• 아동학회지
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• 제25권6호
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• pp.105-115
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• 2004

The 60 subjects of this study were 3rd, and 6th grade elementary and undergraduate university students. The instrument of 44 items had two typical and two atypical exemplars from 11 semantic categories. Each subject was exposed individually to the word list and asked to categorize each item. At test, subjects generated five items that came to mind in each category. Data was analyzed by 2-way ANOVA, age (3) $\times$ category of typicality (2). All main effects and the interaction effect between age and typicality were significant. There were no significant differences among age groups on typical lists while significant differences between university and elementary school students (Grades 3 and 6) were found on atypical lists. Thus, the knowledge base might be an important factor in implicit memory.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.335-342
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• 1999

The experiments reported here investigated whether seeing a speaker's face (visible speech) affects the perception and memory of Korean speech sounds. In order to exclude the possibility of top-down, knowledge-based influences on perception and memory, the experiments tested people with no knowledge of Korean. The first experiment examined whether visible speech (Auditory and Visual - AV) assists English native speakers (with no knowledge of Korean) in the detection of a syllable within a Korean speech phrase. It was found that a syllable was more likely to be detected within a phrase when the participants could see the speaker's face. The second experiment investigated whether English native speakers' judgments about the duration of a Korean phrase would be affected by visible speech. It was found that in the AV condition participant's estimates of phrase duration were highly correlated with the actual durations whereas those in the AO condition were not. The results are discussed with respect to the benefits of communication with multimodal information and future applications.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.60-63
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• 2011

프로그램 코드는 실행이 되기 전에 반드시 주 기억 장치에 Loading 되어야 하는데, 이때 Loading Time 은 압축 데이터를 NAND Flash Memory 로부터 읽어오는 시간과 압축을 복원하는 시간의 합이 된다. 따라서 빠른 압축 복원 속도는 코드 압축을 사용하는 임베디드 장치에서는 매우 중요한 요소가 된다. 일반적으로 휴대 장치의 경우 일반 PC 와는 달리 적은 배터리 용량 및 프로세서의 한계, 프로그램을 저장하는 NAND Flash Memory 의 크기 때문에 최적의 성능을 발휘할 수 없었다. 본 논문에서는 무 손실 압축 알고리즘에 대한 연구를 진행 함과 동시에 모바일 환경에 적합한 LZCode 을 개선하여 복원속도를 기존 LZCode 보다 1.5 배 향상 시키는 알고리즘을 제시 하고자 한다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제14권4호
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• pp.391-406
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• 2014

The performance of General-Purpose computation on Graphics Processing Units (GPGPU) is heavily dependent on the memory access behavior. This sensitivity is due to a combination of the underlying Massively Parallel Processing (MPP) execution model present on GPUs and the lack of architectural support to handle irregular memory access patterns. Application performance can be significantly improved by applying memory-access-pattern-aware optimizations that can exploit knowledge of the characteristics of each access pattern. In this paper, we present an algorithmic methodology to semi-automatically find the best mapping of memory accesses present in serial loop nest to underlying data-parallel architectures based on a comprehensive static memory access pattern analysis. To that end we present a simple, yet powerful, mathematical model that captures all memory access pattern information present in serial data-parallel loop nests. We then show how this model is used in practice to select the most appropriate memory space for data and to search for an appropriate thread mapping and work group size from a large design space. To evaluate the effectiveness of our methodology, we report on execution speedup using selected benchmark kernels that cover a wide range of memory access patterns commonly found in GPGPU workloads. Our experimental results are reported using the industry standard heterogeneous programming language, OpenCL, targeting the NVIDIA GT200 architecture.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.9-31
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• 2023

본 연구는 복잡하고 다양한 컨설팅 프로젝트에 참여하는 구성원들의 서로 다른 인식체계와 서로 다른 지식체계에 대한 프로젝트의 팀성과에 영향을 미치는 팀협업의 연구다. 본 연구의 목적은 컨설팅 프로젝트의 인지적 상호작용 과정에서 팀공유인지, 팀정보교류, 팀지식통합, 팀효능감의 매개효과를 분석하는 것이다. 본 연구는 선행 연구를 바탕으로 연구모형과 연구가설을 수립하였다. 컨설팅 프로젝트에 참여한 컨설턴트를 대상으로 자료를 수집하였다. 연구가설에 대한 실증적 분석을 위해 인구통계학적 분석, 타당도 및 신뢰성 분석, 가설검정을 위한 구조모형 분석, 팬텀 변수를 이용한 매개효과 분석을 수행하였다. 연구 결과, 팀성과를 높이기 위해서는 인식체계인 팀공유인지 및 팀정보교류의 개선이 필요하며, 지식체계인 팀지식 통합이 함께 향상되어야 한다. 따라서 서로 다른 인지 및 지식체계를 통합하고, 서로의 전문성을 신뢰하며, 성공적으로 팀 작업을 수행할 수 있는 팀효능감이 필요하다. 그리고 향후 인지 과정의 하위요인에 관한 연구가 필요하다고 본다.

• 전자통신동향분석
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• 제34권4호
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• pp.43-54
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• 2019

Currently, a majority of artificial intelligence is used to secure big data; however, it is concentrated in a few of major companies. Therefore, automatic data augmentation and efficient learning algorithms for small-scale data will become key elements in future artificial intelligence competitiveness. In addition, it is necessary to develop a technique to learn meanings, correlations, and time-related associations of complex modal knowledge similar to that in humans and expand and transfer semantic prediction/knowledge inference about unknown data. To this end, a neural memory model, which imitates how knowledge in the human brain is processed, needs to be developed to enable knowledge expansion through modality cooperative learning. Moreover, declarative and procedural knowledge in the memory model must also be self-developed through human interaction. In this paper, we reviewed this essential methodology and briefly described achievements that have been made so far.

