이 논문은 실시간 소프트웨어의 요구 분석을 위한 구조이다. 이 방법은 실제 사용자들과의 쉬운 통신 수단으로 TNPN(Timed Numerical Petri Net)을 사용하는데, 시스템의 정확성을 위해서 RT시(Real Time Temporal Logic)에 기초한다. TNPT은 행위 명세언어로서 사용되며, 그 행위의 정당성은 RTTL로 표현되는데, 도달성 그래프를 통해 분석되었다. 그래서 사용자와 시스템의 두가지 요구사항이 모두 만족된다. 공유트랙 시스템의 예를 통하여 실시간의 성질(안전성, 응답성, 생존성, 우선순위)들이 검증되었다. 또한 이 구조는 자연스럽게 객체와 연결된다.
대화 시스템은 사용자의 입력 발화에 대해 적절하고 의미 있는 응답을 생성하는 시스템으로 seq2seq 구조를 갖는 대화 모델이 주로 연구되고 있다. 그러나 seq2seq 기반 대화 모델은 입력 발화와 관련성이 떨어지는 응답을 생성하거나 모든 입력 발화와 어울리지만 무미건조한 응답을 생성하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 입력 발화에서 고려해야 하는 키워드를 찾고 그 키워드를 반영하는 응답을 생성하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 주어진 입력 발화에서 self-attention을 사용해 각 토큰에 대한 키워드 점수를 구한다. 키워드 점수가 가장 높은 토큰을 대화의 주제 또는 핵심 내용을 포함하는 키워드로 정의하고 응답 생성 과정에서 키워드와 관련된 응답을 생성하도록 한다. 본 논문에서 제안한 대화 모델의 실험 결과 문법과 입력 발화와 생성한 응답의 관련성 측면에서 성능이 향상되었음을 알 수 있었다. 특히 관련성 점수는 본 논문에서 제안한 모델이 비교 모델보다 약 0.25점 상승했다. 실험 결과를 통해 본 논문이 제안한 모델의 우수성을 확인하였다.
본 연구의 목적은 모바일 광고에 대한 사용자의 광고가치 인식과 실제 응답의도에 영향을 미치는 변수들을 탐색하고, 인과관계를 분석하는 것이다. 종속변수인 사용자 응답의도와 독립변수 간의 관계적 유의성을 검증하기 위해, Ducoffe(1996)의 광고효과 모형을 기저모형으로 채택하여 연구모형 및 가설을 설정하였다. 주요 독립변수는 유희성, 조작편리성, 정보유용성, 경제성이며, 매개변수로 사용자 광고가치를 개념화 하였다. 특히, 구조모형 경로분석과 조절집단 차이검증 분석을 통해 최적의 연구모형을 도출하였고, 연령별 집단 특성을 규명하기 위해 연령을 조절변수로 선정하여 평가하였다. 본 연구는 모바일 광고의 고유한 특성에 대해, 지금까지 비중 있게 다루지 않았던 광고가치라는 매개변수의 역할과 연령별 차이검증을 실시하였다는 점에서 학술적 그리고 실용적 가치가 있다. 345개 표본을 대상으로 한 설문조사를 바탕으로 실증 분석을 수행하여 연구가설을 검증한 결과, 조작편리성을 제외한 모든 변수의 유의성이 판명되었고, 연령별 집단 간 상이한 결과가 도출되었다.
낸드 플래시 저장장치는 하드디스크보다 응답시간이 빠르고, 전력 소모가 적으며, 단위 면적 당 저장 용량이 큰 장점을 가지고 있어 컴퓨터 시스템의 저장장치로 널리 사용되고 있다. 그러나 현재 사용되고 있는 운영체제의 입출력 스케줄러는 하드디스크의 특성에 최적화되어 있다. 따라서 기존의 입출력 스케줄러는 낸드 플래시 저장장치에 적용될 경우에 불필요한 오버헤드가 포함된다. 특히 쓰기 요청이 집중적으로 수행될 경우에 가비지 콜렉션 또한 집중적으로 수행된다. 이로 인하여 입출력 요청의 처리가 지연되는 문제점이 발생된다. 본 논문에서는 가비지 콜렉션이 집중적으로 수행됨으로 인하여 순간적으로 읽기 입출력 요청의 응답시간이 증가되는 것을 방지하고, 낸드 플래시 저장장치에 최적화된 입출력 스케줄러를 제안하였다. 성능평가를 통하여 제안 기법이 평균 읽기 응답시간을 1%, 최대 응답시간을 78% 줄여 사용자 반응성을 향상시켰음을 보였다.
