본 논문에서는 Multi-Head Attention 대신 Spatial Gating Unit을 사용하는 GMLP[1]에 작은 Attention 신경망을 추가한 모델을 구성하여 뉴스와 위키피디아 데이터로 사전학습을 실시하고 한국어 다운스트림 테스크(감성분석, 개체명 인식)에 적용해 본다. 그 결과, 감성분석에서 Multilingual BERT보다 0.27%높은 Accuracy인 87.70%를 보였으며, 개체명 인식에서는 1.6%높은 85.82%의 F1 Score를 나타내었다. 따라서 GMLP가 기존 Transformer Encoder의 Multi-head Attention[2]없이 SGU와 작은 Attention만으로도 BERT[3]와 견줄만한 성능을 보일 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 BERT와 추론 속도를 비교 실험했을 때 배치사이즈가 20보다 작을 때 BERT보다 1에서 6배 정도 빠르다는 것을 확인할 수 있었다.
최근 들어, 통신 및 멀티미디어의 발달과 더불어 대용량 동영상 데이터의 효과적인 관리 및 처리 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 동영상 압축표준인 MPEG-2 데이터의 효과적인 관리 및 처리를 위한 클라이언트/서버 환경에서의 비선형 편집 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 압축 정보를 이용하여 최소한의 복호화 과정을 통해 장면전화 검출 및 색인을 수행하는 색인부의 DirectX를 기반으로 한 편집부로 크게 구성되어 있다. 본 논문에서는 압축 정보를 사용하여 빠르게 색인을 수행하고, DirectX 기술을 사용함으로써 다양한 편집 기능을 제공하며 사용자에게 직관적이고 간편한 인터페이스를 제공한다. 또한 클라이언트/서버 환경에서의 편집기능을 제공함으로써 고성능의 편집 서버를 통해 저사양의 클라이언트 컴퓨터에서도 소프트웨어적으로 MPEG-2 동영상을 효과적으로 편집할 수 있는 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 영어 회화 교육을 위한 예제 기반 대화 시스템에 대해 논한다. 기존의 획일적인 멀티미디어 영어 학습에서 벗어나 자연어 처리 및 대화 기술을 이용하여 지능적인 일대일 영어 회화 교육 제공을 목적으로 한다. 본 시스템은 미숙한 학습자 발화를 이해할 수 있으므로 불완전한 언어 구사 능력으로도 대화를 참여할 수 있는 체험형 학습을 제공한다. 이를 통해 학습자에게 영어를 배우려는 흥미로운 동기를 부여한다. 또한 학습자의 표현력 향상을 위한 교육적인 도움 기능을 갖추고 있다. 이를 위해 우리는 학습자의 미숙한 표현을 이해하는 통계 기반의 언어 이해 모듈, 도메인 확장성이 뛰어난 예제 기반 대화 관리 모듈, 교육 및 평가 기능을 개발하였다.
발전소에서 운전중인 기계들의 안전운전과 예지 보전을 위하여 발전설비의 고장 감지 및 진단과 상태 모니터링은 중대한 역할을 담당하고 있다. 이 연구에서는 설비의 안전하고 신뢰적인 운전을 위한 기계의 작동상태를 사운드 정보로 획득하고 분석하는 시스템을 제안하였다. 사운드 정보의 사용은 적은 양의 채널의 사용으로 많은 기계 및 설비의 이상 유무의 판별을 가능케 하며, 이를 획득하기 위하여 3개의 마이크로폰, 다채널 A/D변환기, 다채널 I/O Sound Card(Soundtrack DSP24) 및 PC로 시스템을 구성하였다. 소프트웨어 개발언어로서 Microsoft Visual C++ 및 MATLAB을 이용하였다. 화력 발전소에 운전중인 주요기계들의 사운드 정보를 취득하여 취득한 기계별 사운드 정보를 이용하여 주파수 특성을 파악하고, 이를 이용하여 기기의 운전 상태진단을 가능하게 한다.
본 논문에서는 기존의 대형 모니터링 시스템의 틀에서 벗어나 정보의 신속, 정확성을 중점으로 시스템의 기능 및 특징으로는 선실들의 센서 값 을 실시간으로 표시하는 것으로 선박내의 어느 위치에서든지 한눈에 볼 수 있도록 휴대용기기로 실시간으로 모니터링 한다. 효율성으로는 선원이 모니터 실에서 모니터하지 않고 유동적으로 움직일 수 있으며 인가받은 선원도 선실을 바로 모니터링 할 수 있어 효율적인 사고 및 재난에 신속히 대응 할 수 있도록 하였다.
