After COVID-19, communication through online platforms has increased, leading to an accumulation of massive amounts of conversational text data. With the growing importance of summarizing this text data to extract meaningful information, there has been active research on deep learning-based abstractive summarization. However, conversational data, compared to structured texts like news articles, often contains missing or transformed information, necessitating consideration from multiple perspectives due to its unique characteristics. In particular, vocabulary omissions and unrelated expressions in the conversation can hinder effective summarization. Therefore, in this study, we restructured by considering the characteristics of Korean conversational data, fine-tuning a pre-trained text summarization model based on KoBART, and improved conversation data summary perfomance through a refining operation to remove redundant elements from the summary. By restructuring the sentences based on the order of utterances and extracting a central speaker, we combined methods to restructure the conversation around them. As a result, there was about a 4 point improvement in the Rouge-1 score. This study has demonstrated the significance of our conversation restructuring approach, which considers the characteristics of dialogue, in enhancing Korean conversation summarization performance.
In the 21st century, administration is changing rapidly. The process of reconstruction based on ubiquitous environment in the enhanced information society reflects the paradigm shift to the information and knowledge society. Attempts to improve administrative services are also continuing through restructuring of administrative organization and organization reengineering in public sector. Thus, this study reviews the process of development in the e-government and tries a preliminary approach for diagnosis and performance measurement. It is needed to examine in order to maintain continuity of the future e-government. Henceforth, clear and diverse performance management and evaluation on the e-government should be made.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.51
no.12
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pp.597-602
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2002
The restructuring of power industry is still going on all over the world for last several decades. Many kinds of restructuring model have been studied, proposed, and applied. Among those models, power pool is more popular than other. This paper assumes the power pool market structure having competitive generation sector, and a new method is presented to build a bidding strategy in that market. The utilities participating in the market have the perfect information of their cost and price functions, but they don't know which strategy to be chosen by others. To define one's strategy as a vector, we make utility's cost/price functions into discrete step functions. An utility knows only his own strategy, so he estimates the other's cost/price functions into discrete step functions. An utility knows only his own strategy, so he estimates the other's strategy using Nash equilibrium or stochastic methods. And he also has to forecast the system demand. According to this forecasting result, his payoffs can be changed. Considering these all conditions, we formulate a bidding game problem and apply noncooperative game theory to that problem for the optimal strategy or solution. Some restrictive assumption are added for simplification of solving process. A numerical example is given in Case Study to show essential features and concrete results of this approach.
The restructuring of power industry is still going on all over the world for last several decades. Many kinds of restructuring model has been studied, proposed, and applied. Among those models, power pool is more popular than others. This paper assumes the power pool market structure having competitive generation sector and a new method is presented to build bidding strategy in that market. The utilities participating in the market have the perfect information on their cost and price functions, but they don't know the strategy to be chosen by others. To define one's strategy as a vector, we make utility's cost/price function into discrete step function. An utility knows only his own strategy, so he estimates the other's strategy using stochastic methods. For considering these conditions, we introduce the Bayesian rules and noncooperative game theory concepts. Also additional assumptions are included for simplification of solving process. Each utility builds the strategy to maximize his own expected profit function using noncooperative Bayesian game. A numerical example is given in case study to show essential features of this approach.
It is known that restructuring feed-forward neural network affects generalization capability and efficiency of the network. In this paper, we introduce a new approach to restructure a neural network using abstraction of the hidden knowledge that the network has teamed. This method involves extracting local rules from non-input nodes and aggregation of the rules into global rule base. The extracted local rules are used for pruning unnecessary connections of local nodes and the aggregation eliminates any possible redundancies arid inconsistencies among local rule-based structures. Final network is generated by the global rule-based structure. Complexity of the final network is much reduced, compared to a fully-connected neural network and generalization capability is improved. Empirical results are also shown.
Although the generation market is competitive, the power market is easily exercised the market power by one generator due to its special futures such as a limited supplier, large investment cost, transmission constraints and loss. Specially, as Korea Electric industry restructuring is similar US competitive wholesale electricity market structure which discovered the several evidences of market power abuse, when restructuring is completed the possibility that market power will be exercised is big. Market power interferes with market competitions and efficiency of system. The goal of this study is to investigate the market price effects of the potential market power and the proposed market power mitigation strategy in Korean market using the forecasting wholesale electricity market model. This modeling is developed based on the system dynamics approach. it can analyze the dynamic behaviors of wholesale prices in Korean market. And then it is expanded to include the effect of market condition changed by 'strategic behavior' and 'real time pricing.' This model can generate the overall insights regarding the dynamic impact of output withholding by old gas fire power plant bon as a marginal plant in Korean market at the macro level. Also it will give the energy planner the opportunity to create different scenarios for the future for deregulated wholesales market in Korea.