본 연구는 국내 대학생들이 주거공간으로서 이용하는 쉐어하우스 품질과 쉐어하우스에 대한 신뢰, 몰입도가 재이용의사에 미치는 영향을 조사하여 쉐어하우스가 대학생 및 청년층의 새로운 주거공간의 대안으로 떠오를 수 있는가를 알아보고 이를 통하여 현재 쉐어하우스 시장에 관한 이해도를 높이며, 추후 쉐어하우스의 합리적인 공급 및 거주환경 향상을 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해, 문헌 연구와 실증연구를 병행(쉐어하우스 대학생 사용자 대상으로 설문 조사)하였다. 쉐어하우스 품질로 유형성, 안전성, 공감성, 신뢰성, 응답성이 신뢰와 몰입 및 재이용의사에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보기 위하여 회귀분석을 실시하였다. 종합적으로 볼 때, 쉐어하우스의 품질 중, 유형성, 안전성, 공감성, 신뢰성, 응답성에 대한 만족도가 높다면, 쉐어하우스에 대한 신뢰와 몰입이 향상되고 재이용의사를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다. 현재 대학생 및 청년층에게 필요한 주거공간의 공급이 부족한 상황에서, 민간 시장을 이용하여 낮은 임대료와 더불어 주거의 질이 보장되어 있는 쉐어하우스 공급을 활성화시키기 위해서는 주거정책적 관점에서 향후 대응주거로서의 쉐어하우스가 지속가능한 주거 유형의 중요한 부분이 될 것으로 기대한다.
컴퓨터의 보급과 함께 인터넷의 대중화로 많은 정보가 인터넷을 통해 제공되면서 많은 사람들이 정보통신 기반 서비스를 이용하게 되었다. 하지만 이런 서비스에 익숙하지 않은 사용자가 자신이 원하는 정보를 찾는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 그래서 ISP나 PC통신 업체들은 사용자들이 겪는 어려움을 해결해 주기 위한 서비스를 제공하고 있다. 그러나 사용자들의 엄청난 증가로 인해 이런 서비스를 유지하는데 많은 인력과 시간이 필요하게 되면서 질의 응답 자동화에 대한 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 ISP 업체 중 하나인 한메일넷의 자동 응답 시스템을 위한 FAQ 브라우징 시스템을 개발하였다. 기존의 많은 검색 서비스가 키워드들을 단순히 나열하고 이 키워드의 링크를 따라가면서 검색을 하게 하였으나 이 방식은 검색 대상에 대한 키워드 정보만을 제공하기 때문에, 문제에 대한 배경 지식이 적거나 검색 서비스 사용에 익숙치 않은 사용자가 이용하기에는 쉽지 않다. 본 시스템에서는 사용자에게 이차원상에 표현된 문서 지도를 제공해서 사용자가 쉽게 전체 검색 자료의 분포를 파악하고 검색하도록 하였다. 또한 단계별 검색이 가능하도록 해서 사용자가 효율적으로 검색할 수 있다.
질의응답 시스템이 올바른 답변을 제시하기 위해서는 사용자의 의도를 정확하고 강건하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 이러한 요구 사항을 만족시키기 위해서 본 논문에서는 실용적 실의응답 시스템을 위한 질의 유형 분류기를 제안한다 제안된 실의 유형 분류기는 규칙 기반의 방법과 통계 기반의 방법을 접목시킨 하이브리드 방법을 사용한다. 제안된 방법을 사용함으로써 수동으로 규칙을 작성하는 시간을 줄일 수 있었고 정확률을 향상시킬 수 있었으며 안정성을 보장받을 수 있었다 제안된 방법에 대한 실험에서 질의 유형을 분류하는데 80%의 정확률을 얻었다.
본 논문에서는 스마트 폰 사용자가 회의나 다른 일정상의 이유로 걸려오는 전화를 받을 수 없을 때, 사용자를 대신해 자동으로 응답 문자 메시지를 보내주는 편의 서비스의 설계와 구현에 대해 소개한다. 이 서비스는 선행 연구를 통해 개발된 스마트 스크립트 시스템의 실행 엔진과 사건-주도 스크립트를 이용해 구현되었다. 스마트 스크립트 시스템은 인공지능 자동 계획 기술을 바탕으로 개발된 모바일 퍼스널 어시스턴트 개발도구이다. 본 논문에서는 실험을 통해 스마트 스크립트 시스템 및 자동 문자 응답 서비스의 편리성과 효율성을 분석해본다.
최근 다양한 분야에서 자동 고객 응대 시스템을 도입하고 있으며 이에 따른 대화형 질의응답 시스템 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 새로운 도메인의 대화형 질의응답 시스템 구축에 필요한 말뭉치를 자동으로 생성하는 대화형 질의-응답 생성 시스템을 소개한다. 또한 이전 대화 내용을 고려하여 문서로부터 사용자의 다음 질문 대상이 될만한 응답 후보를 추출하는 맥락 관련 응답 추출 과제와 이에 대한 성능 평가 지표인 Sequential F1 점수를 함께 제안한다. 대화형 질의응답 말뭉치인 CoQA에 대해 응답 후보 추출 실험을 진행한 결과 기존의 응답 추출 모델보다 우리의 맥락 관련 응답 추출 모델이 Sequential F1 점수에서 31.1 높은 성능을 보였다. 또한 맥락 관련 응답 추출 모듈과 기존에 연구된 대화형 질의 생성 모듈을 결합하여 개발한 대화형 질의-응답 생성 시스템을 통해 374,260 쌍의 질의-응답으로 구성된 대화형 질의응답 말뭉치를 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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