Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.9
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pp.69-77
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2024
This study evaluates the performance of second language acquisition models learning Korean and English using the GPT-2-Small model, analyzing the impact of various training conditions on performance. Four training conditions were used: monolingual learning, sequential learning, sequential-interleaved learning, and sequential-EWC learning. The model was trained using datasets from the National Institute of Korean Language and English from BabyLM Challenge, with performance measured through PPL and BLiMP metrics. Results showed that monolingual learning had the best performance with a PPL of 16.2 and BLiMP accuracy of 73.7%. In contrast, sequential-EWC learning had the highest PPL of 41.9 and the lowest BLiMP accuracy of 66.3%(p < 0.05). Monolingual learning proved most effective for optimizing model performance. The EWC regularization in sequential-EWC learning degraded performance by limiting weight updates, hindering new language learning. This research improves understanding of language modeling and contributes to cognitive similarity in AI language learning.
국내의 다음세대 컴퓨터 개발을 위한 VLSI 설계와 CAD 분야에 대한 연구 방향을 제시한다. 연구의 목표는 국제적으로 경쟁할 수 있는 VLSI 설계능력과 백만개 정도의 트랜지스터로 자성된 회로를 경제적으로 설계하기 위한 CAD 기술과 System의 확립이다. ·새로운 회로 구조와 알고리즘에 대한 연구 · CAD 도구와 언어의 개발에 관한 첨단 CAD 기술개발연구 · VLSI 설계에 필요한 CAD 도구 이용과 개발에 필요한 표준 인터페이스, 네트워킹, 컴퓨팅 하드웨어. 시스템 소프트웨어에 대한 연구등의 부분으로 크게 나눌 수 있다. 이용 가능한 CAD system을 평가하고 개선하며 첨단 CAD에 대한 소프트웨어와 하드웨어에 대해 · 컴퓨팅 하드웨어 · 프로그램 분위기 · 네트워킹 능력 ·자료 교환을 위한 표준인터페이스 등에 관해 조사분석도 병행한다. CAD에 관한 세부적인 연구 과제는 · 시스템 사양언어 · 설계 검증 ·시스템시뮬레이션· 설계 합성 · 설계 해석· 설계 방법론·디바이스와 공정 모델링 프로그램 등이다. 고속 계산용 VLSI에 관한 구조와 알고리즘은 행렬 계산을 위한 ·분산 배열 처리 회로 ·시스토릭 (Systolic) 배열 회로 ·셀률라(Cellular) 논리 회로 · 3차원 배열 회로 와 · 비규칙적 계산 알고리즘을 갖는 VLSI가 있다. VLSI설계훈련과 CAD 기술 축적을 위해 CAD enter를 설립하여 전국적인 CAD 네트워킹을 관계 연구소와 여러 대학에 가설하며, MPC 계획을 추진한다. VLSI설계 가능성이 입증되면 VLSI 설계능력을 더욱 향상 시키기 위해 0.5∼1.0mm기술의 silicon faundary를 설립한다. 연구 개발 조직은 대학, 산업체. 연구소가 삼위일체가 되어 수행될 수 있도록 연구 개발 위원회를 설치 운영하며 경쟁적이며 경제적으로 연구 업무를 집행하는 것이 바람직하다.았다.형질에 관여하는 귀전자에 미치는 기구에 대하여 검토할 여타가 있다고 보여진다. 분해능의 특징으로 미루어 앞으로는 레이저를 이용한 계측 방법이 그 주류를 이룰 것으로 사료된다. 우선 본 해설은 기체의 온도 및 농도의 광학적 측정방법중 Raman산란광 검출법에 대하여 실제로 측정하는 입장에서 간단히 소개한다.lity)이, 높은 $GA_3$함량에 기인된다'는 주장은 본실험(本實驗)으로 부인(否認)되었다. 따라서, 응용학적(應用學的) 측면에서 고려해 볼 때, 리베스식물(植物)의 육종기간 단축을 위한 모든 화아분화(花芽分化) 촉진 조치는 P.J.-식물(植物)이 20. node이상 생육하였을 때 취하는 것이 효율적인 것으로 결론 지어진다.앞당겨진 7月 셋째 週였다. 8. Culex (Culex) tritaeniorhynchus summoro년의 最大發生 peak는 1981年, 1982年 모두 8月 둘째 週였다. 9. Anopheles (Anopheles) sinensis의 最大發生 peak는 1981年에 7月 다섯째 週, 1982年은 2週 앞당겨진 7月 셋째 週였다. 10. 重要 3種의 最大 peak를 比城하면 Culex (Culex) pipiens pallens와 Anopheles (Anopheles) sinensis는 1981年과 1982年 모두 最大 peak時期가 同一하였으며, Culex (Culex) tritaeniorhynchus summoro년는 2年間 모두 8月둘째 週에 나타났다.osterior to manubrium and anterior to aortic arch) replacing the normal mediastinal fat. (2) In benign thymoma, the marging of the mass was smooth and the normal fat
