본 논문에서는 동영상을 대상으로 하는 기존의 시각주의 시스템의 성능을 향상시킨 새로운 시스템에 대하여 설명한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템이 가지고 있던 한계점인 서로 반대되는 특징을 가지는 색상에서 하나의 특징만을 고정적으로 선택하던 것을 극복하여, 서로 반대되는 특징 중 현저함이 더 높은 색상 특징을 선택하여 입력 들어오는 영상에 적응적인 현저함 추출을 하였다. 도한 시간 현저함 정보를 추가적으로 고려할 수 있도록 하여 동영상에 대한 처리도 가능하도록 하였고, 성능 평가 시 인간을 대상으로 한 설문 조사 실험을 추가하여 보다 인간의 시각 인식과 유사한 시스템임을 증명하였다.
언어 모델 발전에 따라 사람과 유사하게 글을 생성하고 태스크를 수행하는 LLM들이 등장하고 있다. 하지만 아직까지도 기계와 사람의 수행 과정에 초점을 맞추어 차이점을 드러내는 연구는 활성화되지 않았다. 본 연구는 자연어 이해 및 생성 태스크 수행 시 기계와 인간의 수행 과정 차이를 밝히고자 하였다. 이에 이해 태스크로는 문법성 판단, 생성 태스크로는 요약 태스크를 대상 태스크로 선정하였고, 기존 주류 사전학습 모델이었던 transformer 계열 모델과 LLM인 ChatGPT 3.5를 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 문법성 판단 시 기계들이 인간의 언어적 직관을 반영하지 못하는 양상을 발견하였고, 요약 태스크에서는 인간과 기계의 성능 판단 기준이 다름을 확인하였다.
코퍼스 속의 언어적 규칙을 직접적으로 사용하여 한국어 의존 구조를 분석하기 위해, 본 한국어 의존 구조 분석기는 의존 구조가 나타나 있는 코퍼스로부터 변환 규칙 학습기로 규칙을 자동적으로 학습하고 그 규칙을 적용함으로써 한국어 의존 구조를 분석한다. 이를 위해 기존의 연구된 구구조 문법의 규칙 틀과는 다른 한국어 의존 구조에 맞는 규칙 틀을 연구하였고 또 의존 구조에서 발생할 수 있는 교차구조(Crossing structure)를 방지하는 연산을 고안하였다.
사용자가 질의한 내용에 대한 결과를 찾기 위해 본 논문은 DBPedia에서 제공해주는 트리플 구조를 TDB에 저장하고, 사용자 질의 문장에서 트리플을 찾은 뒤 해당 문장의 규칙을 추론하여 SPARQL 쿼리를 생성한 뒤, 마지막으로 Fuseki를 이용해 결과를 출력하는 Q&A시스템을 제안한다. SPARQL 쿼리를 생성함에 있어 질의의 정답을 찾아내는 타겟이 있다는 점과 한국어의 조사와 부사부분에서 쿼리가 변형될 수 있다는 점을 통해 유동적인 쿼리를 생성한다. 그리고 DBPedia에 없는 단어가 질의에서 나타날 수 있기 때문에 이를 정제해주는 작업 또한 필요하다. 한국어는 어절순서가 고정적이지 않다는 점, 조사, 부사에 의해 문장의 의미가 변형되는 또 다른 부분을 파악하여 앞으로 시스템을 개발함에 있어 정확률을 상승시킬 예정이다.
사용자에게 제공되고 있는 대부분의 시간 지리 정보 시스템은 소프트웨어 형태로 패키지화하여 제공되므로 과다한 구축비용과 재사용성의 문제점을 가지고 있다. 그리고 시간 지리 정보 시스템은 복잡하며 대용량인 특성을 가진 시공간 데이터를 처리해야만 한다. 따라서 시공간 데이터의 효율적인 관리 및 재사용성을 위해서 소프트웨어 부품화물 제공하는 컴포넌트 개발 방법론을 사용해야하며 시공간 데이터에 빠르게 접근하기 위한 인덱스 구조가 필요하다. 이 논문에서는 시공간 데이터를 효율적으로 관리하기 위하여 4차원 시공간 객체에 대한 인덱스를 컴포넌트 개발 방법론을 적용하여 설계하였다. 그리고 다차원 인덱스를 이용하는 4D 데이터 제공자를 COM 기반의 OLE DB 인터페이스를 이용하여 구현하고 성능을 평가하였다.
