• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1364-1370
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• 2017

본 논문은 사용자의 핸드셋 처리를 최소화하기 위해 스마트 폰에 내장된 GPS 센서 및 가속도계를 기반으로 사용자의 외부 상황을 수집하고 사용자 스케줄의 데이터와 상호작용하여 스케줄 컨텍스트 기반의 모바일 폰의 프로파일 모드를 자동 설정하는 기법을 제안한다. 그러나 모바일 폰에서 실시간의 데이터 수집은 배터리 소모로 인하여 장치에 에너지 부족 현상을 나타낸다. 즉, GPS 및 기타 센서와 같은 측정 장치에 액세스하면 휴대용 장치의 전력 소모가 커질 수 있으므로 자원 소모를 효율적으로 처리할 수 있는 서비스 제어 방법을 설명한다. 따라서 주별 스케줄과 스마트 폰 모드 제어를 위한 상황인식의 효과적인 데이터 공유가 이루어져 데이터 수집을 위한 센싱에 대한 에너지 효율적면에서도 향상되었고, 최종 사용자의 로컬 컨텍스트와 스마트 폰 강제 제어와 같은 다양한 상황에 대한 환경 적응력을 제공함으로써 사용자의 컨텍스트의 이용에 보다 효과적으로 사용할 수 있다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권11호
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• pp.3675-3684
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• 2021

Human reliability analysis (HRA) is a proactive approach to model and evaluate human systematic errors, and has been extensively applied in various complicated systems. Dependence assessment among human errors plays a key role in the HRA, which relies heavily on the knowledge and experience of experts in real-world cases. Moreover, there are ofthen different types of uncertainty when experts use linguistic labels to evaluate the dependencies between human failure events. In this context, this paper aims to develop a new method based on linguistic hesitant fuzzy sets and the technique for human error rate prediction (THERP) technique to manage the dependence in HRA. This method handles the linguistic assessments given by experts according to the linguistic hesitant fuzzy sets, determines the weights of influential factors by an extended best-worst method, and confirms the degree of dependence between successive actions based on the THERP method. Finally, the effectiveness and practicality of the presented linguistic hesitant fuzzy THERP method are demonstrated through an empirical healthcare dependence analysis.

• 한국음향학회지
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• 제23권3호
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• pp.235-241
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• 2004

본 논문은 화자 및 문장 독립적 감정 인식을 위한 특징 파라메터와 패턴인식 알고리즘에 관하여 연구하였다. 본 논문에서는 기존 감정 인식 방법과의 비교를 위하여 KNN을 이용한 알고리즘을 사용하였고, 화자 및 문장 독립적 감정 인식을 위하여 VQ와 GMM을 이용한 알고리즘을 사용하였다. 그리고 특징으로 사용한 음성 파라메터로 피치, 에너지, MFCC, 그리고 그것들의 1, 2차 미분을 사용하였다. 실험을 통해 피치와 에너지 파라메터를 사용하였을 때보다 MFCC와 그 미분들을 특징 파라메터로 사용하였을 때 더 좋은 감정 인식 성능을 보였으며, KNN과 VQ보다 GMM을 기반으로 한 인식 알고리즘이 화자 및 문장 독립적 감정 인식 시스템에서 보다 적합하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1072-1075
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• 2005

This paper presents that TD method is applied to the human adaptive devices for smart home with context awareness (or recognition) technique. For smart home, the very important problem is how the appliances (or devices) can adapt to user. Since there are many humans to manage home appliances (or devices), managing the appliances automatically is difficult. Moreover, making the users be satisfied by the automatically managed devices is much more difficult. In order to do so, we can use several methods, fuzzy controller, neural network, reinforcement learning, etc. Though the some methods could be used, in this case (in dynamic environment), reinforcement learning is appropriate. Among some reinforcement learning methods, we select the Temporal Difference learning method as a core algorithm for adapting the devices to user. Since this paper assumes the environment is a smart home, we simply explained about the context awareness. Also, we treated with the TD method briefly and implement an example by VC++. Thereafter, we dealt with how the devices can be applied to this problem.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권9호
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• pp.676-686
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• 2010

URC 로봇은 인간을 중심으로 발생하는 주변 상황을 이해하고, 그것에 따라 최적의 서비스를 제공하는데 목적이 있다. 따라서 URC 로봇을 위한 미들웨어에는 인간 친화적인 서비스 제공을 위한 상황정보 기반의 프로세스 제어와 서비스 자동화 기술이 요구된다. 본 논문에서는 상황 정보에 따라 사용자에게 표준 웹 서비스 기반의 상황인지 URC 서비스를 제공하기 위한 워크플로우 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 이기종의 URC를 제어하기 위해 플랫폼에 독립적인 XML 기반의 명령어 객체 모델을 제공하고, 웹 서비스 형태의 상황인지 URC 서비스를 지원한다. 따라서 제안하는 시스템은 다양한 로봇과 플랫폼이 존재하는 유비쿼터스 네트워크 환경에서의 URC 서비스에 대한 신뢰성을 향상시키고， URC 시스템의 기능 및 구조 변화에 대한 높은 유연성과 적용성을 제공할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.2005-2014
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• 2008

