장면 그래프는 영상 내 물체들과 각 물체 간의 관계를 나타내는 지식 그래프를 의미한다. 본 논문에서는 3차원 실내 환경을 위한 3차원 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 장면 그래프는 물체들의 종류와 위치, 그리고 속성들뿐만 아니라, 물체들 간의 3차원 공간 관계들도 포함한다. 따라서 3차원 장면 그래프는 에이전트가 활동할 실내 환경을 묘사하는 하나의 사전 지식 베이스로 볼 수 있다. 이러한 3차원 장면 그래프는 영상 기반의 질문과 응답, 서비스 로봇 등과 같은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 3차원 장면 그래프 생성 모델은 크게 물체 탐지 네트워크(ObjNet), 속성 예측 네트워크(AttNet), 변환 네트워크(TransNet), 관계 예측 네트워크(RelNet) 등 총 4가지 부분 네트워크들로 구성된다. AI2-THOR가 제공하는 3차원 실내 가상환경들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 무인기의 경로 계획을 위한 맵 분할 방법론 중 하나인 Visibility Graph를 산악지형, 방공망, 그리고 레이더 등의 장애물이 존재하는 실제적인 3차원 환경에서 효율적으로 사용하기 위한 방안에 대해 서술한다. 기존의 가시성 그래프는 빌딩 사이를 주행하는 자율주행 자동차와 같이 주로 2차원 환경에서 간단한 형상의 장애물에 대해 연구되어왔다. 무인기 분야에서 사용하기 위해서는 고도 변화를 위해 3차원 가시성 그래프가 적용되어야 하는데, 3차원 가시성 그래프의 경우 2차원 환경에 비해 가시성을 판단해야 하는 노드 쌍이 매우 많아진다. 이에 더해 복잡한 다각형으로 이루어진 산악 지형은 가시성 그래프의 계산 시간을 더욱 상승시키는 요인으로 작용한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 맵을 일정 고도로 분할하는 계층형 가시성 그래프 방식을 기반으로 복잡한 산악 지형을 Convex Hull 개념을 활용하여 노드 수를 감소시켜 계산 시간을 줄이는 방법에 대해 서술하며, 노드 수를 감소시키지 않은 상태와의 계산 시간을 비교한 결과 계산 시간이 약 99.5% 감소하였음을 확인하였다.
질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.
There exists required safety integrity level (SIL) to assure safety in accordance with international standards for every electrical / electronics / control equipment or systems with safety related functions. The SIL is allocated from lowest level (level 0) to highest level (level 4). In order to guarantee certain safety level that is internationally acceptable, application of methodology for SIL allocation and demonstration based on related international standards is required. Especially, in case of the SIL allocation method without determining of quantitative tolerable risk, the additional review is needed to check whether it is suitable or not is required. In this study, the quantitative risk reduction model based on the safety integrity allocation results of railway platform screen door system using Risk Graph method has been examined in order to review the suitability of quantitative risk reduction according to allocated safety integrity level.
소프트웨어 버스마크는 프로그램을 식별하는데 사용될 수 있는 내재된 특징이다. 본 논문에서는 제어 흐름 그래프 매칭 기반의 새로운 자바 버스마크를 제안한다. 제어 흐름 그래프 매칭은 노드 매칭과 에지 매칭으로 이루어진다. 두 제어 흐름 그래프의 노드 유사도와 에지 유사토를 구하기 위해서 서열 정렬 알고리즘과 최단거리 알고리즘을 각각 사용하였다. 제안된 버스마크를 평가하기 위해서 다양한 알고리즘을 구현한 자바 프로그램을 대상으로 실험을 하였다. 제안된 버스마크는 이 실험에서 높은 신뢰도와 강인도 뿐만 아니라 빠른 실행 성능을 보여주었다.
