nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
모형 연소기에서 동축형 분사기에 의한 연소불안정성을 운동량비 변화에 따라 수치적으로 분석하였다. 실제 로켓 엔진의 경계조건을 기반으로 총 5개의 운동량비를 선택하였다. 운동량비가 증가할수록 분사기 출구에서의 확산각도는 감소하는 경향을 보였으며, 축방향 운동량이 증가할수록 연소기 내부의 압력진폭이 크게 감소함을 확인하였다. 동적 모드 분해 기법(dynamic mode decomposition)을 통해 연소기내의 음향 모드를 파악하였고 관심 섭동 주파수를 갖는 2L 모드(mode)의 감쇠계수를 구하고 이를 통해 운동량비가 증가할수록 연소기의 안정성이 증가함을 보였다.

A numerical study on combustion instabilities in a model combustor was conducted with various momentum flux ratios. Five ratios are calculated based on an actual operating condition of rocket engine. As momentum flux ratio increases, the spreading angle on the injector outlet decreases. And, as increase of axial momentum flux, pressure fluctuation decreases inside the combustor. By using dynamic mode decomposition method, the acoustic modes inside the combustor are identified. Combustion stabilities are analyzed by comparing the damping coefficient of the 2 longitudinal mode.

(게재일: 2020.08.31)
본 논문에는 75톤급 액체로켓엔진 가스발생기의 개발시험과 수락시험 결과가 기술되어 있다. 현재까지 44기의 가스발생기 모델을 이용하여 330회 이상, 누적 연소시간 7,000 초 이상의 가스발생기 단독 시험이 수행되었다. 시험을 통해 75톤급 가스발생기가 연소압력, 연소효율, 압력손실, 연소안정성, 연소가스 온도 등에서 신뢰성과 재현성이 높은 특성을 보여준다는 것이 확인되었다. 한국형발사체용 75톤급 가스발생기의 마지막 시리즈에 해당하는 5기는 2019년 말까지 제작 완료되어 2020년 상반기에 수락시험이 수행될 계획이다.

In this paper, development and acceptance test results of 75-tonf class liquid rocket engine gas generators are described. Up to now, more than 330 times and cumulative time of 7,000 seconds gas generator autonomous tests have been carried out with 44 gas generator models. Through the tests it was verified that 75 tonf gas generator shows very reliable and reproducible characteristics in terms of chamber pressure, combustion efficiency, pressure loss, combustion stability, burnt gas temperature, and etc. 5 gas generators which are the last series of 75 tonf gas generator for the Korea Space Launch Vehicle II, will be manufactured until end of 2019 and their acceptance tests will be executed at the first half of 2020.

(게재일: 2020.08.31)
고체 로켓 추진기관을 생산, 취급하는 과정에서 추진제를 발화 시킬 수 있는 주요 원인은 작업자의 실수, 잘못된 작업방법, 기계적 결함, 충격, 마찰, 정전기, 누전 등이 있다. 과거 수십 년 동안 추진기관의 생산 취급과정에서 많은 사고가 발생되었으며, 사고조사 결과 특정 조건에서 정전기 민감도가 매우 높아진다는 사실이 확인되었다. 본 논문에서는 해외 사고사례를 분석하고 실제 공정을 고려한 밀폐 및 압력 하중이 가해지는 상황을 모사하여 정전기 민감도를 측정하였다. 시험결과 추진제의 밀폐 및 압력 하중 상황에서 민감도가 높아지며, 압력보다는 밀폐상황에서 추진제가 정전기에 더 민감하게 반응하는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 추진제 민감도 시험에 대한 시험 방식이 재설계되어야 한다고 판단되어 정전기, 압력, 마찰, 밀폐 조건을 동시에 모사할 수 있는 시험 장비 제작을 추진하게 되었다.

The main reasons that ignite the propellant in the process of producing solid rocket motor are worker mistakes, wrong working process, mechanical defects, impact, friction, electrostatic and short circuits. In the past decades, many accidents have occurred in the process of producing solid rocket motor, accidents investigation have confirmed that the sensitivity of electrostatic is very high under specific condition. In this paper, we analyzed overseas accident cases and measured the sensitivity of electrostatic in the situation of confinement and pressure load by considering the manufacturing process. As a result of the test, the sensitivity of propellant was increased in the situation of confinement and pressure load and the propellant reacted more sensitively to electrostatic in the situation of confinement than pressure load.

