Pub Date : 2023-09-30DOI: 10.5626/ktcp.2023.29.9.432
Eungyu Woo, Chuck Chae, Donghoon Shin
무선 센서 네트워크(wireless sensor networks)에서 많은 노드가 동시에 손상되어 네트워크가 여러 부분으로 분할되는 경우, 네트워크의 연결 단절이라는 큰 결함으로 이어질 수 있다. 이러한 상황에서, 네트워크의 연결을 비용과 시간 측면에서 효율적으로 복구하는 것이 매우 중요하다. 본 논문은 가장 적은 수의 릴레이 노드를 배치함으로써 연결을 완전히 복원하는 것을 목표로, 제한된 간선 길이 하의 스타이너트리 문제(STP-MSPBEL)에 대한 근사 알고리즘들을 제시한다. STP-MSPBEL 문제는 트리의 모든 간선의 길이가 주어진 양수 R 이하임을 만족하면서, 스타이너 점의 개수를 최소화하는 문제이다. 이 문제는 NP-Complete임이 증명되었으며, 선행연구에 의해 다항 시간 알고리즘의 근사율이 5에서 3으로 줄어든 바 있다. 본 논문에서는 최악의 경우 근사율이 3임이 보장되면서, 선행연구보다 개선된 휴리스틱 알고리즘들을 제시하고, 그 성능을 비교실험을 통해 확인한다.
{"title":"Efficient Relay Node Placement in Wireless Sensor Networks via STP-MSPBEL Approximation Algorithms","authors":"Eungyu Woo, Chuck Chae, Donghoon Shin","doi":"10.5626/ktcp.2023.29.9.432","DOIUrl":"https://doi.org/10.5626/ktcp.2023.29.9.432","url":null,"abstract":"무선 센서 네트워크(wireless sensor networks)에서 많은 노드가 동시에 손상되어 네트워크가 여러 부분으로 분할되는 경우, 네트워크의 연결 단절이라는 큰 결함으로 이어질 수 있다. 이러한 상황에서, 네트워크의 연결을 비용과 시간 측면에서 효율적으로 복구하는 것이 매우 중요하다. 본 논문은 가장 적은 수의 릴레이 노드를 배치함으로써 연결을 완전히 복원하는 것을 목표로, 제한된 간선 길이 하의 스타이너트리 문제(STP-MSPBEL)에 대한 근사 알고리즘들을 제시한다. STP-MSPBEL 문제는 트리의 모든 간선의 길이가 주어진 양수 R 이하임을 만족하면서, 스타이너 점의 개수를 최소화하는 문제이다. 이 문제는 NP-Complete임이 증명되었으며, 선행연구에 의해 다항 시간 알고리즘의 근사율이 5에서 3으로 줄어든 바 있다. 본 논문에서는 최악의 경우 근사율이 3임이 보장되면서, 선행연구보다 개선된 휴리스틱 알고리즘들을 제시하고, 그 성능을 비교실험을 통해 확인한다.","PeriodicalId":479646,"journal":{"name":"Jeongbogwahakoe keompyuting-ui silje nonmunji","volume":"42 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"136277119","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-09-30DOI: 10.5626/ktcp.2023.29.9.403
Aitolkyn Baigutanova, Sungkyu Park, Sang-Won Lee, Meeyoung Cha
지속적인 의료 데이터 수집의 중요성에 기반해, 모바일 및 웨어러블 기기 애플리케이션은 일상활동, 수면 및 다양한 생리적 측정을 추적하는 데 널리 사용되고 있다. 이 연구에서는 50명의 참가자를 대상으로 웨어러블 장치를 활용해 한 달간 움직임과 활동, 심박수를 포함한 생체 신호를 수집했다. 수집된 데이터로부터 스트레스 반응을 비롯한 인간의 생리적 상태를 나타내는 중요한 지표인 심박변이도(Heart Rate Variability, HRV)를 분석을 위해 추출했다. 또한, 개발된 시스템의 실용성을 입증하기 위해 수집된 HRV 특징을 가장 일반적인 수면 관련 정신 장애 중 하나인 불면증에 대한 지표로 사용하는 방법의 잠재성을 확인했다.
