텍스트의 핑거프린트를 이용한 순위다중패턴매칭 알고리즘 병렬 구현

박소민 ( Somin Park ) , 김영호 ( Youngho Kim ) , 심정섭 ( Jeong Seop Sim )  한국정보처리학회, 한국정보처리학회 학술대회논문집 [2020] 제27권 제2호, 57~60페이지(총4페이지)

순위다중패턴매칭문제는 길이가 n인 텍스트 T와 패턴들의 집합 P′ = {P₁,P₂, ... ,P_k}가 주어졌을 때, P′에 속하는 패턴들과 상대적인 순위가 일치하는 T의 모든 부분문자열들의 위치를 찾는 문제이다. P′에서 가장 짧은 패턴의 길이가 m, 가장 긴 패턴의 길이를 □, 모든 패턴들의 길이의 합을 M, q개의 연속된 문자들을 q-그램이라 할 때, 기존에 텍스트의 핑거프린트를 이용하여 순위다중패턴매칭문제를 O(q!+nqlogq+Mlog□+nM) 시간에 해결하는 알고리즘이 제시되었다. 본 논문에서는 텍스트의 핑거프린트를 활용하여 O(max(q!,M,n))개의 스레드를 이용하여 순위다중패턴매칭문제를 평균적으로 O(□+qlogq+n/q!) 시간에 해...

동적 환경에서의 지속적인 다중 에이전트 강화 학습

정규열 ( Kyuyeol Jung ) , 김인철 ( Incheol Kim )  한국정보처리학회, 한국정보처리학회 학술대회논문집 [2020] 제27권 제2호, 988~991페이지(총4페이지)

다양한 실세계 응용 분야들에서 공동의 목표를 위해 여러 에이전트들이 상호 유기적으로 협력할 수 있는 행동 정책을 배우는 것은 매우 중요하다. 이러한 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 환경에서 기존의 연구들은 대부분 중앙-집중형 훈련과 분산형 실행(CTDE) 방식을 사실상 표준 프레임워크로 채택해왔다. 하지만 이러한 다중에이전트 강화 학습 방식은 훈련 시간 동안에는 경험하지 못한 새로운 환경 변화가 실전 상황에서 끊임없이 발생할 수 있는 동적 환경에서는 효과적으로 대처하기 어렵다. 이러한 동적 환경에 효과적으로 대응하기 위해, 본 논문에서는 새로운 다중 에이전트 강화 학습 체계인 C-COMA를 제안한다. C-COMA는 에이전트들의 훈련 시간과 실행 시간을 따로 나누지 않고, 처음부터 실전 상황을 가정하고 지속적으로 에이전트들의 협력적 행동 정책을 ...

가중치 공유를 이용한 소프트웨어 카테고리 자동 분류

김민하 ( Min-ha Kim ) , 심규진 ( Kyoo-jin Shim ) , 이민수 ( Min-soo Lee ) , 왕승재 ( Sheng-tsai Wang ) , 권준혁 ( Jun-hyeok Kwon ) , 이찬근 ( Chan-gun Lee )  한국정보처리학회, 한국정보처리학회 학술대회논문집 [2020] 제27권 제2호, 61~64페이지(총4페이지)

현재까지 심층 학습을 이용하여 텍스트를 자동으로 분류해주는 연구가 활발히 진행되었으며, 특히 소프트웨어 카테고리를 자동으로 분류해주는 연구가 이루어지고 있다. 최근 심층 신경망의 적절한 구조를 효율적으로 탐색할 수 있는 가중치 공유 기법이 연구되었다. 우리는 이를 응용하여 본 논문에서 가중치 공유를 이용한 소프트웨어 카테고리 분류 방법을 제안하며, 여러 실험을 통해 해당 기법의 성능을 측정하고 논의한다.