(게재일: 2020.08.31)
본 연구에서는 염소가스 등 유해가스의 발생을 줄이고 질소가스 방출을 증가시키는 친환경 추진제 조성개발을 목표로 한다. 이에 고체 추진제에 일반적으로 사용되는 AP(Ammonium Perchlorate)와 Al(Aluminium)를 대신하여 저탄소 고질소 물질인 GUDN(N-Guanylurea dinitramide)과 BTATz(3,6-bis(1H-1,2,3,4-tetrazol-5-ylamino)-1,2,4,5-tetrazine)를 사용하였다. 제조된 추진제는 기계적 및 연소 특성, 성능 그리고 AGARD 연기등급을 분석하였다. AP/Al 추진제에 비해 GUDN/BTATz추진제는 기계적 성질과 연소 속도가 감소하는 경향을 나타내었다. 또한, 4인치표준모타 제작 후 지상연소 시험 결과 GUDN/BTATz추진제 연소 시 성능은 감소하였으나, 염소가스 등의 유해 가스를 줄여 2차 연기 등급도 개선됨을 확인할 수 있었다.

This study aims to develop eco-friendly propellant that reduce the generation of harmful gases such as HCl gas and increase the emmision of nitrogen gas emissions. For this purpose, GUDN(N-Guanylurea dinitramide) and BTATz(3,6-bis(1H-1,2,3,4-tetrazol-5-ylamino)-1,2,4,5-tetrazine), which are low carbon high nitrogen materials, were used instead of AP(Ammonium Perchlorate) and Al(Aluminium), which are gernerally used in solid propellant. The prepared propellants were analyzed for mechanical properties and combustion characteristics, performance and AGARD smoke classification. Compared with AP/Al propellant, GUDN/BTATz propellant tended to decrease mechanical and combustion rate. Also, as a result of the static test after the production of the 4-inch motor, the performance of combustion of the GUDN/BTATz propellant decreased, but it was confirmed that the secondary smoke was improved by reducing harmful gases such as HCl gas.

(게재일: 2020.08.31)
접착 보조제 종류에 따른 고체 추진제, 라이너 그리고 내열재의 접착 특성에 대한 연구를 수행하였다. 추진제/라이너/내열재 간의 가소제 또는 경화제의 이동을 막기 위하여 접착 보조제를 사용하였다. 접착 보조제의 종류는 Isocyanate계를 사용하였으며, 한 분자 내에 Isocyanate의 개수, 분자량에 대하여 접착 특성을 확인하였다. 시험 결과, -NCO기가 많을수록, 접착 보조제의 분자량이 클수록 접착력이 증가하는 것으로 확인하였다. 또한 접착 보조제를 도포한 후 가사시간에 따른 접착력을 비교한 결과, 가사시간이 짧을수록 접착력이 증가하는 것으로 확인되었다.

A sturdy on the adhesion properties of solid propellants, liners, and insulation was carried out according to the types of barrier coats. A barrier coats were used to prevent migration of the plasticizer or curative between the propellant/liner/insulation, and the barrier coat was selected out of Isocyanates with different molecular weight and number of -NCO in one molecule. As a result, it was found that the more the -NCO group and the larger molecular weight, the stronger adhesion. In addition, as a result of experiments about effects of the pot life after applying the barrier coat on bond strength, the adhesion strength was shown to increase as the pot life was short.

(게재일: 2020.08.31)
접촉점화 추진제는 장기 저장성과 높은 점화 신뢰성을 기반으로 우주 비행체의 추진 시스템에 널리 활용되어 왔다. 기존 접촉점화 추진제는 독성이 강하고 발암성 물질로 분류되어 취급과 운용에 많은 비용이 소요된다. 이러한 기술적 단점을 극복하기 위하여, 저독성 물질에 기반한 고성능 접촉점화 추진제 조합에 대한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 이 논문에서는 친환경 접촉점화 추진제의 개발 현황에 대한 문헌 조사를 바탕으로 과산화수소, 질산, 이온성 물질을 포함한 친환경 접촉점화 추진제의 연구 개발 동향을 소개하려 한다.

