Annual Conference on Human and Language Technology
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2020.10a
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pp.254-256
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2020
자연언어처리 문제에서 딥러닝 모델이 좋은 성능을 보이고 있고 딥러닝 결과는 구조화된 결과를 내놓는 경우가 많다. 딥러닝 모델 결과가 구조적인 형태를 가지는 경우 후처리 통해 특정 구조에 맞는 제약을 가해주는 경우가 일반적이다. 본 논문에서는 이러한 제약을 규칙에 기반하지 않고 직접 학습을 통해 얻고자 하였다.
Lee, Dong-Cheon;Seo, Su-Young;Lee, Im-Pyeong;Kwon, Jay-Hyoun;Tuell, Grady H.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.25
no.6_1
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pp.517-528
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2007
Extraction of the coastal boundary is important because the boundary serves as a reference in the demarcation of maritime zones such as territorial sea, contiguous zone, and exclusive economic zone. Accurate nautical charts also depend on well established, accurate, consistent, and current coastline delineation. However, to identify the precise location of the coastal boundary is a difficult task due to tidal and wave motions. This paper presents an efficient way to extract coastlines by applying digital image processing techniques to Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery. Over the past few years, satellite-based SAR and high resolution airborne SAR images have become available, and SAR has been evaluated as a new mapping technology. Using remotely sensed data gives benefits in several aspects, especially SAR is largely unaffected by weather constraints, is operational at night time over a large area, and provides high contrast between water and land areas. Various image processing techniques including region growing, texture-based image segmentation, local entropy method, and refinement with image pyramid were implemented to extract the coastline in this study. Finally, the results were compared with existing coastline data derived from aerial photographs.
Kim, Byungsang;Youn, Chan-Hyun;Park, Yong-Sung;Lee, Yonggyu;Choi, Wan
Journal of Information Processing Systems
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v.8
no.4
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pp.555-566
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2012
The cloud environment makes it possible to analyze large data sets in a scalable computing infrastructure. In the bioinformatics field, the applications are composed of the complex workflow tasks, which require huge data storage as well as a computing-intensive parallel workload. Many approaches have been introduced in distributed solutions. However, they focus on static resource provisioning with a batch-processing scheme in a local computing farm and data storage. In the case of a large-scale workflow system, it is inevitable and valuable to outsource the entire or a part of their tasks to public clouds for reducing resource costs. The problems, however, occurred at the transfer time for huge dataset as well as there being an unbalanced completion time of different problem sizes. In this paper, we propose an adaptive resource-provisioning scheme that includes run-time data distribution and collection services for hiding the data transfer time. The proposed adaptive resource-provisioning scheme optimizes the allocation ratio of computing elements to the different datasets in order to minimize the total makespan under resource constraints. We conducted the experiments with a well-known sequence alignment algorithm and the results showed that the proposed scheme is efficient for the cloud environment.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.3
no.6
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pp.173-178
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2014
By exploiting parallel processing, the proposed scheduling scheme enhances energy saving capability of multicore processors for real-time tasks while satisfying deadline and fault tolerance constraints. The scheme searches for a near minimum-energy schedule within a polynomial time, because finding the minimum-energy schedule on multicore processors is a NP-hard problem. The scheme consumes manifestly less energy than the state-of-the-arts method even with low parallel processing speedup as well as with high parallel processing speedup, and saves the energy consumption up to 86%.
According to Chomskyan grammar, humans can generate and understand an unbounded number of grammatical sentences. Against the background of pure and idealized linguistic competence, this linguistic productivity is argued and understood. In actual utterances, however, there are many limitations of productivity but they are said to come from the general constraints on performances such as capacity of short term memory or attention. In this paper I discuss a problem raised against idealized productivity. I argue that linguistic productivity idealizes our linguistic competence too much. By separating idealized competence from the various constraints of performance, Chomskyan theorists can argue for unlimited productivity. However, the absolute distinction between grammar (pure competence) and parser (actual psychological processes) makes little sense when we explain the low acceptability(intelligibility) of center embedded sentences. Usually, the problem of center embedded sentence is explained in terms of memory shortage or other performance constraints. To explain the low acceptability, however, we need to assume specialized memory structure because the low acceptability occurs only with a specific type of syntactic pattern. 1 argue that this special memory structure should not be considered as a general performance constraint. It is a domain specific (specifically linguistic) constraints and an intrinsic part of human language processing. Recent development of Chomskyan grammar, i.e., minimalist approach seems to close the gap between pure competence and this type of specialized constraints. Chomsky's earlier approach of generative grammar focuses on end result of the generative derivation. However, economy principle (of minimalist approach) focuses on actual derivational processes. By having less mathematical or less idealized grammar, we can come closer to the actual computational processes that build syntactic structure of a sentence. In this way, we can have a more concrete picture of our linguistic competence, competence that is not detached from actual computational processes.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.6
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pp.457-467
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2018
Currently, the regulation and rules for public surveying and the UCPs (Unified Control Points) adapts those of the triangulated traverse surveying. In addition, such regulations do not take account of the unique characteristics of GNSS (Global Navigation Satellite System) surveying, thus there are difficulties in field work and data processing afterwards. A detailed procesure of GNSS processing has not yet been described either, and the verification of accuracy does not follow the generic standards. In order to propose an appropriate procedure for field surveys, we processed a short session (30 minutes) based on the scenarios similar to actual situations. The reference network in Seoul was used to process the same data span for 3 days. The temporal variation during the day was evaluated as well. We analyzed the accuracy of the estimated coordinates depending on the parameterization of tropospheric delay, which was compared with the 24-hr static processing results. Estimating the tropospheric delay is advantageous for the accuracy and stability of the coordinates, resulting in about 5 mm and 10 mm of RMSE (Root Mean Squared Error) for horizontal and vertical components, respectively. Based on the test results, we propose a procedure to estimate the daily solution and then combine them to estimate the final solution by applying the minimum constraints (no-net-translation condition). It is necessary to develop a web-based processing system using a high-end softwares. Additionally, it is also required to standardize the ID of the public control points and the UCPs for the automatic GNSS processing.
