• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.151-153
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• 2001

Q-Learning과 같은 기본적인 강화 학습 알고리즘은 문제의 사이즈가 커짐에 따라 성능이 크게 떨어지게 된다. 그 이유들로는 목표와의 거리가 멀어지게 되어 학습이 어려워지는 문제와 비 지향적 탐색을 사용함으로써 효율적인 탐색이 어려운 문제를 들 수 있다. 이들을 해결하기 위해 목표와의 거리를 줄일 수 있는 계층적 강화 학습 모델과 여러 가지 지향적 탐색 모델이 있어 왔다. 본 논문에서는 이들을 결합하여 계층적 강화 학습 모델에 지향적 탐색을 가능하게 하는 탐색 보너스를 도입한 강화 학습 모델을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1354-1356
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• 2012

최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 사용이 급증하면서 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 현재 차량용 내비게이션은 멀티미디어 및 정보통신 기술의 결합과 함께 다양한 기능 및 정보를 사용자에게 제공하고 있으며 이러한 기능과 정보를 사용해서 목적지점까지의 최단경로를 탐색하는 것이 내비게이션 시스템의 핵심기능이다. 이러한 경로탐색 알고리즘은 교통시스템, 통신 네트워크, 운송 시스템은 물론 이동 로봇의 경로 설정 등 다양한 분야에 사용되고 있다. 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 알고리즘은 메타 휴리스틱 탐색 방법으로 그리디 탐색(Greedy Search)뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순환 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(ACO) 알고리즘이 기존의 경로 탐색 알고리즘으로 알려진 Dijkstra 보다 최단경로 탐색에 있어서 더 적합한 알고리즘이라는 것을 설명하고자 한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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• pp.425-437
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• 1997

본 논문은 디지털 도서관에서 임의의 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 시스템을 제안한다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제를 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부를 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 선율에 대한 음 신호를 처리하여 음표정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 동요를 대상으로 하여 음악 데이터베이스를 생성할 때는 각각의 곡에서 추출한 음정곡선을 이용하여 색인과 메타 데이터를 생성하는데, 색인은 유사 탐색을 용이하게 하기 위해서 Trie 구조를 사용한다. 탐색패턴을 이용해서 메타 데이터를 탐색할 때는 동적 프로그래밍 방법을 이용하여 유사 탐색을 함으로써 노래의 어느 마리를 부르더라도 쉽게 후보곡을 검색할 수 있도록 한다. 통상음악의 첫째 동기를 부르는 경우가 많기 때문에 첫째 악절로 구성한 색인을 먼저 탐색토록하고, 색인에서 탐색을 실패한 경우(음악의 첫째 동기 이후를 부른 경우)에 메타 데이터를 이용한 유사 음표열 탐색을 하도록 하여 효율적인 검색이 되도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.703-705
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• 2005

연속적이고 동적인 실세계에서의 경로 탐색 문제는 이동 로봇 분야에서 주된 문제 중 하나였다. 최근 컴퓨터 성능이 크게 발전하면서 컴퓨터 게임들이 실제에 가까운 연속적인 3차원 환경 모델을 사용하기 시작하였고, 그에 따라 보다 복잡하고 동적인 환경 모델 하에서 경로 탐색을 할 수 있는 능력이 요구되고 있다. 강화 학습 기반의 경로 탐색 알고리즘인 평가치 반복(Value iteration) 알고리즘은 실시간 멀티에이전트 환경에 적합한 여러 장점들을 가지고 있으나, 문제가 커질수록 속도가 크게 느려진다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 연속적인 3차원 상황에서 빠르게 동적 변화에 적응할 수 있도록 하기 위하여 작은 세상 네트웍 모델을 사용한 환경 모델 및 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 3차원 게임 환경에서의 실험을 통해 제안된 알고리즘이 연속적이고 복잡한 실시간 환경 하에서 우수한 경로를 찾아낼 수 있으며, 환경의 변화가 관측될 경우 이에 빠르게 적응할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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• pp.6-8
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• 2000

결함허용 시스템은 다양한 형태의 중복을 사용하여 신뢰도를 향상시킬 수 있는 반면, 시스템의 비용을 크게 증가시킨다. 본 논문은 만족스러운 신뢰도를 갖추면서 추가 비용을 적게 요구하는 결함허용 컴퓨터 시스템의 구조를 결정하기 위한 설계 문제를 정의하고 탐색에 기반을 둔 해결법을 제안한다. 이 때, 탐색 기법이 방문하는 탐색 공간의 크기를 줄이기 위하여 사용되는 세 가지의 유용한 사실을 설명한다. 이를 바탕으로 삼중 모듈 중복(TMR: Triple-Modular-Redundancy), 백업 예비(backup sparing), 그리고 혼합 중복(hybride redundancy) 기법과 같은 결함허용 기법들이 시스템 구조에 적용되었을 때, 탐색 공간을 줄이는 용도로 사용될 수 있는 신뢰도 제약조건을 유도해낸다.

