• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.511-513
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• 2005

본 논문은 정답 색인 방법을 이용하여 응답 속도가 빠르고 정확한 백과사전 질의응답 시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 논문에서 제안한 정답 색인 방법은 대상 문서에서 160여 개의 정답 유형 범주에 해당하는 정답 후보를 인식하고, 정답 후보와 색인 범주에 속하는 키워드를 색인단위로 정의하여 저장하였다. 특히 용언정보에 대해서는 LF(Logical Form)단위로 색인하여 색인 정확도를 높였다. 정답 랭킹에서는 사용자 질문에서 각 단어별로 문장 성분. 단어 가중치 정보 등을 이용하여, 필수단어를 산정하고 이를 정답랭킹의 방법으로 활용하였다. 이러한 방법론은 용언 정보를 활용해야 효과적인 백과사전이라는 문서 도메인의 특성을 반영하고, 빠른 질문 응답 시간을 보장하는 백과사전 질의응답 시스템에 적합하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.520-522
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• 2005

본 논문에서는 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용을 하는 방법중의 하나인 제스처를 인식할 때 필요한 정확한 손 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 기존의 다수의 손 영상들 가장 잘 표현하면서도 효과적으로 압축할 수 있는 PCA를 이용해서 특징 벡터를 추출한다. 이어서 특징 벡터간의 Mahalanobis distance를 이용한 분류기에 가중치를 적용하여 사용한다. 또한 시간에 따른 연속적인 영상에서 검출된 이전 영상의 중심점의 위치와 중심점의 motion vector를 이용해서 손이 검출되지 않은 영상의 검출 성능을 보상한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.46-48
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• 2005

본 논문에서는 병렬 컴퓨팅의 스케줄링 시스템인 EASY Backfilling 알고리즘에 기반한 작업 패킹 기법의 최적화에 대해 논의한다. 이를 위해 최적의 작업 집합을 구성하기 위한 탐색 기법으로 유전자 알고리즘을 활용하여 작업 패킹을 효율적으로 수행함과 동시에, 적은 노드를 요청한 작업에 가중치를 부여함으로써 다수 작업의 동시 실행을 우선 고려하게 하였다. 스케줄링 정책은 컴퓨터 성능에 직접적인 영향을 미치는 요소이기 때문에 시스템 부하별로 각 워크로드의 평균 대기 시간을 측정한 실험을 통해 제안 기법이 전반적인 병렬 컴퓨팅의 성능을 개선함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.160-162
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• 2003

색인 파일은 정보 검색 시스템에서 중요한 구성 요소 중에 하나이다. 스테밍을 하여 색인 파일을 구성하게 되면 파일의 크기를 줄일 수 있고 재현율을 높이는데 효과적이다. 하지만, 과도한 스테밍으로 구성이론. 색인 파일은 원형에 대한 데이터 손실을 가지고 오기 때문에 너무 많은 문서가 검색되어 사용자가 문서를 찾는데 많은 시간이 소요되고 정확률도 떨어진다. 본 논문에서는 정보 검색 시스템에서 검색의 효율성을 높이기 위해 사용하는 색인 파일을 스테밍 한 것과 스테밍 하지 않은 파일로 구성하였다. 스테밍 한 색인 파일은 질의어와 문서 사이의 유사도를 계산하기 위하여 이용되며, 스테밍 하지 않은 파일은 스테밍 했을 때 검색된 문서들 중에서 데이터 손실로 인한 잘 못된 문서 순서를 재조정해 주기 위하여 이용된다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 기존의 벡터 공간 모델을 검색 성능 평가 척도 중의 하나인 R-정확률을 이용하여 비교 평가하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템이 문서 상위 100위까지에 대하여 일반 벡터 모델 보다 최고 21%의 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.05a
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• pp.96-101
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• 1998

많은 분야에서 널리 사용되고 있는 PID 제어기의 형태는 오차를 갖는 폐루프 시스템으로 구성되며, PID 제어기는 비례, 적분, 미분 제어기로 나누어진다. PID 제어기의 형태가 여러 가지로 제안되고 있지만 보다 중요한 것은 PID 제어기의 파라미터들을 어떻게 적절히 정하느냐 하는 파라미터 조정 문제이다. 실제로 산업 현장에 설치되어 있는 PID 제어기는 대부분 숙련된 기술자에 의해 수동 조작에 의한 시행 착오(trial and error) 법으로 동조되고 있다. 이 경우는 많은 노력과 시간이 소비되고, 외란(disturbance)이 첨가될 경우 적절히 동조된다는 보장도 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 신경회로망을 이용하여 PID 제어기의 파라미터를 동조하는 제어 방법을 제안하였다. 단일 뉴런으로 구성하여 구조가 간단하고, 학습에 의한 성능 개선이 가능하다. 오차 역전파(Error Back-Propagation) 알고리즘에 의하여 PID 파라미터가 되는 가중치를 자동 동조하는 방법이다. 제안한 방식의 유용성을 보이기 위해 DC 서보 모터와 비선형 시스템인 단일 관절 매니퓰레이터를 대상으로 시뮬레이션을 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.406-411
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• 2007

