• Title/Summary/Keyword: 비생성

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Deriving a Distributed Asynchronous Control Unit through Automatic Derivation of Asynchronous Finite State Machines based on the Process-Oriented Method (프로세스 중심방식에 기반한 비동기식 유한상태기의 자동생성을 통한 분산 비동기식 제어부의 유도)

  • Kim, Ui-Seok;Lee, Jeong-Geun;Lee, Dong-Ik
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.28 no.7
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    • pp.356-371
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    • 2001
  • 본 논문에서는 비동기식 상위수준합성기 제작의 일환으로 효율적인 비동기식 제어부의 자동생성에 관한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 목적시스템의 사양으로써 주어진 제어데이터흐름그래프로부터 일련의 체계적인 변환과정을 통하여, 제어부를 구성할 제어회로들에 대응하는 계층적으로 분할된 비동기식 유한상태기들의 집합을 유도한다. 유도된 비동기식 유한상태기들은 현존하는 비동기식 제어회로 합성기를 통하여 해저드 없는 비동기식 제어회로들로 합성되며, 이들은 상호간에 4단계 핸드셰이킹에 기반한 신호교환을 통하여 동작하면서 전체 시스템을 제어하는 계층적으로 분할된 비동기식 제어부를 구성한다. 획득한 제어부는 계층.분산적이며, 면적, 성능 및 합성시간의 측면에서 기존방식을 통하여 생성한 제어부에 비해 우월하다.

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Blockchain Oracle for Random Number Generator using Irregular Big Data (비정형 빅데이터를 이용한 난수생성용 블록체인 오라클)

  • Jung, Seung Wook
    • Convergence Security Journal
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    • v.20 no.2
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    • pp.69-76
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    • 2020
  • Blockchain 2.0 supports programmable smart contract for the various distributed application. However, the environment of running smart contract is limited in the blockchain, so the smart contract only get the deterministic information, such as block height, block hash, and so on. Therefore, some applications, which requires random information, such as lottery or batting, should use oracle service that supply the information outside of blockchain. This paper develops a random number generator oracle service. The random number generator oracle service use irregular big data as entropy source. This paper tests the randomness of bits sequence generated from oracle service using NIST SP800-22. This paper also describes the advantages of irregular big data in our model in perspective of cost comparing hardware entropy source.

A Model to Automatically Generate Non-verbal Expression Information for Korean Utterance Sentence (한국어 발화 문장에 대한 비언어 표현 정보를 자동으로 생성하는 모델)

  • Jaeyoon Kim;Jinyea Jang;San Kim;Minyoung Jung;Hyunwook Kang;Saim Shin
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.91-94
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    • 2023
  • 자연스러운 상호작용이 가능한 인공지능 에이전트를 개발하기 위해서는 언어적 표현뿐 아니라, 비언어적 표현 또한 고려되어야 한다. 본 논문에서는 한국어 발화문으로부터 비언어적 표현인 모션을 생성하는 연구를 소개한다. 유튜브 영상으로부터 데이터셋을 구축하고, Text to Motion의 기존 모델인 T2M-GPT와 이종 모달리티 데이터를 연계 학습한 VL-KE-T5의 언어 인코더를 활용하여 구현한 모델로 실험을 진행하였다. 실험 결과, 한국어 발화 텍스트에 대해 생성된 모션 표현은 FID 스코어 0.11의 성능으로 나타났으며, 한국어 발화 정보 기반 비언어 표현 정보 생성의 가능성을 보여주었다.

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Reduced State Graph Generation for Efficient Synthesis of Asynchronous Circuits with Timing Constraints (시간제약조건을 가진 비동기 회로의 효율적 합성을 위한 축소상태그래프의 생성)

  • 고기웅;김의석;이동익;서범수
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.610-612
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    • 2001
  • 시간 제약 조건을 가진 타임드 페트리넷으로부터 최적화된 비동기식 제어회로를 생성하기 위해서는 시간 분석을 통하여 도달 가능한 상태만으로 구성된 축소 상태 그래프를 생성하는 작업이 매우 중요하다. 본 논문에서는 기존의 방법들이 적용 가능한 타임드 페트리넷의 범주에 제약을 가하거나 혹은 회로의 합성과는 직접적인 상관없이 시간 분석을 위하여 대규모의 시간 상태 그래프를 부가적으로 생성하는 문제를 해결하기 위하여 타임드 페트리넷으로부터 축소된 시간 상태 그래프를 직접적으로 생성하는 방법을 제안 한다 실험 결과는 제안된 방법이 모든 범주의 타임드 페트리넷으로부터 빠른 시간 내에 합성에 충분한 축소된 상태그래프를 생성함을 보여준다.

