Summarizing the differences in Chinese-Vietnamese bilingual news plays an important supporting role in the comparative analysis of news views between China and Vietnam. Aiming at cross-language problems in the analysis of the differences between Chinese and Vietnamese bilingual news, we propose a new method of summarizing the differences based on an undirected graph model. The method extracts elements to represent the sentences, and builds a bridge between different languages based on Wikipedia's multilingual concept description page. Firstly, we calculate the similarity between Chinese and Vietnamese news sentences, and filter the bilingual sentences accordingly. Then we use the filtered sentences as nodes and the similarity grade as the weight of the edge to construct an undirected graph model. Finally, combining the random walk algorithm, the weight of the node is calculated according to the weight of the edge, and sentences with highest weight can be extracted as the difference summary. The experiment results show that our proposed approach achieved the highest score of 0.1837 on the annotated test set, which outperforms the state-of-the-art summarization models.
Won, Jong Un;Jeon, Hong Kyu;Kim, Min Joong;Kim, Beak Hyun;Kim, Young Min
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권4호
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pp.189-197
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2022
Today, we are exposed to various text-based media such as newspapers, Internet articles, and SNS, and the amount of text data we encounter has increased exponentially due to the recent availability of Internet access using mobile devices such as smartphones. Collecting useful information from a lot of text information is called text analysis, and in order to extract information, it is performed using technologies such as Natural Language Processing (NLP) for processing natural language with the recent development of artificial intelligence. For this purpose, a morpheme analyzer based on everyday language has been disclosed and is being used. Pre-learning language models, which can acquire natural language knowledge through unsupervised learning based on large numbers of corpus, are a very common factor in natural language processing recently, but conventional morpheme analysts are limited in their use in specialized fields. In this paper, as a preliminary work to develop a natural language analysis language model specialized in the railway field, the procedure for construction a corpus specialized in the railway field is presented.
현행 개인정보 라이프 사이클 모델은 전통적인 시스템에 맞추어져 있어서 인공지능의 개인정보 흐름 파악과 효율적인 보호 대책 수립에 적합하지 않은 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 인공지능에 적합한 개인정보 라이프사이클 모델을 제시하는 것을 목적으로 한다. 본 논문은 수집-보유-학습-이용-파기·정지 단계와 파기·정지를 위한 재학습 프로세스가 포함된 인공지능의 학습 특성을 고려한 개인정보 라이프 사이클 모델을 제시했다. 이후 기존 모델(개인정보 영향평가와 ISMS-P 모델)과 본 논문에서 새로 제시한 모델의 성능을 평가했다. 이를 통해 새로 제안한 모델이 기존 모델보다 인공지능의 개인정보 라이프 사이클의 설명에 우수한 특성을 가지고 있음을 증명했다.
최근에 많은 기업현장에서, 빅데이터에 대한 착각과 이해가 현실화되고 있다. 빅데이터의 보존, 분석, 활용을 위한 일반적인 기술이 빠르게 증가하는 데이터의 양에 효과적으로 대응하기 위해서는 기능이 매우 제한적이다. 하지만, 인공지능이 빅데이터 분석력을 증가할 수 있는 몇 개의 가정이 존재한다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 빅데이터 분석에 접목시키려는 노력을 보인 실무사례에 대해 연구하려고 한다. 우선 인공지능의 다양한 기술과 인공지능과 빅데이터 간의 관계에 대한 연구를 하고, 인공지능을 이용한 빅데이터 기업사례 분석을 수행하겠으며, 미래 빅데이터에 대한 역할도 언급하고자 한다.
Many use cases have been presented on providing convenience and safety for vehicles employing wireless access in vehicular environments and long-term evolution communication technologies. As the 70-MHz bandwidth in the 5.9-GHz band is allocated as an intelligent transportation system (ITS) service, there exists the issue that vehicular communication systems should not interfere with each other during their usage. Numerous studies have been conducted on adjacent interfering channels, but there is insufficient research on vehicular communication systems in the ITS band. In this paper, we analyze the interference channel performance between communication systems using distribution functions. Two types of scenarios comprising adjacent channel interference are defined. In each scenario, a combination of an aggressor and victim network is categorized into four test cases. The minimum requirements and conditions to meet a 10% packet error rate are analyzed in terms of outage probability, packet error rate, and throughput for different transmission rates. This paper presents an adjacent channel interference ratio and communication coverage to obtain a satisfactory performance.