Health systems science (HSS) is recognized as the third pillar of medical education. alongside basic and clinical sciences. Today's physicians must also be systems thinkers who are able to discern how social, economic, environmental, and technological forces influence clinical decision-making. This study aimed to propose strategies for structuring an HSS curriculum that is tailored to the Korean healthcare and medical education context. First, the authors of this study conducted a survey to identify the present curricular contents of HSS related education at Korean medical schools. Second, a needs assessment was performed to determine the necessity of HSS competencies, as well as the prerequisites for the seamless integration of HSS into the existing curriculum. Third, literature reviews on HSS education at 14 US medical schools and expert consultations was conducted. We would like to propose a set of strategic approaches, classified into two levels: comprehensive and partial restructuring of the current medical curriculum to incorporate HSS. The partial restructuring approach entails a gradual, incremental incorporation of HSS content, while maintaining the current curricular structure. In contrast, a complete overhaul of the curriculum may be ideal to build HSS as the third pillar of medical education, but its feasibility remains relatively limited. The partial reorganization approach, however, has the advantage of being highly feasible. Collaborative efforts between professors and students are imperative to collectively devise effective methods for the seamless integration of HSS into the existing curriculum.
Recently, electric utility is facing substantially new stream of business environment, such as pressure of business restructuring, competition with private IPPs, diversification of supply-side and demand-side resource options, environmental externalities and uncertainties. Integrated resource planning(IRP) is very useful and powerful approach for solving complex and diversified electricity supply and demand problems. This paper presents a standardized IRP procedure using multi-attribute decision analysis approach. The selection of the most desirable plan is based on multi-attribute trade-off/risk analysis method and score ranking method. As a case study, 50 plans with 12 scenarios are analyzed.
This paper describes the restructuring of power electronics and electric drives courses, sponsored by NSF, EPRI, NASA and the local utilities, which has significantly increased student enthusiasm, and the undergraduate enrollment in these courses at the University of Minnesota has tripled since 1997. The developed leaching approaches have been the subject of NSF-sponsored faculty workshops in 1994, 1997, 1998,2002, and 2003. In power electronics, the power-pole based building-block approach unifies analysis and control aspects of all converters. PSpice-based simulations aid in analysis and design, supported by a hardware laboratory. For electric drives, an integrative approach addressing all three aspects of electric drives - machines, power converters and control is being. used. Space vectors, introduced on a physical basis rather than purely mathematical ions, are used fur analysis of ac machines. This leads to a more physical understanding of machine operation and also makes it easier to address control aspects in the advanced course. The lecture materials are supported by a DSP-based laboratory.
The purpose of this study is to critically reflect on whether the higher education(HE) restructuring & funding policy proposed by the Moon administration can properly tackle the structural problems confronting Korean HE system. The three major structural problems having entrenched during the rapid expansion of Korean HE system since 1945 can be identified as (1) a 'high cost - low efficiency system' based heavily on 4-year private universities, (2) lack of clear distinction of the roles and connection among different types of higher education institutions (HEIs), and (3) provider-oriented education system and culture seemingly still being widespread at Korean HEIs. This study analyzed the validity of Moon Administration's HE restructuring and funding policy from both a macro- and micro-perspective. From a macro-perspective, this study raised concerns regarding the projects to nurture a national university and a government-dependent private university which will require huge public money. In terms of both the feasibility to secure enough funds and the validity of the proposed policy measures in the existence of unclear roles between public and private HEIs in Korea, this study criticized these policies and proposed, as an alternative policy measure, a low-cost and flexibly operated HEIs such as a government-dependent polytechnic, and a measure to increase connection between different types of HEIs. From a micro perspective, this study suggested, based on 'the expanded principal-agent theory (Waterman & Meier, 1998)', that it would be considered to introduce a more flexible approach in designing the level of government intervention depending upon the maturity of quality assurance procedure at individual universities and the level of goal conflicts between government and individual university.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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