• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.147-150
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• 2018

목적 지향 대화 시스템은 자연어 이해, 대화 관리자, 자연어 생성과 같은 세분화 모델들의 결합으로 이루어져있어 하위 모델에 대한 오류 전파에 취약하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 자연어 이해 모델과 대화 관리자를 하나의 네트워크로 구성하고 오류에 강건한 심층 Q 네트워크를 제안한다. 본 논문에서는 대화의 전체 흐름을 파악 할 수 있는 순환 신경망인 LSTM에 심층 Q 네트워크 적용한 심층 순환 Q 네트워크 기반 목적 지향 대화 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안한 심층 순환 Q 네트워크는 LSTM, 심층 Q 네트워크보다 각각 정밀도 1.0%p, 6.7%p 높은 성능을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권9C호
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• pp.810-819
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• 2007

90도 위상 천이기나 필터와 같은 불완전한 시스템 요소에 의해 생성되는 I(inphase)축과 Q(quadrature)축 간의 불균형은 피할 수 없는 물리적 현상으로 동기 변/복조 시스템(coherent modulation/demodulation system) 구현에 있어서 성능 열화를 유발한다. 본 논문에서는 AWGN (additive white Gaussian noise) 채널 환경에서 수신기의 I/Q 불균형이 존재하는 경우, DVB(digital video broadcasting)-S2 시스템에서 사용되는 변조방식에 대한 정확하고 일반화된 심벌 오류 확률을 2차원 결합 가우시안 Q-함수(two-dimensional joint Gaussian Q-function)의 선형 결합(linear combination)의 형태로 유도한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.162-165
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• 2002

Q-learning은 강화학습의 한 방법으로서, 여러 분야에 널리 응용되고 있는 기법이다. 최근에는 Linear Quadratic Regulation(이하 LQR) 문제에 성공적으로 적용된 바 있는데, 특히, 시스템모델의 파라미터에 대한 구체적인 정보가 없는 상태에서 적절한 입력과 출력만을 가지고 학습을 통해 문제를 해결할 수 있어서 상황에 따라서 매우 실용적인 대안이 될 수 있다. Neural Q-learning은 이러한 Q-learning의 Q-value를 MLP(multilayer perceptron) 신경망의 출력으로 대치시킴으로써, 비선형 시스템의 최적제어 문제를 다룰 수 있게 한 방법이다. 그러나, Neural Q방식은 신경망의 구조를 먼저 결정한 후 역전파 알고리즘을 이용하여 학습하는 절차를 취하기 때문에, 시행착오를 통하여 신경망 구조를 결정해야 한다는 점, 역전파 알고리즘의 적용으로 인해 신경망의 연결강도 값들이 지역적 최적해로 수렴한다는 점등의 문제점을 상속받는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 Neural-0 학습의 도구로, 역전파 알고리즘으로 학습되는 MLP 신경망을 사용하는 대신 최근 들어 여러 분야에서 그 성능을 인정받고 있는 서포트 벡터 학습법을 사용하는 방법을 택하여, $\varepsilon$-SVR(Epsilon Support Vector Regression)을 이용한 Q-value 근사 기법을 제안하고 관련 수식을 유도하였다. 그리고, 모의 실험을 통하여, 제안된 서포트 벡터학습 기반 Neural-Q 방법의 적용 가능성을 알아보았다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.83-90
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• 2001

XML 기반의 전자책 리더 시스템인 Q＋-리더의 개발을 소개한다. 이 시스템은 정보가전 용 내장형 플랫폼 Q+를 목표로 개발되었다. 본 리더 시스템은 OEB 표준에서 규정한 XML 기반의 컨텐트 형식과 CSS에 의한 스타일을 지원한다. 본 시스템은 전자책 컨텐츠를 사용자에게 랜더링해 주는 역할을 하는데, 이러한 랜더링 기능을 내재함으로서 전자책 리더 시스템은 컨텐츠의 사용에 대한 제어가 가능하게 된다. 본 시스템은 자바 언어로 개발되어 여타 플랫폼에서도 사용 가능할 뿐 아니라 개방형 구조로 설계되어 OEB 이외의 다른 표준에 대해서도 쉽게 확장 가능할 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제4권3호
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• pp.9-15
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• 2015

퍼브/서브 시스템(Pub/Sub System)은 시스템에서 발행되는 정보 중 사용자가 등록한 관심 정보만을 사용자에게 전달해주는 시스템이다. 기존의 퍼브/서브 시스템은 컨텐트의 저장 및 전달을 담당하는 브로커들을 네트워크화 하여 구현되었다. 모바일 사용자가 급증함에 따라 사용자의 관심위치 정보와 같은 지속적으로 변하게 되는 관심정보를 다루기 위한 퍼브/서브 시스템에 대한 수요가 부각 되고 있다. 이 논문에서는 기존의 퍼브/서브 시스템에서 깊이 고려하지 않았던, 관심 위치 정보의 빈번한 변화를 효과적으로 처리하기 위한 브로커 네트워크 기반의 퍼브/서브 시스템을 제안한다. 사용자의 행동 패턴이나 지리적 특성을 고려해 퍼브/서브 시스템에서 관리하는 공간 데이터 영역을 Slow Moving Region과 Normal Moving Region의 두가지 타입으로 구분하고, 각 영역에 대한 사용자의 요청을 효과적으로 지원하기 위해 Q+R트리를 사용하여 브로커를 관리한다. 시뮬레이션을 사용한 실험 결과를 통해 제안하는 Q+R트리 기반의 브로커 네트워크가 불필요한 브로커의 로드와 네트워크 트래픽을 감소시킴으로써 보다 효과적으로 지속적인 사용자의 관심 위치 정보 변화를 지원할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권1호
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• pp.201-221
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• 2023