Hypergolic propellants have been widely used for space propulsion systems based their long-term storability and high ignition reliability. Since conventional hypergolic propellants are highly toxic and carcinogenic, handling and operating costs are significant. To overcome the drawbacks, numerous studies have been actively performed to develope new hypergolic propellants, ensuring that the combinations are high performance, low toxicity and low environmental impact. In the present study, a comprehensive survey was conducted to summarize the research and development of green hypergolic propellants involving hydrogen peroxide, nitric acid, and ionic liquids.

(게재일: 2020.08.31)
본 논문은 알루미늄 함량 변화에 따른 추진제의 후경화에 대한 영향성, 화학적 노화도에 관하여 기술하였다. 동일 경화조건에서 알루미늄 함량이 18 wt%인 추진제가 2 wt%인 추진제 대비 후경화 기간이 길어지는 것으로 확인하였다. 반면 후경화가 포함된 화학적 노화도 분석에서는 알루미늄 함량이 18 wt%인 추진제가 2 wt%인 추진제 대비 화학적 노화가 천천히 진행되는 것을 확인하였다.

In this report, the post-curing and chemical aging ratio of propellants are described according to several aluminum contents. Under the same curing conditions, it was confirmed that the post-curing period of propellant having the aluminum content of 18 wt% was longer than the propellant having the 2 wt% of aluminum. On the other hand, in the chemical aging ratio analysis including post-curing, the propellant having the 18 wt% of aluminum was confirmed that the chemical aging proceeds slowly compared to the propellant having an aluminum content of 2 wt%.

(게재일: 2020.08.31)
미국, 유럽, 일본, 중국 등 우주 선진국에서 효율성 및 저비용을 목표로 차세대 상업용 발사체를 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문은 지상운용시스템을 포함한 발사체 에비오닉스 시스템에 대한 최근 기술동향들을 조사하고 소개하는 것이다. 탑재장치의 경우 개발 기간을 단축하고 비용을 절감하기 위해 기능별로 장치를 표준화하고 시스템 요구조건 변경에 유연하게 대응하도록 모듈화를 진행한다. 또한 모든 장치간 인터페이스에 통신망을 적용하고 강력한 자가진단 기능을 탑재장치에 포함시킴으로써 지상시스템과의 인터페이스에 자동화·단순화를 실현하여 효율적인 발사체계시스템을 구축하고 있음을 확인한다.

Low cost launch vehicle for next-generation is underway in advanced space countries such as the United States, Europe, Japan and China. This paper surveys the latest technological trends in avionics system, including ground management system. In the case of on-board equipment, to make short the development period and reduce the cost, the equipment is standardized and modularized for each functions to flexibly respond to changes in system requirements. In addition, a network is applied to all inter-equipment interfaces and a powerful self-diagnostic function is included in the equipment to realize automation/simplification of the interface with the ground system, and it is confirmed that an efficient launcher system is realized.

(게재일: 2020.08.31)
이중목 노즐은 유체 추력벡터제어 분야에서 특히 효과적인 방법이며, 다른 축소부가 종래의 축소-확대 노즐의 확대부에 연결된다. 본 연구에서는 3차원 초음속 직사각형 노즐에서 추력벡터제어 성능에 대한 분사각의 영향을 조사하기 위하여 수치해석을 수행하였다. 5개의 분사각에 대하여 다루었으며, 편향각도, 분사 질량유량비, 시스템 전체 추력비, 전체 피칭 추력효율, 대칭면에서의 마하수 분포와 유선 및 다른 면에서 마하수 분포를 포함하는 임계 성능변화가 정량적으로 그리고 정성적으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 특히 전투기 설계자에게 유용한 기술적 자료를 제공한다.

The dual-throat nozzle is an extremely effective method in the thrust vectoring control field, utilizing another convergent section to connect with the divergent part of the conventional convergent-divergent nozzle. In the present research, the numerical simulation is conducted to investigate the effects of the injection angle on thrust vectoring performance in a 3D supersonic nozzle. Five injection angles are discussed and core performance variations are analyzed, including the deflection angle, injected mass flow ratio, system resultant thrust ratio, efficiency, Mach number contour and streamline on the symmetry plane, and Mach number contours at different slices. Meaningful conclusions are offered for fighter jet designers.

