• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.391-394
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• 2011

기존 자바 가상 머신의 성능을 향상시키는 대표적인 기법들로 Just-in-time compiler와 Ahead-oftime compiler가 있다. 그리고 이러한 기법들은 전통적인 최적화 외에도 자바에 특화된 최적화 기법을 적용하여 효율적인 코드를 생성한다. 자바에 특화된 최적화 기법으로 대표적으로 널 포인터 검사 제거 기법이 있으며 이는 오래 전부터 자바 가상 머신에서는 필수적인 최적화로 여겨지며 그 성능 향상 또한 충분하다고 여겨졌다. 본 논문에서는 specialization기법을 도입하여 기존의 널 포인터 검사 기법을 확장하여 추가적으로 널 포인터 검사를 제거하는 기법을 제안하려고 한다. 그리고 이 기법은 기존의 널 포인터 검사 기법 자체를 수정하지 않아도 되며 Just-in-time compiler와 Ahead-of-time compiler에 모두 적용 가능하다. 실험 결과 메소드 호출이 많은 어플리케이션에서는 성능을 향상시킬 수 있었으며 일반적인 연산이 많은 어플리케이션에서도 일부 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.152-156
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• 2016

멘션(mention)은 명사 또는 명사구를 중심어로 가지며, 수식어를 포함하여 어떤 의미를 정의하는 구(chunk)를 구성한다. 문장 내에서 멘션을 추출하는 것을 멘션탐지라 한다. 멘션들 중에서 서로 같은 의미의 멘션들을 찾아내는 것을 상호참조해결이라 한다. 포인터 네트워크는 RNN encoder-decoder 모델을 기반으로, 주어진 입력 열에 대응되는 위치를 출력 결과로 갖는 모델이다. 본 논문에서는 멘션탐지에 포인터 네트워크를 이용할 것을 제안한다. 멘션탐지에 포인터 네트워크를 적용하면 기존의 sequence labeling 문제로는 해결할 수 없었던 중첩된 멘션탐지 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 멘션탐지의 성능이 규칙기반 보다 8%이상 높은 F1 80.75%를 보였으며, 이를 이용한 상호참조해결 성능이 CoNLL F1 52.69%로 규칙기반 멘션탐지를 이용한 상호참조해결에 비하여 2.29% 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.13-18
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• 2018

구문 분석은 문장의 구조를 이해하며 의미의 중의성을 해결하는 것이다. 일반적으로 한국어는 어순 배열의 자유도가 높고 문장 성분의 생략이 빈번한 특성이 있기 때문에 의존 구문 분석이 주된 연구 대상이 되어 왔다. 스택-포인터 네트워크 모델은 의존 구문 파서에 맞게 포인터 네트워크 모델을 확장한 것이다. 스택-포인터 네트워크는 각 단어에서 의존소를 찾는 하향식 방식의 모델로 기존 모델의 장점을 유지하면서 각 단계에서 파생된 트리 정보도 사용한다. 본 연구에서는 스택-포인터 네트워크 모델을 한국어에 적용해보고 이와 함께 어절 정보를 반영하는 방법을 제안한다. 모델의 실험 결과는 세종 구문 구조를 중심어 후위(head-final)를 엄격히 준수하여 의존 구문 구조로 변환한 것을 기준으로 UAS 92.65%의 정확도를 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.682-684
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• 2018

구문 분석은 문장을 구성하는 단어들 간의 관계를 알아내 문장의 구조를 분석하는 작업이다. 구문 분석은 구구조 분석과 의존 구문 분석으로 나누어지는데 한국어처럼 어순이 자유로운 언어는 의존 구문 분석이 적합하다. 최근 구문 분석은 심층 신경망을 적용한 방식이 중점적으로 연구되고 있으며, 포인터 네트워크를 사용하는 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 그러나 포인터 네트워크만으로 구문적인 정보를 학습하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 멀티헤드 어텐션을 함께 사용하여 포인터 네트워크만을 사용 했을 때보다 높은 성능(UAS 92.85%, LAS 90.65%)을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.135-137
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• 2013

본 논문은 포인터 레이저를 이용한 3D 스캔방식을 제안한다. 3D 스캔이란 물체의 3차원 정보(x, y, z)를 추정하는 기술이다. 3D 스캔 기술은 과거에서부터 많은 연구가 진행 되었으며 스테레오 카메라, 패턴 인식 등 다양한 방식으로 3파원 정보를 추정 한다. 기존의 방식들은 물체의 표면 정보를 정확하게 스캔하는 장점을 가졌지만, 스캐너의 비용이 비싸고, 그 부피가 크다는 단점 때문에 상용화에 어려움이 많다. 본 논문은 기존 방법보다 부피가 작고 가벼우며 시스템 비용이 적은 포인터 레이저를 이용하여 3차원 정보를 추정하는 방법에 대하여 설명한다. 물체의 깊이 정보(z)에 따른 포인터 레이저의 영상에서의 위치 변화를 통하는 방식으로 3차원 정보 추정을 구현 하였다. 실험을 통하여 포인터 레이저만으로 3차원 정보가 추정 되는 것을 확인한다. 위 방법은 3D 스캐너의 부피가 최소화 되므로 다양한 제품에 부착되어 3D 스캐너의 상용화를 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.878-884
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• 2013