A multi-Gaussian kriging approach extended to space-time domain is presented for uncertainty modeling as well as time-series mapping of environmental variables. Within a multi-Gaussian framework, normal score transformed environmental variables are first decomposed into deterministic trend and stochastic residual components. After local temporal trend models are constructed, the parameters of the models are estimated and interpolated in space. Space-time correlation structures of stationary residual components are quantified using a product-sum space-time variogram model. The ccdf is modeled at all grid locations using this space-time variogram model and space-time kriging. Finally, e-type estimates and conditional variances are computed from the ccdf models for spatial mapping and uncertainty analysis, respectively. The proposed approach is illustrated through a case of time-series Particulate Matter 10 ($PM_{10}$) concentration mapping in Incheon Metropolitan city using monthly $PM_{10}$ concentrations at 13 stations for 3 years. It is shown that the proposed approach would generate reliable time-series $PM_{10}$ concentration maps with less mean bias and better prediction capability, compared to conventional spatial-only ordinary kriging. It is also demonstrated that the conditional variances and the probability exceeding a certain thresholding value would be useful information sources for interpretation.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.18
no.2
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pp.171-177
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2011
In order to construct approximation functions for real data, it is necessary to remove the outliers from the measured raw data before constructing the model. Conventionally, visualization and maximum residual error have been used for outlier detection, but they often fail to detect outliers for nonlinear functions with multidimensional input. Although the standard support vector regression based outlier detection methods for nonlinear function with multidimensional input have achieved good performance, they have practical issues in computational cost and parameter adjustments. In this paper we propose a practical approach to outlier detection using support vector regression that reduces computational time and defines outlier threshold suitably. We apply this approach to real data examples for validity.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10d
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pp.661-665
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2006
모션 캡쳐 기반 컴퓨터 애니메이션 제작 기술은 컴퓨터 애니메이션 제작에 매우 광범위하게 사용되고 있다. 모션 캡쳐 기반 컴퓨터 애니메이션 제작 기술은 센서를 사용해서 대상체의 운동을 측정하여 운동 렌더링 파라미터를 추출한 후, 이 운동 파라미터를 컴퓨터에 옮겨서 그래픽 툴을 사용하여 애니메이션화 한다. 이러한 일련의 작업이 현재의 데스크 톱 컴퓨터에서는 문제없이 수행될 수 있지만, 모바일 임베디드 시스템에 그대로 적용되기에는 다소 무리가 있다. 왜냐하면, 모바일 임베디드 시스템의 경우, CPU의 계산 능력과 메모리의 크기가 매우 작기 때문에 이에 특화된 방법이 필요하게 된다. 이러한 취지에서 본 논문은 모바일 임베디드 시스템에서 메모리 사용 효율을 높이기 위해서, 추출된 운동 렌더링 파라미터의 데이터량을 줄여서 메모리에 저장하는 방안을 모색한다. 일반적으로 사용되는 영상 압축 기술은 복원 과정이 복잡해서 모바일 임베디드 시스템의 적은 계산력에 무리를 줄 수 있으므로, 가능한 복원 과정도 계산량이 적은 방안을 강구할 필요가 있다. 이와 같은 목적으로 본 논문에서는 추출된 운동 렌더링 파라미터의 프레임 별 변화를 시간 정합 함수로 모델링 하여, 정합 함수의 파라미터를 메모리에 저장하고, 정합 함수의 함수값 계산을 통해 운동 파라미터를 복원해 내는 쉽고 효율적인 방법을 제안한다. 그리고 본 정합 데이터 압축 방식을 사용하여 상용화된 모바일 임베디드 멀티미디어 시스템에서 효율적인 모션 캡쳐 기반 컴퓨터 애니메이션 제작을 시현한다.
