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트래픽 변화를 고려한 링크 상태 업데이트 알고리즘의 성능 분석
최승혁,정명희,양미정,김태일,박재헝,정민영,Choi, Seung-Hyuk,Jung, Myoung-Hee,Yang, Mi-Jeong,Kim, Tae-Il,Park, Jae-Hyung,Chung, Min-Young 한국시뮬레이션학회 2006 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.15 No.1
To guarantee QoS (Quality of Service), routers should determine routing paths satisfying service requirements, based on link state information as well as network topology. Link status database (LSD) in routers should be efficiently managed to effectively reflect the current state of all links. However, there is a trade off between the exact reflection of the current link status and its update cost. For exactly reflecting the current link status, each router immediately notifies its neighbors that link state information is changed. This may degrade performance of the router due to the processing of link state update messages. On the other side, if the current link state information is not updated appropriately, a route setup request can be rejected because of the discrepancy between the current link state information and previously updated link state information in LSD. In this paper, we propose a traffic variation based link state update algorithm for adaptively controlling the generation of link state update messages and compare its performance with those of four existing algorithms by intensive simulations. 서비스의 품질(QoS : quality of service) 보장 지원을 위해 라우터는 망 구성 정보 외에 링크 상태 정보를 기반으로 라우팅 경로를 설정한다. 따라서 라우터가 정확한 링크 상태를 파악하는 것은 최적의 라우팅 경로를 설정하는 데 있어 매우 중요하다. 그러나 라우터가 링크 상태 정보를 다른 라우터에게 알리기 위해 링크 상태 업데이트 메시지를 필요 이상으로 전송 할 경우, 이들 메시지의 생성, 처리, 전달 등에 의한 라우터 시스템 자원의 낭비에 기인한 성능 저하가 야기되며, 이와는 반대로 링크 상태 정보가 적절한 때에 업데이트 되지 않는 경우, 실제 수용 가능한 서비스 요구가 거절될 수 있다. 본 논문에서는 업데이트 메시지를 줄이면서 라우팅 성능을 향상 시키는 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 기존의 알고리즘과 비교해 성능 개선의 정도를 평가하였다.
Dialog Response Selection을 위한 BERT의 Vertical & Horizonal Hidden Vector Attention 기반 전이학습 모델
최승혁(Seung Hyuk Choi),송민(Min Song) 한국정보과학회 2021 정보과학회논문지 Vol.48 No.1
본 논문에서는 DSTC에서 제공하는 데이터를 기반으로 주어진 대화(Dialog)의 다음 문장을 찾는(100개 후보 중 1개의 정답) Dialog Response Selection System을 만드는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 사전 학습 모델(Pre-trained Model)인 BERT를 활용하였다. BERT는 대용량 코퍼스에 대해 언어모델(Language Model)로 사전 학습이 되어있어 다목적으로 활용이 가능하고 높은 성능을 내는 장점이 있지만 모델 변형이 쉽지 않고, 입력 데이터 형태가 정해져 있어 성능 최적화를 위한 커스터마이징(Customizing)이 어렵다는 한계점이 있다. 이러한 특성을 보완하기 위해 BERT와 완전히 분리된 독립적 전이학습 모델을 제안한다. BERT를 파인-튜닝(Fine-tuning) 후 컨텍스츄얼 셀프-어텐션 벡터(Contextual Self-attention Vector)(수직(Vertical) & 수평(Horizonal) 히든 벡터(Hidden Vector)를 이용한 셀프-어텐션 벡터 추출)을 뽑아 전이학습 모델의 입력 데이터로 사용하였고 주어진 데이터를 효과적으로 사용하기 위해서 데이터 어그멘테이션(Data Augmentation)을 진행하였다. 이를 통해 최종적으로 22.85%의 성능개선을 달성할 수 있었다. The purpose of this paper is to create a dialog response selection system that accurately identifies the next utterance (one correct answer out of 100 candidates) of a given dialog based on data provided by DSTC. To this end, BERT was used; BERT can be used for multiple purposes and achieves high performance, but it is not easy to customize the model, and it is also difficult to transform the input data format for performance optimization. To address these issues, we propose an effective data augmentation method, and we also propose an independent transfer learning model that involves extracting contextual attention information (self-attention vector) from the BERT model. This made it possible to achieve a performance improvement of 22.85% over the previous value.
EPCglobal 리더 프로토콜을 통한 센서장치 접근을 위한 리더 에뮬레이션 시스템
최승혁(Seung-Hyuk Choi),김태용(Tae-Yong Kim),권오흠(Oh-Heum Kwon),송하주(Ha-Joo Song) 한국정보과학회 2010 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.16 No.8
최근의 RFID 응용은 태그를 이용한 사물의 식별 이외에 빛, 온도, 습도와 같은 센서 장치를 함께 활용하는 것이 일반적인 추세이다. RFID 태그의 정보는 리더를 통해 이벤트 처리 방식으로 사용되는 반면, 센서 장치는 장치 의존적인 함수호출 방식으로 접근된다. 따라서 RFID 응용개발자의 입장에서는 두 가지 데이터 처리 방식을 혼용하여 프로그램을 개발해야 하고 센서장치에 의존적인 함수 인터페이스들을 사용해야 한다. 이에 본 논문에서는 센서 장치를 센서 태그 형식으로 사용할 수 있게 하는 센서리더 에뮬레이터를 제안한다. 센서리더 에뮬레이터를 사용하면 단일한 방식으로 RFID 태그와 센서 장치를 접근할 수 있어 RFID 응용프로그램을 효과적으로 개발할 수 있다. 또한 태그의 위치가 고정된 응용일 경우에는 고가의 센서태그와 센서리더 대신 사용될 수 있으므로 저비용으로 동일한 기능을 제공할 수 있다. RFID applications use tags to identify objects, but recent applications tend to include diverse sensor devices such as light, temperature, and humidity sensors as well. RFID tag information is usually processed via the event driven model. However sensor devices are usually accessed via the functional call model. Therefore application developers have to deal with mixed data access models and device dependent interface functions. In this paper, we propose a sensor reader emulator that provides a consistent access interface to sensor devices regardless of the types of devices. SRE provides a more efficient way of developing RFID applications by providing a single application programmer’s view to RFID tags and sensor devices. In applications where tags are fixed to a place, SRE can replace expensive sensor tags and sensor readers with inexpensive sensor devices reducing the total cost while providing the same functionality.