12주간의 태권도 수련이 비만 어린이들의 신체조성, 골밀도 및 슬관절 근기능 발달에 미치는 영향

박찬준,김창환 한국스포츠리서치 2006 한국 스포츠 리서치 Vol.17 No.5

발달장애인을 위한 커뮤니케이션과 언어 학습 증진을 위한 인공지능 서비스

박찬준,김양희,장윤나,Umadevi G.R,임희석 한국융합학회 2020 한국융합학회논문지 Vol.11 No.6

Children with language developmental disabilities often struggle through their lives from a lot of challenges in everyday life and social activities. They’re often easily deprived of the opportunity to engage in social activities, because they find difficulty in understanding or using language, a core means of communication. With regard to this issue, AAC(Augmentative and Alternative Communication) can be an effective communication tool for children who are suffering from language disabilities. In this paper, we propose a deep learning-based AI service to make full use of the pictogram as an AAC tool for children with language developmental disabilities to improve not only the ability to interact with others but the capacity to understand language. Using this service, we strive to help these children to more effectively communicate their intention or desire and enhance the quality of life. 언어발달 장애를 가진 아동들은 일상생활 및 사회생활에서 많은 어려움을 겪으며 이는 생애 전반을 걸쳐 지속된다. 언어발달 장애 아동들은 의사소통 수단인 언어를 이해하거나 사용하는 데에 어려움을 겪기 때문에 종종 사회적 활동에 참여할 기회를 박탈당하곤 한다. 이와 관련해서 Augmentative and Alternative Communication(AAC, 보완대체 의사소통)는 언어장애를 앓는 이들에게 실직적인 의사소통 수단으로 사용될 수 있다. 본 논문은 픽토그램을 AAC의 수단으로써 최대한 활용하여 언어발달 장애 아동이 타인과 의사소통하고 언어 이해 능력을 향상시킬 수 있도록 돕는 딥러닝 기반 인공지능 서비스를 제안한다. 본 서비스를 통해 언어 문제를 겪고 있는 이들이 자신의 의도 혹은 욕구를 보다 수월하게 표현하여 삶의 질이 향상 될 수 있을 것으로 기대한다.

냉매의 소결금속관 표면에서의 비등 열전달에 관한 실험적 연구

박찬준,문병수,서정윤,Park C. J.,Mun B. S.,seo J. Y. 대한설비공학회 1981 설비저널 Vol.10 No.3

The purpose of this paper is to investigate the potential ability of sintered metal tube to promote heat transfer. In the experiment for Freon - 11, the boiling heat transfer on the sintered metal tube of bronze element is investigated and compared with that of the bronze tube (bare tube) atmospheric pressure. The experimental results are obtained as follows : 1) For sintered metal tubes of bronze element with particle diameters which ranges from $79({\mu})\;to\;461({\mu})$ and bare tube, boiling characteristic curves are expressed as : a) Sintered metal tube $$q{\propto}{\Delta}T^{1.05\~1.373}$$ b) Brae tube $$q{\propto}{\Delta}T^{3.096}$$ 2) Compared with that of the bare tube at low temperature difference$({\Delta}T_{sat})$, boiling heat transfer coefficient of the sintered bronze tube are relatively high. 3) There is tendency that curves of boiling heat transfer coefficients of sintered ·bronze tube and bare tube approach each other at rather high temperature difference. It is due to the increasing rate of the former heat transfer coefficient along with temperature difference is smaller than that of the latter. 4) Referring to particle diameter, optimum condition, i. e. , maximum heat transfer coefficient is found to be at approximately 2 mm thickness of sintered layer with $D_p=150({\mu})$.

기계번역 사후교정(Automatic Post Editing) 연구

박찬준,임희석 한국융합학회 2020 한국융합학회논문지 Vol.11 No.5

Machine translation refers to a system where a computer translates a source sentence into a target sentence. There are various subfields of machine translation. APE (Automatic Post Editing) is a subfield of machine translation that produces better translations by editing the output of machine translation systems. In other words, it means the process of correcting errors included in the translations generated by the machine translation system to make proofreading. Rather than changing the machine translation model, this is a research field to improve the translation quality by correcting the result sentence of the machine translation system. Since 2015, APE has been selected for the WMT Shaed Task. and the performance evaluation uses TER (Translation Error Rate). Due to this, various studies on the APE model have been published recently, and this paper deals with the latest research trends in the field of APE. 기계번역이란 소스문장(Source Sentence)을 타겟문장(Target Sentence)으로 컴퓨터가 번역하는 시스템을 의미한다. 기계번역에는 다양한 하위분야가 존재하며 APE(Automatic Post Editing)이란 기계번역 시스템의 결과물을 교정하여 더 나은 번역문을 만들어내는 기계번역의 하위분야이다. 즉 기계번역 시스템이 생성한 번역문에 포함되어 있는 오류를 수정하여 교정문을 만드는 과정을 의미한다. 기계번역 모델을 변경하는 것이 아닌 기계번역 시스템의 결과 문장을 교정하여 번역품질을 높이는 연구분야이다. 2015년부터 WMT 공동 캠페인 과제로 선정되었으며 성능 평가는 TER(Translation Error Rate)을 이용한다. 이로 인해 최근 APE에 모델에 대한 다양한 연구들이 발표되고 있으며 이에 본 논문은 APE 분야의 최신 동향에 대해서 다루게 된다.

