• Title/Summary/Keyword: 네트형

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Automatic Construction of Script-adapt ive Bayesian Networks for Topic-Inference of Conversational Agent (대화형 에이전트의 주제추론을 위한 스크립트 적응적 베이지안 네트워크 자동 생성)

  • 임성수;조성배
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.577-579
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    • 2004
  • 인터넷을 통한 정보 제공이 늘어남에 따라서 사용자가 원하는 정보를 손쉽게 얻기 위한 .연구가 활발히 진행되고 있으며. 이러한 연구 중 하나가 대화형 에이전트이다. 최근 대화형 에이전트에서 사용자 질의의 주제 추론을 위하여 베이지안 네트워크가 적용되었다 하지만 베이지안 네트워크의 설계는 많은 시간이 소요되며, 스크립트(대화를 위한 데이터베이스)의 추가 변경시에는 베이지안 네트워크도 같이 수정해야 하는 번거로움이 있어 대화형 에이전트의 확장성을 저해하고 있다. 본 논문에서는 스크립트로부터 베이지안 네트워크를 자동으로 생성하여 베이지안 네트워크를 이용한 대화형 에이전트의 확장성을 높이는 방법을 제안하다. 제안하는 방법은 베이지안 네트워크의 구성 노드를 계층적으로 설계하고. Noisy-OR gate를 사용하여 베이지안 네트워크의 조건부 확률 테이블을 계산한다. 피험자 10명이 대화형 에이전트를 위한 베이지안 네트워크를 수동 설계한 것과 비교하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.

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Automatic Construction of Hierarchical Bayesian Networks for Topic Inference of Conversational Agent (대화형 에이전트의 주제 추론을 위한 계층적 베이지안 네트워크의 자동 생성)

  • Lim, Sung-Soo;Cho, Sung-Bae
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.33 no.10
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    • pp.877-885
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    • 2006
  • Recently it is proposed that the Bayesian networks used as conversational agent for topic inference is useful but the Bayesian networks require much time to model, and the Bayesian networks also have to be modified when the scripts, the database for conversation, are added or modified and this hinders the scalability of the agent. This paper presents a method to improve the scalability of the agent by constructing the Bayesian network from scripts automatically. The proposed method is to model the structure of Bayesian networks hierarchically and to utilize Noisy-OR gate to form the conditional probability distribution table (CPT). Experimental results with ten subjects confirm the usefulness of the proposed method.

Development of long-term daily high-resolution gridded meteorological data based on deep learning (딥러닝에 기반한 우리나라 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료 생산)

  • Yookyung Jeong;Kyuhyun Byu
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.198-198
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    • 2023
  • 유역 내 수자원 계획을 효율적으로 수립하기 위해서는 장기간에 걸친 수문 모델링 뿐만 아니라 미래 기후 시나리오에 따른 수문학적 기후변화 영향 분석도 중요하다. 이를 위해서는 관측 값에 기반한 고품질 및 고해상도 격자형 기상자료 생산이 필수적이다. 하지만, 우리나라는 종관기상관측시스템(ASOS)과 방재기상관측시스템(AWS)으로 이루어진 고밀도 관측 네트워크가 2000년 이후부터 이용 가능했기에 장기간 격자형 기상자료가 부족하다. 이를 보완하고자 본 연구는 가정적인 상황에 기반하여 만약 2000년 이전에도 현재와 동일한 고밀도 관측 네트워크가 존재했다면 산출 가능했을 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료를 생산하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 2000년을 기준으로 최근과 과거 기간의 격자형 기상자료를 딥러닝 알고리즘으로 모델링하여 과거 기간을 대상으로 기상자료(일 단위 기온, 강수량)의 공간적 변동성 및 특성을 재구성한다. 격자형 기상자료의 생산을 위해 우리나라의 고도에 기반하여 기상 인자들의 영향을 정량화 하는 보간법인 K-PRISM을 적용하여 고밀도 및 저밀도 관측 네트워크로 두 가지 격자형 기상자료를 생산한다. 생산한 격자형 기상자료 중 저밀도 관측 네트워크의 자료를 입력 자료로, 고밀도 관측 네트워크의 자료를 출력 자료로 선정하여 각 격자점에 대해 Long-Short Term Memory(LSTM) 알고리즘을 개발한다. 이 때, 멀티 그래픽 처리장치(GPU)에 기반한 병렬 처리를 통해 비용 효율적인 계산이 가능하도록 한다. 최종적으로 1973년부터 1999년까지의 저밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 입력 자료로 하여 해당 기간에 대한 고밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 생산한다. 개발된 대부분의 예측 모델 결과가 0.9 이상의 NSE 값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서 개발된 모델은 고품질의 장기간 기상자료를 효율적으로 정확도 높게 산출하며, 이는 향후 장기간 기후 추세 및 변동 분석에 중요 자료로 활용 가능하다.

