된 키워드들을 해당하는 주문 단계의 배열에 채워 넣는다. 마지막으로, 각 주문 단계의 배열을 체크하면서 비어있는 단계에 대한 질문만 진행하여 부족한 정보들을 전부 채운다. 배열이 모두 채워지면 주문이 완료된다. 제안하는 방식은 한 문장에 주문과 관련된 키워드가 여러 개이더라도 처리가 가능하다. 그리고 한 번에 여러 개의 키워드를 처리할 수 있기 때문에 주문 단계를 생략하여 주문 시간을 줄일 수 있다. 안드로이드 스마트폰을 이용해 챗봇을 구현하고 빈칸 되묻기 방식을 이용해 주문 단계의 동적 처리가 되는지 실험을 통해 확인한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.155-159
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• 2018

최근 화두가 되고있는 지능형 개인 비서 시스템에서 자연어 이해(NLU) 시스템은 중요한 구성요소이다. 자연어 이해 시스템은 사용자의 발화로부터 대화의 도메인(domain), 의도(intent), 의미적 슬롯(semantic slot)을 분류하는 역할을 한다. 하지만 자연어 이해 시스템을 학습하기 위해서는 많은 양의 라벨링 된 데이터를 필요로 하며 새로운 도메인으로 시스템을 확장할 때, 새롭게 데이터 라벨링을 진행해야 하는 한계점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 적대 학습 방법을 이용하여 풍부한 양으로 구성된 기존(source) 도메인의 데이터부터 적은 양으로 라벨링 된 데이터로 구성된 대상(target) 도메인을 위한 슬롯 채우기(slot filling) 모델 학습 방법을 제안한다. 실험 결과 적대 학습을 적용할 경우, 적대 학습을 적용하지 않은 경우 보다 높은 f-1 score를 나타냄을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.115-120
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• 2018

본 연구에서는 산업현장에서 널리 사용되고 있는 소형 유도전동기의 회전자를 생산공장에서 금형주조(die casting)로 제작 시 rotor core cast의 품질을 평가하기 위하여 주조해석 전용 프로그램을 사용하여 수치해석을 수행하였으며, 그 결과를 실험결과와 비교하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 첫째, 유도전동기 회전자의 고압 금형주조 시 고속으로 사출된 알루미늄 용탕의 충진 양상을 시간 경과에 따라 평가한 결과, 용탕은 하부 end ring 부를 먼저 충진하고 수평으로 이동하여 상부 end ring, core slot 부분을 충진하여 최종적으로 core slot 부분에서 충진이 완료된다. 둘째, mould 내부에서의 용탕의 충진 양상을 보면 상부 end ring, core slot 부분보다 하부 end ring 부분에서 용탕의 유동에 의한 와류가 발생하여 결함 발생이 예측되었으며, 현장 실험결과 하부 end ring 부 단면에서 작고 큰 다수의 결함이 발견되었다. 셋째, 금형주조 작업으로 양호한 품질의 회전자를 제작하기 위해서는 cast 형상 변경이나 작업조건 등 추가적인 연구가 필요하며 이에 대해서는 추후에 보고할 예정이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.347-352
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• 2019

본 연구는 소형 유도전동기 회전자를 생산공장에서 금형주조(die casting)로 제작 시 발생하는 cast 부 품질문제를 개선하기 위하여 수행되었다. 1차 연구결과와 현장 적용성을 고려한 수많은 parametric study를 통하여 새로운 rotor core cast model을 제안하였으며, 그 제안된 model에 대한 유효성을 평가, 검증하기 위하여 주조해석 전용프로그램을 사용한 수치해석과 실제품에 대한 현장실험을 통하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 유도전동기 회전자의 새로운 cast model에 대한 충진해석을 수행한 결과 용탕은 하부 end ring 부를 먼저 충진하고 이동하여 상부 end ring, core slot 부분을 충진하고 최종적으로 core slot 부분에서 충진이 완료된다. 둘째, 새롭게 제안된 rotor core cast model에 대한 용탕의 유동 양상을 보면 하부 end ring 부에 용탕의 유동에 의한 와류가 적게 발생하였으며, 현장실험 결과 하부 end ring 부 단면에서 소량의 작은 결함만이 발견되었다. 셋째, 유도전동기 회전자 제작 시 rotor core cast 형상 변경을 통하여 end ring 부 결함 발생 면적이 약 70 % 감소한 양호한 품질의 회전자를 생산할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.337-342
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• 2020