{"title":"End-to-End System Based on Wearable Devices for Measuring HRV and its Potential as an Insomnia Indicator","authors":"Aitolkyn Baigutanova, Sungkyu Park, Sang-Won Lee, Meeyoung Cha","doi":"10.5626/ktcp.2023.29.9.403","DOIUrl":"https://doi.org/10.5626/ktcp.2023.29.9.403","url":null,"abstract":"지속적인 의료 데이터 수집의 중요성에 기반해, 모바일 및 웨어러블 기기 애플리케이션은 일상활동, 수면 및 다양한 생리적 측정을 추적하는 데 널리 사용되고 있다. 이 연구에서는 50명의 참가자를 대상으로 웨어러블 장치를 활용해 한 달간 움직임과 활동, 심박수를 포함한 생체 신호를 수집했다. 수집된 데이터로부터 스트레스 반응을 비롯한 인간의 생리적 상태를 나타내는 중요한 지표인 심박변이도(Heart Rate Variability, HRV)를 분석을 위해 추출했다. 또한, 개발된 시스템의 실용성을 입증하기 위해 수집된 HRV 특징을 가장 일반적인 수면 관련 정신 장애 중 하나인 불면증에 대한 지표로 사용하는 방법의 잠재성을 확인했다.","PeriodicalId":479646,"journal":{"name":"Jeongbogwahakoe keompyuting-ui silje nonmunji","volume":"160 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"136277117","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-09-30DOI: 10.5626/ktcp.2023.29.9.427
Yeolwoo Sung, Surapon Nonesung, Gi-taek An, Cheong-Ghil Kim
최근 딥러닝을 이용한 자연어처리 분야에서 다양한 모델이 소개되는 가운데 BERT와 GPT 등 트랜스포머(Transformer) 기반의 사전훈련 언어모델(Pre-trained model)이 기본이 되고 있다. 트랜스포머 기반 모델의 파인-튜닝(Fine-tuning)은 전체 모델의 파라미터가 업데이트되어 우수한 성능을 보여주고 있다. 최근에는 적은 양의 파라미터를 업데이트하여 성능을 개선하는 P-tuning 방식이 등장하였다. 본 논문에서는 모델의 파라미터의 학습을 동결하여 적은 양의 파라미터만 업데이트하더라도 기존의 파인-튜닝과 비슷한 성능을 달성할 수 있는 피-튜닝 방식에서 프롬프트 인코더(Prompt-encoder)를 변경한 방법을 제안하였다. 성능 검증을 위하여 GPT-2 모델은 KoGPT2를 사용하였다. NSMC와 KorNLI 데이터셋을 이용한 분류 결과, 제안한 방법은 기존의 피-튜닝 방식과 비교하여 NSMC와 KorNLI 데이터셋으로 각각 4.56%와 11%의 정확도가 향상된 성능 향상 결과를 보였다.
{"title":"An Effective Method of Improving P-tuning Performance Using KoGPT2","authors":"Yeolwoo Sung, Surapon Nonesung, Gi-taek An, Cheong-Ghil Kim","doi":"10.5626/ktcp.2023.29.9.427","DOIUrl":"https://doi.org/10.5626/ktcp.2023.29.9.427","url":null,"abstract":"최근 딥러닝을 이용한 자연어처리 분야에서 다양한 모델이 소개되는 가운데 BERT와 GPT 등 트랜스포머(Transformer) 기반의 사전훈련 언어모델(Pre-trained model)이 기본이 되고 있다. 트랜스포머 기반 모델의 파인-튜닝(Fine-tuning)은 전체 모델의 파라미터가 업데이트되어 우수한 성능을 보여주고 있다. 최근에는 적은 양의 파라미터를 업데이트하여 성능을 개선하는 P-tuning 방식이 등장하였다. 본 논문에서는 모델의 파라미터의 학습을 동결하여 적은 양의 파라미터만 업데이트하더라도 기존의 파인-튜닝과 비슷한 성능을 달성할 수 있는 피-튜닝 방식에서 프롬프트 인코더(Prompt-encoder)를 변경한 방법을 제안하였다. 성능 검증을 위하여 GPT-2 모델은 KoGPT2를 사용하였다. NSMC와 KorNLI 데이터셋을 이용한 분류 결과, 제안한 방법은 기존의 피-튜닝 방식과 비교하여 NSMC와 KorNLI 데이터셋으로 각각 4.56%와 11%의 정확도가 향상된 성능 향상 결과를 보였다.","PeriodicalId":479646,"journal":{"name":"Jeongbogwahakoe keompyuting-ui silje nonmunji","volume":"130 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"136277121","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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