본 연구는 한국어 의존 구조를 결정하는 단계적 의존 구조 분석기를 제안한다. 각 단계에서는 주어진 문법관계의 후보열에서 올바른 문법관계를 결정하는데, 대상문법관계의 종류에 따라 독립적으로 수행된다. 문법관계의 후보열은 미리 학습된 지지벡터기계를 이용하여 주어, 목적어, 보어, 부사어 등 7가지의 문법관계로 추정한다. 각 단계에서는 지지벡터기계 분류기와 어절 간의 거리, 교차 구조 금지, 격 제한의 원칙 등의 한국어 언어 특성을 이용하여 대상문법관계를 결정하며, 모든 단계를 거쳐 최종적으로 전체 의존 구조와 문법관계가 결정된다. 트리 및 문법관계 부착 말뭉치를 이용하여 제안된 시스템을 구현 및 실험하였으며 약 85.7%의 정확률을 얻었다.
일반적으로 공공기관, 쇼핑몰, 백화점 등과 같은 많은 사람들이 모이는 장소들은 다양한 편의시설(화장실, 모유수유실, 놀이방 등)들을 갖추고 있지만, 실제 해당 장소를 이용하는 다수의 사람들은 이러한 편의시설을 적절히 활용하지 못하고 있는 것이 사실이다. 특히 이러한 편의시설들의 대부분이 여성, 어린이, 노약자 등 사회적 약자를 위한 시설이지만, 실제 이용 대상자들은 언제 어떤 편의시설을 이용할 수 있는지에 대한 정보를 파악하기 어려워 해당 공간의 활용률을 극대화 하지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서 제안하는 시스템에서는 해당 편의시설의 사용가능 여부를 인식 및 감지하고 이를 해당 편의시설을 이용하고자 하는 사용자들에게 시설 사용 정보를 실시간으로 통보할 수 있도록 하여, 해당 편의시설의 활용률을 극대화 할 수 있도록 하였다. 이를 통해, 해당 편의시설의 활용률 증가 및 대기시간 감소 등의 효과를 기대할 수 있다.
웹의 급속한 성장으로 정보의 양이 많아졌지만 디자인의 비중이 커지면서 웹 문서에 대한 구조를 추출하는데 어려움이 있다. 웹은 사용자가 원하는 정보를 쉽고 정확하게 검색할 수 있도록 웹 문서의 내용을 구조화하여 지속적으로 개선하면서 사용자의 특성과 행동 패턴에 따라 개인화 하여야한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 웹 문서들 간의 정확한 구조를 추출하는 것이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 보다 웹 사이트의 정확한 구조를 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 기본적으로 웹문서 태그의 하이퍼링크와 플래시 파일을 2진 형태의 문서로 불러 하이퍼링크를 추출하고 이를 깊이 우선 탐색 알고리즘을 사용하여 방향그래프로 만든다. 하지만 이러한 웹 문서 태그 탐색 시 애플릿이나 스크립트 등에 숨어 있는 하이퍼링크를 찾는 문제와 '뒤로' 버튼 사용 시 웹 접근로그에 기록되지 않는 문제점이 보완되어야 한다. 이를 위해 클릭 스트림을 스택에 저장하여 이미 만들어진 방향그래프와 비교하여 새롭게 찾은 정점과 간선을 추가 삭제함으로써 보다 신뢰성 높은 방향 그래프를 만든다.
본 논문에서는 IMT-2000용 터보코덱의 개선된 아키텍쳐를 제안하였다. 이는 on-the-fly 인터리빙 쉬프트 레지스터를 이용하여 외부 RAM을 사용하지 않는 인터리버에 의한 부호기와 필요한 메모리의 양을 줄이기 위한 복호기로 구성되었다. 제안된 구조는 C/VHDL 언어를 이용하여 시뮬레이션을 수행하여 반복횟수, 인터리버 블록크기, 부호율에 따른 비트오류율 성능이 이전 데이터와 비교적 일치함을 확인하였다.
최근 IPv6 기반 WiBro 망에서 다수의 사용자가 동종망간 혹은 이기종망간 인터넷 연결을 유지하면서 그룹으로 이동하는 상황에서의 핸드오버 처리 폭증 및 핸드오버 지연 시간 문제를 효율적으로 해결할수 있는 기술 및 시스템이 요구되어 지고 있다. 본 이동 AP는 IPv6 기반 WiBro 망에서 다양한 광대역무선망 접속 및 다양한 하향 단말 접속이 가능한 하드웨어 기반에 네트워크 이동성 기술를 구현하여 IPv6 기반 WiBro 네트워크 실, 내외 환경에서 이동성을 지원하지 않는 다수의 단말들이 네트워크 이동시 각 단말들의 이동성 처리가 수행됨을 확인하였으며 관련 서비스 연속성이 유지됨을 시험을 통해 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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