Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.34
no.8
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pp.1159-1164
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2010
The current maritime data communications mainly depend on radio and satellite which have restrictions on data rate and cost. That leads to needs of novel relatively-high-speed data communication systems at sea just like on land. This paper proposes a routing protocol (MWR) for newly designed model of ship-to-ship communication networks at sea. The MWR protocol finds out an optimal route by selecting an optimal network for each specific application from overlapped networks of available wireless media at sea.
본 고에서는 차세대 인터넷 구축을 위한 요소 기술에 대하여 전반적으로 살펴본다. 우리는 현재보다 1,000배 빠른 차세대 인터넷의 구축을 목표로 하고 있다. 따라서 과연 그만큼 빠른 인터넷의 구축이 필요할 것인가를 검증하는 차원에서 향후 5년 정도의 가까운 시일 내에 있을 인터넷 트래픽의 증대에 대한 수요를 서비스 측면에서 살펴본다. 차세대 인터넷은 풍부한 전송대역폭의 제공과 QoS를 기반으로 한 신뢰성 있는 데이터의 전달을 특징으로 하며, 이를 위해서 광스위칭 기반의 전송 하부구조 위에 MPLS 기술이 사용될 것으로 예상된다. 이를 위한 요소기술로 DWDM 전송기술, MEMS 기반의 광스위칭 소자기술과 함께 광스위칭 기술에 지능을 부여하기 위한 표준화 동향에 대하여 살펴본다. 현재의 IP 기반 인터넷에서 제공하지 못하는 QoS 기능은 MPLS에서 가능하게 될 것이다. MPLS에서의 중요한 응용인 트래픽 엔지니어링과 VPN 서비스는 망이 보다 안정적으로 유지될 수 있도록 지원하면서 기업들이 MPLS 망을 이용하여 자신의 망을 구축할 수 있도록 지원할 것이다. MPLS 기술은 IETF에서 표준화가 진행되고 있으며 라우터 개발업체 및 ISP의 큰 지원을 받고 있다. 차세대 인터넷을 위해서는 전달망의 구축도 필요하지만 이와 함께 차세대 인터넷 응용을 위한 컴퓨팅 인프라도 균형있게 개발되어야 한다. 따라서 현재 그 윤곽을 드러내고 있는 차세대 인터넷 응용 인프라 환경에 대하여 그 등장 배경과 관련 기술에 대하여 조망한다. 차세대 인터넷의 개발을 위해서는 광처리 관련 원천 기술, 프로세서 개발 기술, 라우터 설계 기술 및 서버 개발 기술, 어플리케이션 기반 기술 및 사용자 인터페이스 기술들이 전략적으로 이음새 없이 매끄럽게 통합되어야 한다. 이러한 관점에서 필요한 요소기술들을 다수 보유하고 있는 ETRI의 역할은 매우 중요하리라 생각된다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.137-138
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2022
소스 코드 식별자의 이름을 잘 정하는 것은 소프트웨어 엔지니어링에서 중요한 문제로 다루어지고 있다. 프로그램 엔티티의 의미있고 간결한 이름은 코드 이해도에 중요한 역할을 하며, 소프트웨어 유지보수 관리 비용을 줄이는 데에 큰 효과가 있다. 이러한 코드 식별자 중 평균적으로 가장 복잡한 식별자는 '메소드 이름'으로 알려져 있다. 본 논문에서는 메소드 내용과 일관성 있는 적절한 메소드 이름 생성을 자연어 처리 태스크 중 하나인 '추상적 텍스트 요약'으로 치환하여 수행하는 트랜스포머 기반의 인코더-디코더 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 Github 오픈소스를 크롤링한 Java 데이터셋에서 기존 최신 메소드 이름 생성 모델보다 약 50% 이상의 성능향상을 보였다. 이를 통해 적절한 메소드 작명에 필요한 비용 절감 달성 및 다양한 소스 코드 관련 태스크를 언어 모델의 성능을 활용하여 해결하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
Edward Dwijayanto Cahyadi;Hans Nathaniel Hadi Soesilo;Mi-Hwa Song
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.1
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pp.617-623
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2024
Identifying emotions through speech poses a significant challenge due to the complex relationship between language and emotions. Our paper aims to take on this challenge by employing feature engineering to identify emotions in speech through a multimodal classification task involving both speech and text data. We evaluated two classifiers-Convolutional Neural Networks (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM)-both integrated with a BERT-based pre-trained model. Our assessment covers various performance metrics (accuracy, F-score, precision, and recall) across different experimental setups). The findings highlight the impressive proficiency of two models in accurately discerning emotions from both text and speech data.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.16
no.1
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pp.24-34
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2015
As recent multilateral collaboration design system has been advanced, BIM based data exchange is a key factor for successful next generation building project. Even though many studies have been trying to set up a data compatibility system for collaboration, There are still a lot of problem in data exchange between design and engineering phase. Therefore, In this study, we analysis causes of problem for information exchange and suggest a IFC based Information exchange framework for improving BIM based design collaboration environment. In order to find out problems that hinder establishment of advanced open BIM information exchange, proper analysis about transition of process from current and to-be BIM based design collaboration process is important, at first. From analysis of main obstacles to information exchange, this research suggests solution plan using open API and IFC based BIM collaboration supporting system. The suggested open API solution named Integrity feedback system perform a role making up for weak point derived from IFC based data exchange. And main system suggestion about framework for IFC based information exchange reflect technological system support, requirement of function for collaboration including API/BCF plug-in.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2019.05a
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pp.230-231
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2019
