KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.2
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pp.93-100
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2022
Keyword-oriented search methods are mainly used as data search methods, but this is not suitable as a search method in the legal field where professional terms are widely used. In response, this paper proposes an effective data search method in the legal field. We describe embedding methods optimized for determining similarities between sentences in the field of natural language processing of legal domains. After embedding legal sentences based on keywords using TF-IDF or semantic embedding using Universal Sentence Encoder, we propose an optimal way to search for data by combining BERT models to check similarities between sentences in the legal field.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.57
no.4
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pp.119-138
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2023
This study endeavors to delineate the essential components of digital preservation policies requisite for data repositories. Drawing from an examination of digital preservation policies from data repositories accredited by CoreTrustSeal in 2023, this study unveils the pivotal components intrinsic to a digital preservation policy framework, subsequently elucidating the content each component encompasses. The proffered framework is anticipated to serve as a foundational reference for institutions aiming to craft their digital preservation policies, transcending the confines of those solely pursuing CoreTrustSeal certification, to encompass both domestic and international institutions irrespective of their intent to seek CoreTrustSeal certification.
In this paper, we examine the effectiveness of StyleGAN-generated images for data augmentation in training deep neural networks for medical image classification. We apply StyleGAN data augmentation to train VGG-16 networks for pneumonia diagnosis from chest X-ray images and focal liver lesion classification from abdominal CT images. Through quantitative and qualitative analyses, our experiments reveal that StyleGAN data augmentation expands the outer class boundaries in the feature space. Thanks to this expansion characteristics, the StyleGAN data augmentation can enhance classification performance when properly combined with real training images.
지구 또는 우주 원격탐사 및 관측에서 진일보한 임무 수행을 위해 위성 편대 비행의 필요성이 점차 부상하고 있다. 편대 비행은 단일 위성으로는 실현하기가 어렵거나 불가능한 과학적인 임무를 수행할 수 있다. 다양한 위성 편대 비행 기술에서 중요한 기술 중에 하나는 편대 위성간의 정밀기선결정 기술이며, 정밀도 검증 기술도 함께 동반되어야 한다. 이 논문에서는 Gravity Recovery and Climate Experiment(GRACE) 위성의 실제 Global Positioning System(GPS) 데이터를 사용하여 GRACE A와 B 두 위성의정밀기선결정을 수행하였다. 그리고 K/Ka-Band Ranging system(KBR) 바이어스 거리측정값으로 일괄처리 및 순차처리 방법을 통해 정밀도를 검증하였다. 제안된 순차처리 방법은 KBR 바이어스를 추정하는 대신에 기산점 차분으로 이를 제거하여 정밀도를 검증하기 때문에 검증자(KBR baised range)가 피검증자(GPS-baseline)와 독립적이고 실시간 정밀도 검증에 적용이 가능하다. 그 결과 일괄처리 검증방법과 유사한 1.5 ~ 3.0 mm의 순차처리 정밀도 검증 결과를 얻었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06b
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pp.7-9
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2012
슈퍼컴퓨터는 주로 거대 과학문제를 해결하는데 활용되었으나, 최근 산업체의 신제품 및 신기술 개발을 위한 활용이 확대되는 추세이다. 이를 보다 활성화시키기 위해서는 산업체의 연구개발자들이 슈퍼컴퓨터를 활용하여 보다 쉽고 편리하게 시뮬레이션을 수행할 수 있는 환경의 개발이 요구된다. 이를 통해 저비용/고효율의 제품 개발 기반을 확보할 수 있으며, 산업체의 글로벌 경쟁력 향상을 모색할 수 있다. 용접은 선박, 항공기 등의 대형 구조물뿐만 아니라 금속을 사용하는 소형 구조물의 접합을 위해 널리 활용되는 기술이다. K-WeldPredictor는 용접 기술의 80% 정도를 차지하는 아크 용접을 웹 사이트에서 시뮬레이션 할 수 있도록 지원하는 슈퍼컴퓨터 기반의 시뮬레이터이다. 미국 WeldPredictor와의 기술협력을 통해 개발되었으며, 슈퍼컴퓨터의 높은 보안 수준을 준수하기 위해 별도의 웹 서버를 활용하였다. 특히 웹 서버와 슈퍼컴퓨터와의 안전한 데이터 전송을 위해 SSH 로컬 포트 포워딩 기술을 활용하였다.
