• 제목/요약/키워드: 언어 간 전이

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사전 학습된 Transformer 언어 모델의 이종 언어 간 전이 학습을 통한 자원 희소성 문제 극복 (Cross-Lingual Transfer of Pretrained Transformers to Resource-Scarce Languages)

  • 이찬희;박찬준;김경민;오동석;임희석
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.135-140
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    • 2020
  • 사전 학습된 Transformer 기반 언어 모델은 자연어처리 시스템에 적용되었을 시 광범위한 사례에서 큰 폭의 성능 향상을 보여준다. 여기서 사전 학습에 사용되는 언어 모델링 태스크는 비지도 학습에 속하는 기술이기 때문에 상대적으로 데이터의 확보가 쉬운 편이다. 하지만 몇 종의 주류 언어를 제외한 대부분 언어는 활용할 수 있는 언어 자원 자체가 희소하며, 따라서 이러한 사전 학습 기술의 혜택도 누리기 어렵다. 본 연구에서는 이와 같은 상황에서 발생할 수 있는 자원 희소성 문제를 극복하기 위해 이종 언어 간 전이 학습을 이용하는 방법을 제안한다. 본 방법은 언어 자원이 풍부한 언어에서 학습된 Transformer 기반 언어 모델에서 얻은 파라미터 중 재활용 가능한 부분을 이용하여 목표 언어의 모델을 초기화한 후 학습을 진행한다. 또한, 기존 언어와 목표 언어의 차이를 학습하는 역할을 하는 적응층들을 추가하여 이종 언어 간 전이 학습을 돕는다. 제안된 방법을 언어 자원이 희귀한 상황에 대하여 실험해본 결과, 전이 학습을 사용하지 않은 기준 모델 대비 perplexity와 단어 예측의 정확도가 큰 폭으로 향상됨을 확인하였다.

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코드 스위칭 코퍼스 기반 다국어 LLM의 지식 전이 연구 (Knowledge Transfer in Multilingual LLMs Based on Code-Switching Corpora)

  • 김성현;이강희;정민수;이정우
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.301-305
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    • 2023
  • 최근 등장한 Large Language Models (LLM)은 자연어 처리 분야에서 눈에 띄는 성과를 보여주었지만, 주로 영어 중심의 연구로 진행되어 그 한계를 가지고 있다. 본 연구는 사전 학습된 LLM의 언어별 지식 전이 가능성을 한국어를 중심으로 탐구하였다. 이를 위해 한국어와 영어로 구성된 코드 스위칭 코퍼스를 구축하였으며, 기본 모델인 LLAMA-2와 코드 스위칭 코퍼스를 추가 학습한 모델 간의 성능 비교를 수행하였다. 결과적으로, 제안하는 방법론으로 학습한 모델은 두 언어 간의 희미론적 정보가 효과적으로 전이됐으며, 두 언어 간의 지식 정보 연계가 가능했다. 이 연구는 다양한 언어와 문화를 반영하는 다국어 LLM 연구와, 소수 언어를 포함한 AI 기술의 확산 및 민주화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

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MLM 기반 언어 간 전이학습을 이용한 개체명 인식 방법론 분석 (An Analysis of Named Entity Recognition System using MLM-based Language Transfer Learning)

  • 손준영;김경민;김진성;허윤아;임희석
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.284-288
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    • 2022
  • 최근 다양한 언어모델의 구축 및 발전으로 개체명 인식 시스템의 성능은 최고 수준에 도달했다. 하지만 이와 관련된 대부분의 연구는 데이터가 충분한 언어에 대해서만 다루기 때문에, 양질의 지도학습 데이터의 존재를 가정한다. 대부분의 언어에서는 개체 유형에 대한 언어의 잠재적 특성을 충분히 학습할 수 있는 지도학습 데이터가 부족하기 때문에, 종종 자원 부족의 어려움에 직면한다. 본 논문에서는 Masked language modeling 기반 언어 간 전이학습을 이용한 개체명 인식 방법론에 대한 분석을 수행한다. 이를 위해 전이를 수행하는 소스 언어는 고자원 언어로 가정하며, 전이를 받는 타겟 언어는 저자원 언어로 가정한다. 본 논문에서는 언어모델의 토큰 사전에 언어 독립적인 가상의 자질인 개체 유형에 대한 프롬프트 토큰을 추가하고 이를 소스 언어로 학습한 뒤, 타겟 언어로 전이하는 상황에서 제안하는 방법론에 대한 평가를 수행한다. 실험 결과, 제안하는 방법론은 일반적인 미세조정 방법론보다 높은 성능을 보였으며, 한국어에서 가장 큰 영향을 받은 타겟 언어는 네덜란드어, 한국어로 전이할 때 가장 큰 영향을 준 소스 언어는 중국어인 결과를 보였다.