Stereo cameras are the most widely used sensing systems for automated machines including robots to interact with their three-dimensional(3D) working environments. The position of a target point in the 3D world coordinates can be measured by the use of stereo cameras and the camera calibration is an important preliminary step for the task. Existing camera calibration techniques can be classified into two large categories - linear and nonlinear techniques. While linear techniques are simple but somewhat inaccurate, the nonlinear ones require a modeling process to compensate for the lens distortion and a rather complicated procedure to solve the nonlinear equations. In this paper, a method employing a neural network for the calibration problem is described for tackling the problems arisen when existing techniques are applied and the results are reported. Particularly, it is shown experimentally that by utilizing the function approximation capability of multi-layer neural networks trained by the back-propagation(BP) algorithm to learn the error pattern of a linear technique, the measurement accuracy can be simply and efficiently increased.
This study emphasizes the essential need in the military for effective measurement and monitoring of soldiers' physical fitness, health, and exercise capabilities to enhance both their overall fitness and combat effectiveness. The effective assessment of physical fitness is considered a core element of management, aligning with principles of modern management. Particularly, preparing soldiers with robust physical fitness is deemed crucial for adapting to dynamic changes on the battlefield. In this research, the RFM (Recency, Frequency, Monetary) customer analysis and clustering methods, validated in e-commerce, are introduced as a basis for applying an AI-driven customer analysis approach to assess military personnel fitness. To achieve this, the study explores the incorporation of the RSC (Reveal, Sustainable, Control) analysis model. This model aims to effectively categorize and monitor military personnel fitness. The application of the RFM technique in the RSC analysis model quantifies and models military fitness, fostering continuous improvement and seeking strategies to enhance the effectiveness of fitness management. Through these methods, the study develops an AI customer analysis technique applied to the RSC clustering analysis method for improving and sustaining military personnel fitness.
The purpose of this study was to propose curriculum and teaching sequence for seasonal change by exploring a learning progression. For the purpose, 4 steps of construct modeling approach (specifying construct, item design, outcome space, and measurement model) proposed by Wilson (2005) was applied. In the stage of specifying construct, 'length of shadow according to seasons', 'position of constellation according to seasons', 'seasons of the southern hemisphere and northern hemisphere', 'cause and phenomenon of seasonal change' were selected as the subconstructs of seasonal changes, and constructed a construct map showing the level of development from level 1 to level 4 for each subconstruct based on the results of the previous research. In the item design stage, we developed five assessment items consisting of 3 items in the form of C-E (choose and explain) and two items in the form of CR (constructed response), applied it to 383 elementary, middle and high school students. In the outcome space stage, the students' responses to the assessment items were categorized based on the construct map. The categories were classified into 4 levels according to student ability and scores of 1-4 were given. In the measurement model stage, we applied the partial credit model of the Rasch model and compared whether the learning pathway created from the results of students' response coincides with the construct map. Based on the results of the research, we modified the construct map and finally created hypothetical learning progression on seasonal change. Finally, we proposed an orientation of curriculum amendment and effective teaching sequence for seasonal change.
The accuracy of user position by GPS is heavily dependent upon the accuracy of satellite position which is usually transmitted to GPS users in radio signals. The real-time satellite position information directly obtained from broadcast ephimerides has the accuracy of 3~10 meters which is very unsatisfactory to measure 100km baseline to the accuracy of less than a few mili-meters. There are globally at present seven orbit analysis centers capable of generating precise GPS ephimerides and their orbit quality is of the order of about 10cm. Therefore, precise orbit model and phase processing technique were reviewed and consequently precise GPS ephimerides were produced after processing the phase observables of 28 global GPS stations for 1 day. Initial 6 orbit parameters and 2 solar radiation coefficients were estimated using batch least square algorithm and the final results were compared with the orbit of IGS, the International GPS Service for Goedynamics.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.1
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pp.321-327
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2013
This paper aimed to find out the differences of DDK performances of 37 normally developing children in the range of 4-6 years. DDK tasks included with the Consonant-Vowel(CV) syllables and with the Vowel-Vowel(VV) syllables. For DDK rate, all spoken AMR and SMR in one second were measured by Multi-Speech, and analyzed with Motor Speech Profile for DDK regularity. Error frequency and type in DDK performance were transcribed and auditorily judged by two professional speech pathologists. The findings in this study were follow as: First, DDK rate became faster as the age of children were increased. But there were no statistical differences between the groups for age. Second, there was no significant differences the CV and VV syllables of DDK tasks. Third, the frequency of articulatory error in DDK performance was significantly higher in the age of 4 than other two groups.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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