• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.8 no.3
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• pp.77-94
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• 1993

종래의 게이트레벨 회로도 입력에 의한 설계기법으로는 대규모화하는 ASIC의 개발에 대응할 수 없다. 그 타개책으로서, 하드웨어 기술언어와 논리합성을 이용한 Top-Down 설계기법이 주목을 받고 있다. 본 고에서는, ASIC 설계 기술의 현황과 향후 동향에 대해서 알아본 후, 하드웨어 기술언어의 비교와 검토, 그리고 지금까지 전세계의 표준 하드웨어 기술언어로서 널리 보급되어 있는 VHDL의 개요에 대해서 소개한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.18 no.2
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• pp.239-249
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• 1993

In this paper, we present a design and implementation of Hangul C Programming language corresponding to Turbo C. The instruction of Hangul C were selected to be easily understood by elementary middle, high school students, and DOS commands and error message were translated into the Hangul.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.254-256
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• 2020

자연언어처리 문제에서 딥러닝 모델이 좋은 성능을 보이고 있고 딥러닝 결과는 구조화된 결과를 내놓는 경우가 많다. 딥러닝 모델 결과가 구조적인 형태를 가지는 경우 후처리 통해 특정 구조에 맞는 제약을 가해주는 경우가 일반적이다. 본 논문에서는 이러한 제약을 규칙에 기반하지 않고 직접 학습을 통해 얻고자 하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.1
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• pp.21-26
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• 2003

Negotiation plays a fundamental role in human cooperative activities, allowing people to resolve conflicts that could interfere with cooperative behaviors. Negotiation In multi-agent systems is achieved through the exchange of messages In a shared agent communication language (ACL). We introduce a rational negotiation meta-language for autonomous, self-interested, and resource-bounded artificial BDI agents. We then propose a negotiation protocol for BDI agents with communicative acts based on their mental states.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.514-517
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• 2021

FASCODE-EVAL1은 고객과 시스템간의 의상 추천 대화 문맥과 해당 문맥의 요구사항을 고려한 의상셋 추천 목록으로 구성된다. 의상셋 추천 목록은 3개의 의상셋 후보로 구성되고, 문맥과 관련성이 높은 순서로 정렬된다. 해당 정렬을 찾는 방식으로 의상 추천 시스템 평가를 진행한다. 대화 문맥는 텍스트로 되어 있고, 의상 아이템은 텍스트로 구성된 자질 정보와 의상 이미지 정보로 구성된다. 본 논문은 FASCODE-EVAL 문제를 해결하기 위하여 트랜스포머 기반의 사전학습 언어모델을 이용하고, 텍스트 정보와 이미지 정보를 해당 언어모델에 통합하는 방법을 보여준다. FASCODE-EVAL 실험결과는 기존 공개된 결과들보다 우수한 성능을 보여준다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.7A
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• pp.1200-1211
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• 2001

최근 각광을 받고 있는 데이터 마이닝 분야에서 데이터 마이닝 툴과 시스템의 등장으로 상호적이고 사용하기 쉬운 GUI 환경의 강력한 데이터 마이닝 질의 언어가 필요하게 되었다. 공간 데이터 마이닝은 공간 데이터에서 유용한 지식을 발견하기 위한 데이터 마이닝의 한 부문이며 공간 데이터는 점, 선, 사각형, 다각형 등으로 이루어져 있다. 공간 데이터 마이닝은 지리정보시스템(GIS)과 더불어 최근에 많은 관심과 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 공간 데이터 마이닝을 위한 질의 언어와 그 언어에 기반한 공간 데이터 마이닝 질의 처리 및 최적화에 대한 연구가 중요하게 대두되고 있다. 공간 데이터에 대한 마이닝은 일반 관계형 데이터베이스에서의 질의 언어로는 표현이 불가능하다. 본 연구에서는 먼저 공간 데이터 마이닝 질의언어를 정의, 설계하고 질의 언어에 결과 표현 방식과 결과 데이터 집합의 저장을 명시하여 질의 표현의 효율을 높이는 방식을 제시하였다. 또한 공간 데이터 마이닝을 위한 질의 처리 및 최적화 과정을 질의에 기반한 공간 실체화 뷰의 생성과 유지, 인덱스 활용을 통한 질의 재사용, sampling 마이닝 질의 option 등의 방법론을 이용하여 제시하였다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.8C no.4
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• pp.451-458
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• 2001