본 논문에서는 분산 실시간 시스템의 특징인 분산 처리 과정의 신뢰성을 지원하기 위한 동적 트랜잭션 처리 구조를 연구하였다. 실시간 분산 처리 환경에서 동적으로 발생하는 실시간 분산 트랜잭션 처리를 위하여 트랜잭션 내에 필수적인 3가지 언어적 특성들을 제시하였다. 첫째는 트랜잭션 내에 실시간 시스템의 가장 중요한 특징인 시간적인 제약 조건들을 정의 할 수 있는 방안을 제시하고, 둘째는 비동기적인 처리 성격을 지닌 실시간 특성을 고려한 비동기적 트랜잭션 처리 방법을 제시한다. 또한, 분산 처리 과정에서 발생되는 예외 사항들을 처리하기 위하여 긴급성을 고려한 다중레벨 우선순위 스케줄링 (Multi-Level Priotiry Scheduling)이라 부르는 트랜잭션 스케줄링 방안을 제시한다. 그리고, 제시한 실시간 분산 트랜잭션 처리 구조의 타당성 및 가능성을 입증하기 위한 실시간 트랜잭션 처리 과정을 시물레이션을 통하여 제시한 언어적 특성에 대한 고려 사항들을 보여준다.Abstract We propose a dynamic transaction processing model that supports a reliability for distributed real-time processing. For the dynamic processing in distributed real-time transaction systems, we suggest three features that are defined in programming language. First, we propose a specification model to explicitly define the time constraints, needs in real-time distributed processing. Second, we describe an asynchronous transaction processing mechanism based on the real-time characteristics. So, we suggest three communication primitives to support asynchronous transaction processing. Lastly, a scheduling policy based on urgent transaction is suggested to manage the exception occurred during the distributed processing. This scheduling policy is called multi-level priotiry scheduling (MPLS). Based on three features and scheduling policy, we describe a direction to manage a dynamic transaction processing in distributed real-time systems.
There have been lots of researches for providing a personalized service to a customer using one-to-one marketing and collaborative filtering techniques in E-Commerce. However, there are technical difficulties for providing the recommendation of products far users, which often involve high complexity of computation. In this paper, we have presented an integrated method of classification problem solving method and constraint based configuration techniques. This method can reduce a complexity of computation by classifying a solution domain space that has a higher complexity of composition. Thereafter, we have modeled customers constraints and the components of products to configure a complete system by passing it to constraint processing module in Constraint Satisfaction Problems. Constraint-based configuration uses the constraint propagation using the constraints of buyers and the constraints among PC components to configure a proper product for a customer. We have transformed and applied vector space modeling method in the field of information retrieval to consider a customer satisfaction in addition to the CSP. Finally, we have applied our system to test data fur evaluating a customers satisfaction and performance of the proposed system.
An airport surface movement scheduler using first-come first-served (FCFS) algorithm is developed to efficiently manage surface traffic in an airport. It is based on the previously developed traffic flow management scheduler. Link directionality and intersection processing, which are additional constraints for ground movement, are added to the scheduler. To verify each of additional constraints, several simulations were performed by making simple scenarios, and the results show that all constraints were satisfied. Also, a simulation was performed by making a scenario based on flight operation information system (FOIS) data which is real departure and arrival flight data of Jeju airport. To determine the practicality of the developed scheduler, we compare the actual average delay time with the average delay time calculated by the scheduler.
This paper presents a scheduling approach for synthesizing pipelined datapaths under resource constraints. Our approach builds up a schedule based on gradual mobility reduction in contrast to other algorithms of previous researches, where an operation being scheduled is selected by using a priority function. The proposed method consists of a scheduling algorithm and a decision algorithm for detecting any violation against resource constraints. Our approach evaluates whether or not a scheduling solution can exist in case an operation temporarily is assigned to the earliest or latest control step among the assignable steps for the operation. If a solution cannot be found, it is impossible to assign the operation to that step due to a violation against resource constraints, and so we can eliminate that control step. This process is iterated until a reduction of mobility for all operations can not be obtained. Experiments on benchmarks show that this approach gains a considerable improvement over those by previous approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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