Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.5
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pp.761-768
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2021
Recently, various platforms and contents for artificial intelligence education have been developed, but artificial intelligence education programs for the lower grades of elementary school are insufficient. Therefore, the purpose of this study is to develop an artificial intelligence education program for learners in the lower grades of elementary school. It was designed using the Novel Engineering with various convergence education research cases for software education. After the first program was developed, it was verified by expert validity test, and the program was modified and developed accordingly. It was necessary to construct a program based on spoken language rather than written language in consideration of the level of learners in the lower grades in the process of acquiring Hangeul, and to secure the number of educational hours through integration between subjects. It is expected that this study can suggest a new direction for artificial intelligence education for elementary and lower grade learners.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.7
no.4
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pp.131-141
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2012
The miracle of Korean economic development is the benchmarking for the developing countries. Among them, the STP of Science and technology area is very important case they tring to learn from Deadeok, Korea. Ecuador and Kazakhstan have the huge natural resources and they have interested in the model of Daedeok STP. This paper study about their needs and Daedeok's capability, and effective implementing factors. This paper suggest a six one based on the Daedeok Innopolis experiences for the successful local STP. First, most important thing is human resource development strategy for the knowledge and technology transfer. Second, the construction of Engineering Center for the collaboration of industry and academy is needed. This is important to have a bargaining power to the appropriate technology transfer. Third, they need a hardware and software infrastructure to the technology commercialization. It include a incubator, manager, and complimentary asset. Fourth, they have to connect with market closely for the venture creation and growth. Fifth, the clustering is realized by the STP construction. Lastly, leadership is critical factor to the absorptive capacity.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.11
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pp.481-492
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2023
This study explores how to build a Korean dataset to extract information from text using generative large language models. In modern society, mixed information circulates rapidly, and effectively categorizing and extracting it is crucial to the decision-making process. However, there is still a lack of Korean datasets for training. To overcome this, this study attempts to extract information using text-based zero-shot learning using a generative large language model to build a purposeful Korean dataset. In this study, the language model is instructed to output the desired result through prompt engineering in the form of "system"-"instruction"-"source input"-"output format", and the dataset is built by utilizing the in-context learning characteristics of the language model through input sentences. We validate our approach by comparing the generated dataset with the existing benchmark dataset, and achieve 25.47% higher performance compared to the KLUE-RoBERTa-large model for the relation information extraction task. The results of this study are expected to contribute to AI research by showing the feasibility of extracting knowledge elements from Korean text. Furthermore, this methodology can be utilized for various fields and purposes, and has potential for building various Korean datasets.
Business entities with which most service components interact are kind of cross-cutting concerns in a multi-layered distributed application architecture. When business entities are modified, service components related to them should also be modified, even though they implement common functions of the application framework. This paper proposes what we call DTT (Data Type-Tolerant) component model to process the variability of business entities, or externalized data, which feature modern application architectures. The DTT component model expresses the data variability of product lines at the implementation level by means of SCDTs (Self-Contained Data Types) and variation point interfaces. The model improves the efficiency of application engineering through data type converters which support type conversion between SCDTs and business entities of particular applications. The value of this model lies in that data and functions are coupled locally in each component again by allowing service components to deal with SCDTs only instead of externalized business eutities.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.40
no.6
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pp.542-547
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2016
In recent times, Internet of Things (IoT) has attracted wide attention, and there are increasing requests for IoT application services. Open-Source Hardware (OSH) utilizes a variety of components that are created through the sharing of hardware design so that others developers can also work on it. The concept of "open source" that attracted attention in the software industry has been applied to the hardware field by the emergence of IoT market. The emergence of OSH that has the advantage of low hardware cost and faster development encourages the idea of a diverse IoT application services. In this paper, we describe an IoT application service system that is developed using the OSH platform Arduino and Raspberry Pi to process collection, exchange, and computation of the environmental information. The overall system architecture and hardware and software components are presented.
