• ETRI Journal
• /
• 제41권6호
• /
• pp.771-781
• /
• 2019

We propose the VS³-NET model to solve the task of question answering questions with machine-reading comprehension that searches for an appropriate answer in a given context. VS³-NET is a model that trains latent variables for each question using variational inferences based on a model of a simple recurrent unit-based sentences and self-matching networks. The types of questions vary, and the answers depend on the type of question. To perform efficient inference and learning, we introduce neural question-type models to approximate the prior and posterior distributions of the latent variables, and we use these approximated distributions to optimize a reparameterized variational lower bound. The context given in machine-reading comprehension usually comprises several sentences, leading to performance degradation caused by context length. Therefore, we model a hierarchical structure using sentence encoding, in which as the context becomes longer, the performance degrades. Experimental results show that the proposed VS³-NET model has an exact-match score of 76.8% and an F1 score of 84.5% on the SQuAD test set.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제32권6A호
• /
• pp.550-557
• /
• 2007

인과 관계에 대한 직관적인 개념으로 Bayesian Networks 알고리즘이나 트리 구조 추측 알고리즘 그리고 유전자 알고리즘을 사용하여 다양한 구조의 상황을 예측을 하게 된다. 하지만 이런 예측 알고리즘들을 상황인지 서비스 구현에 적용하기에는 실제 구현의 어려움과 실시간 환경에서 트레이닝 데이터 처리에서 오는 시간 지연 문제 등이 발생하게 된다. 이 때문에 특정 목적의 상황인지 시스템에서 이 알고리즘들이 어느 정도의 예측 정확도와 신뢰도를 가지고 상황 정보에 부합하는지 미지수이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 예측 알고리즘과는 다른 접근 방식을 통해, 사용자의 습관이나 행동양식을 데이터베이스로 만들어 이를 고려함으로써 상황인지 시스템의 상황 정보와 부합되는 Flexible Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 Flexible Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘은 동일한 실험 조건 아래, Fixed Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘보다 평균적으로 5.10% 더 우수한 성능을 보인다. 이 방식은 기하급수적으로 늘어나는 상황 정보를 감안했을 때 알고리즘 수행 시 처리 시간의 감소와 예측 정확도를 향상 시킬 수 있다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
• /
• 한국건축시공학회 2009년도 춘계 학술논문 발표대회 학계
• /
• pp.175-179
• /
• 2009

Researches of current PMIS(Project Management Information System) information searching focus on providing personalized results as well as matching needed queries in an enormous amount of information. This paper aim at discovering hidden knowledge to provide personalized and inferred search results based on the ontology with categorized concepts and relations among construction data. The current PMIS searching occasionally presents too much redundant information or offers no matching results from large volumes of data. In this paper, we propose a service searching system, which becomes aware of users device using iPMIS(Intelligent Program Management Information System). And we design and plant the ontology-based iPMIS, which is aware of the context in its environment.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.238-245
• /
• 2016

다양한 무기체계가 활용되고 있는 전장공간은 자원이 제약되고 가변성이 높은 특징을 가진다. 이러한 전장환경에서 운용되는 각 자원들간의 접근성과 통합성의 한계를 극복하기 위한 방안 중의 하나가 서비스 지향 구조 기반의 기술이다. 임무 수행을 위해 필요한 각 서비스들은 기술된 전장에 배치된 자원과 적절한 형태로 군 임무 환경에서 활용되는 탐지/타격 무기체계를 포함하는 자원을 임무 수행 시에 임무 요구사항에 따라 적시에 적절하게 배치하여 사용하기 위해서 자원을 최적의 자원을 찾는 기술이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 임무 달성에 필요한 요구사항과 자원의 제공능력을 온톨로지 기반으로 모델링하여 능력기반 시맨틱 매칭 방법과 적용 결과를 통해 그 실효성을 보이고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
• /
• pp.470-473
• /
• 2004

In this paper, the comparison of speech feature parameters for emotion recognition is studied for emotion recognition using speech signal. For this purpose, a corpus of emotional speech data recorded and classified according to the emotion using the subjective evaluation were used to make statical feature vectors such as average, standard deviation and maximum value of pitch and energy. MFCC parameters and their derivatives with or without cepstral mean subfraction are also used to evaluate the performance of the conventional pattern matching algorithms. Pitch and energy Parameters were used as a Prosodic information and MFCC Parameters were used as phonetic information. In this paper, In the Experiments, the vector quantization based emotion recognition system is used for speaker and context independent emotion recognition. Experimental results showed that vector quantization based emotion recognizer using MFCC parameters showed better performance than that using the Pitch and energy parameters. The vector quantization based emotion recognizer achieved recognition rates of 73.3％ for the speaker and context independent classification.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제9권3호
• /
• pp.265-270
• /
• 2021

VR and AR contents provide a rich user experience [1]. Realistic content with human computer interaction and immersion provides an improved user experience, but there is a limit to producing all elements realistically. In this study, we propose a method to advance the rendering of immersive content using background color information [2]. First, the elements necessary for Kelvin temperature rendering are derived from the color and background as context elements, and the rendering effect has been realized in the soap bubble. For soap bubbles Kelvin temperature rendering, the average color of the background is extracted and the color with the highest similarity is applied by comparing the main color and Kelvin temperature.

