전통적으로 스케줄링 문제를 해결하기 위해 LP(Linear Programming) 기법이 주로 적용되어 왔으나, 스케줄링 문제의 많은 자원과 지식, 제약조건의 복잡한 상관 관계를 LPrl법으로 표현하고 처리하기가 쉽지 않다. 따라서 최근에는 AI 기법을 스케줄링 문제에 많이 적용하고 있고, AI 기법은 지식 표현 및 휴리스틱을 다루기에 효과적이므로 문제를 모델링하고 해결하는데 용이하다 할 수 있다. 본 논문에서는 AI 기법을 기반으로 하여 스케줄링에 적합한 휴리스틱 및, 탐색기법, 지식표현 방법등을 연구하고, 이를 바탕으로 코스 스케줄링 시스템을 구현하였다. 먼저 시스템은 전체적으로 메타프로그래밍을 통하여 초기 스케줄링(initial scheduling)과 동적스케줄링 (reactive scheduling)을 수행하도록 하였다. 메타프로그램이 초기 스케줄링을 수행할때에는 휴리스틱과 자체적인 도메인 여과기법을 적용하여 탐색 공간의 불일치 요소(inconsistency)를 제거시킴으로써 백트랙킹의 발생을 최소화시켰다. 또한 초기 스케줄링의 결과를 가지고 메타프로그래밍이 동적 재스케줄링을 수행할때에는 제약조건을 통한 휴리스틱을 이용하여 초기해에 대한 조정을 최소화할 수 있는 메카니즘을 제시하였다. 이에 대한 적용 결과는 실험을 통하여 기존의 논리 언어가 제공하는 탐색 알고리즘과 비교하고 분석하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.91-94
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2012
철도 차량의 상태를 측정하고 모니터링하기 위하여 센서를 이용한 다양한 장비들이 이용되고 있다. 하지만 현재 사용되고 있는 장치들은 대부분 유선 네트워크를 기반으로 하고 있기 때문에 공간적, 비용적인 제약을 받는다. 이러한 제약을 극복하기 위하여 무선 통신을 이용하는 방법이 있으며, 다양한 MAC 프로토콜을 통해 데이터를 송수신할 수 있다. 하지만 무선 센서네트워크에 사용되는 MAC 프로토콜은 매우 다양한 종류가 있으며, 각각의 MAC 프로토콜은 데이터 송수신 속도, 배터리 소모량 등에 있어서 다양한 특성을 지닌다. 본 논문에서는 센서네트워크에서 사용되는 다양한 MAC 프로토콜의 특성을 분석하여, 공간과 사용시간에 있어서 제약적인 철도 센서 기기에 적합한 프로토콜을 선별할 수 있도록 한다.
Recently, studies on reverberation suppression using Non-negative Matrix Factorization (NMF) have been actively conducted. The NMF method uses a cost function based on the Kullback-Leibler divergence for optimization. And some constraints are added such as temporal continuity, pulse length, and energy ratio between reverberation and target. The tendency of constraints are controlled by hyperparameters. Therefore, in order to effectively suppress reverberation, hyperparameters need to be optimized. However, related studies are insufficient so far. In this paper, the reverberation suppression performance according to the three hyperparameters of the NMF was analyzed by using sea experimental data. As a result of analysis, when the value of hyperparameters for time continuity and pulse length were high, the energy ratio between the reverberation and the target showed better performance at less than 0.4, but it was confirmed that there was variability depending on the ocean environment. It is expected that the analysis results in this paper will be utilized as a useful guideline for planning precise experiments for optimizing hyperparameters of NMF in the future.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.975-978
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2005
최근 사용자 요구 사항의 증대로 기존 2계층 아키텍처 기반 시스템에서의 제약 요인을 개선한 다중 계층 아키텍처 기반의 시스템으로 전환하고 있는 추세이다. 본 연구의 목적은 기존 2계층 아키텍처 기반의 시스템과 다중 계층 아키텍처 기반의 시스템에 대한 비교 우위의 분석을 통하여 보다 나은 시스템을 도출하고, 도출된 시스템의 구현 방안을 모색하는 데에 있다. 이에 본 연구에서는 2계층 아키텍처와 다중 계층 아키텍처의 구성 체계를 비교한 후 다중 계층 아키텍처의 비교 우위를 알 수 있었다. 또한 이의 구현을 위한 주요 개념인 COM+, 컴포넌트, 객체등을 분석하였으며, 다중 계층 아키텍처 기반 시스템의 클라이언트 시스템 계층, 비즈니스 계층을 구현하기 위한 방안을 제시하였다.
