• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07b
• /
• pp.544-546
• /
• 2005

현재의 컴퓨팅 패러다임은 객체간의 대화다. 심지어 인간도 객체의 일부로 보고, 인간의 행동처럼 텍스트로 나타내기 힘든 추상적인 개념들도 관계들을 정의함으로써 온톨로지로 표현할 수 있다. VPW는 이러한 온톨로지들을 바탕으로 사용자의 상황을 표현하고, 이는 컨텍스트 적응형 서비스 객체에게 전달되어 사용자에 맞는 적응형 서비스를 제공받게 된다. 본 논문에서는 컨텍스트 적응형 개인화 서비스를 위해 사용자와 관련된 컨텍스트를 전달하는 방법으로써 사용자를 현존하는 온톨로지들을 이용하여 VPW 모델링 방법으로 표현하는 것과 VPW를 이용하여 사용자에게 알맞은 서비스를 제공하는 방법을 기술하고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2019.10a
• /
• pp.415-418
• /
• 2019

기계독해 모델에 새로운 도메인을 적용하기 위해서는 도메인에 맞는 데이터가 필요하다. 그러나 추가 데이터 구축은 많은 비용이 발생한다. 사람이 직접 구축한 데이터 없이 적용하기 위해서는 자동 추가 데이터 확보, 도메인 적응의 문제를 해결해야한다. 추가 데이터 확보의 경우 번역, 질의 생성의 방법으로 연구가 진행되었다. 그러나 도메인 적응을 위해서는 새로운 정답 유형에 대한 질의가 필요하며 이를 위해서는 정답 후보 추출, 추출된 정답 후보로 질의를 생성해야한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 듀얼 포인터 네트워크 기반 정답 후보 추출 모델로 정답 후보를 추출하고, 포인터 제너레이터 기반 질의 생성 모델로 새로운 데이터를 생성하는 방법을 제안한다. 실험 결과 추가 데이터 확보의 경우 KorQuAD, 경제, 금융 도메인의 데이터에서 모두 성능 향상을 보였으며, 도메인 적응 실험에서도 새로운 도메인의 문맥만을 이용해 데이터를 생성했을 때 기존 도메인과 다른 도메인에서 모두 기계독해 성능 향상을 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.25 no.4
• /
• pp.159-163
• /
• 2006

In this paper a data-driven method to improve the performance of the Jacobian adaptation (JA) for the noisy speech recognition is proposed. In stead of constructing the reference HMM by using the model composition method like the parallel model combination (PMC), we propose to train the reference HMM directly with the noisy speech. This was motivated from the idea that the directly trained reference HMM will model the acoustical variations due to the noise better than the composite HMM. For the estimation of the Jacobian matrices, the Baum-Welch algorithm is employed during the training. The recognition experiments have been done to show the improved performance of the proposed method over the Jacobian adaptation as well as other model compensation methods.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
• /
• v.33B no.1
• /
• pp.178-186
• /
• 1996

We develop a simple adaptive population coding model for neural networks based upon an error minimization method. Our model exhibits properties that have been experimentally observed in the population coding of the motor-cortical cells during the voluntary arm movements of primates. By removing a group of directionally tuned cells after learning, we study its contribution to the population coding. Through the learning process of the remained cells, we observe how the cells modify their preferred directions to reduce the coding errors. Since this adaptive property has been neither predicted nor experimentally observed before, it would be interesting to find whether a similar adaptive property exists in real cortices that are believed to encode the information in their cell populations.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
• /
• v.35 no.11
• /
• pp.990-998
• /
• 2007

Adaptive output feedback control technique using Neural Networks(NN) is proposed for uncertain nonlinear Multi-Input Multi-Output(MIMO) systems. Modified Dynamic Inversion Model(MDIM) is introduced to decouple uncertain nonlinearities from inversion-based control input. MDIM consists of approximated dynamic inversion model and inversion model error. One NN is applied to compensate the MDIM of the system. The output of the NN augments the tracking controller which is based upon a filtered error approximation with online weight adaptation laws which are derived from Lyapunov's direct method to guarantee tracking performance and ultimate boundedness. Several numerical results are illustrated in the simulation of Van der Pol system and unmanned helicopter with model uncertainties.

