In this paper, I would like to reconsider the evidential category (or the mediation category) in languages with language specific values, especially in Korean and French evidentials. We tried to analyze how the evidentials are represented in both languages including their linguistic markers (grammatical, lexical or discursive) and their semantic meanings. According to the precedent studies from the general linguistic point of view, we would like to reconsider the semantic meanings of both languages' grammatical markers, the so-called Korean retrospective marker '-te-' and French conditionals in the framework of the enunciative operation theory suggested by $Descl{\acute{e}}s$ & $Guentch{\acute{e}}va$ (2000), which proposed to classify the type of discourse by the language-independent description tools conceived after the enunciation theory suggested by Bally (1965), Benveniste (1956), Culioli (1973). Through this approach, we would like to contribute to establishing the linguistic basis not only for the general linguistic research to determine the invariant meaning of linguistic evidentials and their system, but also for the applied linguistics to the language engineering field.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.20
no.2
/
pp.43-50
/
2019
Block-chain enjoys technical advantages such as "robust security," owing to the structural characteristic that forgery is impossible, decentralization through sharing the ledger between participants, and the hyper-connectivity connecting Internet of Things, robots, and Artificial Intelligence. As a result, public organizations have highly positive attitudes toward the adoption of technology using block-chain, and the design of university information services is no exception. Universities are also considering the application of block-chain technology to foundations that implement various information services within a university. Through case studies of block-chain applications across various industries, this study designs an empirical model of an integrated information service platform that integrates information systems in a university. A basic road map of university information services is constructed based on block-chain technology, from planning to the actual service design stage. Furthermore, an actual empirical model of an integrated information service in a university is designed based on block-chain by applying this framework.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.20
no.2
/
pp.773-784
/
2019
With the recent development of 4th industrial revolution technology, BIM information systems are spreading to civil engineering fields as a link to this technology. Accordingly, the Land, Infrastructure and Transport Ministry is announcing a technical policy to introduce the BIM information system into the construction sector from 2020. Usually, SOC-related facilities are complex, making it difficult to implement BIM without a standards framework. To overcome these problems, it is urgent to develop a BIM standard classification system. In this study, the BIM property classification system was developed to link the previously developed object classification system by analyzing domestic and foreign prior studies and working standards. This includes property information of businesses, facilities, parts of facilities and components that correspond to the level of object composition in the road and river sectors. It also suggested ways to apply expansion to various SOC areas and to organize spatial information by facility. The results of this study were applied to road facilities to verify the possibility of information building. The development of the BIM Standards Classification System through this R&D will contribute to the development of construction IT by providing conditions for convenient modeling and information system.
Far field input utterance is one of the major causes of performance degradation of speaker verification systems. In this study, we used teacher student learning framework to compensate for the performance degradation caused by far field utterances. Teacher student learning refers to training the student deep neural network in possible performance degradation condition using the teacher deep neural network trained without such condition. In this study, we use the teacher network trained with near distance utterances to train the student network with far distance utterances. However, through experiments, it was found that performance of near distance utterances were deteriorated. To avoid such phenomenon, we proposed techniques that use trained teacher network as initialization of student network and training the student network using both near and far field utterances. Experiments were conducted using deep neural networks that input raw waveforms of 4-channel utterances recorded in both near and far distance. Results show the equal error rate of near and far-field utterances respectively, 2.55 % / 2.8 % without teacher student learning, 9.75 % / 1.8 % for conventional teacher student learning, and 2.5 % / 2.7 % with proposed techniques.
Korea's basic research has been rapidly expended in both quantative and qualitative aspect since establishment of 'the Korea Science & Engineering Foundation' in 1977, proclaiming of 'the First Year of Basic Research Promotion' and enactment of 'the Basic Sciences Promotion Act' in 1989. Despite the continuous increment of government basic research funding, the problem of low perceptions of university researchers on the funding increment has been constantly raised. Based on an intrinsic review on the core issues are diagnosed based on Korean academics' basic research status analysis and future challenges are proposed based on the precedent diagnoses. The six key issues that need to take the next step in Korean academics' basic research are as follows: (1) basic research investment in universities, (2) appropriate research expenses for supporting individual researcher, (3) basic research funding allocation method, (4) maintaining the sustainable success rate of research projects, (5) systematic and strategic support for excellent researchers, (6) creating research-immersive environment. The five challenges to promote basic research in academics are as follows: (1) increasing in university research expenses, (2) diversification of basic research funding allocation method, (3) establishment of research field-specified support system and predictable principles, (4) stable and sufficient support for outstanding researchers, (5) reducing burden on research administration.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.26
no.4
/
pp.1-9
/
2021