높은 몰입감과 실재감을 제공하는 XR 기술이 고령자들의 인지능력, 주의력, 시각적 기억력에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타나며 노인의 건강과 삶의 질을 향상시키기 위한 기술로 많은 관심을 받고 있다. 본 연구는 인지기능 향상을 위한 XR 융합훈련프로그램에 사용될 콘텐츠 저작 시 젊은이와 노령층의 디지털 격차, 선호도의 차이, 노화에 따른 신체·인지능력의 저하 등 고려해야 할 이슈를 소개하고, 문제를 해소할 수 있는 XR 콘텐츠 저작도구를 제안한다.
현재 측위에 대한 측정 대상이 점점 작아지면서, 그에 따른 정확도 까지 높아지고 있다. 실내 측위에 관한 기술은 대표적으로 단말기의 수신신호의 세기방식인 RSS(Received Signal Strength), 수신신호의 도달시간 방식 TOA(Time of Arrival), 수신 신호의 도달 시간차 방식 TDOA(Time Difference of Arrival), 수신신호의 입사각 방식인 AOA(Angle of Arrival) 등 여러 가지 기술이 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 특수 장비를 사용하지 않고, 무선 네트워크 기반의 실내 측위 중에 정확도가 높은 Fingerprinting 방법을 택하였다. WLAN 기반 실내측위에 가장 많이 사용되는 KNN은 k개의 이웃수와 RP의 수에 따라 민감하다. 본 논문에서는 KNN 성능을 향상 시키기 위해 SVM 이용하여 SNR 데이터를 군집화를 적용한 KNN과 SVM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP를 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 SVM에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과 위치 오차가 2m이내에 KNN/SVM 혼합 알고리즘이 KNN 알고리즘보다 성능이 우수하다.
시공간 접근 방법들을 위한 효율적인 성능평가 환경은 최소한 다음과 같은 모듈들을 포함해야 한다. 종합적인 데이터집합의 생성, 데이터집합의 저장, 접근 구조들의 수집과 실행, 실험적인 결과의 시각화 등이다. 데이터집합 저장 모듈에 초점을 맞추어서 다양한 실제 세계 시나리오를 실험하기 위한 종합적인 데이터의 생성이 요구된다. 과거의 여러 알고리즘들은 작업공간에서 미리 분배된 정적인 공간데이터를 생성하기 위하여 구현되어져왔다. 하지만 시간에 따라 변화하는 공간객체인 시공간 데이터를 생성하기에는 어렵다. 이 논문에서 시공간 데이터 타입의 데이터 생성기에서 고려하여야 할 매개변수들에 대하여 논의한다. "Generate_Spatio_Temporal_Data"라는 알고리즘은 움직이는 점 또는 사각형데이터를 생성하고 거래시간과 유효시간을 구별하지 않았으며 시간 점만을 표현하였다. 이 논문에서는 정확한 시간적 개념을 표현하기 위하여 거래시간과 유효시간간격 모두를 지원하는 데이터 생성기에 관하여 논의하기 위한 알고리즘을 제시하고 실제적인 데이터집합 생성을 위한 매개변수들을 나타낸다.
본 논문에서는 유전자 발현 데이터를 분석하는데 있어서 자기 조직화 지도와 계층적 군집화 기법을 상호 보완적으로 사용하여 사용자가 보다 직관적으로 군집화 결과를 해석할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 사용하면 빠른 처리 속도로 대용량 데이터 처리에 적합한 자기 조직화 지도의 장점을 살릴 수 있으며 계층적 군집화의 장점인 가시화 기능을 이용하여 자기 조직화 지도의 단점인 군집 경계에 대한 불명확성을 해소하여 군집화 결과를 사용자가 쉽게 이해하고 직관적으로 해석할 수 있도록 도와준다. 본 논문에서 제안된 방법의 효용성을 검증하기 위해 세 종류의 데이터를 사용하여 실험을 수행한 결과 제안된 방법이 기존 방법에 비해 더 나은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 k-ary n-cubes에서 다중 전송에 기반을 두고 있으며, 결함허용과 채널 경쟁을 고려한 적응적 웜홀 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 k-ary n-cube에서 차수 n에 대하여 (n-1)의 결함허용을 보장하기 위해 하나의 물리적 채널당 2n개의 가상채널을 사용한다. 이것은 결함허용을 고려한 기존의 적응적 라우팅 알고리즘보다 적은 수의 가상채널을 사용한다. 카오스 시뮬레이터를 이용하여 본 논문이 제안한 적응적 라우팅 알고리즘의 교통량과 결함허용을 고려한 메세지 지연도 함께 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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