아웃바운드(Outbound) 형 콜 센터는 서비스 지향의 인바운드(Inbound) 형 콜 센터와는 달리 전화를 거는 주체가 고객에게 접촉하고자 하는 목적을 뚜렷하게 가진 상태에서 제품 또는 서비스, 정보제공 등을 전화나 기타 커뮤니케이션 채널을 통해 전달하는 업무를 담담한다. 본 논문에서는 아웃바운드 형 콜 센터 시스템을 예측 다이얼링(Predictive Dial Ing) 방식에 기반하여 개선된 콜 전략을 제안한다 개선된 콜 전략은 콜 센터 업무의 중심 역할인 콜링 리스트(Call ing List)를 데이터 추출 모듈을 사용하여 테이블로 구성한 뒤, 시간 활용을 통한 효율적 대응과 다양한 고객들의 정보를 바탕으로 고객과의 접촉확률을 증가시킬 수 있다.
최근 멀티-세션 데이터로 장기간 페르소나와 대화 일관성을 유지하며 인터넷에서 대화와 관련된 지식을 활용하는 대화모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이를 위한 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 대화 데이터는 공개되지 않아 한국어 대화모델 연구에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 데이터의 필요성을 시사하고, 데이터 수집을 위한 툴을 제안한다. 제안하는 수집 툴은 양질의 데이터 수집을 위해 작업자들이 사용하기 편하도록 UI/UX를 구성하였으며, 대화 생성 시 텍스트뿐만 아니라 정보가 밀집된 테이블도 대화에 활용할 지식으로 참조할 수 있도록 구현하였다. 제안하는 수집 툴은 웹 랜덤채팅 시스템에 기반을 두어 작업자가 여러 다른 작업자와 같은 확률로 매칭되게 구현되었으며, 일정 확률로 기존 대화로부터 대화를 시작하도록 함으로써 멀티-세션 대화 수집이 가능하도록 하였다.
DES가 Differential Cryptanalysis(이하 DC)에 쉽게 공격받을 수 있는 결정적인 취약점은 5-box를 포함한 암호함수의 구조에 있다 따라서 DES의 DC에 대한 대응방안으로는 XOR분포가 완전하게 균일(입력 XOR가 zero일 경우는 제외)하도록 5-box를 재구성하는 방법과 N-1 라운드 특성이 구성될 확률을 낮추기 위해 DES 알고리즘의 일부를 수정하는 방법을 생각할 수 있다. 그러나 Dawson과 Tavares가 제안한 완전히 균일한 XOR분포 테이블을 갖는 S-box는 오히려 균일하지 않을 매보다 더 취약하다고 Pieprzyk의 연구결과에 의해 증명되었다 결국 DES가 DC에 대응하기 위해서는 5-box의 재설계만으로는 부족하며 암호함수 자체를 수정해야 할 것이다. 본 논문에서는 DES의 암호함수를 일부 수정하여 DC에 대한 반복 특성이 구성될 확률을 낮추는 방안을 제안하고자 한다. 비교 분석 결과 제안된 알고리즘이 기존의 DES보다 DC 공격에 강함을 확인하였다.
블록의 DCT계수를 이용하여 동영상 움직임 탐색(motion estimation)에서 탐색점 수를 결정하는 선택적 탐색 기법을 제안한다. DCT(Discrete Cosine Transform)에서 탐색점 수를 결정하는 선택적 탐색 기법을 제안한다. DCT(Discrete Cosine Transform) 연산과 블록정합 기법인 3단게 탐색기법을 기반으로 한다. DCT 연산 결과인 블록의 주파수성분에 가중치테이블을 적용하여 고주파성분을 많이 가진 블록일수록 탐색점의 수를 증가시켜 국부극소에 빠질 확률을 줄여 화질을 개선한다. MP@ML 영상테이터에 대해 제안된 기법을 사용하여 시뮬레이션하였다. 제안하는 기법은 3단계 탐색기법에 비하여 연산량은 증가하나, 연산량 증가에 비하여 좋은 화질을 제공한다.
포화 경로 선정 알고리즘은 주로 전술적 응용 및 패킷 라디오 망에 유용한 경로 선정 알고리즘으로 알려져 있는데, 이유는 통화로 개설 시간이 짧고 경로 선정 테이블을 갖고 있지 않기 때문이다. 통신망 효율 면에서는 통제 메시지의 오버 해드로 인해 약점이 있기도 하다. 본 논문에서는 4개의 링크로 구성된 격자형 전술 회선 교환망에 두개의 우선 순위 음성 트래픽을 갖는 망을 고려하였다. 최소 1차 미분 길이를 갖는 경로를 이용하여 통화로 개설 시간 및 알고리즘 처리 부하를 증가 시키지 않으면서 회선망의 차단 확률을 향상 시켰다.
