Multilateration systems are used to provide the position of aircraft in flight or on airport runways. In the multilateration systems, the interrogator is an important transmitter that used to interrogate the airplanes with appropriately scenario in surveillance airspace. Whisper-Shout interrogation sequence, which is one of the key functions of the interrogator, can control airport traffic density when intruder airplanes are coming into the surveillance airspace. Therefore collision chance between airplanes could be reduced and also get highly accurate location of incoming airplane in multilateration systems. In this paper, we developed the interrogator that allows it to transmit Mode A/C and Mode S interrogations which is similar to existing secondary surveillance radar. With appropriately controlled Whisper-Shout sequence in the interrogator, the multilateration systems can avoid synchronous garbling and FRUIT phenomenons caused by receiving multiple responses from a number of airplanes.
This paper is concerned with an interrogator capable of constructing a interrogation scenario for acquiring active airspace to the intruding aircraft into the surveillance area of the MLAT system. In the MLAT system, the interrogator is an important device used to carry out the interrogation towards the aircraft within the surveillance airspace in the appropriate surveillance scenario. Unlike a conventional SSR's interrogation methods that interrogate for airplanes flying within a certain range, the MLAT system requires a interrogation system that can actively interrogate from remote to near range, or according to operational scenarios, for aircraft intruding into the surveillance range. The interrogator implemented in this paper can be used for interrogating and monitoring aircraft within each surveillance airspace using whisper-shout algorithm according to varying output power based on the actual operation distance.
Social media refers to the content, which are created by users, such as blogs, social networks, and wikis. Recently, question-answering (QA) communities, in which users share information by questions and answers, are regarded as a kind of social media. Thus, QA communities have become a huge source of information for the past decade. However, it is hard for users to search the exact question-answer that is exactly matched with their needs as the number of question-answers increases in QA communities. This paper proposes an approach for classifying a question into three categories (information, opinion, and suggestion) according to the purpose of the question for more accurate information retrieval. Specifically, our approach is based on modified Na$\ddot{i}$ve Bayes classifier which uses structural characteristics of QA documents to improve the classification accuracy. Through our experiments, we achieved about 71.2% in classification accuracy.
이번 열린충남 여름호는 '민선 6기 충남도와 15개 시 군을 이끌어갈 단체장과의 인터뷰'를 특집으로 다뤘다. 포부와 공약, 그리고 미래 버전을 내다볼 수 있는 소중한 기회라고 생각하며, 부족할 수도 있지만 함께 정보를 공유하고 더 나은 정책을 고민해보는 장이 되길 바란다. 본 특집 원고들은 충남도와 해당 시 군에서 직접 작성한 내용을 거의 그대로 실었으며, 최대한 형평성을 유지하기 위해 일부 도지사 질문을 제외한 시 군은 모두 동일한 질문으로 구성되었음을 알린다.
Jun-Bum Park;Beomseok Hong;Wonseok Choi;Youngsub Han;Byoung-Ki Jeon;Seung-Hoon Na
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.141-145
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2022
