• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.1-10
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• 2010

워크플로우 관리자는 대량의 계산용 그리드 자원을 데스크탑 컴퓨터에서 개인이 편리하게 워크플로우를 만들고 수행할 수 있게 해주는 유용한 도구이다. 보통 데이터는 스테이지-인, 프로세스, 스테이지-아웃의 순서로 순차적으로 진행되며 워크플로우 시스템은 이 과정을 자동화해준다. 그러나 최근의 e-science에서는 사용되는 데이터 량이 급속하게 증가하고 있고 원하는 출력물을 얻기 위해 여러 번의 과정을 수행하면서 데이터 이동 시간이 전체 수행시간의 많은 부분을 차지하게 되어 스테이징 과정의 개선이 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 스테이징 과정을 개선하고, 이를 이용하여 가능한 한 많은 작업들을 동시 수행시키는 스케줄러를 설계하였다. 또한 모의실험을 통해 제안한 스케줄러의 성능이 10~40%까지 향상됨을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.308-310
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• 2022

With the rise of the Al wave, task-oriented dialogue systems have become one of the popular research directions in academia and industry. Currently, task-oriented dialogue systems mainly adopt pipelined form, which mainly includes natural language understanding, dialogue state decision making, dialogue state tracking and natural language generation. However, pipelining is prone to error propagation, so many task-oriented dialogue systems in the market are only for single-round dialogues. Usually single- domain dialogues have relatively accurate semantic understanding, while they tend to perform poorly on multi-domain, multi-round dialogue datasets. To solve these issues, we developed a paddle-based multi-domain task-oriented Chinese dialogue system. It is based on NEZHA-base pre-training model and CrossWOZ dataset, and uses intention recognition module, dichotomous slot recognition module and NER recognition module to do DST and generate replies based on rules. Experiments show that the dialogue system not only makes good use of the context, but also effectively addresses long-term dependencies. In our approach, the DST of dialogue tracking state is improved, and our DST can identify multiple slotted key-value pairs involved in the discourse, which eliminates the need for manual tagging and thus greatly saves manpower.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제24권2호
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• pp.127-136
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• 2016

The camera based object detection systems should satisfy the recognition performance as well as real-time constraints. Particularly, in safety-critical systems such as Autonomous Emergency Braking (AEB), the real-time constraints significantly affects the system performance. Recently, multi-core processors and system-on-chip technologies are widely used to accelerate the object detection algorithm by distributing computational loads. However, due to the advanced hardware, the complexity of system architecture is increased even though additional hardwares improve the real-time performance. The increased complexity also cause difficulty in migration of existing algorithms and development of new algorithms. In this paper, to improve real-time performance and design complexity, a task scheduling strategy is proposed for visual object tracking systems. The real-time performance of the vision algorithm is increased by applying pipelining to task scheduling in a multi-core processor. Finally, the proposed task scheduling algorithm is applied to crosswalk detection and tracking system to prove the effectiveness of the proposed strategy.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.32-39
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• 2009

현재까지 제안된 웹 서비스나 웹 서비스에 시맨틱 마크업이 추가된 시맨틱 웹 서비스와 달리 시맨틱 서비스 (Semantically-operated Service)는 온톨로지를 이용하여 검색 기능 또는 추론 기능을 제공하는 서비스로 정의할 수 있다. 온톨로지 기반이므로 URI (Uniform Resource Identifier)를 지원하며 온톨로지 스키마에 정의된 클래스와 속성 (Property)을 사용하여 미리 정의된 작업을 수행한다. 시맨틱 서비스는 입력 인자가 온톨로지에 정의된 클래스들을 포함하므로 시맨틱 서비스 조합 (Pipelining) 시에 반드시 온톨로지를 참조할 필요가 있다. 본 연구는 시맨틱 정보 위주의 사용자 제시 조건을 입력받아 시맨틱 브로커를 이용하는 방식으로 시맨틱 서비스 관리 서버에 등록된 시맨틱 서비스들 내의 온톨로지 정보와 관리 정보를 참조하여 조건에 맞는 시맨틱 서비스를 조합하는 방법을 제안한다. 사용자 제시 조건으로는 입력 인스턴스, 출력 클래스, 시각화 유형 (Visualization Type), 시맨틱 서비스명, 속성명이 있다. 시맨틱 서비스 조합은 사용자 제시 조건을 기반으로 모든 과정이 자동적으로 이루어지며, 그 결과는 복합 시맨틱 서비스와 일부 워크플로우를 포함하는 시맨틱 서비스 파이프라인들로서 사용자에게 순위화되어 제시된다. 사용자는 시맨틱 브로커에 의해 제시된 시맨틱 서비스 파이프라인들을 실행해 봄으로써 원하는 시맨틱 서비스 조합을 찾을 수 있다. 결국, 본 연구를 통해 개발된 시맨틱 서비스 조합 시스템은 다양한 곳에서 개발된 시맨틱 서비스들을 자동으로 조합하여 새로운 시맨틱 서비스를 개발하고자 하는 서비스 기획자들을 지원하는데 획기적인 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.211-216
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• 2009

As demands for high-definition television (HDTV) increase, the implementation of real-time decoding of high-definition (HD) video becomes an important issue. The data size for HD video is so large that real-time processing of the data is difficult to implement, especially with software. In order to implement a fast moving picture expert group-2 decoder for HDTV, we compose five scenarios that use parallel processing techniques such as data decomposition, task decomposition, and pipelining. Assuming the multi digital signal processor environments, we analyze each scenario in three aspects: decoding speed, L1 memory size, and bandwidth. By comparing the scenarios, we decide the most suitable cases for different situations. We simulate the scenarios in the dual-core and dual-central processing unit environment by using OpenMP and analyze the simulation results.