음절 기반 모델은 음절 하나가 모델의 입력이 되며, 형태소 분석을 기반으로 하는 모델에서 발생하는 에러 전파(error propagation)와 미등록어 문제를 회피할 수 있다. 개체명 인식은 주어진 문장에서 고유한 의미를 갖는 단어를 찾아 개체 범주로 분류하는 자연어처리 태스크이며, 슬롯 필링(slot filling)은 문장 안에서 의미 정보를 추출하는 자연어이해 태스크이다. 본 논문에서는 자동차 도메인 슬롯 필링 데이터셋을 구축하며, 음절 단위로 한국어 개체명 인식과 슬롯 필링을 수행하고, 성능 향상을 위하여 한국어 대용량 코퍼스를 음절 단위로 사전학습한 ELECTRA 모델 기반 학습방법을 제안한다. 실험 결과, 국립국어원 문어체 개체명 데이터셋에서 F1 88.93%, ETRI 데이터셋에서는 F1 94.85%, 자동차 도메인 슬롯 필링에서는 F1 94.74%로 우수한 성능을 보였다. 이에 따라, 본 논문에서 제안한 방법이 의미있음을 알 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.461-466
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• 2021

본 연구에서는 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen) 한국어 전자사전과 LGG(Local-Grammar Graph)에 기반한 반자동 언어데이터 증강(Semi-automatic Symbolic Propagation: SSP) 방식에 입각하여, 핀테크 분야의 CS(Customer Service) 챗봇 NLU(Natural Language Understanding)을 위한 주석 학습 데이터를 효과적으로 생성하고, 이를 기반으로 RASA 오픈 소스에서 제공하는 DIET(Dual Intent and Entity Transformer) 아키텍처를 활용하여 핀테크 CS 챗봇 NLU 시스템을 구현하였다. 실 데이터을 통해 확인된 핀테크 분야의 32가지의 토픽 유형 및 38가지의 핵심 이벤트와 10가지 담화소 구성에 따라, DECO-LGG 데이터 생성 모듈은 질의 및 불만 화행에 대한 양질의 주석 학습 데이터를 효과적으로 생성하며, 이를 의도 분류 및 Slot-filling을 위한 개체명 인식을 종합적으로 처리하는 End to End 방식의 멀티태스크 트랜스포머 모델 DIET로 학습함으로써 DIET-only F1-score 0.931(Intent)/0.865(Slot/Entity), DIET+KoBERT F1-score 0.951(Intent)/0.901(Slot/Entity)의 성능을 확인하였으며, DECO-LGG 기반의 SSP 생성 데이터의 학습 데이터로서의 효과성과 함께 KoBERT에 기반한 DIET 모델 성능의 우수성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.29-34
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• 2021

4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 IT기술은 기존의 다양한 산업과 분야에 융합되어 기존에 없던 새로운 서비스들을 만들어내고 있다. 특히 인공지능 분야의 챗봇과 최신 기술은 자연어처리 기술의 발전과 함께 그 성능이 비약적으로 발전하여 다양한 업무처리를 챗봇을 통해 처리하고 있다. 본 연구는 슬롯필링(Slot Filling) 기반의 챗봇 기술을 통해서 법률 질의에 대한 구조적인 폼(Structual Form)을 만들고 정해진 형태의 질문을 입력하여 사용자가 찾고자 하는 질문에 근접한 답변을 제공하는 시스템에 대한 연구이다. 제안 시스템을 이용하여 텍스트 형태의 비정형 데이터인 법률 정보를 보다 구조화된 형태로 질의응답 데이터를 구축할 수 있다. 또 축적된 질의응답 데이터를 하이브(Apache Hive)와 같은 빅데이터 저장 시스템을 통해 관리하여 학습에 데이터를 재활용하는 것으로 응답의 신뢰성을 지속적 향상을 기대할 수 있다.