• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.103-107
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• 2017

한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석은 한국어 자연어처리에서 난이도가 높은 작업들로서 최근에는 해당 문제들을 출력열 생성 문제로 바꾸어 sequence-to-sequence 모델을 이용한 end-to-end 방식의 접근법들이 연구되었다. 한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석을 출력열 생성 문제로 바꿀 시 해당 출력 결과는 하나의 열로서 합쳐질 수가 있다. 본 논문에서는 sequence-to-sequence 모델을 이용하여 한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석을 동시에 처리하는 모델을 제안한다. 실험 결과 한국어 형태소 분석과 구구조 구문 분석을 동시에 처리할 시 형태소 분석이 구구조 구문 분석에 영향을 주는 것을 확인 하였으며, 구구조 구문 분석 또한 형태소 분석에 영향을 주어 서로 영향을 줄 수 있음을 확인하였다.

• 전기학회논문지
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• 제61권1호
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• pp.148-154
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• 2012

For a successful checkpointing strategy, we should place checkpoints so as to optimize fault-tolerance capability of real-time systems. This paper presents a novel scheme of checkpoint placement for real-time systems with periodic multi-tasks. Under the influence of transient faults, multi-tasks are scheduled by the Rate Monotonic (RM) algorithm. The optimal checkpoint intervals are derived to maximize the probability of task completion. In particular, this paper is concerned about the general case that the deadline of a task is longer than the period. Compared with the special condition that the deadline is equal to or less than the period, this general case causes a more complicate test procedure for schedulability of the RM algorithm with respect to a given set of checkpoint re-execution vectors. The probability of task completion is also derived in a more complex form. A case study is given to show the applicability of the proposed scheme.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.472-474
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• 2019

Because of the difference in network structure and loss function, Verification and identification models have their respective advantages and limitations for person reidentification (re-ID). In this work, we propose a multi-task network simultaneously computes the identification loss and verification loss for person reidentification. Given a pair of images as network input, the multi-task network simultaneously outputs the identities of the two images and whether the images belong to the same identity. In experiments, we analyze the major factors affect the accuracy of person reidentification. To address the occlusion problem and improve the generalization ability of reID models, we use the Random Erasing Augmentation (REA) method to preprocess the images. The method can be easily applied to different pre-trained networks, such as ResNet and VGG. The experimental results on the Market1501 datasets show significant and consistent improvements over the state-of-the-art methods.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.1149-1159
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• 2019

We present a novel deep learning architecture for obtaining a latent image from a single blurry image, which contains dynamic motion blurs through object/camera movements. The proposed architecture consists of two sub-modules: blur image restoration and optical flow estimation. The tasks are highly related in that object/camera movements make cause blurry artifacts, whereas they are estimated through optical flow. The ablation study demonstrates that training multi-task architecture simultaneously improves both tasks compared to handling them separately. Objective and subjective evaluations show that our method outperforms the state-of-the-arts deep learning based techniques.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제17권2호
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• pp.78-85
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• 2023

다수 무인기 체계에서 임무할당은 임무 수행 능력을 결정하는 중요한 요인이다. 본 논문은 유전 알고리즘에 기반한 임무계획기법을 제안한다. 본 기법을 통해 제한 조건을 만족하면서, 임무 완료 시간을 최소화하는 해를 구할 수 있다. 임무 할당 문제의 최적해를 구하기 위해서는 계산량이 많이 필요하므로 본 기법이 해를 구하는 대안이 될 수 있다. 본 기법은 현실 세계의 다양한 종류의 무인기, 임무, 제한 조건을 고려하였다. 제안된 기법은 각 무인기의 임무 시퀀스와 제한 조건 만족을 위한 임무 별 대기 시간을 도출한다. 다양한 수치적 시뮬레이션 결과를 통해 임무 종료 시간을 최소화하는 임무계획 기법의 성능을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.896-902
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• 2004

The purpose of the study of multi-robot system is to realize multi-robot system easy for the control of robot system in case robot is adapted in the complicated environment of task structure. The purpose of the study of multi-robot system is to realize multi-robot system easy for the control of robot system in case robot is adapted in the complicated environment of task structure. To make real time control possible by making effective use of recognized information in this dynamic environment, suitable distribution of tasks should be made in consideration of function and role of each performing robots. In this paper, IHMA (Intelligent Hybrid Modular Architecture) of Intelligent combined control architecture which utilizes the merits of deliberative and reactive controllers will be suggested and its efficiency will be evaluated through the adaptation of control architecture to representative multi-robot system.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.149.3-149
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• 2001

Task allocation is a key problem in multiagent systems. The importance of automated negotiation protocols for solving the task allocation problem is increasing as a consequence of increased multi-agent applications. In this paper, we introduce the multiagent Traveling Salesman Problem(TSP) as an example of task reallocation problem, and suggest Vickery auction as an inter-agent coordination mechanism for solving this problem. In order to apply this market-based coordination mechanism into multiagent TSPs, we define the profit of each agent, the ultimate goal of negotiation, cities to be traded out through auctions, the bidding strategy, and the order of auctions. The primary advantage of such approach is that it can find an optimal task allocation ...

