Annual Conference on Human and Language Technology
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2018.10a
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pp.141-146
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2018
최근 대화 모델 학습에는 시퀀스-투-시퀀스 모델이 널리 활용되고 있다. 하지만 기본적인 시퀀스-투-시퀀스 모델로 학습한 대화 모델은 I don't know 문제와 사오정 문제를 내포한다. I don't know 문제는 입력 발화에 대해 안전하고 무미건조한 단편적인 대답을 많이 생성하는 문제이다. 사오정 문제는 입력 발화에 대해 적절한 응답을 생성했지만 입력 발화와 동일한 의미를 지니지만 어순, 어미 등의 변화가 있는 발화에는 적절한 응답을 생성하지 못하는 문제이다. 이전 연구에서 디노이징 메커니즘을 활용하여 각각의 문제를 완화하는 대화 모델들을 학습할 수 있음을 보였으나 하나의 모델에서 두 문제를 동시에 해결하지는 못하였다. 본 논문에서는 디노이징 메커니즘을 활용하여 각각의 문제에 강점을 지닌 디코더들을 학습하고 응답 생성 시 입력 발화에 따라 두 디코더를 적절하게 반영하여 언급한 문제 모두에 대해 강건한 응답을 생성할 수 있는 모델을 제안한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 한국어 대화 데이터로 실험을 수행하였다. 실험 결과 단일 문제를 해결하는 모델들과 비교하여 ROUGE F1 점수와 사람이 평가한 정성 평가에서 성능 향상을 보였다.
Kim, Hyeonwoo;Kim, Hyungjoon;Im, Dong-Hyuck;Hwang, Eenjun
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.1045-1048
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2019
최근 CCTV 사용이 보편화되면서 방범 목적으로 서비스 시설이나 공공시설에 설치되는 CCTV의 수가 급격하게 증가하고 있다. 그에 따라 CCTV를 감시하는 노동력이 부족해지는 문제가 발생하여 이를 대체하기 위해 카메라 영상을 통하여 한번 인식한 사람을 다른 시간이나 장소에서 촬영된 영상에서 다시 인식하는 사람 재인식 기술이 주목받고 있다. 또한, 이러한 사람 재인식 기술은 보안 분야뿐만 아니라 영화나 드라마와 같은 영상 컨텐츠에 적용되어 불법 복제물을 찾는 일에 사용될 수도 있다. 기존의 사람 재인식에는 이미지의 유사도를 계산하는 방법이 사용되었지만, 조명이나 카메라 각도가 달라지면 성능이 급격하게 떨어지는 문제가 있었다. 최근에는 딥러닝 기술이 발달하면서 전반적인 영상처리 분야의 성능이 향상되었고, 사람 재인식 분야 역시 딥러닝을 활용하면서 성능이 향상되었다. 하지만 딥러닝을 활용한 방법의 경우 보통 두 개의 이미지를 입력으로 사용하여 같은지 다른지를 판단하게 되므로 각 이미지의 공통점이나 차이점을 동시에 고려하기는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 해결하기 위해 세 개의 사람 이미지를 입력으로 사용하여 특징을 추출하고, 특징 맵을 재구성하여 각 이미지의 차이점과 공통점을 동시에 고려하며 학습할 수 있는 모델을 제안한다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.12C
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pp.1222-1230
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2005
We aim at increasing the throughput of the hybrid automatic retransmission request (HARQ) protocol in Space-Time (ST) coded multi-antenna transmission systems. By utilizing reliability information at the decoder, we obtain an improved probability of successful decoding, which enhances the overall system throughput at low-complexity. Simulations and analytical results demonstrate the performance of our scheme in impulse noise environment as well as AWGN and fading multi-input multi-ouput (MIMO) channels.