Purpose Customers consider the overall experience with the company as important as the quality of the product, and companies are also paying attention to creating long-term relationships with customers through optimal customer experiences. In this study, we propose a customer experience management process called 'CX-Q', which combines customer journey map and Q-methodology to understand the importance of customer experience based on the overall customer experience. Design/methodology/approach. CX-Q is a process that combines Q-methodology and customer journey maps, allowing stakeholders to explore and improve customer experiences at each contact point while engaging with brands, products, and services. It also enables them to derive customer experience insights and important management points for each segment. To demonstrate the usefulness of the proposed CX-Q, this study analyzed the experience of customers who used the Airbnb travel platform service as an example, applying the CX-Q process. Findings A total of four customer segments were derived, and it was found that each segment valued different attributes during the customer journey stage. The customer experience analysis using the CX-Q process proposed in this study is expected to help understand customers in more detail and assist in managing and improving customer experience.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.148-154
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• 2005

본 논문은 QPSK 변조방식을 사용하는 W-CDMA 사용자 설비 시스템에서 진폭 불균형 및 위상 불균형과 같은 RF I/Q 성능열화 요인들에 의한 시스템 성능열화 현상을 다루었다. I/Q 진폭 및 위상 에러에 의한 인접 심볼 간 거리변화를 이용하여 BER 성능 열화를 분석하였고, Matlab 시뮬레이션을 통해 I/Q 진폭 및 위상 에러에 의한 BER 성능열화를 검토하였다. 테스트를 고려하여 구현된 RF 트랜시버와 변복조 측정 장비를 이용하여 성능열화를 에러 벡터 크기 값으로 측정함으로써 하드웨어 구현관점에서 W-CDMA사용자 설비 시스템의 I/Q 진폭 및 위상 에러에 관한 최소 성능요구 사항과 성능열화 요인 측정 방법을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.579-582
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• 2003

In this paper, we propose a 4-step inference method needed for constructing a natural language communication system. The method is used to obtain fuzzy quantifier Q′when QA is Fisr τ⇔ Q′(m′A) is mF is m"is τ is inferred (Q, Q′: quantifiers, A: fuzzy subject, m′, m": modifiers, y: fuzzy predicate, τ: truth qualifier). We show that Q′is resolved step by step for two types of Q, including a non-increasing type (few,...) and a non-decreasing type(most,...).

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.85-88
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• 2003

강화학습의 한가지 방법인 Q-learning은 최근에 Linear Quadratic Regulation(이하 LQR) 문제에 성공적으로 적용된 바 있다. 특히, 시스템 모델의 파라미터에 대한 구체적인 정보없이 적절한 입ㆍ출력만으로 학습을 통해 문제의 해결이 가능하므로 상황에 따라 매우 실용적인 방법이 될 수 있다. 뉴럴-큐 기법은 이러한 Q-learning의 Q-value를 MLP(multilayer perceptron) 신경망의 출력으로 대치시켜, 비선형 시스템의 최적제어 문제를 다룰 수 있게 한 방법이다. 그러나, 뉴럴-큐 기법은 신경망의 구조를 먼저 결정한 후 역전파 알고리즘을 이용해 학습하는 절차를 행하므로, 시행착오를 통해 신경망 구조를 결정해야 한다는 점, 역전파 알고리즘의 적용에 따라 신경망의 연결강도 값들이 지역적 최적해로 수렴한다는 점등의 문제점이 있다. 본 논문에서는 뉴럴-큐 학습의 도구로 KFD회귀를 이용하여 Q 함수의 근사 기법을 제안하고 관련 수식을 유도하였다. 그리고, 모의 실험을 통하여, 제안된 뉴럴-큐 방법의 적용 가능성을 알아보았다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.350-356
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• 1997

It is desirable for autonomous robot systems to possess the ability to behave in a smooth and continuous fashion when interacting with an unknown environment. Although Q-learning requires a lot of memory and time to optimize a series of actions in a continuous state space, it may not be easy to apply the method to such a real environment. In this paper, for continuous state space applications, to solve problem and a triangular type Q-value model\ulcorner This sounds very ackward. What is it you want to solve about the Q-value model. Our learning method can estimate a current Q-value by its relationship with the neighboring states and has the ability to learn its actions similar to that of Q-learning. Thus, our method can enable robots to move smoothly in a real environment. To show the validity of our method, navigation comparison with Q-learning are given and visual tracking simulation results involving an 2-DOF SCARA robot are also presented.