• 제목/요약/키워드: Conversational Programming

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선반용대화형 프로그램의 개발 (A Development of Conversational Program for Lathe)

  • 신동수
    • 한국공작기계학회:학술대회논문집
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    • 한국공작기계학회 1996년도 추계학술대회 논문
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    • pp.15-21
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    • 1996
  • This paper describes a development of conversational program for lathe. The proposed program is a NC programming system specialized for use in machine tool controls. Its easy to use graphic interface built-in database capabilities make it an ideal way to program part on the shop floor. In order to manage effectively machining process it proposed the algorithm of tree structures for design processing. Also using interative structure it proposed the methods of conversational programming to generate automatically NC program.

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선반용 대화형 프로그래밍 시스템(I) (Conversational Programming System for NC Lathes (I))

  • 신동수
    • 한국생산제조학회지
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    • 제7권2호
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    • pp.29-39
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    • 1998
  • A conversational programming system for turning processes was studied to enhance the user friendliness of a NC Lathe by adopting man-machine interface functions through Delphi programming tool under the Windows 95 environment. Functions of tool collision checking were developed through zone limitation algorithms. Final shape of workpiece was generated by means of tree structure algorithm. Shop floor programming performance was incorporated in the developed CAM module. In order to increase flexibility of the man-machine interface, graphic based programming tools have been developed. A NC turning machine equipped with an open architecture PCNC was used as a test bed of the system. Performance of the system was verified through case studies.

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선반용 대화형 프로그래밍 시스템(2) (Conversational Programming System for NC Lathes (II))

  • 신동수;김향윤;정성종
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.1191-1194
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    • 1995
  • A conversational programming system for turning processes was studied to enhance the user friendlness of an NC by adopting man-machine interface functions through Visual C $^{++}$ programming tool under the Windows 95 environment. Shop floor programming performance was incorporated in the developed CAM module. In order to increase flexibility of the man-machine interface, graphic based programmin tool have been developed. An NC turning machine equipped whit an open architecture PCNC was used as a test bed of the system. Perfomance of the system was verified through case studies..

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화행별 템플릿 기반의 지식획득 기법과 유전자 프로그래밍을 이용한 문장 생성 기법을 통한 대화형 에이전트의 대화 학습 (Learning Conversation in Conversational Agent Using Knowledge Acquisition based on Speech-act Templates and Sentence Generation with Genetic Programming)

  • 임성수;홍진혁;조성배
    • 인지과학
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    • 제16권4호
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    • pp.351-368
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    • 2005
  • 지능형 시스템에서 기존의 수작업 기반의 지식구조 구축은 많은 시간과 노력이 들어가며 환경의 변화에 적절히 적응하기가 어려운 한계가 있다 이러한 한계를 극복하기 위하여 최근 학습을 통한 동적 지식구조 구축방법이 연구되고 있다. 자율 자아 성장(AMD: Autonomous Mental Development)은 자율적 기계 학습의 새로운 패러다임으로 지능형 시스템이 변화하는 환경에 스스로 적응하도록 시도한다 대화형 에이전트에서의 대화 학습은 AMD와 동일한 맥락에서 해석할 수 있다. 본 논문에서는 화행별 템플릿과 유전자 프로그래밍을 이용한 대화형 에이전트의 대화 학습기법을 제안한다. 제안하는 에이전트는 화행별 템플릿을 기반으로 대화 지식을 획득하고 유전자 프로그래밍의 진화 방법을 통해 적절한 표현을 갖는 문장을 생성한다. 적용 사례와 사용자 평가를 통해서 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.

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유전자 프로그래밍을 이용한 대화형 에이전트의 동적 답변 생성 (Generating Dynamic Answer Sentences for Conversational Agent Using Genetic Programming)

  • 김경민;임성수;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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    • pp.478-480
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    • 2004
  • 최근 정보 제공에 도움을 주는 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 대화형 에이전트는 사용자의 요구에 미리 준비된 정적인 답변을 제공하므로 친밀감을 주는 다양한 대화를 유지하지 못한다. 본 논문에서는 BNF(Backus Naur Form)를 이용하여 한국어 문법 구조를 정의하고. 이를 기반으로 가능한 파스트리를 하나의 염색체로 표현한 후, 유전자 프로그래밍을 적용하여 다양한 문법 구조를 생성하는 방법을 제시한다 생성된 문법 구조에 답변 스크립트의 핵심 키워드들을 매칭 시킴으로써 여러 답변 문장을 구성한다. 실제 의류 정보를 소개하는 간단한 웹 사이트에 적응하여 그 가능성을 확인할 수 있었다.

