Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.555-558
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2020
본 논문에서는 입력 영상에 담긴 다양한 물체들과 그들 간의 관계를 효과적으로 탐지하여, 하나의 장면 그래프로 표현해내는 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 물체와 관계의 효과적인 탐지를 위해, 합성 곱 신경망 기반의 시각 맥락 특징들뿐만 아니라 언어 맥락 특징들을 포함하는 다양한 멀티 모달 맥락 정보들을 활용한다. 또한, 제안 모델에서는 관계를 맺는 두 물체 간의 상호 의존성이 그래프 노드 특징값들에 충분히 반영되도록, 그래프 신경망을 이용해 맥락 정보를 임베딩한다. 본 논문에서는 Visual Genome 벤치마크 데이터 집합을 이용한 비교 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 성능을 입증한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2020.10a
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pp.215-219
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2020
현재 한글 언어학 영역에서는 많은 언어 분석 연구가 수행되었다. 또한 소프트웨어공학의 요구공학 영역에서는 명료한 요구사항 정의와 분석이 필요하고, 비정형화된 요구사항 명세서로부터 테스트 케이스 추출이 매우 중요한 이슈이다. 즉, 자연어 기반의 요구사항 명세서로부터 원인-결과 그래프(Cause-Effect Graph)를 통한 의사 결정 테이블(Decision Table) 기반 테스트케이스(Test Case)를 자동 생성하는 방법이 거의 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 '한글 언어 의미 분석 기법'을 '요구공학 영역'에 적용하는 방법이 필요하다. 본 논문은 비정형화된 요구사항으로부터 테스트케이스 생성하는 과정의 중간 단계인 요구사항에서 문장 의미 모델(Sentence Semantic Model)을 자동 생성하는 방법을 제안 한다. 이는 요구사항으로부터 생성된 원인-결과 그래프의 정확성을 검증할 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.37-40
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2024
본 연구에서는 웨어러블 디바이스로부터 수집된 다변량 반려동물 행동 데이터를 처리하기 위해, GCN(Graph Convolutional Network)과 GRU(Gated Recurrent Unit)를 결합한 모델을 제안한다. 제안된 모델은 시계열 내부 구조를 활용하여 그래프 구조로 변환하고, DTW(Dynamic Time Warping) 유사도 분석을 통해 노드 간의 시간적 유사도를 기반으로 엣지를 생성한다. 실험결과로 DTW 기반 엣지 생성 방식이 유클리드 거리 및 선형 방식에 비해 더 높은 성능을 나타냈다. 본 연구는 반려동물의 행동을 정확히 분류하기 위한 효과적인 방법론을 제공한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.1
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pp.27-38
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2023
In this paper, we propose a conversational AI agent based on continual learning that can continuously learn and grow with new data over time. A continual learning-based conversational AI agent consists of three main components: Task manager, User attribute extraction, and Auto-growing knowledge graph. When a task manager finds new data during a conversation with a user, it creates a new task with previously learned knowledge. The user attribute extraction model extracts the user's characteristics from the new task, and the auto-growing knowledge graph continuously learns the new external knowledge. Unlike the existing conversational AI agents that learned based on a limited dataset, our proposed method enables conversations based on continuous user attribute learning and knowledge learning. A conversational AI agent with continual learning technology can respond personally as conversations with users accumulate. And it can respond to new knowledge continuously. This paper validate the possibility of our proposed method through experiments on performance changes in dialogue generation models over time.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.29
no.5
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pp.1039-1048
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2019
Symbolic execution, an automatic search method for vulnerability verification, has been technically improved over the last few years. However, it is still not practical to analyze the program using only the symbolic execution itself. One of the biggest reasons is that because of the path explosion problem that occurs during program analysis, there is not enough memory, and you can not find the solution of all paths in the program using symbolic execution. Thus, it is practical for the analyst to construct a path for symbolic execution to a target with vulnerability rather than solving all paths. In this paper, we propose a static analysis - based backward CFG(Control Flow Graph) generation technique that can be used in symbolic execution for program analysis. With the creation of a backward CFG, an analyst can select potential vulnerable points, and the backward path generated from that point can be used for future symbolic execution. We conducted experiments with Linux binaries(x86), and indeed showed that potential vulnerability selection and backward CFG path generation were possible in a variety of binary situations.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.32
no.9
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pp.761-769
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2008
The majority of mechanical parts are manufactured by milling machines. Hence, geometrically efficient algorithms for tool path generation and physical considerations for better machining productivity with guarantee of machining safety are the most important issues in milling tasks. In this paper, an optimized path generation algorithm for direction parallel milling which is commonly used in the roughing stage is presented. First of all, a geometrically efficient tool path generation algorithm using an intersection points-graph is introduced. Although the direction parallel tool path obtained from geometric information have been successful to make desirable shape, it seldom consider physical process concerns like cutting forces and chatters. In order to cope with these problems, an optimized tool path, which maintains constant MRR in order to achieve constant cutting forces and to avoid chatter vibrations at all time, is introduced and the result is verified. Additional tool path segments are appended to the basic tool path by using a pixel based simulation technique. The algorithm has been implemented for two dimensional contiguous end milling operations, and cutting tests are conducted by measuring spindle current, which reflects machining situations, to verify the significance of the proposed method.
Photovoltaic modules are well known to be one of the most eco generation of electricity. But usually study solar cell. Otherwise, PV modules are also important in power generation. We have to check other subsidiary materials. In this work benefit of using optically superior encapsulation materials(EVA) in generation temperature is demonstrated. Optical characterization of three EVA products demonstrates reduced transmission in the visible ray region of the solar spectrum. It will have a decisive effect to the module efficiency. Test is shown reduction of reflectance and transmittance. Reflections is dependent on the low iron glass. It can be seen between a specific wave length(240~350mm) about 1%. Transmittance in the entire ray region of light is markedly reduced to depending on the temperature rise. The graph is shown optical properties on EVA. Transmission was reduced. about 1%.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10a
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pp.258-260
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1998
CPN(Colored Petri Net)은 시스템을 분석하고 설계하는 모델링 기법인 페트리넷의확장형으로서, 토큰에 color을 부여하여 자료흐름까지 고려할 수 있다. 이 연구에서 Estelle 로 기술된 프로토콜 명세를 Design /CPN에 적용가능한 CPN으로의 변환 방법을 제안하였다. 그리고 변환된 CPN을 Design /CPN에 입력하여 얻은 OG(Occurrence Graph)와 각 노드에 대한 내부 정보인 descriptor를 이용하여, 자료흐름이 고려된 보다 간편하고 효율적인 테스트 케이스를 생성하였다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1999.04a
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pp.381-383
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1999
WDM(Wavelength Division Multiplexing) Ring에서 경로과 고정된 파장할당문제는 Circular Arc Graph(CAG)에서의 vertex coloring문제와 동일하다. 본 연구에서는 극대독립집합(Maximal Independent Set)으로 vertex를 cover하는 정수계획법 모형을 제시하고 이를 효율적으로 풀 수 있는 column generation approach와 실험결과를 제시하겠다.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.16
no.1
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pp.35-44
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1991
An expert system that diagnoses the malfunction of local area network is developed. The system detects specific devices in the network as the source of thd deta disconnection. These soures are sct to goals in the knowledge base and rules are constructed by uncluding all possible occurrences un thd connection of therminals and host computers. An approach via OR graph is employed for thd systematic rule generation. The system is implemented in a shell and illustrative inference processes are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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