Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.5
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pp.505-511
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2003
Production rule based knowledge representation method has many advantages, but has the difficulties in maintaining the consistency of knowledge. Since the consistency maintenance of knowledge exercises a marked effect on the reliability of inference results, the system for consistency maintenance of knowledge is indispensable to increase the reliability. In the most popular pairwise checking method among consistency verification methods, the valuable rules can be omitted and it takes much time in checking the consistency when the rules are numerous. So, this paper is to propose and implement the verification system which can remove the structural errors and semantic ones, making up for the defects of pairwise checking method by using the certain property list and eventual property list and improving the steps of verification.
Harn al proposed a GKRS(Global Key Recovery System) that combines the functions of the key recovery authorities and the public key certification authorities(CA), Among other features, user dominance(i.e, a user is allowed to select his own public-private key pair and especially a public element for verifying the validity of the public-private key pair)is proposed by [1] for wide acceptance of GKRS. In this paper, we attack the RSA version of GKRS by showing that its user-dominance feature and the corresponding key verification scheme employed by the CA allow for fraud by users against CA. We propose more secure GKPS than original GKPS, The proposed system makes the probability of user fraud negligible small.
외국어로 구성된 용어를 발음에 기반하여 자국의 언어로 표기하는 것을 음차 표기라 한다. 국가 간의 경계가 허물어짐에 따라, 외국어에 기원을 두는 용어를 설명하기 위해 뉴스 등 다양한 웹 문서에서는 동일한 발음을 가지는 외국어 표기와 한국어 표기를 혼용하여 사용하고 있다. 이에 좋은 검색 결과를 가져오기 위해서는 외국어 표기와 더불어 사람들이 많이 사용하는 다양한 음차 표기를 함께 검색에 활용하는 것이 중요하다. 음차 표기 모델과 음차 표기 대역 쌍 추출을 통해 음차 표현을 생성하는 기존 방법 대신, 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 다양한 음차 표현을 찾기 위해 문서에서 음차 표기 후보를 찾고, 이 음차 표기 후보가 정확한 표기인지 판별하는 방식을 제안한다. 다양한 딥러닝 모델을 비교, 검토하여 최종적으로 음차 표기 대역 쌍 판별에 특화된 모델인 Distance LSTM-CNN 모델을 제안하며, 제안하는 모델의 Batch Size 영향을 줄이고 학습 시 수렴 속도 개선을 위해 Layer Normalization을 적용하는 방법을 보인다.
Park, Jin-Sung;Cho, Hwa-Hyun;Chae, Jong-Seok;Choi, Myung-Ryul
Proceedings of the KIEE Conference
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1999.07g
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pp.2974-2976
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1999
본 논문에서는 단일패턴과 다중패턴 학습이 가능한 FNNs(Feedforward Neural Networks)을 하드웨어로 구현하는데 필요한 학습방안을 제안한다. 제안된 학습방안은 기존의 하드웨어 구현에 이용되는 방식과는 전혀 다른 방식이며, 오히려 기존의 소프트웨어 학습방식과 유사하다. 기존의 하드웨어 구현에서 사용되는 방법은 오프라인 학습이나 단일패턴 온 칩(on-chip) 학습방식인데 반해, 제안된 학습방식은 단일/다중패턴은 칩 학습방식으로 다층 FNNs 회로와 학습회로 사이에 스위칭 회로를 넣어 구현되었으며, FNNs의 학습회로는 선형 시냅스 회로와 선형 곱셈기 회로를 사용하여MEBP(Modified Error Back-Propagation) 학습규칙을 구현하였다. 제안된 방식은 기존의 CMOS 공정으로 구현되었고 HSPICE 회로 시뮬레이터로 그 동작을 검증하였다 구현된 FNNs은 어떤 학습패턴 쌍에 의해 유일하게 결정되는 출력 전압을 생성한다. 제안된 학습방안은 향후 학습 가능한 대용량 신경망의 구현에 매우 적합하리라 예상된다.