• 인지과학
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• 제11권3_4호
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• pp.1-11
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• 2000

본 연구에서는 하이퍼텍스트에서의 정보획득의 효율성과 정보탐색에서의 아동과 성인의 수행 차이를 알아보고자 하였다. 또 하이퍼텍스트의 깊이 수준이 정보탐색에 어떠한 인지적 부담 주는 지를 깊은 수준(7수준) 문제에 대한 수행 분석으로 알아보고자 하였다. 실험 1에서 성인을 대상으로 인쇄물과 하이퍼텍스트에서의 정보획득과정을 비교한 결과, 인쇄물 조건일 때 하이퍼텍스트 조건일 때보다 정보획득을 더 잘 했다. 또한 하이퍼텍스트 조건에서 인터넷 사용경험에 따라서 정보 획득반응에 차이를 보였다. 실험 2에서 성인과 아동이 하이퍼텍스트에서 보이는 정보탐색 수행을 비교해 보았다. 결과 하이퍼텍스트에서 정보탐색을 하는데 걸리는 시간은 성인이 아동보다 빨랐으나 정확반응에는 유의미한 차이를 보이지 않았다. 반면에 사용경험으로 보면, 실험참가자 두 집단 모두 인터넷 사용경험이 증가할수록 탐색 시간이 더 걸렸지만, 7 수준 문제를 맞추기도 하고, 인터넷 사용경험도 많은 아동 7수준 문제를 틀리고 사용경험이 없는 성인보다 정확한 반응에서도 더 잘하였고 반응시간도 덜 걸리는 것으로 나타났다. 본 연구결과 사용자에게 익숙해지면 지식 수준이 좀 더 떨어지는 아동이라 할지라도 하이퍼텍스트에서 정보탐색을 효율적으로 할수 있으며, 이들에게는 하이퍼텍스트가 능동적인 지식획득과 정보를 탐색하게 도와주는 매체인 것으로 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.217-223
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• 2009

모바일 단말기의 어휘 인식 시스템에서는 통계적 방법에 의한 어휘인식을 수행하고 N-gram을 이용한 통계적 문법 인식 시스템을 사용한다. 인식 대상이 되는 어휘의 수가 증가하면 어휘 인식 알고리즘이 복잡해지고 대규모의 탐색공간을 필요로 하게 되며 처리시간이 길어지므로 제한된 연산처리 능력과 메모리로는 처리하기가 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하고 어휘 인식을 최적화하기 위하여 MLHF 시스템을 제안한다. MLHF는 FLaVoR의 구조를 이용하여 음향학적 탐색과 언어적 탐색을 분리하여 음향학적 탐색에서는 HMM을 사용하고 언어적 탐색 단계에서는 Levenshtein distance 알고리즘을 사용한다. 시스템 성능 평가 결과 어휘 종속 인식률은 98.63%, 어휘 독립 인식률은 97.91%의 인식률을 나타냈으며 인식속도는 1.61초로 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.496-503
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• 2010

어휘인식 시스템은 스탠드 얼론(Standalone)으로 개발되어 지고 있으며 휴대용 단말기에서 사용하였을 경우 메모리 공간의 제약과 오디오 압축으로 인해 인식률이 낮게 나타난다. 본 연구에서는 휴대용 단말기의 성능과 인식률 향상을 위하여 음향학적 탐색과 언어적 탐색을 분리하여 어휘 인식 속도를 개선한 시스템을 제안하였다. 음향학적 탐색은 휴대용 단말기에서 수행하고 보다 복잡한 언어적 탐색은 서버에서 처리하는 시스템으로 음성신호로부터 특징벡터를 추출하여 GMM을 이용한 음소인식을 수행하고, 인식된 음소 열을 서버로 전송하여 렉시컬 트리 탐색 알고리즘을 사용하여 언어적 탐색 단계에서 어휘 인식을 수행하였다. 시스템 성능 평가 결과 어휘 종속 인식률은 98.01%, 어휘 독립 인식률은 97.71%의 인식률을 나타냈으며 인식속도는 1.58초로 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.605-608
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• 2003

현재 모바일 기기는 무선 통신과의 결합으로 인해 그 활용도가 정점 늘어나고 있다. 그 대표적인 예가 무선 인터넷이다. 현재 모바일폰에서 제공되는 무선인터넷 컨텐츠는 백여 개 정도이지만 무선 인터넷망이 개방되면 컨텐츠의 수는 기하급수적으로 늘어나리라 예상된다. 이러한 무선 인터넷 컨텐츠를 탐색하기 위해서는 기존에는 트리방식의 탐색을 사용하였지만 모바일 기기의 제한된 인터페이스상에서는 늘어나는 컨텐츠를 탐색하기에는 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 토픽맵이라는 의미기반의 탐색기법을 토대로 좀 더 지능적으로 사용자 관점에서 모바일 기기의 컨텐츠를 탐색하고 있는 방식을 제안하고자 한다. 토픽맵 기반의 메뉴방식을 통해 기존 모바일폰에서 메뉴 탐색 시 발생했던 사용성 문제를 상당부분 해결할 수 있으리라 예상된다....

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.484-486
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• 2003

현재 모바일 기기는 무선 통신과의 결합으로 인해 그 활용도가 점점 늘어나고 있다. 그 대표적인 예가 무선 인터넷이다. 현재 모바일폰에서 제공되는 무선인터넷 컨텐츠는 백여 개 정도이지만 무선 인터넷망이 개방되면 컨텐츠의 수는 기하급수적으로 늘어나리라 예상된다. 이러한 무선 인터넷 컨텐츠를 탐색하기 위해서는 기존에는 트리방식의 탐색을 사용하였지만 모바일 기기의 제한된 인터페이스상에서는 늘어나는 컨텐츠를 탐색하기에는 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 토픽맵이라는 의미기반의 탐색기법을 토대로 좀 더 지능적으로 사용자 관점에서 모바일 기기의 컨텐츠를 탐색하는 있는 방식을 제안하고자 한다. 토픽맵 기반의 메뉴방식을 통해 기존 모바일폰에서 메뉴 탐색 시 발생했던 사용성 문제를 상당부분 해결할 수 있으리라 예상된다.