무단절 통신의 목표는 이동 사용자에게 단절 자유 서비스를 제공하는데 있으며, 이동 서비스의 단절은 활동적 핸드오프에 의해 발생된다. 이동 무선망에서 무단절 서비스에 대한 완전 보장을 요구하지 않으나 매우 빈번한 단절을 허용하지 않는 많은 사용자 응용들이 있다. 이 논문에서는 무단절 서비스에 대한 언어적 보장을 제공하는 퍼지 멀티캐스트 방법을 제안한다. 무단절 서비스에 대한 언어적 보장이 이동 사용자에 의해 명세되면, 제안하는 퍼지 멀티캐스트 방법은 이동 호스트의 이동 방향과 이동 속도를 예측하고, 퍼지 논리에 의해 그 이동 호스트를 위한 체이터 패텟은 모든 이웃 셀이 아닌 일부 이웃 셀에게 전송된다. 시뮬레이션 결과, 우리는 다음 사항들을 알 수 있었다. 첫째, 퍼지 멀티캐스트 방법은 정적 대역폭 사용을 상당히 감소시키고 또한 무단절 서비스에 대한 언어적 보장을 제공한다. 둘째, 무단절 서비스 확률은 이동 사용자의 언어적 QoS와 이동 호스트의 이동 방향에 의해 결정되고, 특히 이동 사용자의 언어적 QoS에 의해 많은 영향을 받는다. 그러므로 퍼지 멀티캐스트는 이동 사용자의 언어적 QoS 명세로 무단절 서비스에 대한 좋은 차등 서비스를 제공한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.36 no.1
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• pp.1-11
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• 2021

In this study, we introduce trends in and the future of digital personal assistants. Recently, digital personal assistants have begun to handle many tasks like humans by communicating with users in human language on smart devices such as smart phones, smart speakers, and smart cars. Their capabilities range from simple voice commands and chitchat to complex tasks such as device control, reservation, ordering, and scheduling. The digital personal assistants of the future will certainly speak like a person, have a person-like personality, see, hear, and analyze situations like a person, and become more human. Dialogue processing technology that makes them more human-like has developed into an end-to-end learning model based on deep neural networks in recent years. In addition, language models pre-trained from a large corpus make dialogue processing more natural and better understood. Advances in artificial intelligence such as dialogue processing technology will enable digital personal assistants to serve with more familiar and better performance in various areas.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.38 no.6
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• pp.1-11
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• 2023

Large language models seem promising for handling reasoning problems, but their underlying solving mechanisms remain unclear. Large language models will establish a new paradigm in artificial intelligence and the society as a whole. However, a major challenge of large language models is the massive resources required for training and operation. To address this issue, researchers are actively exploring compact large language models that retain the capabilities of large language models while notably reducing the model size. These research efforts are mainly focused on improving pretraining, instruction tuning, and alignment. On the other hand, chain-of-thought prompting is a technique aimed at enhancing the reasoning ability of large language models. It provides an answer through a series of intermediate reasoning steps when given a problem. By guiding the model through a multistep problem-solving process, chain-of-thought prompting may improve the model reasoning skills. Mathematical reasoning, which is a fundamental aspect of human intelligence, has played a crucial role in advancing large language models toward human-level performance. As a result, mathematical reasoning is being widely explored in the context of large language models. This type of research extends to various domains such as geometry problem solving, tabular mathematical reasoning, visual question answering, and other areas.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.193-195
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• 2003

국내의 무선 인터넷 통신이 날로 증가함에 따라 다양한 컨텐츠에 대한 욕구가 늘고 있으며, 자유롭게 무선 컨텐츠에 대해 이용하고 싶어한다. 그러나, 국내의 이동통신 3사가 제공하고 있는 컨텐츠가 서로 달라 컨텐츠에 대한 이용에 있어 커다란 제약이 따르고 있다. 예를 들어, SK텔레콤의 컨텐츠를 KTF사용자들이 이용할 수 없는 경우이다. 왜냐하면, 국내 이동통신 3사가 제공하고 있는 컨텐츠의 마크업언어가 서로 다르기 때문이다. 이러한 무선 마크업 언어의 이질성으로 인하여 사용자들은 자신이 가입한 이동통신회사가 제공하고 있는 컨텐츠를 이용할 수 밖에 없는 것이 현실이다. 본 논문에서는 이러한 컨텐츠의 이질성을 극복하여 어떠한 이동통신에 가입하더라도 동일한 서비스를 제공할 수 있는 무선 마크업 변환기 구현에 대해 설명한다.