SDN(Software Defined Network)는 데이터 부분과 컨트롤 부분을 분리하여 하나의 컨트롤러가 모든 데이터를 담당하는 기술이다. SDN에서 표준 프로토콜 역할을 하는 OpenFlow가 있으며 컨트롤러가 이 OpenFlow 프로토콜을 사용하여 Flow 테이블의 항목을 추가하고 삭제하도록 OpenFlow 스위치를 제어한다. OpneFlow 스위치는 하나 이상의 Flow table을 사용하여 조회하고 채널을 톨해 컨트롤러에 전달한다. 본 논문에서는 Flow Entry 구성도와 Flow가 Flow table에 도달하는 확률, Flow Entry를 분류하는 Vacancy에 대해 설명하였다.
본 논문은 인터넷 기반의 유료 원격진료시스템에서 가족간의 유전성에 관련된 내용을 추출하여 관리하는 알고리즘을 제시하여 가족간 정보공유를 통한 효율적인 진단을 위한 병력기록관리에 대한 논문으로서, 환자의 일시적인 상황만 보고서 진단을 행하고 기본적인 검사와 치료를 행함으로서 오진의 확률이 빈번하며. 치료시간과 진료비 청구가 막대하게 지출될 수 가 있었으며, 급기야는 환자의 위급한 상황에 이르러 생명까지 앗아가는 경우가 발생할 것이다. 즉, 이러한 문제점을 최대한 줄이기 위한 방법이 바로 가족 구성간의 진료자료를 공유하여, 가족간의 체질과 환경을 이해하고 가족 중 비슷한 병을 앓았을 경우는 그 치료효과를 빠르게 가져올 수 있으며, 본 논문에서는 이런 문제해결을 위한 병력기록관리 데이터베이스에서의 알고리즘과 가족간 진료자료 공유 시뮬레이션 테이블을 통해서 해결점을 제시하고 있다.
에이전트의 '물체 따라가기'는 전통적으로 자동운전이나 가이드 등의 다양한 서비스를 제공할 수 있는 기본적인 기능이다. 여러 가지 물체가 있는 환경에서 '물체 따라가기'를 하기 위해서는 목적하는 대상이 어디에 있는지 찾을 수 있어야 하며, 실제 환경에는 사람이나 차와 같이 움직이는 물체들이 존재하기 때문에 다른 물체들을 피할 수 있어야 한다. 그런데 에이전트의 최적화된 피하기 행동은 장애물의 모양과 크기에 따라 다르게 생성될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 모양과 크기의 장애물이 있는 환경에서 최적의 피하기 행동을 생성하면서 물체를 추적하기 위해 반응형 에이전트의 행동선택을 강화학습 한다. 여기에서 정확하게 상태를 인식하기 위하여 상태를 추론하고 목표물과 일정거리를 유지하기 위해 베이지안 추론을 이용한다 베이지안 추론은 센서정보를 이용해 확률 테이블을 생성하고 가장 유력한 상황을 추론하는데 적합한 방법이고, 강화학습은 실시간으로 장애물 종류에 따른 상태에서 최적화된 행동을 생성하도록 평가함수를 제공하기 때문에 베이지안 추론과 강화학습의 결합모델로 장애물에 따른 최적의 피하기 행동을 생성할 수 있다. Webot을 이용한 시뮬레이션을 통하여 다양한 물체가 존재하는 환경에서 목적하는 대상을 따라가면서 이종의 움직이는 장애물을 최적화된 방법으로 피할 수 있음을 확인하였다.
인터넷을 통한 정보 제공이 늘어남에 따라서 사용자가 원하는 정보를 손쉽게 얻기 위한 .연구가 활발히 진행되고 있으며. 이러한 연구 중 하나가 대화형 에이전트이다. 최근 대화형 에이전트에서 사용자 질의의 주제 추론을 위하여 베이지안 네트워크가 적용되었다 하지만 베이지안 네트워크의 설계는 많은 시간이 소요되며, 스크립트(대화를 위한 데이터베이스)의 추가 변경시에는 베이지안 네트워크도 같이 수정해야 하는 번거로움이 있어 대화형 에이전트의 확장성을 저해하고 있다. 본 논문에서는 스크립트로부터 베이지안 네트워크를 자동으로 생성하여 베이지안 네트워크를 이용한 대화형 에이전트의 확장성을 높이는 방법을 제안하다. 제안하는 방법은 베이지안 네트워크의 구성 노드를 계층적으로 설계하고. Noisy-OR gate를 사용하여 베이지안 네트워크의 조건부 확률 테이블을 계산한다. 피험자 10명이 대화형 에이전트를 위한 베이지안 네트워크를 수동 설계한 것과 비교하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.
사람들은 기업이나 제품에 대해 자신의 생각이 긍정적인지 부정적인지 표현하고자 한다. 트위터 사용자들은 트윗을 통해 자신의 생각을 표현한다. 본 논문에서는 트위터 데이터를 대상으로 대립관계에 있는 이슈에서의 바이어스 탐지 방법을 제안한다. 비지도학습 방법을 이용하여 트윗 패턴을 통해 세부자질을 추출하며, 세부자질에 대한 감정에 따른 확률 테이블을 구축하여 바이어스 탐지를 수행한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 4 개의 대립 이슈에 대해 평가를 하였으며, 제안 모델이 기존의 모델보다 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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