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 논문에서는 멀티 태스크 학습 기반 포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 멀티 태스크 학습은 두 개 이상의 문제를 동시에 학습시켜 성능을 향상시키는 방법으로, 본 논문에서는 이 방법에 기반한 포인터 네트워크를 이용하여 어절 간의 의존 관계와 의존 레이블 정보를 동시에 구하여 의존 구문 분석을 수행한다. 어절 기반의 의존 구문 분석에서 형태소 기반의 멀티 태스크 학습 기반 포인터 네트워크를 수행하기 위하여 입력 기준 5가지를 정의하고, 성능 향상을 위하여 fine-tuning 방법을 적용한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 한국어 의존 구문 분석 연구들 보다 좋은 UAS 91.79%, LAS 89.48%의 성능을 보였다.
In this paper, a new method for controlling the pointing device using EOG(electrooculogram) signal generated from eye movement was suggested. The basic idea of the method is to control the direction of pointer, as using the results of measuring each component of the horizontal EOG and the vertical EOG by angle of eye-gaze. As a practical example, pointing device controlling the personal computer's pointer is manufactured. The designed pointing device consists of pre-amplifier, A/D converter, serial transmission device and PC program. That is, first, the EOG is amplified by pre-amplifier. Secondly, the amplified EOG is digitized and transmitted to personal computer by PIC16C74A. Finally, the software for controlling the pointer on personal computer is programed. As the result, the measured horizontal EOG and vertical EOG by eye-gaze angle had high linearity; the correlation coefficients of the regression line were 0.998 and 0.996 respectively. And the developed pointing device is able to control the personal computer's pointer, and the average of the errors between the objective value and the observed value had 3.77% for horizontal axis and 5.85% for vertical axis. The pointing device developed in this study is able to control personal computer's pointer by subject's eye movement, that is, the user's intention. Furthermore, the algorithm of this study is applicable for many field, such as a new method remote control, a new wheelchair control and so forth.
동기식통신망에 장애가 발생하여 각 노드내의 클럭들이 서로 다른 주파수로 동작 되는 비정상적인 모드에서는 클럭간의 위상차가 급격하게 변화한다.야 그러므로 데이 터가 노드를 통하여 전송될 때 노드클럭간의 이러한 위상시간차를 보정하여 주기 위하 여 각 노드에서 포인터조정이 빈번하게 행하여지며 이 과정에서 비교적 높은 주파수의 지터가 발생한다. 포인터조정이 여러번 연속적으로 행하여지면 발생되는 지터는 축적 되어 그 크기가 점점 더 증가한다. 연속적으로 연결된 포인터조정시스템에서 발생되는 지터를 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 분석하였으며 하드웨어 시뮬레이터에서 측정된 결과와 비교하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제13권4호
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pp.248-256
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2015
With the dramatic increase in mobile traffic in recent years, some of the limitations of mobility management frameworks have magnified. The current centralized mobility management (CMM) strategy has various problems, such as a suboptimal routing path, low scalability, signaling overhead, and a single point of failure. To overcome these weaknesses in the CMM strategy, the Internet Engineering Task Force has been discussing distributed mobility management (DMM) strategies. The fundamental concept of a DMM strategy is to distribute the mobility anchors closer to the users. While the distribution of mobility anchors results in low-cost traffic delivery, it increases the signaling cost. To reduce this higher signaling cost, we propose a new DMM strategy applying the pointer forwarding technique. The proposed strategy keeps the existing tunnels and extends the traffic path as much as possible. In this paper, we analyze the performance of the pointer forwarding-DMM strategy and discuss its pros and cons.
A mention has a noun or noun phrase as its head and constructs a chunk that defines any meaning, including a modifier. Mention detection refers to the extraction of mentions from a document. In mentions, coreference resolution refers to determining any mentions that have the same meaning. Pointer networks, which are models based on a recurrent neural network encoder-decoder, outputs a list of elements corresponding to an input sequence. In this paper, we propose mention detection using pointer networks. This approach can solve the problem of overlapped mention detection, which cannot be solved by a sequence labeling approach. The experimental results show that the performance of the proposed mention detection approach is F1 of 80.75%, which is 8% higher than rule-based mention detection, and the performance of the coreference resolution has a CoNLL F1 of 56.67% (mention boundary), which is 7.68% higher than coreference resolution using rule-based mention detection.
본 논문은 원격협업 시스템에서 시각적 의사소통 도구인 눈 시점 포인터 공유의 장점을 알아보았다. 특히 원격 협력자의 손동작이 가상 손으로 공유될 때, 추가로 공유된 원격 협력자의 시점 포인터가 미치는 영향을 조사하였다. 24명의 피실험자가 참여한 사용자 실험에서, 추가된 원격 협력자의 눈 시점 포인터는 현지 협력자와 원격 협력자 모두의 작업 부하를 줄여주었으며 두 협력자 간 co-presence를 높여주었다.
In recent years, great attention has been paid to using simple physical objects as tangible objects to improve user interaction in augmented reality (AR) environments. In this paper, we address AR-based user interaction using tangible objects, which has been used as a key component for virtual design evaluation of engineered products including digital handheld products. We herein consider the use of two types (product-type and pointer-type) of tangible objects. The user creates input events by touching specified parts of the product-type object with the pointer-type object, and the virtual product reacts to the events by rendering its visual and auditory contents on the output devices. The product-type object is used to reflect the geometric shape of a product of interest and to determine its position and orientation in the AR environment. The pointer-type object is used to recognize the reference position of the pointer (or finger) in the same environment. The rapid prototype of the product is employed as a good alternative to the product-type object, but various alternatives to the pointer-type object can be considered according to fabrication process and touching mechanism. In this paper, we present four alternatives to the pointer-type object and investigate their strong and weak points by performing experimental comparison of their various aspects including interaction accuracy, task performance, and qualitative user experience.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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