최근 은행, 보험회사 등 핀테크 관련 업체에서는 챗봇과 같은 인공지능 대화 시스템을 고객상담 업무에 도입하고 있다. 본 논문에서는 금융 도메인을 위한 고객상담 챗봇을 구현하기 위하여, 자연어 이해 기술 중 하나인 고객상담 대화의 도메인 및 화행분류 방법을 제시한다. 이 기술을 통해 자연어로 이루어지는 상담내용을 이해하고 적합한 응답을 해줄 수 있는 기술을 개발할 수 있다. TF-IDF, LDA, 문장 임베딩 등 대화 문장에 대한 자질을 추출하고, 추출된 자질을 Extreme learning machine(ELM)을 통해 도메인 및 화행 분류 모델을 학습한다.
엔진을 도입하여 개발할 경우 단지 하부 구조를 구현하지 않았을 뿐, 엔진 내용을 이해할 정도의 수준이 되어야 한다는 것이다. 그러므로 게임 업계에서는 양질의 게임을 개발하기 위해서 여전히 고급 프로그래머를 필요로 하고 있으며, 이러한 부분은 여전히 개발비 상승에 영향을 미치고 있다. 그러므로 프로그램을 이해하는 기획자 수준에서도 게임을 개발할 수 있는 좀 더 상위 개념의 개발 방법의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스크립트를 이용하여 게임게임 전체 관리 부분, 모델의 AI부분 카메라 조작 부분으로 게임을 구성할 수 있도록 하였다. 그리고 스크립트 언어는 2 계층의 구조를 갖고 있으며, 하부 계층은 직접적으로 엔진을 제어하게 되어있다. 그러나 스크립트의 목표는 직접적인 엔진 제어를 줄이는 추상화작업을 목표로 하기 때문에 이를 추상화한 상부계층의 스처립트 언어를 설계하여 하부계층의 엔진제어 모듈로 변환하도록 하였다. 따라서 본 논문에서는 게임엔진을 직접적으로 모델링 하지 않고 개발하기 위한 추상화된 상위 단계의 스크립트 언어를 이용하여 기획단계예서 게임을 구성해 볼 수 있으며, 직접적으로 하부구조의 엔진 구현 및 엔진의 내용을 잘 이해할 정도의 수준이 아니더라도 스크립트언어를 이용하여 게임을 개발할 수 있다.
In this paper, a blackboard-based road image understanding system is implemented. The 7 useful information which organized by the hierarchical manner are stored in the blackboard system. The 6 Knowledge source modules and the blackboard make the communications under the supervision of the control module. For a scene, each hypothesis is generated and then verified for every meaningful object. On the simulation results, the correct recognition ratio can be reached out 90%. It shows that the extraction of road information for the autonomous navigation can be obtained using the blackboard architecture.
Theoretical model for membrane transport of large polye!ectroiyte is presented. When the electric field is applied, the molecular conformation quickly orients in the field direction showing overshooting orientation. the predicted dependence of overshoot time and orientation upon field intensity and molecular size aids to understand the dynamic motion of molecules in membrane transport. The dynamics of the overshoot is associated with self-trapping conformations of molecule. The understanding of these effects supports evidences for the electrophoretic filtration of polydectrolyte in the polymeric membrane. This paper shows one example for molecular study in the theoretical review paper of membrane transport.
5G 서비스가 공식적으로 시작되었다. 아직까지 서비스 개시 초기 단계이다 보니 서비스 제공 지역(coverage)이 제한되어 있다거나 통신품질이 안정적이지 않다는 등의 이슈가 존재하기는 하지만, 이러한 문제들은 시간이 지나면 충분히 해결될 수 있을 것으로 기대된다. 따라서, 지금 우리에게 중요한 것은 5G가 제공하는 특성을 제대로 이해하고 이를 활용한 서비스들을 차근차근 준비함으로써 새로운 기회를 준비하는 것이라고 생각한다. 그런 이유로 이 글에서는 5G 서비스의 주요 구현 기술들에 대해 소개하고 이해를 도움으로써 방송 및 미디어 사업자를 포함한 다양한 산업분야의 서비스 사업자들이 5G 특성을 제대로 활용한 서비스를 준비할 수 있도록 하고자 한다. 그렇다고 해서 5G 서비스를 가능하게 하는 다양한 기술들을 모두 소개할 수는 없으므로, 고속, 저지연, 대용량 특성과 이들을 효과적으로 사용할 수 있도록 하는 네트워크 슬라이싱과 관련된 기술들을 중심으로 소개하고자 한다. 또한, 5G 서비스가 제공하는 특성들로 인한 비즈니스 모델의 변화에 대해서도 함께 생각해 보고자 한다.
