• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.13-14
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• 2017

본 논문에서는 강의 시간표 최적화를 위한 제약 프로그래밍의 적용 방안을 제시한다. 제약 프로그래밍은 제약 만족 문제를 해결하기 위한 기법으로 대상 문제를 결정 변수, 도메인, 제약조건으로 표현한다. 본 논문에서는 시간표 작성 최적화 문제의 결정 변수로 강의실, 요일, 교시를 사용하였으며, 추가로 요일과 교시를 결합한 변수를 사용함으로써 보다 쉽게 제약 조건을 표현할 수 있도록 하였다. 또한 제약 프로그래밍에 의해 도출된 초기해를 또 다시 제약 프로그래밍을 통해 반복적으로 개선함으로써 더 좋은 강의 시간표를 작성할 수 있도록 하였다. 특정 학과의 강의 시간표 문제를 대상으로 한 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법을 통해 보다 빠른 시간 내에 초기해를 도출할 수 있을 뿐 아니라 최종적으로 더 좋은 해의 도출이 가능함을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.81-86
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• 2014

한국어 의존 파싱은 문장 내 단어의 지배소를 찾음으로써 문장의 구조적 중의성을 해소하는 작업이다. 지배소 후위 원칙은 단어의 지배소는 자기 자신보다 뒤에 위치한다는 원리로, 한국어 구문분석을 위하여 널리 사용되는 원리이다. 본 연구에서는 한국어 지배소 후위 원리를 의존 파싱을 위한 트랜지션 시스템의 제약 조건으로 적용하여 2가지 트랜지션 시스템을 제안한다. 제안 모델은 기존 트랜지션 시스템 중 널리 사용되는 arc-standard와 arc-eager 알고리즘에 지배소 후위 제약을 적용한 포워드(forward) 기반 트랜지션 시스템과, 트랜지션 시스템의 단점인 에러 전파(error propagation)를 완화시키기 위하여 arc-eager 알고리즘의 lazy-reduce 방식을 적용한 백워드(backward) 기반 트랜지션 시스템이다. 실험은 세종 구구조 말뭉치를 의존구조로 변환하여 실험하였고, 실험 결과 백워드 기반 트랜지션 시스템이 포워드 방식보다 우수한 성능을 보였다. 기존 연구와의 비교를 위하여 기존 연구를 조사하였지만 세부 실험 환경이 서로 달라서 직접적인 비교는 어려웠다. 제안하는 시스템의 최고 성능은 UAS 92.85%, LAS 90.82% 이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.4
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• pp.358-368
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• 2001

셀프 캘리브레이션은 영상 시퀀스에 대한 특징점 정합 결과를 이용하여 카메라 내부 파라미터를 계산하는 기법이다. 이는 임의로 움직이는 카메라를 이용하여 얻은 영상 시퀀스를 이용하여 유클리디안 복원을 수행하는데 응용될 수 있다. 안정적인 3차원 복원결과를 얻기 위하여 본 논문에서는 두 가지 제약 조건을 사용한다(카메라 내부 파라미터의 개수에 대한 제약 조건과 복원할 장면의 기하학적 구조를 이용한 제약 조건). 카메라 내부 파라미터에 대한 제약 조건은 카메라의 하드웨어적인 특성을 반영하며 이러한 제약 조건을 적용함으로써 셀프 캘리브레이션 중 비선형 최적화 과정의 수렴도를 높일 수 있다. 또, 기하학적 제약 조건은 대상 장면의 직각 구조를 이용하여 이에 대한 조건을 분석하여 제약 조건에 대한 수식을 유도한 다음 이를 최적화 과정에 포함시킨다. 합성 영상과 다양한 종류의 실제 영상에 대한 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 방법을 이용하면 개선된 유클리디안 복원 결과를 얻을 수 있음을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.665-668
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• 2018

본 논문에서는 제약기반 KBQA를 위한 질문분석 기술에 대해서 소개한다. 핵심개체와 속성에 대한 연결 모호성을 해소하기 위해서 세 종류의 제약정보 활용을 제안한다. 세 종류의 제약은 핵심개체에 기반한 제약, 의미정답유형에 기반한 제약, 속성단서에 기반한 제약이다. 제약을 위해서는 질문 내에서 핵심개체와 속성단서를 인식하여야 한다. 본 논문에서는 규칙과 휴리스틱에 기반한 핵심개체와 속성단서 인식 방법에 대해서 소개한다. 핵심개체와 속성단서 인식 실험은 구축된 229개의 질문을 대상으로 수행하였으며, 핵심개체와 속성단서가 모두 정확히 인식된 정확도(accuracy)가 57.21%이고, KBQA 대상질문에서는 71.08%를 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.34-36
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• 2001

