Fuzzy control has been researched for application of industrial processes which have no accurate mathematical model and could not controlled by conventional methods because of a lack of quantitative input-output data. Intelligent control approach based on fuzzy logic could directly reflex human thinking and natural language to controller comparing with conventional methods. In this paper, fuzzy controller is implemented to acquire operator's knowledge. The tested system is constructed for sending a ball to the goal position using wind from two DC motors in the path. This system contains non-linearity and uncertainty because of the characteristic of aerodynamics inside the path. Ball position is measured by a vision camera. The system used in this experiment could be hardly modeled by mathematic methods and could not be easily controlled by linear control manners. The controller, in this paper is designed based on the input-output data and experimental knowledge obtained by trials.
A Hierarchical Circuit Extract Algotithm, which efficiently extract circuits from VLSI mask pattern information, is programmed. Quad-tree is used as a data structure which includes various CIF circuit elements and instances. This system is composed of CIF input routine, Quad-tree making routine, Transistor finding routine and Connection list making routine. This circuit extractor can extract circuit with hierarchical structure of circuit. This system is designed using YACC and LEX. By programming this algorithm with C language and adopting to various circuits, the effectiveness of this algorithm is showed.
A typical statistical parametric speech synthesis (text-to-speech, TTS) system consists of separate modules, such as a text analysis module, an acoustic modeling module, and a speech synthesis module. This causes two problems: 1) expert knowledge of each module is required, and 2) errors generated in each module accumulate passing through each module. An end-to-end TTS system could avoid such problems by synthesizing voice signals directly from an input string. In this study, we implemented an end-to-end Korean TTS system using Google's Tacotron, which is an end-to-end TTS system based on a sequence-to-sequence model with attention mechanism. We used 4392 utterances spoken by a Korean female speaker, an amount that corresponds to 37% of the dataset Google used for training Tacotron. Our system obtained mean opinion score (MOS) 2.98 and degradation mean opinion score (DMOS) 3.25. We will discuss the factors which affected training of the system. Experiments demonstrate that the post-processing network needs to be designed considering output language and input characters and that according to the amount of training data, the maximum value of n for n-grams modeled by the encoder should be small enough.
본 논문은 네트워크 침입 탐지 시스템에서 고속 패턴 매칭 알고리듬과 그 구조를 제안한다. 제안된 알고리듬은 실시간 입력 패킷에서 특정 패턴을 검사하며 정확한 문자열, 문자열 값의 범위, 그리고 문자열 값의 조합 등을 검색한다. 본 연구에서는 입력 패킷과 패턴은 동시에 겹치는 문자열들을 검색하기 위해 상태 전이 그래프로 모델링 하였으며 상태 전이 그래프는 구현 복잡도를 줄이기 위해 입력 임플리컨트 단위로 분할하였다. 제안된 패턴 매칭구조는 상태 전이 그래프와 입력된 문자열을 입력으로 사용한다. 제안된 패턴 매칭기는 VHDL 언어로 모델링하여 구현하였으며, 성능 분석을 통하여 제안된 기법의 적절성을 검증하였다.
This paper proposes a new optical recognition method of credit card numbers. Firstly, the proposed method segments numbers from the input image of a credit card. It uses the significant differences of standard deviations between the foreground numbers and the background. Secondly, the method extracts gradient features from the segmented numbers. The gradient features are defined as four directions of grayscale pixels for 16 regions of an input number. Finally, it utilizes an artificial neural network classifier that uses an error back-propagation algorithm. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiments were conducted by using real credit card images. The results show that the proposed algorithm is quite successful for most credit cards. However, the method fails in some credit cards with strong background patterns.
This paper describes a research work of developing computer-aided design of lead frame, semiconductor, with blanking operation which is very precise for progressive working. Approach to the system is based on the knowledge-based rules. Knowledge for the system is formulated from pasticity theories, experimental results and the empirical knowledge of field experts. This system has been written in AutoLISP on the AutoCAD using a personal computer and in I-DEAS Drafting Programming Language on the I-DEAS Master Series Drafting with Workstation, HP9000/715(64). Transference of data between AutoCAD and I-DEAS Master Series Drafting is accomplished by DXF(drawing exchange format) and IGES(initial graphics exchange specification) methods. This system is composed of five modules, which are input and shape treatment, production feasibility check, strip-layout, data-conversion and die-layout modules. The process planning and Die design system is designed by considering several factors, such as complexities of blank geometry, punch profiles, and the availability of a press equipment and standard parts. This system provides its efficiecy for strip-layout, and die design for lead frame, semiconductor.
This paper describes three modules for development of the Space Frame Integrated Design System(SFIDS). The Control Module is implemented to control the developed system. The Model Generation Module based on PATRAN user interface enables users to generate a complicated finite element model for space frame structures. The Optimum Design Module base on a branch of combinatorial optimization techniques which can realize the optimization of a structure having a large number of members designs optimum members of a space frame after evaluating analysis results. The Control Module and the Model Generation Module Is implemented by PATRAN Command Language(PCL) while C++ language is used in the Optimum Design Module. The core of the system is PATRAN database, in which the Model Generation Module creates information of a finite element model. Then, PATRAN creates Input files needed for the analysis program from the information of the finite element model in the database, and in turn, imports output results of analysis program to the database. Finally, the Optimum Design Module processes member grouping of a space frame based on the output results, and performs optimal member selection of a space frame. This process is repeated until the desired optimum structural members are obtained.