현재 리눅스에서 사용되고 있는 스케줄링 방식은 Weight(가중치), Quantum(기본 설정 CPU점유시간)등을 이용하여 스케줄링 한다. 이러한 스케줄링 방식으로는 프로세스 각각의 특징을 반영하기 힘들다. 이러한 점을 개선하고자 하나의 프로세스가 실행될 때, 실행 프로세스의 특징을 경험적 데이터로 저장함으로서, 프로세스가 다시 실행될 시에, 경험적 데이터를 적용하여 프로세스의 특징을 스케줄링에 반영토록 한다. 경험적인 데이터들로는 프로세스의 실행시간, 프로세스의 종류, 실행 빈도 등이 있는데, 이들을 스케줄링에 적용하여, 프로세스 각각의 특징을 반영하여 각각의 프로세스에 최적화된 스케줄러를 구현한다. 개발 대상 OS는 Open Source이며, 다양한 분야에 적용되고 있는 리눅스를 선정하였고, 기존의 리눅스 스케줄링에 과거의 경험적인 데이터를 반영하여, 좋은 효율의 스케줄러를 구현하는데 목적을 두었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.264-273
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• 2003

인터넷의 발달로 전자 상거래는 오늘날 일상생활의 한 부분이 되었다. 그러나, 수많은 쇼핑몰들과 그 쇼핑몰들이 제공하는 다양한 제품들 속에서 소비자가 원하는 물건을 찾아내는 것은 점점 많은 시간과 노력이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 멀티에이전트 시스템을 이용해 공급망(Supply Chain)에서 구매자의 요구에 부합하는 제품을 제공할 수 있는 생산자를 보다 쉽게 연결시켜주는 방법을 제안한다. 기존의 멀티 에이전트 기반 공급망에서 주로 사용되는 협동 전략인 Joint Intention Theory와 SharedPlan Theory, 이 논문에서 제안하는 신경망을 이용한 방법을 비교해, 신경망을 이용한 방법이 갖는 효율성을 알아보고, 신경망을 이용한 멀티에이전트 기반의 협등 모델을 제시하였다. 이 모델은 구매자가 제품을 선택할 때 사용하는 소비평가 기준의 가중치를 소비자로부터 받아들여 그 기준에 가장 부합하는 판매자를 신경망을 이용한 분류(classification)방법을 통해 찾아내고, 이렇게 선택된 생산자를 소비자에게 연결시켜준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.190-192
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• 2004

우리 주변의 실생활에서, 위급한 환자가 병원을 가려고 할 때 가장 가까이 있는 구급차를 부르거나, 차량에 대한 주유를 할 때 차량의 현재 위치와 가장 근접하게 위치한 주유소를 검색하는 등의 이동 객체에 대한 최근접(Nearest Neighbor) 질의가 빈번하게 발생되고 있다. 이와 같이 실생활에 응용되고 있는 기존 최근접 질의 처리 연구는 질의 객체와 대상 객체의 위치를 처리할 때 단순히 가장 가까운 거리를 가지는 객체를 찾아서 반환해 준다. 이 질의 방법을 실세계 이동 객체에 바로 적용하였을 경우, 실세계의 도로정보를 고려하지 않아 적절한 결과를 제공하지 못한다. 예를 들어, 사용자의 이동 방향과는 반대 방향에 위치한 객체가 질의 결과로 반환 꾈 경우, 사용자가 검색된 객체에 접근하기 위한 시간과 비용이 증가하는 문제가 발생한다 파라서 이 논문에서는 실세계 환경에 적합한 최근접 질의 처리를 위해 이동 객체의 방향과 속도 값에 대한 가중치 함수론 사용하여 최근접 질의를 처리한다. 제안된 기법은 교통정보 시스템, 관광정보 시스템, 물류관리 시스템, 소방안전 시스템과 같은 응용 시스템에 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.208-210
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• 2004

오늘날 인터넷상에서 존재하는 않은 정보들은 다양한 사용자의 개인 특성에 안게 새로운 정보의 지식으로 제공되어지기를 원한다. 기존의 연구는 단일 학술 기법을 통해 정보를 추출했으나 사용자에게 보다 의미 있는 정보를 제공하기 위해 다중 전략 학습 기법인 PMSL(Personalized Multi-Strategy Learning) 모듈 시스템을 제안하고자 한다. PMSL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시킴으로 결과의 효율성을 높이고자 하였으며, 연관규칙의 문제점을 보완하기 위해 가중치 기법인 TF＊IDF 학습 기법을 적용시켰다. PMSL 모듈을 실행한 결과 기존 학습 기법에 비해 보다 더 의미 있는 연관 지식을 추출하게 되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.587-589
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• 2003

이동 통신 시스템의 가장 큰 특징 중의 하나가 이동노드의 이동성을 보장하기 위한 핸드오프 기술이다. 그러나 핸드오프 시에 발생되는 패킷의 손실은 지연에 민감하거나 또는 실 시간성을 요하는 서비스에서 요구하는 조건을 만족시키지 못할 경우가 있다. 이에 이동노드가 외부 네드워크로 이동하는 경우 낮은 지연을 가지는 핸드오프 방법으로 사전등록 핸드오프 방법이 있다. 사전등록 핸드오프는 히스토리 파일에 있는 임의의 한 이동노드가 전에 방문한 셀들에 대한 정보를 사용하여 이동 전에 등록에 관한 패킷을 다음 이동할 셀 외부에이전트에게 미리 전송하고 이동을 하는 방법이다. 그러나 히스토리 파일은 이동노드가 외부네트워크를 방문했던 횟수대로 구성되기 때문에 이를 사용했을 때 잘못된 이동 예측이 발생할 수 있다. 이 논문에서는 이동노드의 외부 네트워크 방문 히스토리를 현 이동노드가 위치한 셀의 기준 값을 고려하고, 방향그래프(Directed graph) 형식으로 작성한 히스토리 파일을 이용하여 잘못된 이동 예측을 방지하는 기법을 제안한다.