시뮬레이션을 비롯한 많은 다중 에이전트 환경에서는 중앙 집중 훈련 및 분산 수행(centralized training with decentralized execution; CTDE) 방식이 활용되고 있다. CTDE 방식 하에서 중앙 집중 훈련 및 분산 수행 환경에서의 다중 에이전트 학습을 위한 상태 행동 가치 기반(state-action value; Q-value) 다중 에이전트 알고리즘들에 대한 많은 연구가 이루어졌다. 이러한 알고리즘들은 Independent Q-learning (IQL)이라는 강력한 벤치 마크 알고리즘에서 파생되어 다중 에이전트의 공동의 상태 행동 가치의 분해(Decomposition) 문제에 대해 집중적으로 연구되었다. 본 논문에서는 앞선 연구들에 관한 알고리즘들에 대한 분석과 실용적이고 일반적인 도메인에서의 실험 분석을 통해 검증한다.
다중 레이블 오픈 의도 분류란 다중 의도 분류와 오픈 의도 분류가 합쳐져 오픈 도메인을 가정하고 진행하는 다중 의도 분류 문제이다. 발화 속에는 여러 의도들이 존재한다. 이때 사전에 정의된 의도 여부만을 판별하는 것이 아니라 사전에 정의되어 있는 의도에 대해서만이라도 어떤 의도인지 분류할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 발화 속 의도 정보를 활용하여 다중 레이블 오픈 의도를 분류하는 모델을 제안한다. 먼저, 문장의 의도 개수를 예측한다. 그리고 다중 레이블 의도 분류기를 통해 다중 레이블 의도 분류를 진행하여 의도 정보를 획득한다. 획득한 의도 정보 속 다중 의도 개수와 전체 의도 개수를 비교하여 전체 의도 개수가 더 많다면 오픈 의도가 존재한다고 판단한다. 실험 결과 제안한 방법은 MixATIS의 75% 의도에서 정확도 94.49, F1 97.44, MixSNIPS에서는 정확도 86.92, F1 92.96의 성능을 보여준다.
현대 사회에서는 Wibro, HSDPA 등 이동하면서 데이터 전송을 보장할 수 있는 무선 통신 기술들에 대한 관심이 증가하고 있어 Mobile IP의 중요성은 더욱 커지고 있다. 현재 MIPv6에 계층 구조를 도입하여 잦은 핸드오버를 방지하고 있지만, 기존의 거리 기반 MAP 선택 방법은 도메인의 크기가 커져 시그널링 부하가 MAP으로 집중되는 병목현상이 일어나고 있다. 또한 핸드오버에 따른 패킷 손실, 시간 지연의 문제점이 있다. 본 논문에서는 MN의 속도에 따른 2계층 MAP을 동적으로 설정함으로써 효율적인 통신을 지원할 수 있는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 모바일폰을 통한 시맨틱 검색 및 개인 기호정보를 사용한 검색 결과의 필터링이 가능한 시스템을 제안 하고자 한다. 시스템에서는 모바일 컨텐츠와 웹 컨텐츠의 검색 연동, 사용자 기호정보의 유 무선 장치의 공유 및 유 무선 장치간 검색 결과의 공유를 지원한다. 모바일폰의 컴퓨팅 능력을 고려해 모바일폰에는 사용자 인터페이스만을 유지 하도록 한다. 모바일폰을 통한 시맨틱 검색을 지원하기 위해 시스템은 실험적으로 뉴스 도메인에 국한된 카테고리에 대한 분류 체계 온톨로지를 구축하며, 각 카테고리간 관계를 설정 한다. 또한, 개인 기호정보를 통한 검색 결과의 필터링을 위해 사용자 기호정보를 XML 형태의 벡터 모델로 유지하며, 이는 서버의 데이터베이스에 각 사용자 계정으로 저장하고 공유한다. 모바일폰의 여러 단점을 극복하고 장점을 극대화 하기 위해 검색 결과를 서버에 저장하고 이를 유 무선 장치간 상호 공유 할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 시스템의 아키텍처와 구성 및 주요 기능에 대해서 기술하고자 한다.