최근의 C++ 개발자들은 개발 시 메모리 관리에 장점을 지닌 참조 카운팅 방식의 스마트 포인터를 많이 활용한다. 그러나 스마트 포인터는 빠른 응답성을 요구하는 시스템에서는 일반 포인터에 비해 효율적이지 못한 동작 방식 때문에 문제가 생길 수 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 보완하여 참조 카운팅 방식 스마트 포인터가 가리키는 객체에 대한 삭제 작업을 수행 시 삭제 작업을 위한 쓰레드를 생성하여 성능을 개선하는 방법을 제안 하였다. 또한 이를 일반화 시켜서 모든 자료 형에서 동작시키기 편리한 방법을 제안하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.152-156
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• 2016

멘션(mention)은 명사 또는 명사구를 중심어로 가지며, 수식어를 포함하여 어떤 의미를 정의하는 구(chunk)를 구성한다. 문장 내에서 멘션을 추출하는 것을 멘션탐지라 한다. 멘션들 중에서 서로 같은 의미의 멘션들을 찾아내는 것을 상호참조해결이라 한다. 포인터 네트워크는 RNN encoder-decoder 모델을 기반으로, 주어진 입력 열에 대응되는 위치를 출력 결과로 갖는 모델이다. 본 논문에서는 멘션탐지에 포인터 네트워크를 이용할 것을 제안한다. 멘션탐지에 포인터 네트워크를 적용하면 기존의 sequence labeling 문제로는 해결할 수 없었던 중첩된 멘션탐지 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 멘션탐지의 성능이 규칙기반 보다 8%이상 높은 F1 80.75%를 보였으며, 이를 이용한 상호참조해결 성능이 CoNLL F1 52.69%로 규칙기반 멘션탐지를 이용한 상호참조해결에 비하여 2.29% 더 좋은 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권4호
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• pp.455-462
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• 2003

SRTS 지터와 포인터 조정 지터의 감소 방식에 대하여 연구하였다. 스타핑 지터를 감소시키기 위하여 여러 연구들에서 제시되었던 비트 리킹, 판별 경계치 변조 그리고 시그마-델타 변조 방식들을 실제 SRTS 및 포인터 조정 장치에 적용하여 발생되는 지터의 성질을 컴퓨터 시뮬레이션에 의한 방법으로 분석하였다. 위 방식들을 적용한 장치에서 발생되는 포인터 조정 지터는 기존의 지터보다 그 크기가 절반 이하로 감소되며, SRTS 지터는 시스템 파라미터에 따라서 기존의 지터보다 그 크기가 증가 또는 감소하는 것이 밝혀졌다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.566-569
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• 2010

레이저 포인터를 검출하는 과정은 포인터의 위치를 검출하는 과정과 입력된 레이저 포인터의 좌표를 모니터의 좌표로 변환하는 과정으로 나눌 수 있다. 레이저 포인터의 추적에 있어서 다변하는 환경의 영향으로 강건성의 확보가 어렵다. 기존의 추적 방식인 Mean-Shift 알고리즘의 경우에는 계산량이 많아서 실시간으로 입력되는 동영상에는 부적합하다. 반면에 CamShift 알고리즘은 빠른 수행이 가능하여 비디오 영상 및 실시간 영상에 적용하기에 적합하고 배경 변화의 영향을 적게 받는다. 또한 검출하려는 색과 같은 색에 의해서 간섭 받는 현상을 방지할 수 있다. 배경이 복잡한 형태이거나 배경이 동적으로 움직일 때에도 강건한 결과를 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘을 실환경에 적용한 결과 검출하고자 하는 물체가 예측 영역을 넘나들거나 또는 화면으로부터 지나치게 멀어지거나 가까워져서 상대적인 크기가 변화할 수 있는 불확실한 변화에도 안정적으로 반응함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.274-277
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• 2021

의존 구문 분석은 문장 내 의존소와 지배소 사이의 관계를 예측하여 문장 구조를 분석하는 자연어처리 태스크이다. 최근의 딥러닝 기반 의존 구문 분석 연구는 주로 포인터 네트워크를 사용하는 방법으로 연구되고 있다. 포인터 네트워크는 내부적으로 사용하는 attention 기법에 따라 성능이 달라질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 포인터 네트워크 모델에 적용되는 attention 기법들을 비교 분석하고, 한국어 의존 구문 분석 모델에 가장 효과적인 attention 기법을 선별한다. KLUE 데이터 셋을 사용한 실험 결과, UAS는 biaffine attention을 사용할 때 95.14%로 가장 높은 성능을 보였으며, LAS는 multi-head attention을 사용했을 때 92.85%로 가장 높은 성능을 보였다.