앞으로의 시대는 인공지능을 이용한 다양한 분야에 다양한 제품이2 생성될 것이다. 이러한 시대에 인공지능의 학습 방법의 동작 원리를 알고 이를 정확하게 활용하는 것은 상당히 중요한 문제이다. 이 논문은 지금까지 알려진 인공지능 학습 방법을 소개한다. 인공지능의 학습은 수학의 고정점 반복 방법(fixed point iteration method)을 기반으로 하고 있다. 이 방법을 기반으로 수렴 속도를 조절한 GD(Gradient Descent) 방법, 그리고 쌓여가는 양을 누적하는 Momentum 방법, 마지막으로 이러한 방법을 적절히 혼합한 Adam(Adaptive Moment Estimation) 방법 등이 있다. 이 논문에서는 각 방법의 장단점을 설명한다. 특히, Adam 방법은 조정 능력을 포함하고 있어 기계학습의 강도를 조정할 수 있다. 그리고 이러한 방법들이 디지털 신호에 어떠한 영향을 미치는 지에 대하여 분석한다. 이러한 디지털 신호의 학습과정에서의 변화는 앞으로 인공지능을 이용한 작업 및 연구를 수행함에 있어 정확한 활용과 정확한 판단의 기준이 될 것이다.
인공지능 융합기술 중 Chatbot은 인공지능 기반의 대화형 시스템이며, 인간과의 상호작용을 제공할 수 있는 시스템을 말한다. 챗봇의 발전으로 NLP, NLU 그리고 NLG로 발전하게 되면서, 챗봇이 재조명되고 있다. 하지만 인공지능 챗봇은 학습한 데이터에 따라 편향된 정보를 제공할 수 있고, 프라이버시 침해, 사이버 보안의 우려를 비롯한 심각한 피해를 줄 수 있으며, 이에 인공지능 기술의 이해와 효과적이고 책임감 있게 사용할 수 있는 능력인 AI 리터러시 함양이 필수적임을 제시했다. 인공지능의 지속적인 진화와 보편화에 따라, AI 리터리시 역시 범위를 확장하며 새로운 영역을 포함하게 될 것이다. 본 연구는 인공지능 기술에 대한 경각심을 일깨우고, 인간의 AI 리터러시 역량 함양을 통해 기술에 매몰되지 않는 인간 존중의 기술 사용을 제안하는데 그 의의가 있다고 하겠다.
본 연구는 기술수용모델을 활용하여 기술준비도와 기술수용요인이 인공지능 기반 기술에 대한 공공도서관 사서의 사용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 공공도서관 사서를 대상으로 설문조사를 실시하였으며 총 202명의 설문 데이터를 통계 분석에 활용하였다. 가설검증 결과 첫째, 지각된 유용성에 낙관성은 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고 불편함은 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지각된 용이성에 낙관성과 혁신성은 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 불편함은 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 지각된 용이성은 지각된 유용성에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 지각된 유용성과 지각된 용이성은 모두 사용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 사용의도에 낙관성은 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 불안감은 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 인공지능 기반 기술에 대한 공공도서관 사서의 인식을 실증적으로 분석하여 향후 인공지능 기술의 도서관 활용에 대한 기초적인 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
This study is a study on the effect of technical readiness factors on counselors' intention to use when applying AICC. AICC counselors experience improved customer service and emotional stability by receiving various monitor notification window services based on artificial intelligence algorithms such as customer counseling history, prohibited word control system, and customized counseling system. Accordingly, this study tried to verify using factors derived from technology readiness theory and technology acceptance theory among the factors affecting the intention to continue using AICC provided to counselors. To verify the research hypothesis, the causal relationship between variables such as Optimism, Innovativeness, Discomfort, Insecurity, and Technology Acceptance Theory, such as Team Support, Ease of Usage, and Innovation Resistance, was verified. As a result of empirical analysis, first, it was verified that Optimism has a positive (+) effect on Team Support and Ease of Usage, and Discomfort and Insecurity have a negative (-) effect on Ease of Usage and Team Support. Second, it was confirmed that Team Support and Ease of Usage had a positive effect on the Intention to use AICC. Based on the above empirical analysis results, the concepts of Technical Readiness were clearly proved, and in practical terms, AICC helped inquiry, quality evaluation, recording, and management of counseling history, ultimately increased corporate work efficiency.
In this study, we attempt to improve analytical methods in auditing by applying Artificial Intelligence(AI) methods including Artificial Neural Networks(ANN) and Case-Based Reasoning(CBR), and to perform pattern recognition of the investigation signals generated by analytical procedures. Five years of audited financial data from a large-sized firm were used to calculate four commonly applied financial ratios. This exploratory study shows that the use of AI methods to analyze patterns of related fluctuations across numerous financial ratios provides improved performance in recognizing material misstatements within the financial accounts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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