최근 3차원 스캐너 등을 이용한 3차원 영상 획득 기술이 발전함에 따라 AR(Augmented Reality)/VR(Virtual Reality) 분야에서 활용되는 콘텐츠가 다양해졌다. 이러한 3차원 영상을 나타내는 방식에는 여러 가지가 존재하며, 포인트 클라우드는 그중 하나다. 포인트 클라우드는 3차원 공간에 존재하는 물체를 표현하는 점들의 집합을 의미하고, 실제 객체를 촬영하여 정밀하게 데이터를 획득 및 표현할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 3차원 영상의 특성상 2차원 영상보다는 표현해야 하는 데이터가 많고, 특히 여러 장의 프레임으로 구성된 동적인 3차원 객체는 더욱 많은 데이터를 요구하기에 이를 효율적으로 다루기 위한 고효율의 압축 기술이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 도메인 변환 방법인 3D DCT(3-Dimensional Discrete Cosine Transform)를 이용한 움직임 예측을 통하여 포인트 클라우드 영상의 I 프레임 및 P 프레임을 효율적으로 압축하는 기술을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안된 기술과 Intra 프레임 기반의 배경 기술 및 2D DCT 기반의 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)와의 비교를 통해 제안 기술의 압축 성능을 확인한다.
추적성은 이해당사자들이 변경으로 인한 산출물들 간의 영향을 분석하는데 필요한 정보를 제공하는 것을 주요 목적으로 한다. 단일 제품 개발과 달리 제품군(群)을 대상으로 하는 소프트웨어 프로덕트라인은 도메인 공학과 어플리케이션 공학의 두 개발 라이프사이클이 있으면서, 가변성과 두 라이프사이클 간의 추적성을 유지하고 관리해야 하기 때문에 그 복잡도가 매우 높다. 이에 개발 산출물과 별도로 가변성을 관리하는 직교적 가변성 모델을 중심으로 하는 가변성 추적성 유지 방법이 개념적으로 제안된 바 있다. 그렇지만, 이 방법이 소프트웨어 제품라인에서 필요로 하는 추적성을 모두 설정할 수 있는지에 대해서는 확인되지 않았다. 본 논문에서는 직교적 가변성 모델을 중심으로 하는 추적성 유지, 관리 방법이 필요한 추적성을 모두 지원하는지 예제를 통하여 검증하였다. 그 결과 OVM 중심 가변성 추적 방법은 변경으로 인해 영향을 받을 수 있는 산출물들의 범위를 한정하는 데는 문제가 없었다. 그렇지만, 변경으로 인해 실제 영향을 받는 구체적이고 정확한 산출물들을 추적하지는 못했다.
소프트웨어 제품라인은 제품들 간의 공통성 및 가변성을 전체 개발라이프사이클에 걸쳐 체계적으로 계획하고 재사용하여 생산성 향상, 비용절감, 시장적시성 향상을 꾀하는 소프트웨어 개발 패러다임이다. 소프트웨어 제품라인이 가져다 주는 이익을 최대화하기 위하여 시험은 도메인 공학과 어플리케이션 공학의 두 라이프사이클을 구성하는 프로세스들과 일관된 방식으로 통합되어야 하며, 더불어 시험 노력을 절감할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 조합 시험 설계를 적용하여 제품라인 플랫폼을 시험할 시험항목을 생성함으로써 시험항목 개수를 상당히 줄이면서 동시에 재사용이 용이한 시험항목 생성을 지원하여 시험노력을 절감할 수 있는 조합 시험 설계를 이용한 제품라인 시험항목 생성 방법을 제안한다. 또한, 사례연구를 통하여 제안한 방법이 조합 설계를 이용하거나 그렇지 않은 기존의 다른 방법들 보다 효율적임을 보인다.