기존에 사용되고 있는 다중출력 전력변환장치 제어에는 크게 크로스 레귤레이션 방식과 포스트 레귤레이션 방식이 있다. 크로스 레귤레이션의 경우 부품수를 최소화하여 가격 및 사이즈를 절감할 수 있으나, 개별 출력들을 독립적으로 제어하는 정밀한 출력제어는 가능하나, 여분의 제어스위치를 사용함으로써 효율이 감소하고, 가격이 올라가는 단점이 있다. 본 논문에서는 2개 이상의 다중 출력을, 단일 스위치 혹은 단일 스위치 쌍으로 제어함으로써 이러한 문제점을 해결하고, 궁극적으로 최소의 비용으로 최대의 제어효과를 얻기 위한 단일 PWM 스위칭단을 이용한 다중출력 전력변환회로를 제안하고자 한다. 본 논문에서는 제안된 다중출력 제어 방식의 원리를 설명하고, 다출력 절연형 하프브리지 직류변환기 하드웨어를 제작함으로써 제안된 방식의 가능성음 실험으로 검증하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2017.10a
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pp.76-81
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2017
외국어로 구성된 용어를 발음에 기반하여 자국의 언어로 표기하는 것을 음차 표기라 한다. 국가 간의 경계가 허물어짐에 따라, 외국어에 기원을 두는 용어를 설명하기 위해 뉴스 등 다양한 웹 문서에서는 동일한 발음을 가지는 외국어 표기와 한국어 표기를 혼용하여 사용하고 있다. 이에 좋은 검색 결과를 가져오기 위해서는 외국어 표기와 더불어 사람들이 많이 사용하는 다양한 음차 표기를 함께 검색에 활용하는 것이 중요하다. 음차 표기 모델과 음차 표기 대역 쌍 추출을 통해 음차 표현을 생성하는 기존 방법 대신, 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 다양한 음차 표현을 찾기 위해 문서에서 음차 표기 후보를 찾고, 이 음차 표기 후보가 정확한 표기인지 판별하는 방식을 제안한다. 다양한 딥러닝 모델을 비교, 검토하여 최종적으로 음차 표기 대역 쌍 판별에 특화된 모델인 Distance LSTM-CNN 모델을 제안하며, 제안하는 모델의 Batch Size 영향을 줄이고 학습 시 수렴 속도 개선을 위해 Layer Normalization을 적용하는 방법을 보인다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.111-114
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2002
음성인식에서 발화검증은 비인식대상어휘(OOV)를 기각시키고, 인식대상어휘라도 오인식 가능성이 높은 결과를 기각시키는 기술을 말한다. 본 논문에서는 혼동가능성 높은 숫자쌍들이 존재하는 한국어 연결 숫자 인식에서 발화검증 결과로 숫자열 기각시 오인식 가능성이 높은 숫자열을 그냥 기각시키는 대신에 대체오류를 수정하여 인식성능을 향상시키고자 하였다. N-best decoding 결과에 따르면 $2^{nd}\;best$ 나 $3^{rd}\;best$안에 대부분의 제대로 된 인식결과들이 포함된다. 따라서, N-best decoding을 이용해, 숫자열 기각시 $2^{nd}\;best$ 숫자열로 대체된 것이라고 가정한 후, 개별숫자 log likelihood ratio(LLR)과 N-best 기반의 숫자열 LLR[3] 등을 함께 고려한 신뢰도 측정방식에 의해 그 가정이 맞다고 판단이 되면 $2^{nd}\;best$ 의 숫자열과 대체함으로써 부분적으로 오류를 수정하였다.
Ding and Bhuyan, however, has shown that the performance of multistage interconnection networks(MIN's) can be significantly improved if the packet movements are confined within each pair of adjacent stages using small clock cycles. In this paper, an effective model for estimating the performance of multibuffered MIN's employing the approach is proposed. the relative effectiveness of the proposed model is identified compared to the traditional design.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.485-490
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2022
데이터 증강기법은 추가적인 데이터 구축 혹은 수집 행위 없이 원본 데이터셋의 양과 다양성을 증가시키는 방법이다. 데이터 증강기법은 규칙 기반부터 모델 기반 방법으로 발전하였으며, 최근에는 Masked Language Modeling (MLM)을 응용한 모델 기반 데이터 증강 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 MLM 기반 데이터 증강 방법은 임의 대체 방식을 사용하여 문장 내 의미 변화 가능성이 큰 주요 토큰을 고려하지 않았으며 증강에 따른 레이블 교정방법이 제시되지 않았다는 한계점이 존재한다. 이러한 문제를 완화하기 위하여, 본 논문은 레이블을 고려할 수 있는 Re-labeling module이 추가된 MLM 기반 한국어 데이터 증강 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론을 KLUE-STS 및 KLUE-NLI 평가셋을 활용하여 검증한 결과, 기존 MLM 방법론 대비 약 89% 적은 데이터 양으로도 baseline 성능을 1.22% 향상시킬 수 있었다. 또한 Gate Function 적용 여부 실험으로 제안 방법 Re-labeling module의 구조적 타당성을 검증하였다.
In packet switching using multistage interconnection networks (MIN's), it is generally assumed that the packet movements successively propagate from the last stage to the first stage in one network cycle. However, Ding and Bhuyan has shown that the network performance can be significantly improved if the packet movements are confined within each pair of adjacent stages using small clock cycles. In this paper, an analytical model for evaluating the performance of input-buffered MlN's employing this network cycle approach is proposed, The effectiveness of the proposed model is confirmed by comparing results from the simulation as well as from Ding and Bhuyan model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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