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Automatic Generation of Emotional Comments on News-Articles using Sequence-to-Sequence Model (Sequence-to-Sequence 모델을 이용한 신문기사의 감성 댓글 자동 생성)

  • Park, Chun-Young;Park, Yo-Han;Jeong, Hye-Ji;Kim, Ji-Won;Choi, Yong-Seok;Lee, Kong-Joo
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2017.10a
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    • pp.233-237
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    • 2017
  • 본 논문은 신문기사의 감성 댓글을 생성하기 위한 시스템을 제시한다. 감성을 고려한 댓글 생성을 위해 기존의 Sequence-to-Sequence 모델을 사용하여 긍정, 부정, 비속어 포함, 비속어 미포함 유형의 4개의 감성 모델을 구축한다. 하나의 신문 기사에는 다양한 댓글이 달려있지만 감성 사전과 비속어 사전을 활용하여 하나의 댓글만 선별하여 사용한다. 분류한 댓글을 통해 4개의 모델을 학습하고 감성 유형에 맞는 댓글을 생성한다.

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Automatic Generation of Emotional Comments on News-Articles using Sequence-to-Sequence Model (Sequence-to-Sequence 모델을 이용한 신문기사의 감성 댓글 자동 생성)

  • Park, Chun-Young;Park, Yo-Han;Jeong, Hye-Ji;Kim, Ji-Won;Choi, Yong-Seok;Lee, Kong-Joo
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2017.10a
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    • pp.233-237
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    • 2017
  • 본 논문은 신문기사의 감성 댓글을 생성하기 위한 시스템을 제시한다. 감성을 고려한 댓글 생성을 위해 기존의 Sequence-to-Sequence 모델을 사용하여 긍정, 부정, 비속어 포함, 비속어 미포함 유형의 4개의 감성 모델을 구축한다. 하나의 신문 기사에는 다양한 댓글이 달려있지만 감성 사전과 비속어 사전을 활용하여 하나의 댓글만 선별하여 사용한다. 분류한 댓글을 통해 4개의 모델을 학습하고 감성 유형에 맞는 댓글을 생성한다.

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Generation of Simulation Input Data Using Threshold Bootstrap (임계값 붓스트랩을 사용한 입력 시나리오의 생성)

  • Kim Yun-Bae;Kim Jae-Bum;Ko Jong-Suk
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2003.05a
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    • pp.1179-1185
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    • 2003
  • 시뮬레이션 상의 입력모델에 대한 기존의 연구는 과거의 자료를 바탕으로 선형의 모수적인 (parametric) 모형을 개발하는데 초점을 두고 있다. 그러나 이 경우에는 입력이 매우 복잡한 형태를 가지면 모수적인 모형을 잦는 것이 불가능해지므로 비모수적인(non-parametric) 접근방법이 절실한 실정이다 예로 인터넷 트래픽 모델의 시뮬레이션 수행시 입력으로 제공되는 단위 시간당 요구되는 웹 페이지의 수 같은 경우 데이터들 간데 종속관계가 매우 심하고 복잡하여 모수적 모형을 세우는데 어려움이 있다. 이러한 시스템들을 시뮬레이션 방법으로 분석 하고자 할 때, 기존의 trace-driven 시뮬레이션 방법이나 모수적 모형을 찾아 다수의 사실적인 시뮬레이션 입력 자료를 확보하는 것은 현실적으로 어려움이 있다. 따라서. 비모수적인 방법으로 다수의 사실적인 시뮬레이션 입력 자료를 생성하는 것이 필요하다. 이러한 비모수적인 방법에 대한 평가기준 설정은 시뮬레이션 상의 입력 모델에 대한 타당성을 제시한다는 점에서 또한 매우 중요하다. 본 논문에서는 붓트스트 랩의 방법중의 하나인 임계값 붓트스트랩을 이용하여 시뮬레이션 입력 자료 생성 방법을 개발하였고 Turing test를 통해 붓스트랩으로 생성산 입력 시나리오를 검증하였다.