본 연구는 한국어 화장품 리뷰 코퍼스의 자질기반 감성 분석을 위하여, 이 도메인에서 실현되는 중요한 다단어 표현(MWE)의 유한상태 그래프 사전과 문법을 구축하는 방법론을 제시하고, 실제 구축된 사전과 문법의 성능을 평가하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리(NLP)에서 중요한 화두로 논의되어 온 MWE의 어휘-통사적 특징을 부분문법 그래프(LGG)로 형식화하였다. 화장품 리뷰 코퍼스에 DECO 한국어 전자사전을 적용하여 어휘 빈도 통계를 획득하고 이에 대한 언어학적 분석을 통해 극성 MWE(Polarity-MWE)와 화제 MWE(Topic MWE)의 전체 네 가지 하위 범주를 분류하였다. 또한 각 모듈간의 상호관계에 대한 어휘-통사적 속성을 반복적으로 적용하는 이중 증식(double-propagation)을 통해 자원을 확장하였다. 이 과정을 통해 구축된 대용량 MWE 유한그래프 사전 DECO-MWE의 성능을 테스트한 결과 각각 0.844(Pol-MWE), 0.742(Top-MWE)의 조화평균을 보였다. 이를 통해 본 연구에서 제안하는 MWE 언어자원 구축 방법론이 다양한 도메인에서 활용될 수 있고 향후 자질기반 감성 분석에 중요한 자원이 될 것임을 확인하였다.
본 논문에서는 문자출력이 가능한 무선호출기에 음성인식 기술을 접목한, 특성화된 한 음성인식 시스템에 대하여 설명하고자 한다. 시스템 동작 과정은, 일단 호출자가 음성인식 서버와 접속하게 되면 서버는 호출자의 자연스런 입력음성을 인식, 그 결과를 문장 형태로 피호출자의 호출기 단말기에 출력시키는 방식으로 되어 있다. 본 시스템에서는 통계적 음성인식 기법을 도입하여, 각 단어를 연속 HMM으로 모델링하였다. 가우시안 혼합 확률밀도함수를 사용하는 각 모델은 전통적인 HMM 학습법들 중의 하나인 Baum-Welch 알고리듬에 의해 학습되고 인식시에는 이들에 비터비 빔 탐색을 적용하여 최선의 결과를 얻도록 한다. MFCC와 파워를 혼용한 26 차원 특징벡터를 각 프레임으로부터 추출하여, 최종적으로, 83 개의 도메인 어휘들 및 무음과 같은 특수어휘들에 대한 모델링을 완성하게 된다. 여기에 구문론적 기능과 의미론적 기능을 함께 수행하는 FSN을 결합시켜 자연발화음성에 대한 연속음성인식 시스템을 구성한다. 본문에서는 이상의 사항들 외에도 음성 데이터베이스, 레이블링 등과 갈이 시스템 성능과 직결되는 시스템의 외적 요소들에 대해 고찰하고, 시스템에 구현되어 있는 다양한 특성들에 대해 밝히며, 실험 결과 및 앞으로의 개선 방향 등에 대해 논의하기로 한다.
특성 모델(Feature Model)은 소프트웨어 제품 라인 개발 시 도메인 공학 단계에서 제품들 사이의 공통점과 차이점을 모델링하는데 널리 사용된다. 특성 모델의 오류 또는 불일치성에 대한 발견 및 수정은 성공적인 소프트웨어 제품 라인 공학을 위해서 필수적이다. 특성 모델의 검증을 효과적으로 수행하기 위해서는 자동화된 도구의 도움이 필요하다. 본 논문에서는 JESS 규칙 기반 시스템을 이용하여 특성 모델의 유효성을 검증하는 기법을 기술하고 이를 이용한 특성 모델 검증 도구를 제안한다. 본 논문의 도구는 특성 모델링 작업 시 실시간으로 특성 모델을 검증하여 오류의 존재 여부와 오류의 원인에 대한 설명을 제공함으로써 오류 없는 특성 모델을 생성할 수 있도록 해 준다. 특성 모델 검증 기법에 규칙 기반 시스템을 이용한 경우는 본 논문이 최초의 시도로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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