디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
LLM 기반의 제로샷 문장 수준 단락 정제를 활용한 검색 증강 생성
http://doi.org/10.5626/JOK.2025.52.4.304
본 논문은 강화학습 기반 자율이동체의 학습 효율을 향상시키기 위해 유사도 기반 다중 지식 전이 알고리즘(similarity-based multi-knowledge transfer, SMTRL)을 제안한다. SMTRL은 사전 학습된 모델과 현재 모델의 유사도를 계산하고, 그 유사도에 기반하여 지식 전이의 비율을 동적으로 조절하여 학습 효율을 극대화하는 방법론이다. 복잡한 환경에서 자율이동체가 단독으로 학습할 경우 많은 시간이 소요되므로, 지식 전이는 필수적이다. 하지만 사전 학습 모델과 실제 환경 간 차이가 클 경우, 학습 성능이 저하되는 부정 전이 현상이 나타날 수 있다. SMTRL은 이러한 부정 전이를 최소화하기 위해 유사도가 높은 사전 학습 모델의 지식을 반영 비율을 동적으로 조정함으로써 안정적으로 학습 속도를 가속화한다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 기존의 단일 지식 전이 및 전통적 강화학습 방법과 비교하여 수렴 속도 및 성능에서 우수한 결과를 나타냈다. 본 연구는 자율이동체의 효율적인 학습을 위한 새로운 지식 전이 방법을 제시하며, 복잡한 이동체 환경으로의 적용 가능성과 향후 연구 방향에 관해 논의한다.
FastIO: 스마트 TV 앱의 고속 구동 기법
스마트 TV는 콘텐츠를 제공하기 위해 웹 브라우저로 웹킷을 사용한다. 웹킷은 앱을 실행하기 위해 HTML, CSS, 자바스크립트, 이미지와 같은 웹 자원을 사용한다. 따라서 애플리케이션이 시작될 때 웹킷은 메모리로 자원을 적재하고 돔트리와 렌더트리를 생성한다. 하지만 스마트 TV 앱은 웹 자원을 디스크에 저장하기 때문에 돔트리와 렌더트리는 변하지 않는다. 그러므로 만약 돔트리와 렌더트리를 재사용할 수 있다면 앱의 로딩 시간을 단축할 수 있다. 본 논문은 동적으로 할당 받은 메모리에 영속성을 부여하는 기법인 FastIO를 제시하고 웹킷 기반의 웹 브라우저에 적용하였다. 따라서 웹 자원을 스토리지로부터 메모리로 적재하고 in-memory 구조로 변환하는 과정을 제거 하였다. 실험 결과로 돔트리와 렌더트리가 생성 과정까지의 시간을 비교하였고, FastIO를 적용한 웹 브라우저가 기존 웹 브라우저보다 SSD, Ramdisk, eMMC에서 7.9배, 44.8배, 2.9배의 속도가 향상되었다.