This paper suggests effective object detection system for moving objects with specified color and motion information. The proposed detection system includes the object extraction and definition process which uses MCN(Multiple Color Normalization) and MCWUPC(Moving Color Weighted Unmatched Pixel Count) computation to decide the existence of moving object and object segmentation technique using signature information is used to exactly extract the objects with high probability. Finally, real time detection system is implemented to verify the effectiveness of the technique and experiments show that the success rate of object tracking is more than $89\%$ of total 120 image frames.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.230-233
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2009
본 논문은 볼륨 데이터를 입력받아 계층성을 지원하는 등밀도 표면을 재구성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 입력 볼륨 데이터에서 볼륨 피라미드를 구성하고 해상도가 최저인 피라미드의 최상단 볼륨에서부터 셀경계표현 방법을 이용하여 조악한 초기 메쉬를 생성하며, 이 메쉬를 표면축소기법을 사용하여 반복적으로 변형하여 O(3)-인접성 조건하에서 추출한 등밀도점을 잘 근사할 수 있도록 한다. 제안된 방법은 생성되는 표면이 압축이나 점진적인 전송 등과 같은 다중 해상도 알고리즘에 활용될 수 있다는 장점이 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10a
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pp.285-288
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2000
본 논문에서는 다중 에이전트(multi-agent) 환경에서 에이전트들의 행동을 효율적으로 조정 (coordination)하기 위해 강화 학습(reinforcement learning)을 이용하였다. 제안된 방법은 각 에이전트가 목표(goal)와의 거리 관계(distance relationship)와 인접 에이전트들과의 공간 관계(spatial relationship)를 이용하였다. 그러므로 각 에이전트는 다른 에이전트와 충돌(collision) 현상이 발생하지 않으면서, 최적의 다음 상태를 선택할 수 있다. 또한, 상태 공간으로부터 입력되는 강화 값이 0과 1 사이의 값을 갖기 때문에 각 에이전트가 선택한 (상태, 행동) 쌍이 얼마나 좋은가를 나타낼 수 있다. 제안된 방법을 먹이 포획 문제(prey pursuit problem)에 적용한 결과 지역 제어(local control)나. 분산 제어(distributed control) 전략을 이용한 방법보다 여러 에이전트들의 행동을 효율적으로 조정할 수 있었으며, 매우 빠르게 먹이를 포획할 수 있음을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.1247-1250
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2005
이 논문은 multicarrier CDMA 이동 통신 시스템에서 직-병렬 혼합 pseudo-noise (PN) 코드 동기 획득 기술을 제안 했으며 다중경로 페이딩 채널에서 multiple access interference (MAI) 의 영향을 분석하였다. 직-병렬 혼합 동기 획득 방식은 입력되는 코드 위상의 불확정 영역 전체를 직렬 획득 방식과 병렬 획득 방식을 조합하여 탐색하는 방식이다. 이러한 방식은 완전 병렬획득보다 MAI의 환경에서 mean acquisition time (MAT)이 조금 늦어지지만 하드웨어의 구조를 훨씬 단순화 할 수 있다. 검파 및 오경보 확률을 closed-form 표현으로 mean acquisition time (MAT)를 유도하였다.
This mininzation of the multi-output switching function becomes a difficult task when the input varibles and the number of functions increase. This paper describes the optimal selection of prime inplicats for the multi-output switching function by using the Inter-section Table. This procedure is applicable to both manual and computhe programmed realization without complesith. The algorithm is implemented by a computer program in the standard FORTRAN iv language.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10a
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pp.27-30
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2001
기존의 오프라인에서 이루어지는 데이터 분석 방법은 대부분 수작업으로 이루어지기 때문에 데이터를 분석하는데 시간과 장소의 제약을 받으며 데이터 수집 과정에서 오류 발생률이 높게 나타나고, 예전보다 분석해야 할 데이터의 양이 방대해짐에 따라 사용자는 더 많은 시간과 노력을 할애해야 한다. 이에 데이터를 신속, 정확하게 분석하기 위해서는 보다 향상된 데이터 분석 기법의 개발이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결함과 동시에 온라인 환경에서 사용자가 데이터를 효율적으로 입력하고 분석할 수 있는 다중항목 데이터 분석 시스템을 제안한다. 이 시스템으로 사용자는 현재 일반화되어 있는 웹을 통하여 분석된 데이터 결과를 제공받을 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.04a
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pp.864-867
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2000
영상과 같은 다양하고 복잡한 데이터 검색은 기존의 키워드를 이용한 검색이 아닌 내용 기반 검색 방법이 요구된다. 본 논문에서는 입력된 사용자 질의를 객체의 위치이동이나 회전, 크기변화에 민감하지 않은 불변모멘트(Invariant Moments)값을 이용하여 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다. 영상내의 단일 객체 뿐만 아니라 다중 객체들도 효과적으로 검출하기 위해 레이블링(Labeling) 알고리즘을 적용해 각각의 객체를 따로 분리하여 불변모멘트를 적용하는 방법을 이용했다. 또한, 검색 시간 단축 및 영상의 효율적인 인덱싱(Indexing)을 위해 해싱을 응용한 기법을 적용하였다. 이로써, 기존의 전체 영상의 특징을 가지고 정확히 표현할 수 없는 객체들을 정확히 표현해 줌으로서 좀더 정확한 검색 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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