NIST(National Institute of Standards and Technology) 양자 내성 암호 표준화 사업이 3차 라운드에 접어들면서, 3라운드 후보자에 대한 실제 구현 결과 및 관심이 꾸준히 증가하고 있다. 3라운드 후보자 중 대부분(5/7)은 격자 기반 암호이며, 격자 기반 암호는 다른 기반의 양자 내성 암호보다 효율적인 연산 처리로 인해 제약적인 리소스를 가진 임베디드 환경에서도 적용이 가능한 장점이 존재한다. 그러나 특히 임베디드 환경에서는 암호 알고리즘이 동작 시 발생하는 추가적인 정보(전력, 전자파, 시간차, 오류주입 등)를 이용한 부채널 공격에 취약하다. 실제 다수의 연구가 양자 내성 암호의 부채널 공격에 대한 가능성을 제시하고 있다. 여전히 부채널 공격은 양자 내성 암호를 표준화하기 위해 상당한 장애물이며, 이에 대응하기 위해서는 구현 시 부채널 대응 기법이 적용되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 NIST PQC 3라운드 격자 기반 암호의 부채널 대응 방안에 대한 최신 동향을 분석한다, 또한 향후, NIST PQC 3라운드 격자 기반 암호의 연구 전망을 논의한다.
동작(motion) 인식 방법 있어서 2차원 정보는 영상이라는 2차원 정보만을 이용하기 때문에 여러 가지 행동의 제약이 있으며 이것은 인식률을 저하시킬 뿐 아니라, 그 응용 면에서 자연스럽지 못하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 3차원 정보를 사용하는 시스템으로 발전하게 되었지만 영상 기반의 3차원 정보는 에러가 많이 포함되어 있을 뿐만 아니라 차원수가 높기 때문에 일정한 특징을 찾아내기 어렵다. 본 연구에서는 동작을 모델링하고 분석하기 위해 주성분 분석법을 사용하는 방법을 기술한다. 주성분 분석법은 낮은 차원의 영상 공간을 얻기 위해서 사용되는데, 이 방법을 사용함으로써 3차원 데이터가 가지는 에러의 영향을 줄일 수 있게 되고, 차원 축약의 효과를 얻을 수 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.209-214
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1999
패턴기반기계번역방식은 원시언어패턴과 그에 대한 대역언어패턴들의 쌍을 이용하여 구문분석과 변환을 수행하는 기계번역방식이다. 패턴기반 기계번역방식은 번역할 때 발생하는 애매성을 해소하기 위해 패턴의 길이를 문장단위까지 늘이기 때문에, 패턴의 수가 급증하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 패턴의 단위를 구단위로 한정시킬 때 발생하는 애매성을 해소하는 방법으로 시소러스를 기반으로 한 두단계 대역어 선택 방식을 제안함으로써 효과적으로 애매성을 감소시키면서 패턴의 길이를 줄이는 모델을 제시한다. 두단계 대역어 선택 방식은 원시언어의 한 패턴에 대해 여러 가능한 목적언어의 대역패턴들이 있을 때, 첫 번째 단계에서는 원시언어 내에서의 제약조건에 맞는 몇가지 대역패턴들을 선택하고, 두번째 단계에서는 목적언어 내에서의 제약조건에 가장 적합한 하나의 대역패턴을 선택하는 방식이다. 또한 본 논문에서는 이와 같은 모델에서 패턴의 수가 코퍼스의 증가에 따른 수렴가능성을 논한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11b
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pp.569-572
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2003
본 연구에서는 뉴우턴법에 기초한 고정점 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석에 kurtosis를 추가한 독립성분의 군집화를 제안하였다. 여기서 뉴우턴법의 고정점 알고리즘은 엔트로피에 기초한 목적 함수의 근을 구하는 근사화 방법으로 빠른 성분분석을 위함이고, kurtosis는 독립성분의 추출순서를 고려하지 않는 속성을 개선하기 위함이다. 제안된 기법을 256$\times$256 픽셀의 8개 혼합영상의 분리에 적용한 결과, 제안된 방법은 기존의 독립성분분석에서 분석순서를 고려치 않는 제약을 효과적으로 해결 할 수 있음을 확인하였다.
컴퓨터와 인터넷이 보편화된 지금 학교현장에서는 효율적인 통계 분석이 가능하고, 공간적 시간적 제약을 극복한 웹 기반 교원능력개발평가 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 현재 웹 기반으로 이루어지고 있고 교원평가 시스템을 비교 분석하여 그 특징을 알아본 후 그 제한점을 극복하고 사용자의 사용성 향상을 위한 웹 기반 교원능력개발평가 시스템을 제안하고 설계한다. 본 논문에서 제안하고 설계한 교원능력개발평가 시스템의 사용성 향상 요소는 크게 세 가지이다. 첫 번째는 평가문항별 키워드를 레이어 방식으로 설명하여 평가자의 평가문항 이해를 돕는 것이다. 두 번째는 평가자를 위해 평가보조자료를 첨부하여 공정하고 객관적인 교원능력개발평가가 이루어지도록 하는 것이다. 세 번째는 통계 처리가 힘든 서술형 문항에 키워드별 분류 기능을 추가하여 교원의 자기 발전의 자료로 활용하도록 하는 것이다. 이러한 웹 기반 교원능력개발평가 시스템은 학교 교육의 질 향상 및 공교육에 대한 신뢰를 제고하는데 기여할 수 있다.
We devise a differential fixpoint computation method and develop a new worklist algorithm based on it. Compared with other differential methods, our method can deal with non-distributive systems and adopt any worklist scheduling policy satisfying restrictions imposed by differential evaluation. As a practical application, we present an interpretation framework and implement constant and alias analysis and memory lifetime analysis based on it. Our experiment shows that our method can save computation and worklist scheduling is also important in differential fixpoint evaluations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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