This study is a development on condition based maintenance(CBM) technology which is a core item of future autonomous ships. It is developing to design & installation of condition monitoring system and acquisition & processing of data from ongoing ships for fault prediction & prognosis of engine in operation. The ultimate goal of this study is to develop a predicts and decision support software for marine engine faults. To do this, the FMEA and fault tree analysis of the main engine should be accompanied by the analysis of classification of system, identification of the components, the type of faults, and the cause and phenomenon of the failure. Finally, the CBM system solution software could predict and diagnose the failure of main engine through integrated analysis for bid-data of ongoing ships and engineering knowledge. Through this study, it is possible to pro-actively cope with abnormal signals of engine and to manage efficiently, and as a result, expected that marine accident and ship operation loss during navigation will be prevented in advance.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.664-671
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2023
최근 다양한 거대 언어모델(Large Language Model)들이 개발되면서 프롬프트 엔지니어링의 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 퓨삿 학습 환경에서 개체명 인식의 성능을 높이기 위해서 제안된 템플릿이 필요 없는 프롬프트 튜닝(Template-free Prompt Tuning) 방법을 이용하고, 이 방법에서 사용된 라벨 단어 집합 생성 방법에 Maximal Marginal Relevance 알고리즘을 적용하여 해당 개체명에 대해 보다 다양하고 구체적인 라벨 단어 집합을 생성하도록 개선하였다. 실험 결과, 'LOC' 타입을 제외한 나머지 개체명 타입에서 'PER' 타입은 0.60%p, 'ORG' 타입은 4.98%p, 'MISC' 타입은 1.38%p 성능이 향상되었고, 전체 개체명 인식 성능은 1.26%p 향상되었다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 라벨 단어 집합 생성 기법이 개체명 인식 성능 향상에 도움이 됨을 보였다.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.20
no.2
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pp.3-12
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2019
Despite the importance and function of productivity information, in the Korean construction industry, the method of collecting and analyzing productivity data has not been organized. Also, in most cases, productivity management is reliant on the experience and intuitions of field managers, and productivity data are rarely being utilized in planning and management. Accordingly, this study intends to develop a prediction model for interior finishes of apartment using deep learning techniques, so as to provide a foundation for analyzing the productivity impacting factors and predicting productivity. The result of the study, productivity prediction model for interior finishes of apartment using deep learning techniques, can be a basic module of apartment project management system by applying deep learning to reliable productivity data and developing as data is accumulated in the future. It can also be used in project engineering processes such as estimating work, calculating work days for process planning, and calculating input labor based on productivity data from similar projects in the past. Further, when productivity diverging from predicted productivity is discovered during construction, it is expected that it will be possible to analyze the cause(s) thereof and implement prompt response and preventive measures.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.11
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pp.5827-5833
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2013
Due to science and technology evolutions, modern systems are becoming larger and more complex. In developing complex systems, Model-Based Systems Engineering (MBSE), which is approach to reduce complexity, is being introduced and applied to various system domains. However, because of the modeling being made through a variety of languages, there is a problem with communication within the stakeholders and a lack of consistency in the models. In this paper, by investigating the rule explaining the transformation of one of the only traditional diagrams, DFD, to SysML and reusing the formerly built models, we attempt to implement by SysML. Analyzing each diagram's Metamodel and validating the connection of each component through bipartite graph especially suggest an effective transformation rule. Also, by applying to naval-combat system, we confirm efficiency of this study. Establishing the results of this study as basis for conducting further study, we will be able to transform other previous models gained from formerly built system to SysML. In this way, the stakeholder's communication can be improved and we anticipate that the application of SysML will be beneficial to the much efficient MBSE.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.35
no.8
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pp.1098-1104
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2011
Data communications networks at sea can be modelled by multi-layered networks with traditional carriers (RF, satellites), and BWA (wireless LAN, WiBro, LTE), which partially makes it possible the high speed communication services (WWW, VoIP) at sea. In this paper, a novel routing scheme (CPR) is proposed which selects an optimal carrier for each hop in routes based on carrier preferences (CP). The carrier preferences are measured proactively depending on the feasibility of transmission characteristics (transmission rate, cost, and latency time) of the carriers for each application. Performance was compared with that of the OMH-MW (Optimal Medium per Hop based on Max-Win) routing scheme.
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