Automatic generation of captions for an image is a very difficult task, due to the necessity of computer vision and natural language processing technologies. However, this task has many important applications, such as early childhood education, image retrieval, and navigation for blind. In this paper, we describe a Recurrent Neural Network (RNN) model for generating image captions, which takes image features extracted from a Convolutional Neural Network (CNN). We demonstrate that our models produce state of the art results in image caption generation experiments on the Flickr 8K, Flickr 30K, and MS COCO datasets.
최근 물리적 언택트(Untact)와 사회적 온택트(Ontact)를 이끄는 기술에 대한 관심이 커지면서 가상현실(VR:Virtual Reality) 기술을 활용한 교육이 주목받고 있다. 이와 더불어 교육 환경이 경험과 체험 위주의 맞춤형 교육으로 급격히 변화함에 따라 사용자 요구를 만족시킬 콘텐츠는 부족한 실태이다. 따라서, 본 논문에서는 효과적인 독서교육을 위해 종이책과 전자책을 비교 설명하며 가상현실 기술을 활용한 동화 체험 시스템을 제안하였다. 사용자 얼굴 3D 텍스처 모델링과 멀티플레이어를 통해 비대면 실감형 콘텐츠와 공공데이터를 활용하여 동화선택 기능을 구현하였다. 이처럼 교육적인 관점에서 스스로 선택한 동화를 함께 체험하고 인지한다는 점에서 효과적이다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.11a
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pp.152-153
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2023
해상 무선 통신에서 신호 다중 경로로 인하여 장거리 데이터 통신에 어려움이 있을 수 있다. 이를 해소하기 위하여 채널 등화 기술을 사용할 수 있다. 제안하는 채널 등화 기술은 비터비 알고리즘을 이용한 시퀀스 신호 검출로 구현의 복잡도를 낮추기 위하여 결정 피드백 방식을 이용하여 트랠리스 상태의 개수를 줄였다. 16QAM과 심볼 속도 76.8kHz의 신호에 대하여 10usec와 30usec 지연 시간 차이를 갖는 2-way 신호 경로의 채널 모델에 대한 컴퓨터 모의 시험을 수행하였다. 제안한 등화 기술을 사용할 경우 고려한 다중 신호 경로에 대하여 수신 오류율에서 error flow가 관찰되지 않는 것을 확인하였다.
Kim, Hyun-Woo;Noh, Kyung-Ran;Ahn, Sejung;Kwon, Oh-Jin
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.1
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pp.139-146
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2017
The interest about Artificial Intelligence through the AlphaGo Match in Korea has been increasing rapidly. So far, very little has been done in Artificial Intelligence. The aim of this paper is to reveal technology convergence and to assess the country profile in the field of artificial intelligence(AI). Technology convergence map was created after extracting USPTO patent grants and Web of Science data and generating matrics in the field of AI. Several Indicators were obtained by extracting and calculating SCOPUS Data that KISTI has. According to USPTO patent grants, it shows that AI technology has a strong relationship with several sectors such as cost/price determination, image analysis, and surgery, etc. Also, AI has a active convergence with some fields of Electrical and Electronic Engineering, BioTechnologies, and Medicine etc. According to country profile analysis, Korea reaches a global average growth index. However, in terms of specialization index (SI) and average of relative citations (ARC), there is a large gap between Korea and research leading countries.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.22
no.4
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pp.129-149
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2022
Records have temporal characteristics, including the past and present; linguistic characteristics not limited to a specific language; and various types categorized in a complex way. Processing records such as text, video, and audio in the life cycle of records' creation, preservation, and utilization entails exhaustive effort and cost. Primary natural language processing (NLP) technologies, such as machine translation, document summarization, named-entity recognition, and image recognition, can be widely applied to electronic records and analog digitization. In particular, Korean deep learning-based NLP technologies effectively recognize various record types and generate record management metadata. This paper provides an overview of Korean NLP technologies and discusses considerations for applying NLP technology in records management. The process of using NLP technologies, such as machine translation and optical character recognition for digital conversion of records, is introduced as an example implemented in the Python environment. In contrast, a plan to improve environmental factors and record digitization guidelines for applying NLP technology in the records management field is proposed for utilizing NLP technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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