• The Korean Nurse
• /
• v.32 no.3
• /
• pp.45-51
• /
• 1993

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.29 no.6C
• /
• pp.893-900
• /
• 2004

While security traditionally has been an important issue in information systems, the problem of the greatest concern today is related to the availability of information and continuity of services. Since people and organizations now rely on distributed systems in accessing and processing critical services and mission, the availability of information and continuity of services are becoming more important. Therefore the importance of implementing systems that continue to function in the presence of security breaches cannot be overemphasized. One of the solutions to provide the availability and continuity of information system applications is introducing an intrusion tolerance system. Security mechanism and adaptation mechanism can ensure intrusion tolerance by protecting the application from accidental or malicious changes to the system and by adapting the application to the changing conditions. In this paper we propose an intrusion tolerance model that improves the developmental structure while assuring security level. We also design and implement an adaptive intrusion tolerance system to verify the efficiency of our model by integrating proper functions extracted from CORBA security modules.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
• /
• v.41 no.9
• /
• pp.817-823
• /
• 2017

In the past, research has been conducted on the development of an adaptive cruise control algorithm considering fuel efficiency, and an adaptive cruise control system considering fuel efficiency have been developed. However, research on optimizing vehicle and adaptive cruise control parameters in order to maximize performances is insufficient. In this study, the design optimization of vehicle and control parameters considering fuel efficiency, trackability, ride comfort and safe distance is performed. This paper proposes performance measures of vehicle behavior and develops an adaptive cruise control system. In addition, based on the screening of vehicle parameters that significantly influence performances, kriging surrogate models are constructed through a sequential design of experiment, and kriging surrogate model-based design optimization is performed to maximize fuel efficiency and satisfy target performances.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.05b
• /
• pp.1137-1140
• /
• 2003

네트워크의 QoS를 지원하기 위해서는 자원 관리에 적응제어구조의 도입이 필요하다. 이를 위해서는 사전에 네트워크의 대역폭 할당에 따른 전송률 응답특성을 구현하는 모델의 개발이 필수적이며 이 모델을 통하여 적응제어구조의 최적화를 진행해야 한다. 본 연구에서는 두 가지 방식의 모델을 제안하였다. 첫째는 동적 시스템 모델이며 다른 하나는 통계적 모델이다. 동적 시스템 모델은 네트워크의 동적 특성을 고려하여 도입하였으며, 통계적 모델은 측정된 전송률 데이터의 분포를 고려하여 도입하였다. 제시된 두 모델의 인자 결정을 위해 최적화 기법을 사용하였으며, 결과적으로 제시된 두 모델이 실제 네트워크의 동작과 유사함을 살펴보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10b
• /
• pp.130-132
• /
• 2001

신경망을 이용한 추천 기술은 항목이나 사용자간의 가중치를 학습할 수 있고, 자료 유형에 상관없이 데이터 처리가 용이하다. 또한 최근 연구를 통해서 그 우수성이 입증되고 있다. 그러나 사용자간의 상관관계로 추천하는 사용자 신경망 모델과 항목간의 상관관계로 추천하는 항목 신경망 모델이 서로 다른 관점으로 다른 선호도를 제시한 경우에 선택한 모델의 선호도에 따라 시스템의 성능이 좌우된다. 그러므로 효율적이고 성능이 우수한 추천 시스템을 위해 사용자와 항목 신경망 모델의 통합 방법을 제안한다. 두 모델 사이에 우선 순위를 결정하여 통합하는 순차적 통합 방법과 두 모델을 동시에 고려하는 병렬적 통합방법을 제안한다. 그러나 두 통합 방법은 선호도 예측 기준에 있어서 정적이고, 문제에 대한 적응성이 없다. 그러므로 신경망(퍼셉트론, 다층 퍼셉트론)을 이용한 통합 방법을 제안한다. 또한 퍼지의 소속함수를 이용하여 퍼지 추론를 적용한 통합 방법을 제안하고, 패턴 인식 분야에서 사용하는 BKS 방법을 적응하여 두 신경망 모델을 통합하여 실험한다. 본 논문에서는 사용자와 항목 신경망 모델을 통합함으로써 기존의 추천 기술인 연관 규칙과 단일 신경망 모델을 이용한 추천보다 우수함을 보이고 있다.