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대화형 유전 프로그래밍을 이용한 적응적 문장생성 열차예약 에이전트 (Train Booking Agent with Adaptive Sentence Generation Using Interactive Genetic Programming)

  • 임성수;조성배
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제12권2호
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    • pp.119-128
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    • 2006
  • 대화형 에이전트가 다양한 분야에서 적용됨에 따라서 현실성 있는 대화 생성을 위한 자연언어 생성에 대한 연구가 관심을 끌고 있다. 대화형 에이전트에서는 보통 미리 준비된 답변을 이용하여 사용자와 대화를 수행하지만, 최근에는 문장을 동적으로 생성하고 학습함으로써 보다 유연하고 현실성있는 서비스를 제공하는 대화형 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 대화형 유전 프로그래밍을 이용한 문장생성 방법을 제안한다. 이 방법은 문장의 구조를 나타내는 문장계획 트리로 인코딩된 개체를 평가자의 평가를 통해 적응적인 문장을 얻는다. 이 방법의 유용성을 검증하기 위해 제안하는 방법으로 열차예약 에이전트를 구현한 후, 사용자 평가를 수행하였다. 그 결과 제안하는 방법이 도메인에 적합한 문장을 생성하는 것을 확인할 수 있었다.

문장계획 트리와 유전자 프로그래밍을 이용한 대화형 에이전트의 동적 문장생성 (Dynamic Sentence General ion for a Conversational Agent Using Sentence Plan Tree and Genetic Programming)

  • 임성수;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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    • pp.538-540
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    • 2005
  • 대화형 에이전트가 다양한 분야에서 적용됨에 따라서 현실성 있는 대화 생성을 위한 자연언어 생성에 대한 연구가 관심을 끌고 있다. 대화형 에이전트에서는 보통 미리 준비된 문장을 이용하여 사용자와 대화를 수행하지만, 최근에는 문장을 동적으로 생성하고 학습함으로써 보다 유연하고 현실성있는 서비스를 제공하는 대화형 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 문장계획 트리를 인코딩 방법으로 적용한 대화형 유전자 프로그래밍을 통해 대화형 에이전트의 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 피험자 12명을 대상으로 템플릿 기반 시스템과의 비교 실험결과, 제안하는 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.

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Comprehensive Investigations on QUEST: a Novel QoS-Enhanced Stochastic Packet Scheduler for Intelligent LTE Routers

  • Paul, Suman;Pandit, Malay Kumar
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제12권2호
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    • pp.579-603
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    • 2018
  • In this paper we propose a QoS-enhanced intelligent stochastic optimal fair real-time packet scheduler, QUEST, for 4G LTE traffic in routers. The objective of this research is to maximize the system QoS subject to the constraint that the processor utilization is kept nearly at 100 percent. The QUEST has following unique advantages. First, it solves the challenging problem of starvation for low priority process - buffered streaming video and TCP based; second, it solves the major bottleneck of the scheduler Earliest Deadline First's failure at heavy loads. Finally, QUEST offers the benefit of arbitrarily pre-programming the process utilization ratio.Three classes of multimedia 4G LTE QCI traffic, conversational voice, live streaming video, buffered streaming video and TCP based applications have been considered. We analyse two most important QoS metrics, packet loss rate (PLR) and mean waiting time. All claims are supported by discrete event and Monte Carlo simulations. The simulation results show that the QUEST scheduler outperforms current state-of-the-art benchmark schedulers. The proposed scheduler offers 37 percent improvement in PLR and 23 percent improvement in mean waiting time over the best competing current scheduler Accuracy-aware EDF.