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효과적인 한국어 교차언어 전송을 위한 특성 연구 (Research on Features for Effective Cross-Lingual Transfer in Korean)

  • 윤태준;김태욱
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.119-124
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    • 2023
  • 자원이 풍부한 언어를 사용하여 훈련된 모델을 만들고 해당 모델을 사용해 자원이 부족한 언어에 대해 전이 학습하는 방법인 교차언어 전송(Cross-Lingual Transfer)은 다국어 모델을 사용하여 특정한 언어에 맞는 모델을 만들 때 사용되는 일반적이고 효율적인 방법이다. 교차언어 전송의 성능은 서비스하는 언어와 전송 모델을 만들기 위한 훈련 데이터 언어에 따라 성능이 매우 다르므로 어떤 언어를 사용하여 학습할지 결정하는 단계는 효율적인 언어 서비스를 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 교차언어 전송을 위한 원천언어를 찾을 수 있는 특성이 무엇인지 회귀분석을 통해 탐구한다. 또한 교차언어전송에 용이한 원천 학습 언어를 찾는 기존의 방법론들 간의 비교를 통해 더 나은 방법을 도출해내고 한국어의 경우에 일반적으로 더 나은 원천 학습 언어를 찾을 수 있는 방법론을 도출한다.

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감정망을 활용한 자연언어 문서 상의 감정예측 (Emotion Prediction from Natural Language Documents ith Emotion Network)

  • 민혜진;박종철
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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    • pp.191-199
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    • 2004
  • 본 논문에서는 텍스트에 나타난 감정상태를 인지하는 모델을 제안하고, 이러한 모델을 활용하여 현재문장에서 나타난 감정 및 이후에 나타나게 될 감정상태들을 예측하는 시스템에 대하여 다룬다. 사용자의 감정을 인지하고 이에 대한 자연스러운 메시지, 행동 등을 통해 인간과 상호작용 할 수 있는 컴퓨터시스템을 구현하기 위해서는 현재의 감정상태뿐만 아니라 사용자 개개인의 정보 및 시스템과 상호작용하고 있는 상황의 정보 등을 통해 이후에 사용자가 느낄 수 있는 감정을 예측할 수 있는 감정모델이 요구된다. 본 논문에서는 파악된 이전의 감정상태 및 실제 감정과 표현된 감정간의 관계, 그리고 감정에 영향을 미친 주변대상의 특징 및 감정경험자의 목표와 행동이 반영된 상태-전이형태의 감정모델인 감정망(Emotion Network)을 제안한다. 감정망은 각 감정을 나타내는 상태(state)와 연결된 상태들 간의 전이(transition), 그리고 전이가 발생하기 위한 조건(condition)으로 구성된다. 본 논문에서는 텍스트 형태의 상담예시에 감정망을 활용하여 문헌의 감정어휘에 의해 직접적으로 표출되지 않는 감정을 예측할 수 있음을 보인다.

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독일어와 한국어를 비교한 언어 유형적 분석 (Sprachtypologische Fehleranalyse - Im Vergleich der deutschen und koreanischen Sprache -)