Waterfall 모델에서의 소프트웨어 개발 단계는 사용자로부터 요구 사항을 정의하고, 이것이 다음 단계의 input 이 되어 개발자에 의해 작업이 진행되는 개발 양식을 따른다. 시스템 요구 사항을 정의할 때에, 프로세스 관점에서 사용자 업무를 이해하고, 이 프로세스에서 사용되는 시스템과의 관계를 정의하여 요구 사항으로 함께 정의한다면, 단순한 시스템의 기능을 정의하여 개발하는 것 보다 시스템의 사용 목적을 이해하고 개발하게 됨으로써, 더 만족도 높은 시스템으로 개발할 수 있게 된다. 프로세스 관점에서 이해하고 정의하는 시스템의 요구 사항은 시스템 보수 작업(Maintenance)시에도 시스템의 상황이 현재 업무 프로세스와 어떻게 연계되어 있는지 파악하기 용이하고, 테스트 단계에서도 테스트 조건이나 테스트 시나리오로서도 활용이 가능하다. 새로운 업무를 담당하는 사람에게도 시스템 개발 요구 사항에서 정의된 업무 프로세스 맵(Map)이 관련 업무를 파악할 수 있는 기초 자료로 재 활용 될 수도 있다. 비즈니스 프로세스 리엔지니어링에서 사용하는 비즈니스 프로세스 맵핑(Mapping) 기술을 소프트웨어 개발 방법론에 적용하여, 요구 분석 단계에서 사용하는 분석 도구로서의 응용을 제안하고자 한다.
본 고에서는 n-Screen을 이용한 클라우드 기반 서비스들이 활용하는 대표적인 비즈니스 모델의 패턴을 살펴보고, 통신/방송 사업자, 단말 사업자, 서비스 사업자 및 OS 사업자별로 어떤 부분을 특화하여 비즈니스모델을 구성하고 있는지를 분석하여 정리하였다. 본 연구는 그 동안 n-Screen에 대한 기술적 측면과 서비스 측면에 대한 논의는 많이 있어왔지만 본격적으로 이와 관련된 비즈니스모델 측면의 검토를 했다는 것에 가치가 존재한다. 본 연구를 위해 비즈니스모델 젠1)에 포함된 툴킷 중 하나인 4by4 비즈니스 모델 매트릭스를 활용하였다. 이를 통해 n-Screen을 이용한 클라우드 서비스들이 주로 상품 측면에서는 번들링, 교차보조금 방식을 채택하고 있고, 채널 측면에서는 채널통합과 채널분화, 수익모델 측면에서는 프리미엄과 구독을 주로 활용함을 알 수 있었다. 이는 각 사업자별로 조금씩 다르게 특화되어 활용되고 있는데 이러한 차이를 유발하는 가장 큰 요인은 각 사업자들의 근거하고 있는 주요 수익원과 핵심역량의 차이에 기인한다. 결론적으로 n-Screen을 이용한 클라우드 서비스를 제공하려는 기업들은 먼저 비즈니스 모델을 이해하고 자사의 고유역량을 극대화하여 수익원을 강화하고, 부가 수익을 창출하는 방향으로 기본전략을 잡아야 할 것으로 보인다. 본 연구를 통해 기존에 n-Screen을 사업에 활용하던 기업이나 신규로 n-Screen 사업을 시작하려고 하는 기업에게 비즈니스모델 측면에서의 인사이트를 제공하고 이를 기반으로 사업을 기획하는데 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.1189-1193
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2005
해안지역 지하수 개발에 있어 이익을 최대화하는 동시에 개발로 인한 부정적 영향을 최소화하는 4단계 확보방안이 제시되었다(박남식 등, 2004). 4단계 확보 방안 중 처음 3단계 방안에 대한 의사 결정 지원 도구역할을 할 수 있는 해안지하수 최적개발 모델이 개발되었다(박남식 등, 2003, 홍성훈, 2004). 개발된 모델은 대상 관정의 양수량과 위치에 대한 최적해 뿐만이 아니라 해수침투를 방지 및 제어에 대하여서도 최적화가 가능하다. 본 연구에서는 개발된 모델의 민감도 분석 결과를 다루고 있다. 민감도 분석의 목적은 불확실성을 내포하고 있는 대수층의 주요 매개변수, 경계조건 등에 의해 야기될 수 있는 모델의 불확실성을 정량화하는 것이다(Anderson 등, 1992). 따라서 민감도 분석은 모델의 특성에 대한 이해뿐만이 아니라 모델에 있어 매개변수들의 영향 및 거동을 고찰하는데 중요한 연구이다. 