Back TranScription(BTS)기반 데이터 구축 검증 연구

박찬준,서재형,이설화,문현석,어수경,임희석 한국융합학회 2021 한국융합학회논문지 Vol.12 No.11

최근 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI)을 위한 수단으로 음성기반 인터페이스의 사용률이 높아지고 있다. 이에 음성인식 결과에 오류를 교정하기 위한 후처리기에 대한 관심 또한 높아지고 있다. 그러나 sequence to sequence(S2S)기반의 음성인식 후처리기를 제작하기 위해서는 데이터 구축을 위해 human-labor가 많이 소요된다. 최근 기존의 구축 방법론의 한계를 완화하기 위하여 음성인식 후처리기를 위한 새로운 데이터 구축 방법론인 Back TranScription(BTS)이 제안되었다. BTS란 TTS와 STT 기술을 결합하여 pseudo parallel corpus를 생성하는 기술을 의미한다. 해당 방법론은 전사자(phonetic transcriptor)의 역할을 없애고 방대한 양의 학습 데이터를 자동으로 생성 할 수 있기에 데이터 구축에 있어서 시간과 비용을 단축할 수 있다. 본 논문은 기존의 BTS 연구를 확장하여 어떠한 기준 없이 데이터를 구축하는 것보다 어투와 도메인을 고려하여 데이터 구축을 해야함을 실험을 통해 검증을 진행하였다. Recently, the use of speech-based interfaces is increasing as a means for human-computer interaction (HCI). Accordingly, interest in post-processors for correcting errors in speech recognition results is also increasing. However, a lot of human-labor is required for data construction. in order to manufacture a sequence to sequence (S2S) based speech recognition post-processor. To this end, to alleviate the limitations of the existing construction methodology, a new data construction method called Back TranScription (BTS) was proposed. BTS refers to a technology that combines TTS and STT technology to create a pseudo parallel corpus. This methodology eliminates the role of a phonetic transcriptor and can automatically generate vast amounts of training data, saving the cost. This paper verified through experiments that data should be constructed in consideration of text style and domain rather than constructing data without any criteria by extending the existing BTS research.

연료 조성에 따른 공연비 산정 (III) - 공연비 계산방식간의 상호 비교 -

박찬준,엄인용,Park Chanjun,Ohm Inyong 대한기계학회 2004 大韓機械學會論文集B Vol.28 No.10

This paper is the third of several companion papers which compare the method of Air-Fuel ratio determination. In the previous works, Eltinge chart was expanded to arbitrary fuel composition as a reference exhaust composition. The compensation of unburned hydrocarbon in Eltinge chart and comparison of Spindt and Eltinge method were also discussed. In addition to Eltinge and Spindt's one, however, there are many methods which calculate Air-Fuel ratio from exhaust emission. Among these methods, carbon balance and oxygen balance are widely used in practice. In some applications, linear formula from statistical method is being used in the field due to its simplicity and convenience. In this paper, these various methods are evaluated and compared with Eltinge results and new linear formula is proposed for the gasoline fuel. The results show that the corrected carbon balance equation has excellent agreement with Eltinge and Spindt's one. On the other hands, the oxygen-balanced formula has a limitation according to the mixture state and AFR. For gasoline fuel, newly proposed linear equation has good compatibility with Eltinge and Spindt up to AFR 17.

인공신경망 기계번역에서 말뭉치 간의 균형성을 고려한 성능 향상 연구

박찬준,박기남,문현석,어수경,임희석 한국융합학회 2021 한국융합학회논문지 Vol.12 No.5

최근 딥러닝 기반 자연언어처리 연구들은 다양한 출처의 대용량 데이터들을 함께 학습하여 성능을 올리고자 하는 연구들을 진행하고 있다. 그러나 다양한 출처의 데이터를 하나로 합쳐서 학습시키는 방법론은 성능 향상을 막게 될 가능성이 존재한다. 기계번역의 경우 병렬말뭉치 간의 번역투(의역, 직역), 어체(구어체, 문어체, 격식체 등), 도메인 등의 차이로 인하여 데이터 편차가 발생하게 되는데 이러한 말뭉치들을 하나로 합쳐서 학습을 시키게 되면 성능의 악영 향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문은 기계번역에서 병렬말뭉치 간의 균형성을 고려한 Corpus Weight Balance (CWB) 학습 방법론을 제안한다. 실험결과 말뭉치 간의 균형성을 고려한 모델이 그렇지 않은 모델보다 더 좋은 성능을 보였다. 더불어 단일 말뭉치로도 고품질의 병렬 말뭉치를 구축할 수 있는 휴먼번역 시장과의 상생이 가능한 말뭉치 구축 프로세 스를 추가로 제안한다. Recent deep learning-based natural language processing studies are conducting research to improve performance by training large amounts of data from various sources together. However, there is a possibility that the methodology of learning by combining data from various sources into one may prevent performance improvement. In the case of machine translation, data deviation occurs due to differences in translation(liberal, literal), style(colloquial, written, formal, etc.), domains, etc. Combining these corpora into one for learning can adversely affect performance. In this paper, we propose a new Corpus Weight Balance(CWB) method that considers the balance between parallel corpora in machine translation. As a result of the experiment, the model trained with balanced corpus showed better performance than the existing model. In addition, we propose an additional corpus construction process that enables coexistence with the human translation market, which can build high-quality parallel corpus even with a monolingual corpus.