P&ID((Piping and Instrument Diagram) is a key drawing in the engineering industry because it contains information about the units and instrumentation of the plant. Until now, simple repetitive tasks like listing symbols in P&ID drawings have been done manually, consuming lots of time and manpower. Currently, a deep learning model based on CNN(Convolutional Neural Network) is studied for drawing object detection, but the detection time is about 30 minutes and the accuracy is about 90%, indicating performance that is not sufficient to be implemented in the real word. In this study, the detection of symbols in a drawing is performed using 1-stage object detection algorithms that process both region proposal and detection. Specifically, build the training data using the image labeling tool, and show the results of recognizing the symbol in the drawing which are trained in the deep learning model.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.2D
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pp.171-179
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2010
The purpose of the present study is to suggest composing the graph topology of sketch drawing element and the recognition of the shape pattern for the earthwork quantity calculation. The algorithm which can extract the topology element such as vertex, edge, face and establish the relation between each topology was developed. The model which can define earthwork graph and recognize the shape pattern of earthwork was presented. As a result of the study, the shape pattern of earthwork that can't be calculated by existing earthwork calculation program could be recognized as expanding this model. The earthwork shape recognition automation using the graph topology model can be applied to the automation for the earthwork quantity estimation.
Hyunsang Lee;Wonseok Lee;Bogeun Jo;Heejun Lee;Sangjin Oh;Sangwoo You;Maru Nam;Hyunsik Lee
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.11
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pp.471-480
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2023
The Korean construction order volume in South Korea grew significantly from 91.3 trillion won in public orders in 2013 to a total of 212 trillion won in 2021, particularly in the private sector. As the size of the domestic and overseas markets grew, the scale and complexity of EPC (Engineering, Procurement, Construction) projects increased, and risk management of project management and ITB (Invitation to Bid) documents became a critical issue. The time granted to actual construction companies in the bidding process following the EPC project award is not only limited, but also extremely challenging to review all the risk terms in the ITB document due to manpower and cost issues. Previous research attempted to categorize the risk terms in EPC contract documents and detect them based on AI, but there were limitations to practical use due to problems related to data, such as the limit of labeled data utilization and class imbalance. Therefore, this study aims to develop an AI model that can categorize the contract terms based on the FIDIC Yellow 2017(Federation Internationale Des Ingenieurs-Conseils Contract terms) standard in detail, rather than defining and classifying risk terms like previous research. A multi-text classification function is necessary because the contract terms that need to be reviewed in detail may vary depending on the scale and type of the project. To enhance the performance of the multi-text classification model, we developed the ELECTRA PLM (Pre-trained Language Model) capable of efficiently learning the context of text data from the pre-training stage, and conducted a four-step experiment to validate the performance of the model. As a result, the ensemble version of the self-developed ITB-ELECTRA model and Legal-BERT achieved the best performance with a weighted average F1-Score of 76% in the classification of 57 contract terms.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.37
no.1
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pp.35-39
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2013
This paper reports numerical study results with respect to the thermal behavior of a natural convection cooled hybrid fin heat sink (HFH). The HFH consists of hybrid fins, hollow pin fins integrated with plate fins. The thermal performance of the HFH was numerically investigated by employing a commercial CFD software package and compared with that of the pin fin heat sink (PFH). Numerical study has found that array-based and mass-based heat transfer coefficients of the HFH are 12% and 37% greater than those of the PFH, respectively. Extended surface area and lighter weight may explain the better thermal performance of the HFH than the PFH.
A Web-Based Information System(WBIS), a typical structure of recently information systems, should be dynamically restructured in order to satisfy user's need and make a profit. Thus, we should analyze and modelize the navigational structure of WBIS and utilize it by modeling the navigational structure of behavior of user through log-file as system restructuring. In this paper, we propose the modeling method for navigational structure and user behavior to restructure WBIS including shopping mall. Also, we suggest the structural model, state transition model, Petri net model and analysis method and analyze and implement modeling algorithm for user behavior to analyze log-file of it. Then, we propose some restructuring heuristic and apply the methods to the example of WBIS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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