(게재일: 2020.08.31)
본 연구에서는 추진제 연소면적을 조절하여 이중추력 프로파일을 구현하는 단일연소관 이중추력 로켓모터의 내탄도성능 분석 방법을 제시한다. 천이 구간에서의 연소속도 보정계수 및 비추력의 점진적 변화를 고려하며 성능 예측에 필요한 변수를 획득할 수 있는 분석법을 제시하고, 해당 분석법을 적용한 결과와 천이 구간 내 변화를 고려하지 않는, 기존 연구의 분석법을 적용한 결과를 비교함으로써 새로 제시하는 분석법에서 개선된 부분을 확인한다. 추진제 초기 온도 또는 배치 조건이 다른 네 가지의 시험 조건에 대하여 제시하는 분석법을 이용해 내탄도 변수를 획득하고, 이를 이용하여 각 시험 조건별로 성능 예측을 수행한다. 해당 예측 결과는 실제 연소시험 결과와 잘 일치하며, 따라서 본 연구의 분석법을 기반으로 설계 형상이 동일한 이중추력 모터의 성능 예측이 가능함을 확인할 수 있다.

In this study, study on the internal ballistic analysis method for single-chamber dual-thrust rocket motors meeting a dual-thrust profile requirement by tailoring the grain burning area is presented. The analysis method, which can acquire variables required for the performance prediction, considering gradual change of burning rate correction factor and specific impulse in the transition phase, is proposed. Improvements compared to the analysis method in the previous study, which do not consider change in the transition phase, are verified through comparison between the newly proposed method and the method in the previous study. Internal ballistic variables are obtained for four different ground firing test conditions using the proposed method, and the performance prediction for each condition is conducted using these variables. These prediction results and the ground test data are in good agreement, so it is confirmed that the performance prediction of dual-thrust motors with same design geometries based on the proposed analysis method is available.

(게재일: 2020.08.31)
딥러닝의 개발 프로세스는 대량의 수작업이 요구되는 반복적인 작업으로 그 중 학습 데이터 전처리는 매우 큰 비용이 요구되며 학습 결과에 중요한 영향을 주는 단계이다. AI의 알고리즘 연구 초기에는 주로 데이터 과학자들에 의해 완벽하게 정리하여 제공된 공개 DB형태의 학습데이터를 주로 사용하였다. 실제 환경에서 수집된 학습 데이터는 주로 센서들의 운영 데이터이며 필연적으로 노이즈가 많이 발생할 수 있다. 따라서 노이즈를 제거하기 위한 다양한 데이터 클리닝 프레임워크와 방법들이 연구되었다. 본 논문에서는 IoT환경에서 발생 될 수 있는 센서 데이터와 같은 시계열 데이터에서 노이즈를 감지하고 제거하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 선형회귀 방법을 사용하여 시스템이 반복적으로 노이즈를 찾아내고, 이를 대체할 수 있는 데이터를 제공하여 학습데이터를 클리닝한다. 제안된 방법의 효과를 검증하기 위해서 본 연구에서 시뮬레이션을 수행하여, 최적의 클리닝 결과를 얻을 수 있는 인자들의 결정 방법을 확인하였다.

The development process of deep learning is an iterative task that requires a lot of manual work. Among the steps in the development process, pre-processing of learning data is a very costly task, and is a step that significantly affects the learning results. In the early days of AI's algorithm research, learning data in the form of public DB provided mainly by data scientists were used. The learning data collected in the real environment is mostly the operational data of the sensors and inevitably contains various noises. Accordingly, various data cleaning frameworks and methods for removing noises have been studied. In this paper, we proposed a method for detecting and removing noises from time-series data, such as sensor data, that can occur in the IoT environment. In this method, the linear regression method is used so that the system repeatedly finds noises and provides data that can replace them to clean the learning data. In order to verify the effectiveness of the proposed method, a simulation method was proposed, and a method of determining factors for obtaining optimal cleaning results was proposed.