상위 수준 합성 과정에서 스케줄링은 하드웨어 동작을 표현한 연산들이 주어진 제약 조건을 만족하며 최적의 제어단계에 배정되도록 하는 과정이며 스케줄 결과는 목적 하드웨어의 면적과 실행속도에 많은 영향을 준다. 파이프 라인은 순차적인 데이터 입력을 중첩 수행하여 실행 속도와 자원 이용률을 동시에 증가시키는 방법이다. 상위 수준에서 파이프라인 데이터 패스를 합성하기 위한 기존의 스케줄링 알고리즘들은 고정된 데이터 입력 간 격열을 기반으로 제안된 것이 대부분이며, 가변 데이터 입력 간격을 지원하는 스케줄링 알고리즘으로는 시간 제약 하의 자원최소화 알고리즘[5]이 제안되었다. 본 논문에서는 가변데이터 입력 간격을 지원하는 자원 제약하의 실행 시간 최소화 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 연산의 스테이지 인덱스가 초기에 고정되는 시간제약하의 스케줄링 알고리즘[5]을 응용하여 자원제약하의 스케줄 진행과정에서 증가되는 제어단계에 따라 스테이지 인덱스가 변경 될 수 있도록 하고 점진적인 모빌리티 축소에 의해 스케줄한다. 제안된 스케줄링 알고리즘의 실험 결과는 다양한 자원제약과 입력 간격렬에 대하여 제약조건을 만족하는 효과적인 스케줄 결과를 유도한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.63-64
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• 2016

자원 제약이 있는 프로젝트 스케줄링 문제는 NP-hard인 순서기반 문제이다. 본 논문에서는 연속적인 문제 해결에 적합한 차분진화알고리즘에 난수 키 표현법을 적용하여 순서기반 표현을 가능하게 하여 자원 제약이 있는 프로젝트 스케줄링 문제를 해결하고자 한다. 실험 결과 작은 규모의 자원 제약이 있는 프로젝트 문제에 적용하여 난수 키 표현법 기반 차분진화알고리즘의 가능성을 보았다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.123-126
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• 2018

자율 주행 자동차는 다수의 센서와 ECU 등으로 구성된 분산 시스템이다. 이 시스템은 다양한 시간적 제약사항들을 갖는 자율주행 응용들을 구동하며 각 응용들에 대한 시간적 제약사항 위반을 탐지해야한다. 이러한 분산 시스템에서 응용들 간의 통신을 위해 사용되는 미들웨어들 중 대표적인 것은 DDS이다. DDS는 높은 확장성을 지원하는 발행-구독 통신 모델을 기반으로 하며, 실시간성을 고려한 다양한 QoS 정책들을 제공한다. 하지만 DDS는 자율주행 응용이 요구하는 시간적 제약사항들 중 deadline과 correlation 제약 사항에 대한 위반 여부를 탐지하지 못한다. 본 논문은 DDS 기반 시스템에서 deadline과 correlation 제약 사항 위반 여부를 런타임에서 탐지하는 기법을 제안한다. 본 연구진은 제안된 기법을 DDS의 구현들 중 하나인 Vortex 사의 OpenSplice 기반 시스템에 구현하였다. 실험을 통해 검증한 결과, deadline과 correlation 제약 사항에 대한 위반 여부를 적은 오버헤드와 함께 성공적으로 탐지하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.99-105
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• 2002

컨테이너 터미널의 수출 장치장은 수출될 컨테이너들이 지속적으로 반입되어 해당 선박에 선적되기까지 일시적으로 보관되는 장소이다. 장치장의 공간 활용도를 높이면서 선적 시 작업의 능률을 극대화하기 위해서는 여러 가지 제약조건과 장치 규칙에 따라 컨테이너들의 장치 위치를 결정해야 할 뿐 아니라, 소정의 기간을 대상으로 그 동안 반입 예정인 전 컨테이너들에 대한 적절한 공간할당 계획을 미리 수립해 두어야 한다. 본 논문에서는 수출 장치장 계획 문제를 제약조건만족 문제로 보고 이를 효과적으로 해결하기 위한 탐색 기법을 제시하고 있다 대규모의 탐색공간으로부터 효율적으로 해를 찾기 위해 dependency-directed backtracking 기법을 적용하였고, 탐색 중에 제약조건을 만족하는 해를 찾기 어렵다고 판단될 경우에는 일부 제약조건을 완화하여 해를 재 탐색하는 제약조건 완화 기법을 적용하였다. 실제 부산 신선대 컨테이너 터미널의 데이터를 이용한 실험 결과 만족할 만한 수준의 계획을 빠른 시간 내에 수립할 수 있음을 확인하였다

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.5
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• pp.39-47
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• 2010

Constraint satisfaction optimization problem is a kind of optimization problem involving cost minimization as well as complex constraints. Local search and constraint programming respectively have been used for solving such problems. In this paper, I propose a method to integrate local search and constraint programming to improve search performance. Basically, local search is used to solve the given problem. However, it is very difficult to find a feasible neighbor satisfying all the constraints when we use only local search. Therefore, I introduced constraint programming as a tool for neighbor generation. Through the experimental results using weighted N-Queens problems, I confirmed that the proposed method can significantly improve search performance.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.12
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• pp.615-622
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• 2016

Automotive control software can be a source of critical safety issues when developers do not comply system constraints. However, a violation is difficult to identify in complicated source code if not supported by an automated verification tool. This paper introduces two possible approaches that check whether an automotive control software complies API call constraints to compare their performance and effectiveness. One method statically analyzes the source code and explores all possible execution paths, and the other utilizes a model checker to monitor constraint violations for a given set of constraint automata. We have implemented both approaches and performed a series of experiments showing that the approach with model-checking finds constraint violations more accurately and scales better.