시각-언어 이동 작업을 위한 장소 미리보기 메모리

오선택 ( Suntaek Oh ) , 김인철 ( Incheol Kim )  한국정보처리학회, 한국정보처리학회 학술대회논문집 [2020] 제27권 제2호, 992~995페이지(총4페이지)

시각-언어 이동 작업은 에이전트가 주어진 지시를 따라 특정 실내 공간 내에서 목적 위치로 이동하는 작업이다. 시각-언어 이동 작업의 특성상 자연어 지시 속에 등장하는 랜드마크인 장소 정보를 인지하는 것은 작업을 수행하는 데 큰 도움이 된다. 본 논문에서는 환경을 구성하는 주요 장소 정보를 저장하기 위한 장소 미리보기 메모리를 제안한다. 에이전트는 장소 미리보기 메모리에 저장된 장소 정보를 고려하여 작업을 수행하게 된다. 본 논문에서는 Matterport3D 시뮬레이션 환경에서의 실험을 통해 R2R 벤치마크 데이터 집합에서 가장 높은 성능을 보였다.

USB 보안 모듈과 Active Directory를 활용한 인프라 구축에 관한 연구

남기철 ( Gi Cheol Nam ) , 이덕규 ( Deok Gyu Lee )  한국정보처리학회, 한국정보처리학회 학술대회논문집 [2020] 제27권 제2호, 65~68페이지(총4페이지)

자체 제작한 프로그램인 USB 보안 모듈과 Active Directory를 활용하여 서버에서 다수의 클라이언트를 관리할 수 있는 인프라를 구축한다. USB 보안 모듈과 기존 소극적인 보안 정책으로 인해 개인 또는 내부망으로 사용하고 있는 Active Directory의 보안 정책을 결합하여 극단적이고 폐쇄적인 강력한 보안 기능을 가능케 하며 그 효용성을 제안 한다.

균열로 인한 사고를 방지하기 위한 선체 균열탐지 로봇 개발

박세연 ( Se-yeon Park ) , 이한별 ( Han-byeol Lee ) , 송연주 ( Yeon-ju Song ) , 최훈 ( Hun Choi ) , 김형훈 ( Hyung-hoon Kim )  한국정보처리학회, 한국정보처리학회 학술대회논문집 [2020] 제27권 제2호, 996~999페이지(총4페이지)

노후 선박의 증가로 선체 검사의 필요성이 높아지고 있다. 하지만 선체 벽면의 균열을 찾고 보수하는 작업은 위험성이 높고 효율성이 낮다. 이에 본 논문에서는 선체의 벽면에 진공 흡착하여 장애물에 부딪히지 않고 선체 벽면을 이동하면서 균열을 탐지하는 로봇을 개발하였다. 선체 균열탐지 로봇은 선체 뿐만 아니라 사람이 직접 균열을 찾기 힘들거나 위험한 곳에 유용할 것이며 균열로 인한 선박 사고 발생을 줄여줄 것으로 기대된다.

데이터베이스 성능 향상을 위한 기계학습 기반의 RocksDB 파라미터 분석 연구

김휘군 ( Huijun Jin ) , 최원기 ( Won Gi Choi ) , 최종환 ( Jonghwan Choi ) , 성한승 ( Hanseung Sung ) , 박상현 ( Sanghyun Park )  한국정보처리학회, 한국정보처리학회 학술대회논문집 [2020] 제27권 제2호, 69~72페이지(총4페이지)

Log Structured Merged Tree(LSM-Tree)구조를 사용하여 빠른 데이터 쓰기 성능을 보유한 RocksDB에는 쓰기 증폭과 공간 증폭 현상이 발생한다. 쓰기 증폭은 과도한 쓰기 연산을 유발하여 데이터 처리 성능 저하와 플래시 메모리 기반 장치의 수명 저하를 초래하며, 공간 증폭은 데이터 저장 공간 점유로 인한 저장 공간 부족 문제를 야기한다. 본 논문에서는 쓰기 증폭과 공간 증폭 완화를 위해 RocksDB 의 성능에 영향 주는 주요 파라미터를 추출하고, 기계학습 기법인 랜덤 포레스트를 사용하여 추출한 파라미터가 쓰기 증폭과 공간 증폭에 미치는 영향을 분석하였다. 실험결과 쓰기 증폭과 공간 증폭에 영향을 많이 주는 주요 요소를 선별하였고 다른 파라미터에 대비해서 성능 격차가 61.7% 더 나타낸 것을...