(게재일: 2020.04.29)
연인원 3천만 명이 넘은 한국인 해외 여행객이 항공기를 이용하고 있다. 탑승객 중 기내 불법행위자가 급증하면서, 항공기 테러에 대한 불안감도 가중 되고 있다. 이러한 항공기 테러는 많은 인명피해를 야기하므로 현재의 항공보안 시스템상의 문제점을 분석하고 그 대안을 제시하는 것이 연구의 목적이다. 연구의 방법론으로는 항공기 테러의 현황과 현행 항공관련 법령과 테러방지법 등의 관련 규정들과 선행연구들을 검토하는 문헌적 연구방법론을 택하였다. 연구내용은 항공보안법과 테러방지법과 긴밀히 공조되지 못함과, 항공보안 인력양성의 문제점, 항공기 파손, 납치죄 등에 대한 처벌상의 문제점 등을 분석하였다. 연구의 결론으로는 공항에서의 위험화물과 기내 불법행위와 테러 위험 인물들을 사전에 찾아내는 보안업무, 항공기에 탑승하는 보안요원, 외사경찰, 정보기관 등의 역할과 개선방안, 처벌규정의 개선 및 법적인 사각지대와 흠결을 보완하는 대안을 제시하여 항공기 테러 방지를 통 한 항공보안 체계를 제시하였다. 시사점은 항공교통이 증가하는 현대 사회에서 항공보안을 위한 정책 수립과 개선입법에 활용 될 것이라고 전망된다.

The whole world is anxious that aircraft could be used as a tool for terrorism after 9/11. The disappearance of Malaysia Airlines is again adding to fears about aircraft. Because these aircraft attacks cause many human casualties, the purpose of the study is to analyze the problems in the current air security system and to present alternatives. The methodology of the study used a literature research methodology to review the current status of aircraft terrorism and related regulations, such as current aviation-related laws and anti-terrorism laws, and prior studies. The purpose of the Chapter is to present an aviation security system that promotes the safety of air traffic through the prevention of aircraft terror by presenting the roles and improvement measures of aviation security personnel, foreign police officers, intelligence agencies, and legal blind spots and flaws.

(게재일: 2020.04.29)
블록체인의 핵심기술인 합의알고리즘을 통하여 연결 노드 간 동일한 데이터를 정확하게 공유한다. 사용자 및 활용 환경을 고려한 적절한 합의 알고리즘 사용은 데이터 무결성 및 정확성 등을 효율적으로 유지하도록 한다. 본 논문에서는 프라이빗 블록체인 플랫폼의 특징을 고려하여 허가된 노드 간 합의 알고리즘 효율적 선정을 위한 성능평가방법을 제시하였으며 권위를 가진 연결노드의 수를 고려하여 해당 항목을 기존 공개된 수식에 변형하여 적용하였다. 이러한 과정을 통하여 노드 간 안정성을 고려한 합의과정의 단순화가 가능하였다. 제안한 연구내용을 통한 적절한 합의 알고리즘 선정을 통하여 합의 과정의 안정성을 높일 수 있다.

Through the consensus algorithm, which is the core technology of the blockchain, the same data is accurately shared between connected nodes. The use of an appropriate consensus algorithm that considers the user and the usage environment ensures efficient maintenance of data integrity and accuracy. In this paper, we proposed a performance evaluation method for efficient selection of a consensus algorithm among authorized nodes considering the characteristics of a private blockchain platform, and applied the modified item to the existing published formula considering the number of authoritative connected nodes. Through this process, it was possible to simplify the consensus process considering the stability between nodes. The stability of the consensus process can be improved by selecting an appropriate consensus algorithm based on the proposed research.