  • 박진길
    • 한국독어학회지:독어학
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    • 제7집
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    • pp.1-24
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    • 2003
  • 우리는 지금까지 독일어와 한국어 두 언어간의 오류분석을 논의해 왔다. 특히 언어유형학적인 측면에서 몇 가지 오류유형과 분석을 시도했다. 그 결과는 대체로 다음과 같이 요약될 수 있다. 독일어와 한국어가 서로 근본적으로 상반되는 언어현상과 더불어 약간의 공통성을 나타내며 일정한 유형을 나타낸다. 이는 두로 인간의 언어습득장치에 기인된 언어습득의 결정주의(Determinismus)에서 비롯될 것이다. 언어특성/문제의 체계성/규칙성 또는 일관성은 이를 반영한다. 거대한 언어자료 중에 극히 미미한 일부, 즉 언어최소량를 정복함으로써 그 효용성을 극대화할 수 있는 것은 매우 중요한 의미를 지닌다. 이를 연구 이용하는 경우에는 엄청난 효과와 가능성을 기대할 수 있을 것이다. (1) 독일어와 한국어의 학습 및 오류분석에서 가장 핵심적인 것은 언어유형학적으로 드러난 언어특성, 즉 전치성(독일어/영어)과 후치성(한국어)이다. 이를 토대로 형성된 대립적인 면과 공통적인 문제를 체계화하는 것이 역시 오류분석 문제의 관건이다. 또한 독일어가 아직 후치성 언어(한국어(TXV))에서 출발해서 전치성 언어(영어(SVX))로 발전/변화해 가는 과정, 즉 중간단계인 TVX에 머물고 있다는 사실이 중요한 의미를 지닌다. 즉 그들의 대극성과 유사성을 연결하는 실마리로 볼 수 있기 때문이다. (2) 일치(Kongruenz)/상관(Korrelation) 및 반복(Wiederholung) 현상, 그리고 격변화와 인칭변화 현상은 어순문제와 더불어 형태론적 문제를 통해 문법적인 확인수단으로 작용한다. 이들은 대부분 체계적/구조적으로 나타나기 때문에 학습자는 흔히 같은 유형에서 반복적으로 오류를 범하기 마련이다. 이를 극복하기 위해서 언어 유형학적 오류분석을 이해하고 또한 이를 통해 오류를 줄이거나 예방하는 학습이 필요하다. (3) 명사가 한정사구 안에서 성/수/격에 따라 변화하는 것과 동사가 동사구에서 주어의 인칭/수에 따라 인칭변화 하는 것은 우리 한국인에게는 아주 이색적인 현상이다. 이는 양면적인 수식구조에 대한 확인수단 및 원자가에 의한 강력한 형식위주 언어인 독일어와 전위적인 단일 수식구조와 부정형 동사를 특성으로 형성된 핵/최소문 언어간의 필연적인 적응관계 및 결과라고 볼 수 있다. 이 두 가지 유형 역시 언어특성에 따라 도식화/공식화 할 수 있다. (4) 괄호현상, 즉 으뜸머리(Hauptkopf)가 버금머리(Nebenkopf)와 분리하는 것은 우리 한국인에게는 아주 이색적인 언어현상이다. 한국어에는 머리의 이동이 없기 때문이다. 긴 구문에서 버금머리를 잊어버리거나 실수하는 것은 모든 괄호구문에서 예견되는 결과이다. 그러나 이는 정치성과 후치성 언어간의 전이 과정으로 이해될 수 있다. 으뜸머리가 원래의 자리를 박차고 소속 구/문의 앞자리로 도약한 것처럼 느껴지기 때문이다. (5) 전치 및 후치 수식이 유동적으로 작용하는 독일어는 전치 수식만으로 고정된 한국어보다 복잡하지만 균형적인 언어구조이다. 이러한 수식구조에서 한국인은 흔히 형태 및 어순에서, 그리고 번역에서 오류를 범하고 만다. (6) 그러나 가장 중요한 것은 아는 것을 제대로 이용하는 문제이다. 모국어/L2를 자유로이 말하고 쓸 때까지, 즉 언어습득에는 일체이 문법이나 도표/도식을 이용할 필요가 없다는 사실이다. 이는 17세기 서구의 이성주의 철학자들의 한결같은 경고이다. 오늘날 초고속 과학문명에서 더욱 빛을 발하는 것은 당연한 결과이다. 한 언어 속에 들어있는 문법체계를 익혀 가는 것이 곧 언어습득 과정이지만, 이를 달성하는 가능성 내지 첩경은 실제적인 언어자료와 체험이지 결코 문법이나 추상적인 개념적 접근이 아님을 웅변하고 있기 때문이다. 핵심적인 문제는 모국어교육에서도 최대 장점인 대화를 통한 언어연습/대화 기회를 최대한 보장하는 데 있다. 또한 언어간섭 현상을 조장하는 분위기를 막아야 할 것이다. 이러한 의미에서 교수법 개발이 외국어/L2 성공의 관건일 것이다. (7) 언어학습에서 오류를 극복하는 데는 일차적인 실제 상황에 부합하는 대화적인 연습, 그리고 효과적인 언어자료 접촉, 즉 독서와 모방이 중요하다. 이차적이고 직접적인 것은 통사(Syntax) 및 형태론(Morphologie)를 익힐 수 있는 말/문을 끊임없이 익히는 일이다. 이것이 또한 언어최소량을 충족시켜 언어습득에 이르는 첩경이다. 자연 생태적인 모국어 학습 또는 조정 및 제도적인 언어학습에서도 실제상황에 어긋나는 문법적인 체계에 얽매이는 도식 및 도표 위주의 텟스트는 일시적인 기대일 뿐이다. 인간의 언어습득장치를 이해하지 못한 결과이기 때문이다. 문법적인 개념위주 접근은 상당한 설명이 필요해서 절박한 자료와 체험까지 앗아가기 마련이다. 더구나 이를 위해 수준을 무시하고 모국어로 일관하여 벙어리와 문맹을 자초하는 것은 참으로 어리석은 일이다. 지식 정보화 시대 및 세계화 시대에는 무엇보다도 교육 및 언어정책이 국가 발전의 원동력이다. 특히 영어를 비롯한 외국어 학습능력과 학습방법은 매우 중요하다. 학습자에게 말하고 쓰는 기본 능력을 보장하는 것이 급선무이다. 이를 위한 작업의 하나가 바로 언어간의 오류분석일 것이다. 언어의 습득과 활용이 체계적이듯이 오류분석 역시 상당히 체계적이다. 그래서 인간의 언어습득과 언어습득장치를 두고 결정론(Determinismus)이 지배적이다. 이러한 의미에서 언어습득의 3대 요소, 즉 언어습득장치를 구비한 인간으로 태어나고, 해당 언어를 통한 일관된 언어체험/학습으로 언어최소량을 충족해야 한 언어를 정복할 수 있다는 것은 결정적인 사실이다. 학생고객에게 다가서는 책임교육으로 교육개방에 대비하는 일 역시 시대적인 상황이요 또한 결정적인 단계임엔 틀림이 없을 것이다.

