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임수종,민옥기,Lim, S.J.,Min, O.K. 한국전자통신연구원 2012 전자통신동향분석 Vol.27 No.5
빅데이터 시대를 맞이하여 이를 분석하여 지능형 서비스로 활용할 수 있는 기술로 인공지능 기술이 다시 관심을 받고 있다. 본고에서는 인공지능의 여러 요소 기술 중 기계학습(machine learning) 분야의 빅데이터 처리를 위한 동향을 소개한다. 현재 사용 가능한 병렬처리 기반의 기계학습, 빅데이터를 이용한 기계학습 기반으로 진행되고 있는 프로젝트, 다양한 분야에 쉽게 기계학습을 적용할 수 있는 domain adaptation 기술에 대해서 정리한다.
BLE기반 비콘을 이용한 실내 환경에서의 사용자 위치추정
임수종,성민관,윤상석,Lim, Su-Jong,Sung, Min-Gwan,Yun, Sang-Seok 대한임베디드공학회 2021 대한임베디드공학회논문지 Vol.16 No.5
In this paper, we propose a method for a mobile robot to estimate a specific location of a service provision target using a beacon-tag for the purpose of providing location-based services (LBS) to users in an indoor environment. To estimate the location, the irregular characteristics and error factors of the received signal strength indicator (RSSI) generated from the beacon are analyzed, and the distance conversion function is derived from the RSSI data extracted by applying a Gaussian filter. Then, the distance data converted from the plurality of beacons estimates an indoor location through a triangulation technique. After that, the improvement in the location estimation is analyzed by applying the temporal confidence reasoning technique. The possibility of providing a LBS of a mobile robot was confirmed through a location estimation experiment for a plurality of designated locations in an indoor environment.
Domain-Adaptation Technique for Semantic Role Labeling with Structural Learning
임수종,이창기,류법모,김현기,박상규,나동열 한국전자통신연구원 2014 ETRI Journal Vol.36 No.3
Semantic role labeling (SRL) is a task in natural- language processing with the aim of detecting predicates in the text, choosing their correct senses, identifying their associated arguments, and predicting the semantic roles of the arguments. Developing a high-performance SRL system for a domain requires manually annotated training data of large size in the same domain. However, such SRL training data of sufficient size is available only for a few domains. Constructing SRL training data for a new domain is very expensive. Therefore, domain adaptation in SRL can be regarded as an important problem. In this paper, we show that domain adaptation for SRL systems can achieve state-of-the-art performance when based on structural learning and exploiting a prior model approach. We provide experimental results with three different target domains showing that our method is effective even if training data of small size is available for the target domains. According to experimentations, our proposed method outperforms those of other research works by about 2% to 5% in F-score.
임수종,이숙의 한국통신학회 2023 정보와 통신 Vol.40 No.3
딥러닝 기술이 알파고와 사람의 바둑대결 같은 이벤트를 겪으며 인공지능을 실현할 수 있는 기술로 대중의 관심을 받게 된 이후로 사전학습 기반 인공지능 언어모델은 기존 인공지능 기술을 한 단계 끌어 올리며 범용 인공지능에 다가가는 기술로 각광을 받고 있다. 본고에서는 이러한 인공지능 언어모델 기술의 개념과 특징에 대해 알아보고, 현재 언어모델 연구를 선도하고 있는 구글, 메타를 포함한 빅테크 기업들이 수행하고 있는 인공지능 언어모델 연구 동향에 대해 알아본다.
임수종,오효정,류법모,정호영,장명길,Lim, S.J.,Oh, H.J.,Ryu, P.M.,Jung, H.Y.,Jang, M.G. 한국전자통신연구원 2010 전자통신동향분석 Vol.25 No.3
국내외에서 아이폰, 안드로이드폰 등과 같은 스마트폰으로 촉발된 모바일 혁명의 시대에서도 사용자들이 가장 많이 사용할 것으로 예상되는 모바일 검색(mobile search) 기술에 대해 설명하고자 한다. 모바일 환경에 특화된 검색 서비스를 제공하기 위한 기술에 대해 소개하고, 현재 이슈가 되고 있는 관련 기술 동향을 분석한다. 모바일 검색이 갖는 특징과 유선 인터넷 환경의 검색과의 차별점에 대해 알아보고, 이러한 차별점을 부각시킬 수 있는 기술에 대해 설명한다. 구글 야후 MS를 포함한 국외 검색 서비스 사업자와 네이버, 다음 등 국내 포털의 모바일 검색 관련 서비스에 대해 소개한다.
임수종(Soojong Lim),이창기(Changi Lee),장명길(Myun-Gil Jang) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1
본 연구는 신문기사나 백과사전 등의 문서에서 빈번히 발생하는 동사 파생 접미사와 어미가 생략된 형태의 서술성 명사를 동사로 복원하는 방법에 대한 것으로 이러한 복원은 문장구조 분석에 영향을 미친다. 기존 연구는 간단한 규칙만을 사용하지만 규칙을 사용하는 방법은 재현률에서 성능 저하를 보이기 때문에 본 연구에서는 이러한 생략 형태를 구분하여 규칙과 통계 방법을 사용하여 각각 적합한 형태에 적용하였다. 본 연구의 접근 방법은 규칙 기반에 비해 약 30%, 통계 기반에 비해 약 8%의 성능 향상을 보여서 문장 구조 분석에서는 3.6%의 성능 향상을 보였다.