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A Study of RF Communications Security Threats of Intelligent Vehicle (지능형 자동차에서의 RF 통신 보안 위협에 관한 연구)

  • Lee, Kwang-Jae;Lee, Keun-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2014.11a
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    • pp.550-552
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    • 2014
  • 차량 내부 네트워크는 LIN, CAN, FlexRay와 같은 제어 네트워크와 MOST와 같은 멀티미디어 네트워크가 있으며 이 내부 네트워크와 연결해 서비스를 사용하는 RF 통신으로는 대표적으로 블루투스, GSM, NFC가 있다. 그러나 능동 안전 시스템과 같은 지능형 기술의 지속적인 도입과 기계, 유압식 기기의 전자화에 따른 네트워크상의 통신량이 급격히 증가하면서 네트워크의 규모 및 통신 복잡도 등이 증가하고 있다. 따라서 차량 내/외부 네트워크의 최적화, 최소화 문제가 반드시 해결되어야하는 문제로 떠오르고 있다. 또한 이러한 통신환경이 갖추어진 이후에도 무선통신 기술의 성능향상 및 통신기술과 응용 서비스 분야와의 연계, 그리고 통신서비스를 위한 사업 모델 개발이 요구되는 등 앞으로 해결 해야하는 문제는 여전히 많이 남아 있다고 할 수 있다. 본 논문에서는 지능형 자동차의 RF 통신서비스에서 발생할 수 있는 지능형자동차의 보안위협 요소를 분석하고자 한다.

A Design of Adaptive Software for Sensor Networks Using an Architecture Description Language (아키텍쳐 기술 언어를 사용한 센서 네트?의 적응형 소프트웨어 설계)

  • 김현정;최호진;고인영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10b
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    • pp.415-417
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    • 2004
  • 수많은 경량의 센서 노드들이 무선통신으로 연결되어 사람이 접근하기 어려운 환경에서도 응용서비스를 수행하는 센서 네트?에 대한 관심이 고조되고 있다. 노드의 다량성과 사랑의 접근불가성으로 인해 센서 네트?은 무인 운용이 가능하도록 설계되고 배치되어야 하며 이를 위한 적응형 소프트웨어에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 추세이다 본 논문은 소프트웨어 아키텍쳐 기술 언어를 사용하여 노드 장애나 환경 변화에 동적으로 대처하여 스스로를 재구성하는 센서 네트?의 적응형 소프트웨어 설계를 제시한다.

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Context Management of Conversational Agent using Two-Stage Bayesian Network (2단계 베이지안 네트워크를 이용한 대화형 에이전트의 문맥 관리)

  • 홍진혁;조성배
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.10 no.1
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    • pp.89-98
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    • 2004
  • Conversational agent is a system that provides users with proper information and maintains the context of dialogue on the natural language. Analyzing and modeling process of user's query is essential to make it more realistic, for which Bayesian network is a promising technique. When experts design the network for a domain, the network is usually very complicated and is hard to be understood. The separation of variables in the domain reduces the size of networks and makes it easy to design the conversational agent. Composing Bayesian network as two stages, we aim to design conversational agent easily and analyze user's query in detail. Also, previous information of dialogue makes it possible to maintain the context of conversation. Actually implementing it for a guide of web pages, we can confirm the usefulness of the proposed architecture for conversational agent.

Study of Intelligent Home Robot based on Home Network (홈 네트워크 기반의 지능형 흠 로봇의 연구)

  • 정병찬;박진현;최동석;김훈모
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2002.12a
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    • pp.231-234
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    • 2002
  • 본 논문에서는 홈 네트워크를 기반으로 한 지능형 홈 로봇의 구현에 대한 내용을 논의하였다. 기존의 로봇들은 대부분 독립적으로 동작하는 형태의 로봇이 주류를 이루었다. 현재 급속히 확산되고 있는 홈 네트워크는 가정 내 장치들이 정보를 주고받을 수 있는 통로의 역할을 할 수 있다. 이러한 로봇을 홈 네트워크 환경과 결합함으로 더욱 지능적이며, 다양한 기능을 구현 할 수 있다 홈 네트워크 환경에서는 로봇이 모든 일을 처리하던 방식에서 탈피하여, 네트워크를 이용한 작업의 분산이라는 이점을 얻을 수 있다. 뿐만 아니라, 계속적으로 추가되는 가정의 장치들이 네트워크에 연결됨으로 로봇은 이들 장치에 더욱 쉽게 접근할 수 있다. 향후에는 다양한 방식의 흠 네트워크를 기반으로 로봇이 행동하는 지능형 공간 (Smart Space)의 형태로 발전할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 흠 서버, embedded robot,지능형 로봇으로 구성된 흠 네트워크 기반의 시스템을 제안하고 구현하였다.