• 한국음향학회지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.235-241
• /
• 2004

본 논문은 화자 및 문장 독립적 감정 인식을 위한 특징 파라메터와 패턴인식 알고리즘에 관하여 연구하였다. 본 논문에서는 기존 감정 인식 방법과의 비교를 위하여 KNN을 이용한 알고리즘을 사용하였고, 화자 및 문장 독립적 감정 인식을 위하여 VQ와 GMM을 이용한 알고리즘을 사용하였다. 그리고 특징으로 사용한 음성 파라메터로 피치, 에너지, MFCC, 그리고 그것들의 1, 2차 미분을 사용하였다. 실험을 통해 피치와 에너지 파라메터를 사용하였을 때보다 MFCC와 그 미분들을 특징 파라메터로 사용하였을 때 더 좋은 감정 인식 성능을 보였으며, KNN과 VQ보다 GMM을 기반으로 한 인식 알고리즘이 화자 및 문장 독립적 감정 인식 시스템에서 보다 적합하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제15권4호
• /
• pp.543-549
• /
• 2008

Inspired by using a robust loss function in the support vector machine regression to control training error and the idea of robust template matching with M-estimator, Chen (2004) applies M-estimator techniques to gaussian radial basis functions and form a new class of robust kernels for the support vector machines. We are specially interested in the shape of the Huber's M-estimator in this context and propose a way to find the shape parameter of the Huber's M-estimating function. For simplicity, only the two-class classification problem is considered.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.83-93
• /
• 2014

사용자 컨텍스트에 의거하여 개인화된 서비스를 제공하는 것은 점점 중요한 이슈가 되고 있다. 따라서 많은 서비스들은 더 나은 서비스를 제공하기 위해 Context-awareness 기술을 적용하고 있다. MPEG과 W3C 등의 표준화 기구에서도 Context-awareness 서비스를 개선하기 위한 컨텍스트 표준화를 위해 노력하고 있다. 하지만 기존의 MPEG7, MPEG-21, MPEG-V, EmotionML와 같은 컨텍스트 기반 표준화들은 다양한 시스템과 서비스에 적용하기에는 적합하지 않다. 이를 극복하기 위해 MPEG-UD 표준은 사용자를 위한 추천시 관련한 컨텍스트 정보를 사용하여 추천 결과를 만들어내는 서비스들과의 상호 호환성을 고려한 컨텍스트 표준화를 목표로 한다. 본 논문에서는 MPEG-UD를 비롯한 컨텍스트 관련 표준화 연구를 소개 하고 MPEG-UD 표준을 기반으로 한 RD-Engine 구조와 사용자 인터페이스 제공 서비스 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 MPEG-UD로 서술되는 사용자의 컨텍스트를 사용하며, 특정 조건에 맞는 단위리소스를 수집하고 디바이스의 특성을 반영하여 실시간으로 적응적인 사용자 인터페이스를 생성한다. 자동적으로 적응적인 개인 컨텍스트에 따른 적응적 사용자 인터페이스를 생성하는 시스템은 복합적 서비스 제공시 사용자의 UX 만족도를 높일 수 있을 것이다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.95-116
• /
• 2009

지식 재사용 측면에서 기존의 온톨로지를 재사용할 수 있다면 많은 자원을 절약할 수 있을 것이다. 그러나 기존의 온톨로지를 활용하기 위해서는 보다 발전된 온톨로지 검색 기능이 요구된다. 현재까지 이루어진 관련 연구들에서는 주로 렉시컬 매칭기법을 사용하여 온톨로지를 검색하였다. 그러나 의미적 측면에서 문제점이 있으므로 본 연구에서는 관계의 의미적 유사성에 기반한 온톨로지 선택 랭킹 모델을 제안한다. 본 연구는 개념간 계층 구조와 관계를 온톨로지 검색에 이용함으로써 온톨로지의 선택 랭킹을 효과적이며 실질적으로 개선하였다. 또한 실험을 통해 연구 모델의 결과와 선행 연구의 결과, 온톨로지 전문가의 랭킹 결과를 비교 분석하고 연구 모델의 타당성을 검증하였다. 본 연구 결과는 온톨로지 검색 연구를 이론적으로 발전시켰을 뿐 아니라 실무적인 측면에서 실무자들이 온톨로지를 쉽게 찾아 재사용할 수 있도록 한다.