본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 활용하여 텍스트에서 정보를 추출하기 위한 한글 데이터셋 구축 방법을 탐구한다. 현대 사회에서는 혼합된 정보가 빠르게 유포되며, 이를 효과적으로 분류하고 추출하는 것은 의사결정 과정에 중요하다. 그러나 이에 대한 학습용 한국어 데이터셋은 아직 부족하다. 이를 극복하기 위해, 본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 사용하여 텍스트 기반 제로샷 학습(zero-shot learning)을 이용한 정보 추출을 시도하며, 이를 통해 목적에 맞는 한국어 데이터셋을 구축한다. 본 연구에서는 시스템-지침-소스입력-출력형식의 프롬프트 엔지니어링을 통해 언어 모델이 원하는 결과를 출력하도록 지시하며, 입력 문장을 통해 언어 모델의 In-Context Learning 특성을 활용하여 데이터셋을 구축한다. 생성된 데이터셋을 기존 데이터셋과 비교하여 본 연구 방법론을 검증하며, 관계 정보 추출 작업의 경우 KLUE-RoBERTa-large 모델 대비 25.47% 더 높은 성능을 달성했다. 이 연구 결과는 한국어 텍스트에서 지식 요소를 추출하는 가능성을 제시함으로써 인공지능 연구에 도움을 줄 것으로 기대된다. 더욱이, 이 방법론은 다양한 분야나 목적에 맞게 활용될 수 있어, 다양한 한국어 데이터셋 구축에 잠재력을 가진다고 볼 수 있다.
언어모델은 순차적으로 입력된 자료를 바탕으로 다음에 나올 단어나 문자를 예측하는 모델로 언어처리나 음성인식 분야에 활용된다. 최근 딥러닝 알고리즘이 발전되면서 입력 개체 간의 의존성을 효과적으로 반영할 수 있는 순환신경망 모델과 이를 발전시킨 Long short-term memory(LSTM) 모델이 언어모델에 사용되고 있다. 이러한 모형에 자료를 입력하기 위해서는 문장을 단어 혹은 형태소로 분해하는 과정을 거친 후 단어 레벨 혹은 형태소 레벨의 모형을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 모형은 텍스트가 포함하는 단어나 형태소의 수가 일반적으로 매우 많기 때문에 사전 크기가 커지게 되고 이에 따라 모형의 복잡도가 증가하는 문제가 있고 사전에 포함된 어휘 외에는 생성이 불가능하다는 등의 단점이 있다. 특히 한국어와 같이 형태소 활용이 다양한 언어의 경우 형태소 분석기를 통한 분해과정에서 오류가 더해질 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 문장을 자음과 모음으로 이루어진 음소 단위로 분해한 뒤 입력 데이터로 사용하는 음소 레벨의 LSTM 언어모델을 제안한다. 본 논문에서는 LSTM layer를 3개 또는 4개 포함하는 모형을 사용한다. 모형의 최적화를 위해 Stochastic Gradient 알고리즘과 이를 개선시킨 다양한 알고리즘을 사용하고 그 성능을 비교한다. 구약성경 텍스트를 사용하여 실험을 진행하였고 모든 실험은 Theano를 기반으로 하는 Keras 패키지를 사용하여 수행되었다. 모형의 정량적 비교를 위해 validation loss와 test set에 대한 perplexity를 계산하였다. 그 결과 Stochastic Gradient 알고리즘이 상대적으로 큰 validation loss와 perplexity를 나타냈고 나머지 최적화 알고리즘들은 유사한 값들을 보이며 비슷한 수준의 모형 복잡도를 나타냈다. Layer 4개인 모형이 3개인 모형에 비해 학습시간이 평균적으로 69% 정도 길게 소요되었으나 정량지표는 크게 개선되지 않거나 특정 조건에서는 오히려 악화되는 것으로 나타났다. 하지만 layer 4개를 사용한 모형이 3개를 사용한 모형에 비해 완성도가 높은 문장을 생성했다. 본 논문에서 고려한 어떤 시뮬레이션 조건에서도 한글에서 사용되지 않는 문자조합이 생성되지 않았고 명사와 조사의 조합이나 동사의 활용, 주어 동사의 결합 면에서 상당히 완성도 높은 문장이 발생되었다. 본 연구결과는 현재 대두되고 있는 인공지능 시스템의 기초가 되는 언어처리나 음성인식 분야에서 한국어 처리를 위해 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, we propose a Transformation-Based Learning (TBL) method on generating the Korean standard pronunciation. Previous studies on the phonological processing have been focused on the phonological rule applications and the finite state automata (Johnson 1984; Kaplan and Kay 1994; Koskenniemi 1983; Bird 1995). In case of Korean computational phonology, some former researches have approached the phonological rule based pronunciation generation system (Lee et al. 2005; Lee 1998). This study suggests a corpus-based and data-oriented rule learning method on generating Korean standard pronunciation. In order to substituting rule-based generation with corpus-based one, an aligned corpus between an input and its pronunciation counterpart has been devised. We conducted an experiment on generating the standard pronunciation with the TBL algorithm, based on this aligned corpus.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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