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한국어 품사 태깅을 위한 다이내믹 링크 모델 (A Dynamic Link Model for Korean POS-Tagging)

  • 황명진;강미영;권혁철
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.282-289
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    • 2007
  • 통계를 이용한 품사 태깅에서는 자료부족 문제가 이슈가 된다. 한국어나 터키어와 같은 교착어는 어절(word)이 다수 형태소로 구성되어 있어서 자료부족 문제가 더 심각하다. 이러한 문제를 극복하고자 교착어 문장을 어절 열이 아니라 형태소의 열이라 가정한 연구도 있었으나, 어절 특성이 사라지기 때문에 파생에 의한 어절의 문법 범주 변화 등의 통계정보와 어절 간의 통계정보를 구하기 어렵다. 본 논문은 효율적인 어절 간 전이확률 계산 방법론을 고안함으로써 어절 단위의 정보를 유지하면서도 자료부족문제를 해결할 수 있는 확률 모델을 제안한다. 즉, 한국어의 형태통사적인 특성을 고려하면 앞 어절의 마지막 형태소와 함께 뒤 어절의 처음 혹은 끝 형태소-즉 두 개의 어절 간 전이 링크만으로도 어절 간 전이확률 계산 시 필요한 대부분 정보를 얻을 수 있고, 문맥에 따라 두 링크 중 하나만 필요하다는 관찰을 토대로 규칙을 이용해 두전이링크 중 하나를 선택해 전이확률 계산에 사용하는 '다이내믹 링크 모델'을 제안한다. 형태소 품사 bi-gram만을 사용하는 이 모델은 실험 말뭉치에 대해 96.60%의 정확도를 보인다. 이는 같은 말뭉치에 대해 형태소 품사 tri-gram 등의 더 많은 문맥 정보를 사용하는 다른 모델을 평가했을 때와 대등한 성능이다.

