포인터 네트워크(Pointer Networks)는 Recurrent Neural Network (RNN)를 기반으로 어텐션 메커니즘(Attention mechanism)을 이용하여 입력 시퀀스에 대응되는 위치들의 리스트를 출력하는 딥 러닝 모델이다. 대명사 상호참조해결은 문서 내에 등장하는 대명사와 이에 대응되는 선행사를 찾아 하나의 엔티티로 정의하는 자연어처리 문제이다. 본 논문에서는 포인터 네트워크를 이용하여 대명사와 선행사의 참조관계를 밝히는 대명사 상호참조해결 방법과 포인터 네트워크의 입력 연결순서(chaining order) 여섯가지를 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법 중 연결순서 coref2 가 MUC F1 81.40%로 가장 좋은 성능을 보였다. 이는 기존 한국어 대명사 상호참조해결의 규칙 기반(50.40%)보다 31.00%p, 통계 기반(62.12%) 보다 19.28%p 우수한 성능임을 나타낸다.
Computers are the most common tool when using the Internet and utilizing a mouse to select and execute objects. Eye tracking technology is welcomed as an alternative technology to help control computers for users who cannot use their hands due to their disabilities. However, the pointer execution method of the existing eye tracking technique causes many malfunctions. Therefore, in this paper, we developed a gaze tracking interface that combines voice commands to solve the malfunction problem when the upper limb disabled uses the existing gaze tracking technology to execute computer menus and objects. Usability verification was conducted through comparative experiments regarding the improvements of the malfunction. The upper limb disabled who are hand-impaired use eye tracking technology to move the pointer and utilize the voice commands, such as, "okay" while browsing the computer screen for instant clicks. As a result of the comparative experiments on the reduction of the malfunction of pointer execution with the existing gaze interfaces, we verified that our system, Eye-Voice, reduced the malfunction rate of pointer execution and is effective for the upper limb disabled to use.
개인 통신 서비스에서 주된 당면 문제중의 하나는 위치를 자주 이동하는 많은 이동 단말기들의 위치를 찾는 것이다. 그러한 시스템 연산을 위치 관리라 한다. 위치 관리를 성취하기 위하여 많은 네트워크 신호처리 트래픽과 데이터베이스 질의가 요구된다. 다수의 정책들은 이동 단말기의 현재 위치를 저장하기 위하여 위치 레지스터 데이터베이스를 사용하고, 그 위치 레지스터의 고장에 대해 약점을 가지고 있다. 이 논문에서, 우리는 위치 레지스터들의 고장을 포용하는 분산 홈 위치 레지스터를 갖는 결함 포용 전방 포인터 (FT-RFDHLR: Fault-Tolerant Pointer Forwarding with Distributed Home Location Register) 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 분석적 모델로 평가하고, 하나의 홈 위치 레지스터를 갖는 전방 포인터 (PFSHLR: Pointer Forwarding with ,Single Home Location Register) 방법, 분산 홈 위치 레지스터를 갖는 전방 포인터 (PFDHLR: Pointer Forwarding with Distributed Home Location Register) 방법, Biaz의 우회 전방 정책 (BFS: Bypass Forwarding Strategy) 및 2개의 경로 전방 정책 (TPFS: Two-Path Forwarding Strategy)과 성능을 비교한다.
일반적으로 컴파일러가 프로그램 번역시 메모리 사용 오류에 대한 검사도 병행하지만, 코드 레벨에서는 검사가 불가능한 함수 포인터는 정상적인 검사가 매우 힘들다. 이에 본 논문에서는 실행 프로그램을 역어셈블하여 만들어진 어셈블리 언어 프로그램을 구문 분석하여 함수 포인터 사용의 형태(패턴)를 어셈블리 명령어 전이도를 기반으로 "Invalid Function Pointer Access Error"에 대한 오류 가능성을 검출한다. 검사대상인 3개 프로그램은 약 10,000개의 함수와 1,000,000 개의 어셈블리 명령어로 구성되어 있으며, 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 함수 포인터의 사용 오류를 검출한 결과 1,100개의 함수 포인터 사용 중 약 500개의 비정상적 함수 포인터의 사용을 검출하였으며 검출에 걸린 시간은 총 82초 정도가 소요되었다.
