This paper presents an overview of the emerging field of quantum machine learning which promises an innovative expedited performance of current classical machine learning algorithms by applying quantum theory. The approaches and technical details of recently developed quantum machine learning algorithms that have been able to substantially accelerate existing classical machine learning algorithms are presented. In addition, the quantum annealing algorithm behind the first commercial quantum computer is also discussed.
Seo, Yoon Kyung;Kim, Sang Hyuk;Ahn, Young Sook;Choi, Go-Eun;Choi, Young Sil;Baik, Hangi;Sun, Bo Min;Kim, Hyun Jin;Lee, Sahng Woon
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.44
no.2
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pp.62.2-62.2
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2019
한국의 고천문 자료는 삼국시대 이후 근대 조선까지 다수가 존재하여 세계적으로 드문 기록 문화를 보유하고 있으나, 한문 번역이 많이 이루어지지 않아 학술적 활용이 활발하지 못한 상태이다. 고문헌의 한문 문장 번역은 전문인력의 수작업에 의존하는 만큼 소요 시간이 길기에 투자대비 효율성이 떨어지는 편이다. 이에 최근 여러 분야에서 응용되는 인공지능의 적용을 대안으로 삼을 수 있으며, 초벌 번역 수준일지라도 자동번역기의 개발은 유용한 학술도구가 될 수 있다. 한국천문연구원은 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 인공신경망 기계학습이 적용된 고문헌 자동번역모델을 개발하고자 한다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습 기법으로 자동번역모델을 개발하여 이를 서비스하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법은 크게 4가지 개발을 진행하는 것으로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 인공지능의 학습 데이터에 해당되는 '코퍼스'를 구축하는 것이다. 이는 고문헌의 한자 원문과 한글 번역문이 쌍을 이루도록 만들어 줌으로써 학습에 최적화한 데이터를 최소 6만 개 이상 추출하는 것이다. 둘째, 추출된 학습 데이터 코퍼스를 다양한 인공지능 기계학습 기법에 적용하여 천문 분야 특수고전 도메인에 특화된 자동번역 모델을 생성하는 것이다. 셋째, 클라우드 기반에서 참여 기관별로 소장한 고문헌을 자동 번역 모델에 기반하여 도메인 특화된 모델로 도출 및 활용할 수 있는 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 넷째, 개발된 자동 번역기의 대국민 개방을 위해 웹과 모바일 메신저를 통해 자동 번역 서비스를 클라우드 기반으로 구축하는 것이다. 이 연구는 시스템 요구사항 분석과 정의를 바탕으로 설계가 진행 또는 일부 완료되어 구현 중에 있다. 추후 이 연구의 성능 평가는 자동번역모델 평가와 응용시스템 시험으로 나누어 진행된다. 자동번역모델은 평가용 테스트셋에 의한 자동 평가와 전문가에 의한 휴먼 평가에 따라 모델의 품질을 수치로 측정할 수 있다. 또한 응용시스템 시험은 소프트웨어 방법론의 개발 단계별 테스트를 적용한다. 이 연구를 통해 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스라는 점에서 의의가 있다. 즉, 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 상대적으로 적은 초기 비용을 투자하여 활용성이 높은 한문 문장 자동 번역기라는 연구 인프라를 확보하는 첫 적용 학문 분야이다. 향후 이를 활용한 고천문 분야 학술 활동이 더욱 활발해질 것을 기대해 볼 수 있다.
The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.27
no.4
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pp.19-28
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2016
최근 RFID와 같은 무선 센싱 네트워크 기술과 객체 추적을 위한 센싱 디바이스 및 다양한 컴퓨팅 자원들이 빠르게 발전함에 따라, 기존 웹의 형태는 소셜 웹에서 유비쿼터스 컴퓨팅 웹으로 자연스럽게 진화되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 웹에서 사물인터넷(IoT)은 기존의 컴퓨터를 대체할 수 있는데, 이것은 곧 한 사람과 주변 사물들 간에 연결되는 네트워크가 확장되는 것과 동시에 네트워크 안에서 생성되는 데이터의 수가 기하급수적으로 증가되는 것을 의미한다. 따라서 보다 지능적인 IoT 서비스를 위해서는, 수많은 미가공 데이터들 사이에서 사람의 의도와 상황을 실시간으로 정확히 파악할 수 있어야 한다. 이때 사물과의 상호작용을 위한 동작 인식 기술(Gesture recognition)은 집적적인 접촉을 필요로 하지 않기 때문에, 미래의 사람-사물 간 상호작용에 응용될 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 한편, 기계학습 분야의 최신 알고리즘들은 다양한 문제에서 사람의 인지능력을 종종 뛰어넘는 성능을 보이고 있는데, 그 중에서도 의사결정나무(Decision Tree)를 기반으로 한 Decision Forest는 분류(Classification)와 회귀(Regression)를 포함한 전 영역에 걸쳐 우월한 성능을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 IoT 서비스를 위한 다양한 동작 인식 기술들을 알아보고, 동작 인식을 위한 Decision Forest의 기본 개념과 구현을 위한 학습, 테스팅에 대해 구체적으로 소개한다. 특히 대표적으로 사용되는 3가지 학습방법인 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting) 그리고 Random Forest에 대해 소개하고, 이것들이 동작 인식을 위해 어떠한 특징을 갖는지 기존의 연구결과를 토대로 알아보았다.