• 인지과학
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• 제24권1호
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• pp.71-93
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• 2013

멀티태스킹은 이제 일상이 되었다. 자발적으로 하고 있던 일을 중단하고, 다른 것으로 전환하는 행동이 점점 쉬워지고 잦아지고 있다. 그러나 기존 연구에 따르면 과제전환은 대부분 인지적 비용을 야기시킬 뿐이다. 본 연구에서는 자발적 과제전환으로 인지적 이득을 얻을 수 있는지에 대해서 알아보고자 하였다. 이를 위해서 우선, 실험 1에서는 비슷한 성격의 두 과제를 할 때, 기존 연구와 마찬가지로 과제전환빈도와 수행도에 부적상관관계가 나타남을 확인하였다. 실험 2에서는 과제전환 가능 조건과 불가능 조건을 나누고, 개인의 멀티태스킹 선호도와 미디어 멀티태스킹 지수에 따라 각 과제의 수행도와 주관적 평가가 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 실험 결과, 기존의 대부분 연구와 다르게 과제전환에서 항상 손실이 나타나는 것은 아니었다. 특히, 멀티태스킹 선호도가 높은 집단에서는 자발적 과제전환에서의 이득이 더 크게 나타났다. 기존의 과제전환 연구는 주로 손실이 발생하는 이유와, 그것을 줄이는 방법에 집중된 경향이 있었다. 그러나 본 연구는 과제전환 행동에서 발생하는 인지적 손실 뿐만 아니라 이득도 살펴보고자 하였다. 그 결과 참가자내 조건과 과제의 특성에 따라 손실과 이득이 차이 나는 것을 확인하였다.

• 융합정보논문지
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• 제10권12호
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• pp.216-225
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• 2020

본 연구는 체계적 고찰을 통해 선정된 연구를 질적 분석하여 인지장애가 있는 노인에게 실시된 이중과제의 적용방법, 결과측정방법, 중재효과를 알아보고자 시행되었다. 본 연구는 2010년 1월부터 2019년 12월까지 등록된 연구를 검색하였다. 전자 데이터베이스 PubMed, ProQuest를 이용하였으며, 검색어는'dual task' OR 'multi modal' AND 'mild cognitive impairment' OR 'dementia' OR 'Alzheimer's disease' AND 'intervention' OR 'rehabilitation를 사용하였다. 최종 선정된 연구는 8편이었다. 이중과제는 단독중재로서 적용되기보다 다른 운동중재와 함께 구성된 복합중재의 부분으로 이용되고 있었다. 이중과제의 인지 및 운동과제는 각각 별개의 내용으로 서로 독립적인 과제가 대부분이었다. 평가는 MMSE, CERAD와 같은 전반적인 인지기능평가와 집행기능평가, 기억력평가 등이 포함되었고 이중과제의 직접적인 향상을 보기위하여 Dual task cost를 이용하기도 하였다. 본 연구는 이중과제의 연구 및 임상적 적용을 위한 기초적인 자료로서 이용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.37-45
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• 2022

본 논문에서는 대표적인 조합 최적화(combinatorial optimization) 문제인 다수 에이전트-다수 작업 할당 문제를 제시한다. 할당 문제의 목적은 각 작업의 달성률(achievement rate)의 합을 최대로 하는 에이전트-작업 할당을 결정하는 것이다. 달성률은 각 작업의 할당된 에이전트의 수에 따라 아래 오목 증가(concave down increasing)형태로 다루어지며, 본 할당 문제는 비선형(non-linearity)의 목적함수를 갖는 NP-난해(NP-hard) 문제로 표현된다. 본 논문에서는 할당 문제를 해결하기 위한 효과적이면서 효율적인 문제 해결 방법론으로 혼합 교차-엔트로피 알고리즘(hybrid cross-entropy algorithm)을 제안한다. 일반적인 교차-엔트로피 알고리즘은 문제 상황에 따라 느린 매개변수 업데이트 속도와 조기수렴(premature convergence)이 발생할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 문제 해결 방법론은 이러한 단점의 발생 확률을 낮추도록 설계되었으며, 실험적으로도 우수한 성능을 보이는 알고리즘임을 수치실험을 통해 제시한다.