• 한국음향학회지
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• 제18권5호
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• pp.44-51
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• 1999

본 논문에서는 음성과 자연언어의 통합처리를 위한 효과적인 병렬계산모델을 제안한다. 음소모델은 연속 Hidden Markov Model(HMM)에 기반을 둔 문맥종속형 음소를 사용하며, 언어모델은 지식베이스를 기반으로 한다. 또한 지식베이스를 구성하기 위해 계층구조의 semantic network과 병렬 marker-passing을 추론 메카니즘으로 쓰는 memory-based parsing 기술을 사용한다. 본 연구의 병렬 음성인식 알고리즘은 분산메모리 MIMD(Multiple Instruction Multiple Data) 구조의 다중 Transputer 시스템을 이용하여 구현되었다. 실험결과, 본 연구의 지식베이스 기반 음성인식 시스템의 인식률이 word network 기반 음성인식 시스템보다 높게 나타났으며 code-phoneme 통계정보를 활용하여 인식성능의 향상도 얻을 수 있었다. 또한, 성능향상도(speedup) 관련 실험들을 통하여 병렬 음성인식 시스템의 실시간 구현 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제5권2호
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• pp.79-97
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• 1999

Knowledge management (KM) is emerging as a robust management mechanism with which an organization can remain highly intelligent and competitive in a turbulent market. Organization knowledge is at the heart of KM success. As a vehicle of acquiring organizational knowledge in a distributed decision-making environment, we applied a fuzzy cognitive map (FMM) technique and proved its effectiveness in a distributed knowledge management environment. Our approach was applied to the financial statement analysis problem, yielding a robust result.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제25권2호
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• pp.1-25
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• 2016

목적 최근 대학에서도 혁신역량이 매우 중요해지고 있으며, 특히 교원의 혁신역량은 대학의 경쟁력에 매우 중요한 요인이 되고 있다. 그러나 중국 대학의 경우 아직까지 지식활용이나 관리에 대한 관심이 부족하여 대학의 혁신역량이 높지 않은 상황이다. 한편, 지식경영에서 분산기억체계와 지식공유는 매우 중요한 요소로서 이 두 요소를 잘 결합하여 실행하면 지식경영에 대한 포괄적인 이해와 성과에 기여할 수 있다. 본 연구의 목적은 중국 대학 교원을 대상으로 분산기억체계, 지식공유 그리고 혁신역량 간의 구조적 관계를 조사하며, 이를 통해 혁신역량을 향상시키기 위한 실천적 방안을 제안하고자 한다. 설계/방법론/접근 본 연구의 가설을 검증하기 위해 16개의 문항을 개발하였으며, 각 문항은 리커트 5점척도를 사용하였다. 설문지는 위챗을 통해 온라인으로 배포되었으며, 설문대상자는 중국 14개 대학의 교원 팀의 리더들이다. 총 201명으로부터 설문지가 회수되었으며, 이중에서 유효한 설문지는 191개이다. 통계 분석과 가설검정을 위해 SPSS 22와 AMOS 22를 사용하였다. 시사점 가설검정결과 모든 연구가설이 채택되었다. 따라서 분산기억체계는 지식공유와 혁신역량에 정(+)의 영향을 미치며, 이 과정에서 지식공유가 분산기억체계와 혁신역량 간의 매개변수 역할을 한다는 것을 알 수 있다. 이는 동일 그룹 내의 중국 대학 교원들 간에 의사소통이 원활하고 동료들과 지식의 교환 및 협업이 활발할수록 혁신역량이 효과적으로 향상됨을 의미한다.

• 경영과정보연구
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• 제33권1호
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• pp.99-118
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• 2014

본 연구는 기업들의 프리어나운싱 전략에 있어 제품 출시와 관련한 시간적 거리(가까운 미래/ 먼 미래)와 사전지식 수준(고지식/ 저지식)에 따라 기억에 근거한 판단(종합적인 제품판단/ 개별적인 제품판단)과 구매의도 간의 차이가 어떻게 차별적으로 나타나는지를 실증적으로 검증하였다. 연구 결과, 첫째, 프리어나운싱의 시간적 거리의 주 효과에 따른 기억에 근거한 판단과 구매의도간의 차이는 일관되게 종합적인 제품판단보다 개별적인 제품판단의 인식이 높게 나타났으며, 구매의도도 높았다. 둘째, 프리어나운싱 제품에 대한 지식 수준이 높으면 종합적인 제품판단에 비해 개별적인 제품판단을 하는 것으로 나타났다. 또한 지식 수준이 낮으면 개별적인 제품판단보다 종합적인 제품판단을 하는 것으로 나타났으나 구매의도는 고지식 수준의 소비자들이 체계적인 정보처리를 통한 태도가 구매의도로 이어져 높게 나타났다. 셋째, 프리어나운싱의 시간적 거리와 지식 수준에 따른 상호작용 효과에 대한 연구 결과 가까운 미래 조건에서 지식 수준이 높은 소비자들은 종합적인 제품 판단보다 개별적인 제품 판단이 높게 나타났다. 반면, 먼 미래 조건에서 지식 수준이 낮은 소비자들은 개별적인 제품판단보다 종합적인 제품 판단을 높게 인식하는 것으로 나타났다.