Various efforts are needed to prevent accidents because ship collisions can cause various negative situations such as economic losses and casualties. Therefore, research to prevent accidents is being actively conducted, and in this study, new leading indicators for preventing ship collision accidents is proposed. In previous studies, the risk of collision was expressed in consideration of the distance between ships in a specific sea area, but there is a disadvantage that a new model needs to be developed to apply this to other sea areas. In this study, the density-based ship domain DESD (Density-based Empirical Ship Domain) including the environment and operating characteristics of the sea area was defined using AIS (Automatic Identification System) data, which is ship operation information. Deep clustering is applied to two-dimensional DESDs created for each sea area to cluster the seas with similar operating environments. Through the analysis of the relationship between clustered sea areas and ship collision accidents, it was statistically tested that the occurrence of accidents varies by characteristic of each sea area, and it was proved that DESD can be used as a leading indicator of accidents.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.6
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pp.677-682
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2006
Multi-domain design is difficult because such systems tend to be complex and include a mixtures of electrical, mechanical, hydraulic, and thermal components. To design an optimal system, unified and automated procedure with efficient search technique is required. This paper introduces design method for multi-domain system to obtain design solutions automatically, combining bond graph which is domain independent modeling tool and genetic programming which is well recognized as a powerful tool for open-ended search. The suggested design methodology has been applied for design of electric fitter, electric printer drive, and and pump system as a proof of concept for this approach.
A dialog system becomes a new way of communication between human and computer. The dialog system takes human voice as an input, and gives a proper response in voice or perform an action. Although there are several well-known products of dialog system (e.g., Amazon Echo, Naver Wave), they commonly suffer from a problem of out-of-domain utterances. If it poorly detects out-of-domain utterances, then it will significantly harm the user satisfactory. There have been some studies aimed at solving this problem, but it is still necessary to study about this intensively. In this paper, we give an overview of the previous studies of out-of-domain detection in terms of three point of view: dataset, feature, and method. As there were relatively smaller studies of this topic due to the lack of datasets, we believe that the most important next research step is to construct and share a large dataset for dialog system, and thereafter try state-of-the-art techniques upon the dataset.
Seoyoon Park;Yeonji Jang;Yejee Kang;Hyerin Kang;Hansaem Kim
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.232-237
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2022
본 논문에서는 미세 조정(fine-tuning) 및 비지도 학습 기법을 사용하여 경제 분야 텍스트인 금융 리포트에 대해 속성 기반 감성 분석(aspect-based sentiment analysis) 데이터셋을 반자동적으로 구축할 수 있는 방법론에 대한 연구를 수행하였다. 구축 시에는 속성기반 감성분석 주석 요소 중 극성, 속성 카테고리 정보를 부착하였으며, 미세조정과 비지도 학습 기법인 BERTopic을 통해 주석 요소를 자동적으로 부착하는 한편 이를 수동으로 검수하여 데이터셋의 완성도를 높이고자 하였다. 데이터셋에 대한 실험 결과, 극성 반자동 주석의 경우 기존에 구축된 데이터셋과 비슷한 수준의 성능을 보였다. 한편 정성적 분석을 통해 자동 구축을 동일하게 수행하였더라도 기술의 원리와 발달 정도에 따라 결과가 상이하게 달라짐을 관찰함으로써 경제 도메인의 ABSA 데이터셋 구축에 여전히 발전 여지가 있음을 확인할 수 있었다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.2
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pp.18-25
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2024
This study proposes the utilization of a model registry to secure interoperability among urban domain information models. It reviews urban information and data sharing along with related standards and standardization activities. By analyzing registry use cases in the context of Spatial Data Infrastructure (SDI), it presents the concept of a model registry for facilitating information sharing and exchange among urban domain information models. An use case linking urban domain information models using the model registry is developed with a prerequisite of seamless implementation of smart city services. The paper discusses technical requirements and outlines technology implementation and validation through prototype development, highlighting them as future research tasks.
This paper proposes a new audio fingerprinting method based on compressed-domain features. By basing on the compressed domain, the computational efficiency of the proposed method can be greatly enhanced. Especially we deal with MDCT domain, which is widely employed in audio compression, and extract three kinds of subband features; energy, centroid, and flatness. By taking signs after differentially filtering each feature, binary audio fingerprints are obtained. The identification performance of the three kinds of fingerprints are experimentally compared. Among the considered compressed-domain subband features, the subband energy showed the best performance for fingerprinting.