Journal of Dental Rehabilitation and Applied Science
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v.29
no.3
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pp.290-298
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2013
It will be possible to predict the success and failure of the prosthodontic treatment and prevent clinical complications if the oral environment including prostheses and their supporting teeth and periodontium can be monitored in real time. The aim of this report is to introduce the concept of a smart prosthesis, which monitors specific factors in the oral cavity, and investigate its feasibility through a literature review of MEMS (Micro-electro-mechanical System) and Biosensing.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.4
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pp.185-193
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2008
In spite of rapid development of IT-related meteorology and services, human users still ought to check the weather information manually as they did before because traditional weather information retrieval is based on pull-type and human interpretation. Furthermore, the automatic machine-driven weather information processing has been neglected for a long time although the intelligent weather information processing is expected to be very useful for personal daily life and ubiquitous computing. In this paper, we discussed a design of GRIB based ontology to enable smart weather information processing. GRIB is the general purposed and world-wildly used weather data format approved by the World Meteorological Organization. With the designed ontology and the inference system containing Jess engine, several intelligent weather applications have been implemented and tested to verify the virtue of machine-driven weather information processing.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.361-364
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2021
지식 기반 다중 대화 시스템은 지식 정보를 포함한 응답을 생성하는 대화 시스템이다. 이 시스템은 응답 생성에 필요한 지식 정보를 찾아내는 지식 선택 작업과 찾아낸 지식 정보를 바탕으로 문맥을 고려한 응답을 생성하는 응답 생성 작업으로 구성된다. 본 논문에서는 지식 선택 작업을 기계독해 프레임워크에 적용하여 해결하는 방법을 제안한다. 지식 선택 작업은 여러 개의 발화로 이루어진 대화 기록을 바탕으로 지식 문서 내에 존재하는 지식을 찾아내는 작업이다. 본 논문에서는 대화 기록 모델링 계층을 활용해 마지막 발화와 관련 있는 대화 기록을 찾아내고, 주의 집중 풀링 계층을 활용해 긴 길이의 지식을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 목적지향 지식 문서 기반 대화 데이터 셋인 Doc2dial 데이터의 지식 선택 작업에서 F1 점수 기준 76.52%, EM 점수 기준 66.21%의 성능을 기록해 비교 모델 보다 높은 성능을 기록하는 것을 확인할 수 있었다.
Kim, Ho-Bin;Lee, Jong-Bok;Kim, Sun-Woo;Kim, Sang-Do;Park, Shin-Suk;Kim, KangGeon;Lee, Jongwon
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.429-431
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2022
하지 웨어러블 로봇의 근력 보조 성능을 극대화하기 위해서는 착용자의 보행 상태를 인식하는 보행 위상 추정 기술이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 착용자의 보행 속도 변화 및 착용자 간 보행 특성 차이에도 강인하게 보행 위상을 추정할 수 있는 LSTM 기반 보행 위상 강건 인식 기술을 개발하였다. 웨어러블 고관절 보조 로봇을 착용한 총 5명의 트레드밀 및 실외 overground의 보행 센서 정보를 바탕으로 학습을 수행하였다. 저속 및 고속 보행을 포함한 다양한 보행 속도에서 정밀한 보행 위상 추정이 가능한 웨어러블 센서 조합을 도출하였고, 보행 위상 인식 정밀성은 5-Fold Cross Validation 기준 RMSE 약 1.68% 수준의 결과를 얻을 수 있었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.91-94
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2023
자연스러운 상호작용이 가능한 인공지능 에이전트를 개발하기 위해서는 언어적 표현뿐 아니라, 비언어적 표현 또한 고려되어야 한다. 본 논문에서는 한국어 발화문으로부터 비언어적 표현인 모션을 생성하는 연구를 소개한다. 유튜브 영상으로부터 데이터셋을 구축하고, Text to Motion의 기존 모델인 T2M-GPT와 이종 모달리티 데이터를 연계 학습한 VL-KE-T5의 언어 인코더를 활용하여 구현한 모델로 실험을 진행하였다. 실험 결과, 한국어 발화 텍스트에 대해 생성된 모션 표현은 FID 스코어 0.11의 성능으로 나타났으며, 한국어 발화 정보 기반 비언어 표현 정보 생성의 가능성을 보여주었다.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.9
no.2
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pp.15-24
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2000
An intelligent software system which can support efficiently and systematically machine tool design by utilizing deign knowledge is described in this paper. The process of embodiment design of a machining center was modelled represented by IDEF0 and embedded in the system. A hybrid type inference engine has been introduced so that the system can effec-tively deal with knowledge represented in diversified forms The design system was developed on the basis of object-ori-ented programming and has been coded into one software system which can be ported on Windows NT.
이상과 같이 소개한 KIST 휴먼 로봇의 4족 보행시스템을 개발하는 데에 있어서 최대 목표는 보행제어의 지능화를 통해서 외관상 유사한 히타치사의 극한작업 로봇과 차별화시키는 것이다. 이를 위해서는 성능이 급격히 향상되어가고 있는 최신의 컴퓨터와 센서들을 적극 활용하면서 국내외 관련 전문가들이 축적하고 있는 노우 하우들을 최대한 활용하는 것이 필요하고, 기술적 으로는 걸음새의 지능제어, 반사제어, 소비동력의 최소화 등을 집중적으로 해결하는 것이 요구 된다. 휴먼 로봇 보행기구의 연구 성과는 궁극적으로 계단 등과 같은 단순 장애물은 물론 얼마나 악조건의 험로 위 자율 보행이 가능하고, 평제에서는 얼마나 빠른 최대 보행속도를 발휘할 수 있으며, 로봇에 탑재된 축전지만으로 얼마나 먼거리를 보행할 수 있는 지에 의해 그 질적 수 준이 판가름 나게 될 것이다. 이러한 점에서 이 과제의 추진은 국내의 로봇 연구 분야에 있어서 전혀 새로운 매우 거대한 도전이라고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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