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단어 손실함수와 반복 페널티를 추가한 트랜스포머 인코더-디코더 제목 생성 모델
성수진(Su-Jin Seong),차정원(Jeong-Won Cha) 한국정보과학회 2021 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.27 No.4
제목은 문서를 대표하는 어구 혹은 문장이라 정의할 수 있다. 우리는 문서의 제목을 생성하기 위해 트랜스포머 기반 인코더-디코더 구조를 제안한다. 대용량 문서를 이용하여 트랜스포머 인코더-디코더 구조의 사전학습(pre-training)을 진행하고 본문과 제목 쌍으로 이루어진 문서를 이용하여 미세조정(fine-tuning)을 진행하였다. 또한 제목 생성 태스크로 범위가 제한되는 미세조정 과정에서 입력 문서에 나타나는 어절의 생성 비율을 증가시키기 위해 단어 손실함수를 추가하고 토큰이 반복적으로 생성되는 문제를 개선하기 위한 반복 패널티를 모델 추가하는 방법을 제안한다. 25,564개의 논문 데이터를 사용한 실험에서 단어 손실함수와 반복 패널티를 개별적으로 적용시킨 모델의 성능이 기존 모델에 비해 개선되고, 두 제안 방법을 모두 적용한 모델에서는 Rouge-L의 성능이 2.7% 향상되는 것을 확인하였다. The title can be defined as a phrase or sentence the represents the document. We propose a transformer encoder-decoder model to generate the title of the document. The transformer model is pre-trained based on a the usage of a large document, and fine-tuning is performed using the data comprising of the body and title. Also, in the fine-tuning process, the scope of which is limited to the title generation task, a Word Loss is added to increase the generation ratio of words appearing in the input document and ground truth title. We propose a method of adding a Repeat Penalty to the model to reduce the problem that tokens are repeatedly generated. In an experiment conducted using data from 25,564 papers, the performance of the model that individually applied the Word Loss and the Repeat Penalty was improved compared to the baseline. It was confirmed that Rouge-L"s performance improved by 2.7% in the model to which both the proposed methods were applied.
성수진(Su-Jin Seong),권수범(Soo-Bum Kwon),윤지욱(Ji-Uk Yoon),오진영(Jin-Yong Oh),차정원(Jeong-Won Cha) 한국정보과학회 2020 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.26 No.12
본 논문에서는 수술 중 환자에 대한 17개의 생체정보(Vital sing)에 대응하여 주어진 처치 후보 중 최적의 처치 방법을 추천하는 마취용 처치 추천 모델 구축 방법을 제안한다. 의학 분야 시스템의 결과는 최종적으로 사람에게 적용되기 때문에 모델의 결과에 대한 신뢰성 확보가 중요하다. 제안 모델은 가중치 곱에서 이루어지는 합 연산을 max-pooling으로 대체해 각 입력 자질에 대한 가중치를 독립적으로 계산한다. 따라서 모델은 gradient descent를 이용하여 학습될 수 있으며, 추천된 결과에 대한 근거를 제시할 수 있다. 양산부산대병원의 데이터를 이용한 예비 실험을 통해 가능성을 보이며, 추가로 수집한 정형데이터에 적용하여 효용성을 확인하였다. In this paper, we propose a method for constructing an anesthesia treatment recommendation model that suggests an optimal treatment among given treatment candidates in response to 17 vital information regarding a patient during surgery. Since the results of the model in the medical field are finally applied to humans, it is crucial to ensure the reliability of the model results. The proposed model replaces the summation with max-pooling to independently calculate the weights for each input feature. Thus, the model can be trained using gradient descent and can provide a basis for the recommended results. We show the possibility through preliminary experiments using data from Pusan National University Yangsan Hospital, and apply the method to the additional collected structured data to confirm its effectiveness.
전방 차량의 각도 변화에 따른 충돌방지장치 작동에 관한 연구
최형수(Hyeong-Su Choi),장우영(Woo-Young Jang),성수진(Su-Jin Seong),김종혁(Jong-Hyuk Kim),최지훈(Ji-Hun Choi),이학주(Hak-Ju Lee),최두현(Doo-Hyun Choi) 한국자동차공학회 2022 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2022 No.11
ADAS, which can prevent accidents, is installed in many vehicles and is being actively developed and researched. In fact, a study combining data from five European countries and Australia found that low-speed AEB technology reduced rear-end collisions by 38%. In contrast, vehicle-to-vehicle side collisions cause the most injuries and deaths. In this paper, the relationship between the angle of the front vehicle and the operation of the collision avoidance system (AEB, FCW) is investigated through an actual vehicle test. To figure out limit angle of the collision avoidance system, the test is performed on three vehicles by changing the angle of the forward vehicle.