(게재일: 2020.04.29)
본 연구에서는 현재 일반적인 스마트 팩토리에서 데이터 전송에 사용하는 중앙 집중형 시스템에서 발생하는 데이터를 중앙의 센터까지 전송, 처리할 때 발셍하는 전송 지연 등의 문제 해결을 위하여 필요한 곳에 연산과 저장 장치를 도입하는 분산 컴퓨팅 패러다임 (Distributed Computing Paradigm)인 온-디바이스 (On-Device) 기반 에지 컴퓨팅 (Edge Computing) 기술과 빅데이터 분석 기술 및 활용 방법의 연구를 통하여 설비 고장 등을 예지하여 가동율을 높일 수 있는 산업현장의 설비관리에 활용되는 솔루션을 제안한다. 그러나 에지 컴퓨팅 기반의 기술이 실제 적용되더라도 네트워크 에지에서 장치의 증가는 많은 양의 데이터가 데이터 센터로 전달되어 네트워크 대역이 한계치에 이르게 되어 네트워크 기술의 향상에도 데이터 센터는 수많은 응용에서 중요한 요건이 되는 수용 가능한 전송 속도와 응답 시간을 보장하지 못하게 된다. 이와 같은 요구조건을 수용할 수 있는 일체형 하드웨어 기술과 공장관리 및 제어 기술을 적용한 설비보존 및 스마트 팩토리 산업 분야에 적용할 수 있는 연구를 통하여 생산성 증대를 지원할 수 있는 지능적 설비관리를 지원하도록 하여 추후 빅데이터에 적합한 딥러닝을 적용할 수 있는 인공지능 기반 설비 예지 보전 분석 도구로 발전할 수 있는 기반을 제공한다.

In this paper we propose an uses on-device-based edge computing technology and big data analysis methods through the use of on-device-based edge computing technology and analysis of big data, which are distributed computing paradigms that introduce computations and storage devices where necessary to solve problems such as transmission delays that occur when data is transmitted to central centers and processed in current general smart factories. However, even if edge computing-based technology is applied in practice, the increase in devices on the network edge will result in large amounts of data being transferred to the data center, resulting in the network band reaching its limits, which, despite the improvement of network technology, does not guarantee acceptable transfer speeds and response times, which are critical requirements for many applications. It provides the basis for developing into an AI-based facility prediction conservation analysis tool that can apply deep learning suitable for big data in the future by supporting intelligent facility management that can support productivity growth through research that can be applied to the field of facility preservation and smart factory industry with integrated hardware technology that can accommodate these requirements and factory management and control technology.

(게재일: 2020.04.29)
초연결, 지능화로 대표되는 4차 산업혁명에서 클라우드컴퓨팅은 빅데이터와 인공지능 기술을 실현하기 위한 기술로 주목받고 있다. 클라우드컴퓨팅이 확산됨에 따라 이에 대한 다양한 위협 또한 증가하고 있다. 클라우드컴퓨팅 환경의 위협에 대응하기 위한 하나의 방법으로 본 논문에서는 IaaS 서비스 제공자가 클라이언트에게 할당한 자원에 대해 효과적인 모니터링 할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 할당된 클라우드 자원의 사용량을 ARIMA 알고리즘으로 모델링 하고, 평시 사용량과 추이 분석을 통해 비정상 상황을 식별할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안한 방법을 이용하여 클라우드 서비스 제공자가 클라이언트 시스템에 대한 최소한의 권한으로 효과적으로 모니터링 할 수 있음을 보였다.

In the fourth industrial revolution represented by hyper-connected and intelligence, cloud computing is drawing attention as a technology to realize big data and artificial intelligence technologies. The proliferation of cloud computing has also increased the number of threats. In this paper, we propose one way to effectively monitor to the resources assigned to clients by the IaaS service provider. The method we propose in this paper is to model the use of resources allocated to cloud systems using ARIMA algorithm, and it identifies abnormal situations through the use and trend analysis. Through experiments, we have verified that the client service provider can effectively monitor using the proposed method within the minimum amount of access to the client systems.