아크릴 공중합체의 조성비와 분자량이 호제 특성에 미치는 영향

박찬준,김준호 한국섬유공학회 1999 한국섬유공학회지 Vol.36 No.9

In order to investigate the controllability of $T_{g}$ in acrylic size within the industry-acceptable range, we synthesized acrylic copolymers of designed composition from ethyl acrylate (EA), methyl methacrylate (MMA) and acrylic acid (AA). Relationship between monomer feed ratio and composition ratio of EA/MMA in acrylic copolymers was confirmed by NMR analysis. The composition of MMA in acrylic copolymer was more abundant than in the monomer feed, and it was confirmed that MMA is much more reactive than EA from the evaluation of monomer reactivity ratios. Also, the reactivity ratio of each monomer was very similar in both polymerization method. The emulsion-polymerized size has a higher degree of polymerization than the solution-polymerized size, and the $T_{g}$ of size film increases with molecular weight at a fixed composition. The physical properties such as size pick-up, tenacity and cohesive property of the yarns sized with the acrylic size designed in this study are good, so it is suggested that the developed copolymer is suitable for practical use as warp size.

Coronavirus Disease-19(COVID-19)에 특화된 인공신경망 기계번역기

박찬준,김경희,박기남,임희석,Park, Chan-Jun,Kim, Kyeong-Hee,Park, Ki-Nam,Lim, Heui-Seok 한국융합학회 2020 한국융합학회논문지 Vol.11 No.9

최근 세계보건기구(WHO)의 Coronavirus Disease-19(COVID-19)에 대한 팬데믹 선언으로 COVID-19는 세계적인 관심사이며 많은 사망자가 속출하고 있다. 이를 극복하기 위하여 국가 간 정보 교환과 COVID-19 관련 대응 방안 등의 공유에 대한 필요성이 증대되고 있다. 하지만 언어적 경계로 인해 원활한 정보 교환 및 공유가 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 COVID-19 도메인에 특화 된 인공신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation(NMT)) 모델을 제안한다. 제안한 모델은 영어를 중심으로 프랑스어, 스페인어, 독일어, 이탈리아어, 러시아어, 중국어 지원이 가능한 Transformer 기반 양방향 모델이다. 실험결과 BLEU 점수를 기준으로 상용화 시스템과 비교하여 모든 언어 쌍에서 유의미한 높은 성능을 보였다. With the recent World Health Organization (WHO) Declaration of Pandemic for Coronavirus Disease-19 (COVID-19), COVID-19 is a global concern and many deaths continue. To overcome this, there is an increasing need for sharing information between countries and countermeasures related to COVID-19. However, due to linguistic boundaries, smooth exchange and sharing of information has not been achieved. In this paper, we propose a Neural Machine Translation (NMT) model specialized for the COVID-19 domain. Centering on English, a Transformer based bidirectional model was produced for French, Spanish, German, Italian, Russian, and Chinese. Based on the BLEU score, the experimental results showed significant high performance in all language pairs compared to the commercialization system.

이탈리아 산업디자인의 텔레시스적 의미와 상관성 연구 : 초 일류 상품개발 기업을 중심으로

박찬준 계원조형예술전문대학 예술공학연구소 1996 계원논총 Vol.1 No.1

제품디자인은 지적 노력의 가치물로서 환경적응적 도구 이상의 내외적 텔레시스한 의미들을 발전시켜 나가고 있다. 즉, 문화적 역사성을 감성적 상징성으로 일류상품화에 성공한 시장지향적(Market Oriented Research) 이탈리아 제품디자인을 토대로 그 가치성을 인식하고자 한다. 본 연구는 문화 산업으로서 이탈리아 제품디자인의 텔레시스적 의미와 역할을 기초로 진행하였다. 또한 예술로서 이탈리아 디자인의 철학적 배경과 물적 이미지네이션을 다원적 코드로 발전시켜 성공한 자동차, 조명, 주방용품 외에 유리, 가구디자인 관련 기업들을 모델로 연구방향성을 좁혀 나갔다. 이탈리아 제품디자인의 텔레시스적 가치는 소유중심에서 사용중심, 나아가 종적, 횡적 양면적 가치를 수용하여 만족중심으로 부가가치의 척도를 새롭게 만들어 가는데 있다. 따라서 실용적 기능 가치와 신기술, 고성능에 가리워져 규정할 수 없는 인간 심성의 실험적 패러다임(Paradigm)을 정신세계의 미디어적 제품으로 전환시킨 이탈리아 디자인의 의미와 상관성의 이해를 돕고자 한다.