구축된 최적개발 모델을 이용하여 수리전도도, 함양율, 대수층 두께와 같은 주요 매개변수들이 최적양수량 그리고 관정의 최적위치에 미치는 영향을 고찰하였다. 그 결과 회수율은 함양율 증가에 따라 증가하는데, 높은 수리전도도에서는 함양율과 선형관계를, 낮은 수리전도도에서는 비선형관계를 보였다. 관정의 최적위치는 수리전도도에 가장 민감하였으며, 함양율 증가에 따라 해안으로 이동하였다. 마지막으로 최적개발량과 최적위치를 동시에 고려할 경우 최적개발량만을 고려한 경우보다 회수율이 향상되었다.
This paper presents an SBA (simulation-based acquisition) effectiveness analysis environment using the RUP (Relational Unified Process) model. The RUP model has 4 phases which cover the whole development steps such as requirement analysis, design, development and test. By applying the RUP model, SW development can be represented with the iterations of developments for each phase. Such a characteristics of the model would make the model suitable for defense acquisition. In this paper, we show the relation between the RUP model and V process model, which is the foundation for defense acquisition. In order to show how the model could be applied to SBA effectiveness analysis, graphical user interfaces for the analysis are presented at the end of the paper.
Myunghoon Lee;Eunyoung Song;Hyunyoung Lee;Jihui Im
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.521-525
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2022
사용자와 상호작용하는 대화시스템에서 사용자의 의도를 이해하기 위한 의도 분류는 중요한 역할을 한다. 하지만, 실제 대화시스템에서는 범위 내의 의도를 가진 발화 뿐만 아니라 범위 외의 의도를 가진 발화에 대한 인식도 중요하다. 본 논문에서는 기존에 사용되던 인코더 기반의 모델이 아닌 인코더-디코더 구조를 가지는 T5 모델을 활용하여 의도 분류 실험을 진행하였다. 또한, (K+1)-way 의도 탐지 방식이 아닌 Kway의 방식에 템퍼러처 스케일링 기법을 적용하여 범위 외 의도 발화 데이터 구축과 재학습이 필요 없는 확장성 있는 범위 외 의도 탐지 방법을 제안하였다. 범위 내 의도 분류 실험 결과 인코더-디코더 구조의 T5 모델이 인코더 구조의 모델에 비해 높은 성능을 보이며, 흔히 생성 태스크에서 활용되던 모델의 분류 태스크로의 확장 가능성을 확인하였다. 또한, 범위 외 의도 탐지 실험 결과에서는 T5 모델이 인코더 구조의 모델인 RoBERTa 보다 범위 외 탐지 재현율이 14.2%p 이상의 높은 성능을 기록하여 인코더-디코더 구조를 활용한 모델이 인코더 구조를 활용한 모델보다 범위 외 의도 탐지에 강건함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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