다중 문서 기반 대화 시스템에서 응답 시스템은 올바른 답변을 생성하기 위해서 여러 개의 문서 중 질문과 가장 관련 있는 문서를 검색하는 것부터 시작해야 한다. DialDoc 2022 Shared Task[1]를 비롯한 최근의 연구들은 대화 시스템의 문서 검색 과정을 위해 Dense Passage Retrieval(DPR)[2] 모델을 사용하고 있으며 검색기의 성능 개선을 위해 Re-ranking과 Hard negative sampling 같은 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 문서에 기반하는 대화 데이터의 양이 적거나 제한될 경우, 주어진 데이터를 효율적으로 활용해 보고자 검색기를 생성 모델을 이용하여 문서의 엔티티를 기반으로 질문을 생성하고 기존 데이터에 증강하는 방법을 제시했으며 실험의 결과로 MRR metric의 경우 0.96 ~ 1.56의 성능 향상을, R@1 metric의 경우 1.2 ~ 1.57의 성능 향상을 확인하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.31-35
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2023
최근에는 질의응답(Question Answering, QA) 분야에서 거대 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 파라미터에 내재된 지식을 활용하는 방식이 활발히 연구되고 있다. Open Domain QA(ODQA) 분야에서는 기존에 정보 검색기(retriever)-독해기(reader) 파이프라인이 주로 사용되었으나, 최근에는 거대 언어 모델이 독해 뿐만 아니라 정보 검색기의 역할까지 대신하고 있다. 본 논문에서는 거대 언어 모델의 내재된 지식을 사용해서 질의 응답에 활용하는 방법을 제안한다. 질문에 대해 답변을 하기 전에 질문과 관련된 구절을 생성하고, 이를 바탕으로 질문에 대한 답변을 생성하는 방식이다. 이 방법은 Closed-Book QA 분야에서 기존 프롬프팅 방법 대비 우수한 성능을 보여주며, 이를 통해 대형 언어 모델에 내재된 지식을 활용하여 질의 응답 능력을 향상시킬 수 있음을 입증한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2015.10a
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pp.46-49
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2015
본 논문에서는 가추적 추론에 기만한 질의응답 기술을 활용하여 O/X 퀴즈 질문에 대한 질의응답을 수행하는 기술에 대해서 소개한다. O/X 퀴즈를 기존의 질의응답 기술에 적용하기 위해서는 O/X 퀴즈 문장을 단답형 질문으로 재생성해야 한다. 질문재생성에서는 단답형 질문으로 변환하기 위해 특정 어휘(또는 개체나 구)를 <지시대명사>나 <지시관형사+명사>로 대체한다. 이때 대체된 어휘는 정답후보로 인식된다. 단답형질문과 정답후보의 쌍으로 구성된 정답가설은 근거검색과 유사도에 기반한 신뢰도 값 계산을 통해, O/X를 결정하게 된다. 실험을 통해, 신뢰도 임계값이 0.45일 때 정확률이 69.17%를 보였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.112-117
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2021
기계 학습을 활용하여 요약문을 생성했을 경우, 해당 요약문의 정확도를 측정할 수 있는 도구는 필수적이다. 원문에 대한 요약문의 사실관계 일관성의 파악을 위해 개체명 유사도, 기계 독해를 이용한 질문-답변 생성을 활용한 방법이 시도되었으나, 충분한 데이터 확보가 필요하거나 정확도가 부족하였다. 본 논문은 딥러닝 모델을 기반한 개체명 인식기와 질문-답변쌍 정확도 측정기를 활용하여 생성, 필터링한 질문-답변 쌍에 대해 일치도를 점수화하는 방법을 제안하였다. 이러한 기계적 사실관계 확인 점수와 사람의 평가 점수의 분포를 비교하여 방법의 타당성을 입증하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10d
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pp.290-293
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2007
RFID 시스템은 주파수마다 다른 인식 거리를 가지며, 장거리 시스템의 900MHz의 경우 1m에서 최대 10m까지 인식 범위를 가진다. 주파수는 거리에 의하여 해당 파장이 감쇠하는 현상이 생하며, PSK 질문기에서 발생하는 전파는 1/4파장 변화에 의하여 출력 신호 극성이 반전되며 허용 인식범위 내 응답기에서도 적합한 통신이 안되는 영역이 발생하였다. 본 연구에서는 900MHz RFID 장비를 기본으로 안테나와 태그의 위치를 변경하여 테스트를 진행하여 어떤 지정에서 음영구역이 발생하는지 테스트를 진행하고, 문제점이 발생하는 원인에 대하여 논하며 이런 문제점을 해결하기 위하여 일본에서 2.4GHz RFID 응답기에서 사용하는 베이스 밴드 FSK 변조회로를 기반한 900MHz RFID 응답기 설계방안을 제안한다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.4
no.1
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pp.3-23
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1987
This paper describes a question-answering system that can automatically analyze input texts and questions in Korean natural language. The particular texts used for the research were newspaper articles in the specific domain of sports news. The system consists of a set of Cobol programs and an associated set of data files containing lexicon, case grammar, linguistic rules. and data base. This system employs two retrieval functions of fact retrieval and passage retrieval. Therefore input questions can be answered in forms of either sentence or factual data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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