포인터 네트워크는 어텐션 메커니즘(Attention mechanism)을 기반으로 입력열에 대응되는 위치를 결과 리스트로 출력하는 모델이다. 포인터 네트워크를 수행할 때 입력열의 크기를 N이라고 하면, 각 입력에 대한 어텐션(attention)을 계산하기 때문에 시간복잡도는 $O(N^2)$이 되어 디코딩 시간이 길어진다. 이에 따라, 본 논문에서는 포인터 네트워크의 디코딩 시간을 줄이기 위하여 디코딩 시에 필요한 입력 정보만을 확인하는 스킵 포인팅 모델 기반 포인터 네트워크를 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하여 대명사 상호참조해결에 대한 실험을 수행한 결과, 일반 포인터 네트워크에 비하여 문장당 처리 시간이 약 1.15배 빠른 속도와, MUC F1 값이 약 2.17% 향상된 83.60%의 성능을 보였다.
본 논문에서 제안 방법은 카메라로 들어오는 입력 영상에서 색상정보를 이용해 손을 인식한다. 이는 인식된 손을 이용해 마우스 포인터를 제어한다. 또한 마우스 포인터를 통해 특정 명령을 수행할 수 있도록 설계한다. 기존의 상호 작용 멀티미디어 시스템은 펜이나 마우스등과 같은 특정 외부 입력 장치들에 의존하였기 때문에 사용자가 불편함을 많이 느꼈다. 하지만 본 논문에서 제안하는 방법은 외부 입력 장치가 필요 없이 손을 이용하여 이러한 단점을 보완한다. 실험 방법으로는 카메라로부터 획득된 영상에서 색 정보를 이용하여 손 영역과 배경을 분리하고, 분리된 손 영역의 중심 좌표를 이용하여 모니터 상의 마우스 포인터 좌표를 결정한다. 이 좌표를 이용해 미리 입력된 영역에 마우스 포인터를 위치시키면 로봇에게 이동 명령을 실행하게 된다. 실험 결과로 제안한 알고리듬은 손 인식 률은 더 정확해졌지만, 여전히 조명에 따른 컬러 값의 변화에 민감하다.
In this paper, we present visual sensing techniques that can be used to teach a robot using a laser pointer. The light spot of an off-the-shelf laser pointer is detected and its movement is tracked on consecutive images of a camera. The three-dimensional position of the spot is calculated using stereo cameras. The light spot on the image is detected based on its color, brightness, and shape. The detection results in a binary image, and morphological processing steps are performed on the image to refine the detection. The movement of the laser spot is measured using two methods. The first is a simple method of specifying the region of interest (ROI) centered at the current location of the light spot and finding the spot within the ROI on the next image. It is assumed that the movement of the spot is not large on two consecutive images. The second method is using a Kalman filter, which has been widely employed in trajectory estimation problems. In our simulation study of various cases, Kalman filtering shows better results mostly. However, there is a problem of fitting the system model of the filter to the pattern of the spot movement.
포인터 조정 시스템에서는 동기를 위하여 근본적으로 SDH 노드 클럭이 3바이트씩 조정되므로 발생되는 지터의 크기가크다. 포인터 조정 지터를 감소시키기 위하여, 비트 리킹 방식이 제시 되였으나, 이러한 비트 리킹 방식에서 발생되는 포인터 조정 지터는 그 크기가 충분히 작지 못하다. 본 연구에서는 비트 리킹 방식의 문제점을 분석하고 이 지터를 더욱 감소시킬 수 있는 비트 스타핑 방식을 연구한다.
비트 리킹 기법을 이용한 포인터 조정 지터의 감소 방식에 대하여 연구한다. 이러한 지터 감소 방식에 대하여 기술하며, 컴퓨터 시뮬레이션에 의한 방법으로 이때 발생되는 지터의 rms값을 분석한다. 분석 결과, 이 기법을 이용한 장치에서 발생되는 포인터 조정 지터는 기존 시스템에서 발생되는 지터보다 그 크기가 약 1/4 정도로 감소되는 것으로 밝혀졌다.
스타핑 판별 경계치 변조 기법을 이용한 포인터 조정 지터의 감소 방식에 대하여 연구한다. 이러한 지터 감소 방식에 대하여 기술하며, 컴퓨터 시뮬레이션에 의한 방법으로 이때 발생되는 지터의 rms값을 분석한다. 분석 결과, 이 기법을 이용한 장치에서 발생되는 포인터 조정 지터는 기존 시스템에서 발생되는 지터보다 그 크기가 절반 이하로 감소되는 것으로 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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