In this paper, we propose a training algorithm of support vector machine (SVM) with a sensitive variable. Although machine learning models enable automatic decision making in the real world applications, regulations prohibit sensitive information from being used to protect privacy. In particular, the privacy protection of the legally protected attributes such as race, gender, and disability is compulsory. We present an efficient least square SVM (LSSVM) training algorithm using a fully homomorphic encryption (FHE) to protect a partial sensitive attribute. Our framework posits that data owner has both non-sensitive attributes and a sensitive attribute while machine learning service provider (MLSP) can get non-sensitive attributes and an encrypted sensitive attribute. As a result, data owner can obtain the encrypted model parameters without exposing their sensitive information to MLSP. In the inference phase, both non-sensitive attributes and a sensitive attribute are encrypted, and all computations should be conducted on encrypted domain. Through the experiments on real data, we identify that our proposed method enables to implement privacy-preserving sensitive LSSVM with FHE that has comparable performance with the original LSSVM algorithm. In addition, we demonstrate that the efficient sensitive LSSVM with FHE significantly improves the computational cost with a small degradation of performance.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
/
v.20
no.6
/
pp.157-165
/
2020
Aiming at the development of neural network and self-driving data set, it is also an idea to improve the performance of network model to detect moving objects by dividing the data set. In Darknet network framework, the YOLOv4 (You Only Look Once v4) network model was used to train and test Udacity data set. According to 7 proportions of the Udacity data set, it was divided into three subsets including training set, validation set and test set. K-means++ algorithm was used to conduct dimensional clustering of object boxes in 7 groups. By adjusting the super parameters of YOLOv4 network for training, Optimal model parameters for 7 groups were obtained respectively. These model parameters were used to detect and compare 7 test sets respectively. The experimental results showed that YOLOv4 can effectively detect the large, medium and small moving objects represented by Truck, Car and Pedestrian in the Udacity data set. When the ratio of training set, validation set and test set is 7:1.5:1.5, the optimal model parameters of the YOLOv4 have highest detection performance. The values show mAP50 reaching 80.89%, mAP75 reaching 47.08%, and the detection speed reaching 10.56 FPS.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.11
no.3
/
pp.141-148
/
2022
Recently, reinforcement learning combined with deep neural network technology has achieved remarkable success in various fields such as board games such as Go and chess, computer games such as Atari and StartCraft, and robot object manipulation tasks. However, such deep reinforcement learning describes states, actions, and policies in vector representation. Therefore, the existing deep reinforcement learning has some limitations in generality and interpretability of the learned policy, and it is difficult to effectively incorporate domain knowledge into policy learning. On the other hand, dNL-RRL, a new relational reinforcement learning framework proposed to solve these problems, uses a kind of vector representation for sensor input data and lower-level motion control as in the existing deep reinforcement learning. However, for states, actions, and learned policies, It uses a relational representation with logic predicates and rules. In this paper, we present dNL-RRL-based policy learning for transportation mobile robots in a manufacturing environment. In particular, this study proposes a effective method to utilize the prior domain knowledge of human experts to improve the efficiency of relational reinforcement learning. Through various experiments, we demonstrate the performance improvement of the relational reinforcement learning by using domain knowledge as proposed in this paper.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
/
v.50
no.2
/
pp.116-126
/
2022
Although the 'Act on Urban Parks and Green Spaces' was revised in 2016 to provide a legal foundation for national urban parks, there was no further discussion or follow-up research for the implementation of national urban parks. This study investigates Korea's park and green space regulations and national urban park cases from across the world. It aims to analyze worldwide cases and set a course for a viable national urban park system in Korea. The importance and characteristics of national urban parks were evident after reviewing the cases of Japan, Sweden, Finland, and Canada, which have national urban park systems, and the United States and Germany, which aid city parks with national budgets. Each country determined the plans and procedures by assessing the scope of government intervention and the government's role. The importance of communication between the state and municipal governments and private sector participation and governance was recognized. A system was also formed in which local governments actively participate in the nomination, establishment, administration, and management of national urban parks. The results of this study are as follows. First, the concept of equitable national development should be implemented to activate the national urban park system. Second, the national urban park should be a land management tool that may be used to balance development and preservation. Third, a specific method of securing, constructing, administering, and operating national urban parks should be supplemented by the current legislative framework amendment. Furthermore, the establishment of a sustainable research institute is needed to comprehensively analyze parks and green space systems and make appropriate decisions.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
/
v.42
no.4
/
pp.581-590
/
2022
It is important to create a decent pedestrian space in order to realize a public space that can ultimately improve the quality of life based on guaranteeing people's right to move while also enhancing urban activity. The goal of this study is to develop a pedestrian path evaluation system in order to lay the foundation for data construction leading to the creation of such elegant walking space. First, a basic system was established in keeping with factors and the space, and this system was used as the basic framework of the study. The trends identified in the literature can be divided into eight categories, denoted here as: Walking safety policy, Walking focused plan, Recognition transition, Transportaion system, Activity-linked walking, Facility utilization walking, Nature and history linked walking and Content convergence walking. The macro- and micro-indices and factors mentioned in related studies were synthesized and classified, and the basis for universality and differentiation was established by integrating them. Next, according to the basic composition of the walking system, Walking potential and slope safety in the Safety category, Basic walking connectivity and Traffic linkage in the Efficiency category, Walking arrangement and Rest convenience in the Health category, and Resource connectivity and Activity abundance in the Comfortability category macro evaluation system of the eight categories were established and a corresponding measurement method was developed.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.