(게재일: 2020.04.29)
본 논문에서는 새로운 구조의 개체명 인식 DeNERT 모델을 제안한다. 최근 자연어처리 분야는 방대한 양의 말뭉치로 사전 학습된 언어 표현 모델을 활용하는 연구가 활발하다. 특히 자연어처리 분야 중 하나인 개체명인식은 대부분 지도학습 방식을 사용하는데, 충분히 많은 양의 학습 데이터 세트와 학습 연산량이 필요하다는 단점이 있다. 강화학습은 초기 데이터 없이 시행착오 경험을 통해 학습하는 방식으로 다른 기계학습 방법론보다 조금 더 사람이 학습하는 과정에 가까운 알고리즘으로 아직 자연어처리 분야에는 많이 적용되지 않은 분야이다. 아타리 게임이나 알파고 등 시뮬레이션 가능한 게임 환경에서 많이 사용된다. BERT는 대량의 말뭉치와 연산량으로 학습된 구글에서 개발한 범용 언어 모델이다. 최근 자연어 처리 연구 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 언어 모델이며 많은 자연어처리 하위분야에서도 높은 정확도를 나타낸다. 본 논문에서는 이러한 DQN, BERT 두가지 딥러닝 모델을 이용한 새로운 구조의 개체명 인식 DeNERT 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 범용 언어 모델의 장점인 언어 표현력을 기반으로 강화학습 모델의 학습 환경을 만드는 방법으로 학습된다. 이러한 방식으로 학습된 DeNERT 모델은 적은 양의 학습 데이터세트로 더욱 빠른 추론시간과 높은 성능을 갖는 모델이다. 마지막으로 제안하는 모델의 개체명 인식 성능평가를 위해 실험을 통해서 검증한다.

In this paper, we propose a new structured entity recognition DeNERT model. Recently, the field of natural language processing has been actively researched using pre-trained language representation models with a large amount of corpus. In particular, the named entity recognition, which is one of the fields of natural language processing, uses a supervised learning method, which requires a large amount of training dataset and computation. Reinforcement learning is a method that learns through trial and error experience without initial data and is closer to the process of human learning than other machine learning methodologies and is not much applied to the field of natural language processing yet. It is often used in simulation environments such as Atari games and AlphaGo. BERT is a general-purpose language model developed by Google that is pre-trained on large corpus and computational quantities. Recently, it is a language model that shows high performance in the field of natural language processing research and shows high accuracy in many downstream tasks of natural language processing. In this paper, we propose a new named entity recognition DeNERT model using two deep learning models, DQN and BERT. The proposed model is trained by creating a learning environment of reinforcement learning model based on language expression which is the advantage of the general language model. The DeNERT model trained in this way is a faster inference time and higher performance model with a small amount of training dataset. Also, we validate the performance of our model's named entity recognition performance through experiments.

(게재일: 2020.04.29)
4차산업 혁명으로 다양한 산업분야에서 빅데이터 기술을 성공적으로 활용하여 경영성과를 얻은 사례들이 보고되고 있다. 본 논문은 의료산업에서 빅데이터를 성공적으로 활용한 혁신 사례들 살펴보고 어떤 데이터가 어떠한 목적으로 활용되고 있으며 이러한 빅데이터가 어떤 가치를 창출하는지 시사점을 도출하고자 하였다. 서론에서는 본 연구의 배경과 방향에 대해 기술하여 연구의 전체적인 구조를 파악하고자 하였다. 문헌 연구에서는 빅데이터의 정의 및 개념과 빅데이터 연구와 관련된 내용, 그리고 의료 산업에서의 빅데이터의 활용과 관련된 내용을 설명하고자 하였다. 본문에서는 질병연구를 위해 국민건강정보와 개인유전정보를 활용한 기술, 개인의 생체정보를 활용하여 개인 건강 서비스, 기업의 업무 프로세스 효율화를 위해 기업이 확보하고 있는 지식 데이터와 전자의무기록 정보를 활용한 사례, 그리고 신약개발을 위해 의료빅데이터 활용 사례 등을 서술하였다. 결론에서는 본 연구의 학문적, 비즈니스적 시사도출과 함께 연구의 성과가 국내 의료산업에 어떠한 도움을 줄 수 있는지 방향성을 제시하고자 하였다.

In the Fourth Industrial Revolution, successful cases using big data in various industries are reported. This paper examines cases that successfully use big data in the medical industry to develop the service and draws implications in value that big data create. The related work introduces big data technology in the medical field and cases of eight innovative service in the big data service are explained. In the introduction, the overall structure of the study is mentioned by describing the background and direction of this study. In the literature study, we explain the definition and concept of big data, and the use of big data in the medical industry. Next, this study describes the several cases, such as technologies using national health information and personal genetic information for the study of diseases, personal health services using personal biometric information, use of medical data for efficiency of business processes, and medical big data for the development of new medicines. In the conclusion, we intend to provide direction for the academic and business implications of this study, as well as how the results of the study can help the domestic medical industry.

(게재일: 2020.04.29)