본 논문에서는 UPnP를 이용하여 RFID 서비스 발견 및 제어를 할 수 있는 상황인식 서비스 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 자원이 부족한 RFID 태그의 서비스를 위한 미들웨어 플랫폼으로 UPnP를 적용한다. UPnP를 적용하여 시스템을 구축하면 상황인식 서비스의 개발이 용이하며 별도의 설정 없이도 RFID 디바이스 서비스를 제공받을 수 있다. 또한, RFID의 상황인식 데이터의 신뢰도를 높이기 위하여 SQL 기반의 클리닝 (cleaning) 모듈을 설계하고 구현한다. 제안 개발된 클리닝 모듈을 적용하여 RFID 시스템의 태그에 대한 순수 인식률을 $60{\sim}80%$ 정도에서 98% 이상으로 향상 시켰다. 제안된 UPnP 기반 RFID 상황인식 서비스 검증을 위하여 물류서비스에 대한 상황인식 시나리오를 제시하고, RFID 서비스 아키텍처 와 UPnP 서비스 발견 플랫폼을 구현하였다. 또한, 구현된 시나리오상에서 UPnP 서비스 광고 메시지의 네트워크 혼잡 기여도와 RFID 시스템의 태그에 대한 순수 인식률을 실험하고 분석하여 제안된 방식의 타당성을 검증한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권1호
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• pp.1-9
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• 2008

유비쿼터스(Ubiquitous) 라는 시대적 흐름에 따라 상황(Context)을 고려한 응용 서비스들에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 서비스들은 대부분 사용자의 현재 위치 정보를 기반으로 하는 위치 기반 서비스(LBS : Location Based Service)의 형태를 띠고 있다. 현재 GPS(Global Positioning System)나 지상파를 이용한 위치 측정 방법이 널리 사용되고 있으며 보다 효율적이고 정확한 위치 측정을 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 최근에는 실외를 대상으로 하는 서비스뿐만 아니라 홈 서비스, 대형 건물 안내 서비스와 같은 실내를 중심으로 하는 서비스가 각광을 받고 있다. 실외 위치 측정 분야의 경우 이미 많은 상용 제품들이 출시되어 사용되고 있지만 상대적으로 실내의 위치를 알아내는 방법에 있어서는 이렇다 할 성과를 내지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 현재 널리 쓰이고 있는 무선 통신 방법 중 하나인 무선랜을 이용한 실내 위치 측위 방법을 제안하고자 한다. 지금까지 연구되어져 온 대표적인 두 가지 실내 위치 측위 방법론과 이들에 대한 장단점을 분석하고 실제 구축된 시스템을 사례로 구체적인 시스템 구축 방법 및 실험 결과를 제시하였다 또한 기존 시스템의 위치 정확도를 향상시키고 연산 속도를 개선시키기 위한 몇 가지 새로운 방안을 제시하였다.

• ETRI Journal
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• 제32권5호
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• pp.740-749
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• 2010

In a machine translation system, word sense disambiguation has an essential role in the proper translation of words when the target word can be translated differently depending on the context. Previous research on sense identification has mostly focused on adjacent words as context information. Therefore, in the case of nominal compounds, sense tagging of unit nouns mainly depended on other nouns surrounding the target word. In this paper, we present a practical method for the sense tagging of Korean unit nouns in a nominal compound. To overcome the weakness of traditional methods regarding the data sparseness problem, the proposed method adopts complement-predicate relation knowledge that was constructed for machine translation systems. Our method is based on a sentential form recovery technique, which recognizes grammatical relationships between unit nouns. This technique makes use of the characteristics of Korean predicative nouns. To show that our method is effective on text in general domains, the experiments were performed on a test set randomly extracted from article titles in various newspaper sections.

• Journal of Construction Engineering and Project Management
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• 제5권2호
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• pp.24-34
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• 2015

The complexity arises in defining the construction quality due to its perception, based on inherent market conditions and their requirements, the diversified stakeholders itself and their desired output. A quantitative survey based approach was adopted in this constructive study. A questionnaire based survey was conducted, for the assessment of construction quality perception and expectations in the context of quality improvement technique. The survey feedback of professionals, from the leading construction organizations/companies of Pakistan were analyzed. The financial capacity, organizational structure, and construction experience of the construction firms formed basis for their selection. After statistical analysis of survey feedback it was found reliable and valid for the inferential purpose to the target population of construction professionals. The quality perception was found to be project scope oriented, considered as an excess cost for a construction project and keeping the rework minimum by qualifying the required quality tests, keeping the defects minimum by ensuring the specifications of supplied material. Any quality improvement technique was expected to address the financial aspects of the construction project for the employer and contractor, by increasing the profitability through reduction in overall cost, reduction in time, reduction in defects and improving the productivity in a construction project. The study is beneficial for the construction professionals to assess the prevailing construction quality perception and the expectations from implementation of any quality improvement technique in construction projects.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.9-21
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• 2024

최근 딥러닝 분야가 빠르게 발전하는 가운데, 다양한 영역에서 거대 언어 모델을 활용하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 하지만 언어 모델의 개발 및 활용을 위해서는 방대한 데이터와 고성능 자원이 필요하다는 현실적인 어려움이 존재한다. 이에 따라 프롬프트를 활용하여 언어 모델을 효율적으로 학습할 수 있는 문맥 내 학습이 등장하였지만, 학습에 효과적인 프롬프트가 무엇인지에 대한 명확한 기준은 구체적으로 제시되지 않았다. 이에 본 연구에서는 문맥 내 학습 방법 중 하나인 PET 기법을 활용하여 기존 데이터의 문맥과 유사한 PVP를 선정하고, 이를 통해 생성한 프롬프트를 학습하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 프롬프트 기반 학습 성능 향상 방법론을 제안한다. 제안 방법론의 성능 평가를 위해 온라인 비즈니스 리뷰 플랫폼인 Yelp에서 수집된 레스토랑 리뷰 데이터 30,100개로 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 PET 방법론에 비해 정확도와 안정성, 그리고 학습 효율성의 모든 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.