Kim Sung-Ki;Yoo Seung-Hwan;Kim Moon-Chan;Min Byoung-Joon
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.7
s.349
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pp.72-83
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2006
It is not a practical solution that the DDoS attacks or worm propagations are protected and responded within a domain itself because it clogs access of legitimate users to share communication lines beyond the boundary a domain. Especially, the DDoS attacks with spoofed source address or with bogus packets that the destination addresses are changed randomly but has the valid source address does not allow us to identify access of legitimate users. We propose a scheme of distributed network security management to protect access of legitimate users from the DDoS attacks exploiting randomly spoofed source IP addresses and sending the bogus packets. We assume that Internet is divided into multiple domains and there exists one or more domain security manager in each domain, which is responsible for identifying hosts within the domain. The domain security manager forwards information regarding identified suspicious attack flows to neighboring managers and then verifies the attack upon receiving return messages from the neighboring managers. Through the experiment on a test-bed, the proposed scheme was verified to be able to maintain high detection accuracy and to enhance the. normal packet survival rate.
The goal of product line engineering is to support the systematic development of a set of similar software systems by understanding and controlling their common and distinguishing characteristics. The product line engineering is a process that develops reusable core assets and develops a set of software-intensive systems from a common set of core assets in a prescribed way. Currently, many software development technologies are accomplished in context of product line. However, much of the product line engineering research have focused on the reuse of work products relating to the software's architecture, detail design, and code. The product lines fulfill the promise of tailor-made systems built specifically for the needs of particular customers or customer groups. In particular, commonality and variability play central roles in the all product line development processes. These must be treated already during the requirement analysis phase. Requirements in product line engineering are basis of software development just like as traditional system development engineering, and basis of deciding other core assets' property - commonalities and variabilities. However, it is difficult to elicit, analyze and manage correct requirements. Therefore, it is necessary to develop systematic methods which can develop and manage requirement as core asset, which can be stable in anticipative change and can be well adapted to unpredictable change. In this paper, we suggest a method of managing requirements as core asset in product line. Through this method, the reuse of domain requirements can be enhanced. As a result, the cost and time of software development can be reduced and the productivity can be increased.
A key to a well-performing human activity recognition (HAR) system through machine learning technique is the availability of a substantial amount of labeled data. Collecting sufficient labeled data is an expensive and time-consuming task. To build a HAR system in a new environment (i.e., the target domain) with very limited labeled data, it is unfavorable to naively exploit the data or trained classifier model from the existing environment (i.e., the source domain) as it is due to the domain difference. While traditional machine learning approaches are unable to address such distribution mismatch, transfer learning approach leverages the utilization of knowledge from existing well-established source domains that help to build an accurate classifier in the target domain. In this work, we propose a transfer learning approach to create an accurate HAR classifier with very limited data through the multitask neural network. The classifier loss function minimization for source and target domain are treated as two different tasks. The knowledge transfer is performed by simultaneously minimizing the loss function of both tasks using a single neural network model. Furthermore, we utilize the unlabeled data in an unsupervised manner to help the model training. The experiment result shows that the proposed work consistently outperforms existing approaches.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.44
no.3
s.357
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pp.20-25
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2007
The periodic domain-inversion in the selective areas of $Ti:LiNbO_3$ Mach-Zender waveguides was performed and band-pass modulators and single sideband (SSB) modulators were fabricated by using domain-reversal. The domain wall velocity was precisely controlled by real-time analysis of a poling-induced response current under an applied voltage. The domain wall velocity was significantly affected by the crystal orientation of the domain wall propagation which influenced the final domain geometry. In a certain case, the decomposition of $LiNbO_3$ crystal was observed, for example, under the condition of too fast domain wall propagation. The fabricated band-pass modulator with a periodic domain-inversion structure showed the maximum modulation efficiency at 30.3 GHz with 5.1 GHz 3dB-bandwidth, and SSB modulator was measured to show 33 dB USB suppression over LSB at 5.8 GHz RF.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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