A Boundness Analysis of Performance on the Nested Queueing Network with Population Constraint (용량제한을 갖는 중첩형 대기행렬 네트워크의 성능 범위분석)

  • Rhee, Young
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.36 no.4
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    • pp.239-246
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    • 2009
  • In this study, we analyze the mean waiting time on the nested open queueing network, where the population within each subnetwork is controlled by a semaphore queue. The queueing network can be transformed into a simpler queueing network in terms of customers waiting time. A major characteristic of this model is that the lower layer flow is halted by the state of higher layer. Since this type of queueing network does not have exact solutions for performance measure, the lower bound and upper bound on the mean waiting time are checked by comparing them with the mean waiting time in the transformed nested queueing network. Simulation estimates are obtained assuming Poisson arrivals and other phase-type arrival process, i.e., Erlang and hyper-exponential distributions. The bounds obtained can be applied to get more close approximation using the suitable approach.

Adaptive HMAC Algorithm Considering Traffic Variation in the WLAN Mesh Network (WLAN 메쉬 네트워크에서 트래픽 변화를 고려한 적응형 HMAC 알고리즘)

  • Kil-Jae Kim;Bum-Gon Choi;Min Young Chung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.11a
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    • pp.1228-1231
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    • 2008
  • 유선 네트워크와는 달리 WLAN 메쉬 네트워크는 비용면이나, 이동성면에서 장점을 많이 가지고 있다. 이에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 많은 문제점과 기술적으로 해결해야 할 부분들이 남아있다. 특히 무선 전송기술인 DCF는 WLAN 메쉬 네트워크에 직접적으로 적용시키기에는 많은 문제점을 가지고 있다. DCF를 사용할 경우에는 무선자원을 공유하는 노드의 수가 증가하고 보내려는 패킷이 증가할수록 프레임간 충돌횟수가 급격히 증가해 무선자원의 사용 효율이 현저히 떨어지기 때문이다. 반면 PCF는 노드에게 일정시간 채널을 점유할 권리를 부여함으로써 프레임간 충돌을 없애 무선자원의 사용 효율을 향상시킬 수 있다. 하지만 트래픽이 적은 경우에는 불필요한 조사 프레임 전송, 조사목록 갱신 등으로 무선자원을 낭비하는 단점이 있다. 따라서 이 두 기술의 장점을 이용하여 WLAN 메쉬 네트워크에 적용시킨다면 데이터 전송의 효율을 증대시킬 수 있다. WLAN 메쉬 네트워크의 기본 통신범위 내에는 많은 노드들이 있으며 이를 계층적으로 나눌 경우 계층에 따라 트래픽의 양에 많은 차이를 보인다. 따라서 본 논문에서는 WLAN 메쉬 네트워크에서 DCF와 PCF를 트래픽에 따라 유연하게 사용함으로써 전송 효율을 증대시키는 적응형 HMAC 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과 WLAN 메쉬 네트워크가 DCF에 전적으로 의존하는 경우에 비하여 적응형 HMAC 알고리즘이 적용된 WLAN 메쉬 네트워크는 트래픽이 증가할수록 수율, 지연 등에서 더 좋은 성능을 나타내었다.

An Experimental Study About a Net-Type External Prestress Strengthening Method for Slab Bridges (네트형 외부 긴장재에 의한 슬래브교 보강 실험)

  • Han, Man Yop;Kang, Tae Heon;Choi, Sok Hwan
    • Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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    • v.15 no.5
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    • pp.136-149
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    • 2011
  • Large portion of the domestic bridges are slab bridges reflecting the geographical characteristic of the country, where exists lots of inclines and small winding brooks. Many of the slab bridges are damaged and superannuated as they become obsolete. Deterioration is accelerated when the traffic density becomes large and heavy vehicles pass frequently. A strengthening method for deteriorated slab bridges was studied in this work. The examined net-type strengthening method uses both longitudinal and transverse prestressing for strengthening. In this way, the deflection at the center of the slab can be better controlled, and consequently, the slab is more efficiently strengthened. Three slab specimens were fabricated for the experimental test and subjected to three different loading conditions, and the load bearing capacities and deflections of slabs were examined. Flexural stiffness of slabs increased by 30.7~107.3%, and deflection of slabs decreased by 27.6~52.2% after net-type strengthening. The net-type prestressing is efficient to the strengthening for the center of a slab, and its efficiency is also valid under eccentric loadings. Since extra prestress forces can be added in the future, if necessary, the net-type strengthening system is advantagous for the maintenance and repair of slab bridges.