A visually servoed paired structured light system (ViSP) was recently proposed as a novel estimation method of the 6-DOF (Degree-Of-Freedom) relative displacement in civil structures. In order to apply the ViSP to massive structures, multiple ViSP modules should be installed in a cascaded manner. In this configuration, the estimation errors are propagated through the ViSP modules. In order to resolve this problem, a displacement estimation error back-propagation (DEEP) method was proposed. However, the DEEP method has some disadvantages: the displacement range of each ViSP module must be constrained and displacement errors are corrected sequentially, and thus the entire estimation errors are not considered concurrently. To address this problem, a pose-graph optimized displacement estimation (PODE) method is proposed in this paper. The PODE method is based on a graph-based optimization technique that considers entire errors at the same time. Moreover, this method does not require any constraints on the movement of the ViSP modules. Simulations and experiments are conducted to validate the performance of the proposed method. The results show that the PODE method reduces the propagation errors in comparison with a previous work.
본 연구에선는 FAGA(Fuzzy Attribute Relational Graph) 노드의 단일특성을 실제 영상을 응용하여 다중특성으로 확장하고, 노드의 레이블뿐만 아니라, 칼라 질감 그리고 공간관계를 고려한 다중특성 관계 그래프를 이용한 새로운 영상검색을 제안하였다. 1,240 개의 영상으로 구성된 합성영상 데이터베이스와 NETRA 및 Corel Drew 의 1,026개의 영상으로 구성된 자연영상 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과, 다중특성을 고려한 접근방법이 단일 특성만 고려하는 방법에 비하여, 합성영상의 경우 Recall에서 6~30% 성능 증가를 보였고, 자연연상의 경우에도 Displacement 척도들과 유사 검색 영상의 수에서 검색 성능이 우수함을 실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 XML 데이터와 같은 비구조적인 데이터 처리와 추론을 필요로 하는 의미 웹(semantic web) 구축에 유리한 연역 객체 지향 데이터베이스(Deductive and Object-oriented Database) 언어구현을 통해 XML 데이터 처리에 대해 알아본다. 대량 문서 관리와 데이터 교환에 가장 유용한 마크업 언어로 알려진 XML을 이용하여 XML 데이터 모델을 연역객체지향 데이터베이스 모델로 바꾸는 방법에 대해 알아본 다음 이 연역객체 지향 데이터베이스를 다시 Connection Graph로 바꾸고 Connection Graph Resolution을 이용하여 어떻게 질의에 답할 수 있는지를 기술한다. 또한 데이터베이스 내의 계층 지식을 이용하여 효율적이면서도 같은 답을 주는 질의로 바꾸는 방법을 제시하고 이 방법이 효율적이며 논리적으로 타당하다는 점을 증명한다.
본 연구에서는 펨토 기지국 (Access Point: AP) 밀도가 높은 Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) 기반 펨토셀 네트워크 환경에서 하향링크 시스템 성능 향상을 위한 그래프 컬러링 기반 동적채널할당 (Graph Coloring based Dynamic Channel Assignment: GC-DCA) 방법을 연구한다. 제안하는 GC-DCA는 그래프 컬러링을 이용한 펨토 AP 그룹화 단계와 펨토 사용자 단말 (User Equipment: UE)의 신호 대 잡음비 (Signal to Interference plus Noise Ratio: SINR)을 고려한 동적채널할당 단계로 구성된다. 시뮬레이션을 통해 평균 펨토 UE 전송률과 펨토 UE 가 요구하는 전송률을 만족하지 못하는 펨토 UE 확률을 분석한 후, 제안하는 GC-DCA 가 다른 채널할당 방법들 보다 우수함을 보인다.
문서요약은 여러 개의 하위 주제로 구성되어 있는 문서에 대해 문서의 복잡도를 줄이면서 하위 주제를 모두 포함하는 요약문을 생성하는 것이 목적이다. 본 논문은 그래프 분할을 이용하여 하위 주제별로 중요 문장을 추출하는 요약시스템을 제안한다. 문장별 공기정보에 의한 단어의 연관성 분석을 통해 선정된 대표어를 이용하여 문서를 그래프로 표현한다. 그래프는 연결정보에 의해 하위 주제를 의미하는 부분 그래프로 분할되며 부분 그래프는 긴밀한 관계를 갖는 문장들이 클러스터링된 형태이다. 부분 그래프별로 중요 문장을 추출하면 하위 주제별 핵심 내용들로만 요약문을 구성하게 되어 요약 성능이 향상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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