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자연스러운 텍스트 생성을 위한 추계적 텍스트 구조화 (A Stochastic Text Structuring using Simulated Annealing)

  • 노지은;이종혁
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.199-206
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    • 2002
  • 언어가 아닌 다양한 지식원으로부터 그것을 설명하는 텍스트를 생성하는 텍스트 생성 (text generation)은 여러 가지 복합적이고 단계적인 과정을 거쳐 이루어진다. 자연스러운 텍스트를 생성하기 위한 여러 단계 중, 지식원으로부터 텍스트에 포함되기 위해 뽑힌 정보들간의 순서를 적절히 결정하는 과정을 텍스트 구조화(text structuring)라고 한다. 텍스트 구조화는 생성될 텍스트의 결속성(coherence)을 크게 좌우하므로, 양질의 텍스트를 생성하기 위해서는 텍스트 구조화를 다루기 위한 정교한 방법론이 요구된다. 본 논문에서는 SA(simulated annealing) 알고리즘을 이용해 추계적 텍스트 구조화 방안을 제안하며 특히, SA의 평가 함수(evaluation function)로서, 총 4가지의 방법론-중심화 이론(centering theory)을 이용한 센터 전이 유형의 선호도, 추론 비용에 근거한 전이 유형간의 선호도, 서두 문장을 결정하기 위한 가중치 할당에 따른 선호도, 인접한 문장간의 유사도에 따른 선호도-을 제안하고 실험을 통해, 그 효용성을 보였다.

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음운인식의 언어 간 전이와 한글 및 영어의 읽기 쓰기와의 관계 (Cross-language Transfer of Phonological Awareness and Its Relations with Reading and Writing in Korean and English)

  • 김상미;조증열;김지연
    • 인지과학
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    • 제26권2호
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    • pp.125-146
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    • 2015
  • 본 연구는 초등학교 5학년 학생들을 대상으로 한국어 음운인식이 영어 음운인식에 기여하는지의 여부와, 한국어와 영어의 음운인식이 한글과 영어 읽기 및 쓰기와 관련이 되는지를 살펴보았다. 그 결과, 어휘력과 연령을 통제한 후에 한국어 음운인식은 영어 음운인식의 변량을 유의하게 설명하였다. 구체적으로 한국어 음절과 음소인식은 영어 음절인식을 예측하였고, 한국어 음소인식은 영어 음소인식을 예측하였다. 연령과 어휘력을 통제한 후에 영어 음소인식은 영어와 한글의 읽기와 받아쓰기의 변량을 유의하게 설명하였다. 또한 한국어 음절인식이 한글읽기를 설명하였으며, 영어 음절인식은 한글 받아쓰기를 설명하였다. 본 연구의 결과는 음운인식은 상위언어적 기술(metalinguistic skill)로 한국어에서 영어로 언어 간 전이되는 것을 시사한다. 또한 음소인식이 영어의 읽기와 쓰기에 중요하지만, 음소와 음절인식이 한글의 읽기와 쓰기에 중요한 것을 시사한다.

임베디드 디바이스에서의 실시간 지원을 위한 태스크 스케쥴링 API 설계 및 구현 (Design and Implementation of Task Scheduling API for Supporting the Real-Time in Embedded Devices)

  • 조희남;성영락;이철훈
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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    • pp.97-99
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    • 2003
  • 얼마전까지 실시간 응용 프로그래밍은 대부분 c 언어를 사용하여 구현되어 왔다. 1997 년까지만 해도 자바 언어를 사용한 실시간 응용프로그램의 개발은 불가능해 보였으나, 현재는 하드웨어적으로 구현된 자바 해석기와 가비지 컬렉션을 제외한 통합 시스템 그리고 실시간 특징들을 포함하는 자바 프로세서의 등장으로 인하여 자바 언어를 이용한 실시간 응용프로그램 개발이 가능하게 되었고 이로 인해 그 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 이에 본 논문은최근 각광받고 있는 임베디드 디바이스용 MIDP(Mobile Information Device Profile)의 태스크 스케쥴링 부문에 실시간 개념을 도입하여 설계 및 구현한 논문이다.

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