온라인 한글 필기 인식 알고리즘 개발

정다빈 ( Dabin Jeong ) , 이강은 ( Kang Eun Lee ) , 정민진 ( Min Jin Jeong ) , 문창진 ( Changjin Moon ) , 김성석 ( Sungsuk Kim ) , 김재현 ( Jaehyun Kim ) , 양순옥 ( Sun Ok Yang )  한국정보처리학회, 한국정보처리학회 학술대회논문집 [2020] 제27권 제2호, 1000~1003페이지(총4페이지)

본 논문은 기계학습 기반 온라인 한글 필기 인식 시스템의 첫 구현 결과를 담고 있다. 한글의 글자는 최소한 하나의 모음을 포함하고 있으며, 이 모음은 대개 직선으로 필기한다는 사전 지식을 활용하여 인식에 적용하고자 한다. 이를 위해 사용자가 온라인으로 필기하면 획 데이터를 획득하여 중성에 해당하는 모음을 찾는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 알고리즘에서는, 우선 필기한 글자를 포함하는 사각형 R과 각 획을 둘러싸는 사각형 SR을 생성한 후, 직선을 판별하고, 이 직선들이 모음을 구성하는 후보군을 찾는 과정으로 구성되어 있다. 아직 초기 연구이므로, 다양한 경우에 대한 분석이나 실험 결과는 없지만, 이를 활용하여 온라인 필기 인식 모델에 적용하여 인식 성능을 높이기 위한 추후 연구의 기반으로 활용하고자 한다.

TAG 온라인 한글 필기 인식, 기계학습, 전처리, 자음, 모음

Cascades 방법을 이용한 합성곱 신경망 기반 사용자 동작 추정 방법 연구

최룡 ( Ryong Choi ) , 지수미 ( Sumi Ji ) , 성연식 ( Yunsick Sung )  한국정보처리학회, 한국정보처리학회 학술대회논문집 [2020] 제27권 제2호, 73~74페이지(총2페이지)

사용자 동작 추정이란 이미지 또는 비디오에서 사용자의 관절 위치를 추정하는 과정을 말한다. 기존의 연구들은 사용자의 몸에서 관절의 큰 부분(어깨, 무릎, 골반, 손, 발 등)만을 추정하거나 손의 세부 관절을 별도로 추정 했다. 하지만 특정 분야(수화, 댄스 등)에선 몸짓과 손을 함께 사용하기에 우리는 사용자 몸의 큰 관절과 손의 세부 관절을 같이 추정하는 방법에 대한 연구를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 사용자 동작 추정 방법은 Cascades 방법을 이용한 합성곱 신경망 기반 회귀모델을 적용한 방식이다. 손의 관절들은 다른 큰 관절들(어깨, 무릎, 골반 등)보다 작아서 정밀한 추정을 요구하기에 Cascades 방법을 사용해 보다 정밀하게 추정할 수 있다.

ResNet 모델을 이용한 일상생활 소리 예측 및 알림 애 플리케이션

박유진 ( Yu-jin Park ) , 정은이 ( Eun-ee Chung ) , 신지혜 ( Ji-hye Shin ) , 박태정 ( Tae-jung Park ) , 양회석 ( Yang-hoi Seok )  한국정보처리학회, 한국정보처리학회 학술대회논문집 [2020] 제27권 제2호, 1004~1007페이지(총4페이지)

본 논문에서는 청각 장애인이 가정에서 듣지 못해 발생하는 낭비와 위험을 미리 예방하기 위하여 가정에서 현재 발생하고 있는 소리를 알려주는 시스템을 구현하였다. 무지향성 마이크로 일상 소리 감지 후 음향 데이터에서 Mel-Spectogram 특징 벡터를 추출하여 Convolutional Neural Network (CNN) 모델의 Resnet 알고리즘을 진행한다. 서버에서 소리에 대한 분석을 진행한 후 그 결과를 안드로이드에서 실시간으로 5 초마다 확인하여 사용자에게 알림 서비스를 제공한다. 이를 통해 낭비를 줄이고 위험에 대처할 수 있게 한다. 청각 장애인의 소리에 대한 접근성을 다양한 측면으로 고려해야 한다는 사회적 인식을 확산시키고자 한다.

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