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폴리곤기반 CGH 생성에서의 실용적인 준해석적 텍스쳐링

  • O, Seung-Taek;Yeom, Han-Ju;Jeon, Sang-Hun;Park, Jung-Gi
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.567-570
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    • 2020
  • 본 논문에서는 폴리곤기반 CGH 생성에서 텍스쳐 적용을 위한 준해석적 기법을 소개한다. 각각의 단위 폴리곤의 근방에서 폴리곤에 의해 회절되는 파면을 서로 독립인 기하학적 필드와 텍스쳐 필드의 곱으로 표현한다. 기하학적 필드는 기존의 해석적 방법을 적용하고 텍스쳐필드는 FFT 기반의 비해석적 방법을 적용하여 폴리곤 근방에서의 각스펙트럼을 얻고 이들의 FFT기반 합성곱을 통해 폴리곤 근방의 텍스쳐가 포함된 폴리곤의 회절 파면을 얻고 이를 홀로그램 평면까지 진행시켜 최종 홀로그램을 생성한다. 본 방법은 기하학적 필드에 해석적 방법을 적용하여 FFT기반의 비해석적 방법에 비해 복원 영상의 품질이 우수하며 CGH 생성속도 측면에서는 텍스쳐가 없는 경우의 해석적 방법과 유사하며 텍스쳐 이미지의 해상도에 상관없이 홀로그램 해상도에만 의존하는 장점이 있다.

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Design of Sentence Semantic Model for Cause-Effect Graph Automatic Generation from Natural Language Oriented Informal Requirement Specifications (비정형 요구사항으로부터 원인-결과 그래프 자동 발생을 위한 문장 의미 모델(Sentence Semantic Model) 설계)

  • Jang, Woo Sung;Jung, Se Jun;Kim, R.Young Chul
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2020.10a
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    • pp.215-219
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    • 2020
  • 현재 한글 언어학 영역에서는 많은 언어 분석 연구가 수행되었다. 또한 소프트웨어공학의 요구공학 영역에서는 명료한 요구사항 정의와 분석이 필요하고, 비정형화된 요구사항 명세서로부터 테스트 케이스 추출이 매우 중요한 이슈이다. 즉, 자연어 기반의 요구사항 명세서로부터 원인-결과 그래프(Cause-Effect Graph)를 통한 의사 결정 테이블(Decision Table) 기반 테스트케이스(Test Case)를 자동 생성하는 방법이 거의 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 '한글 언어 의미 분석 기법'을 '요구공학 영역'에 적용하는 방법이 필요하다. 본 논문은 비정형화된 요구사항으로부터 테스트케이스 생성하는 과정의 중간 단계인 요구사항에서 문장 의미 모델(Sentence Semantic Model)을 자동 생성하는 방법을 제안 한다. 이는 요구사항으로부터 생성된 원인-결과 그래프의 정확성을 검증할 수 있다.

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Formation of Organic Chloramines during Monochloramination of Natural Organic Matters (천연유기물과 모노클로라민의 반응시 유기성 클로라민 생성)

  • Lee, Wontae
    • Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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    • v.36 no.9
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    • pp.604-608
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    • 2014
  • This study investigated influence of dissolved organic nitrogen (DON) in natural organic matter (NOM) on the formation of organic chloramines upon monochloramination. Ratios of dissolved organic carbon (DOC) to DON of the 16 NOM isolates ranged from 7 to 47 mg-C/mg-N. Levels of organic chloramines maxed in 24 hours at $0.16mg-Cl_2/mg-N$ in average. The yields were relatively lower, but decay of organic chloramines were slower than those upon chlorination. Organic chloramines formed upon monochloramination decreased by 56% in average in 120 h. NOM with lower DOC/DON ratios formed more organic chloramines. NOM fractions such as hydrophobic, hydrophilic, transphilic, and colloidal did not significantly impact formation of organic chloramines. As the monochloramine doses increased, more organic chloramines were produced ($R^2=0.91$). Overestimation of disinfection capacity due to the formation of organic chloramines may not be concerns for monochloramine systems since only 6% of monochloramine could be converted to organic chloramines upon monochloramination of NOM.