Communications for Statistical Applications and Methods
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제1권1호
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pp.10-19
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1994
We study the change-point problem in the context of system reliability models. The maximum likelihood estimators are obtained based on the Jelinski and Moranda model. To find the approximate distribution of the change-point estimator, we suggest of parametric bootstrap method in which the estimators are substituted in the assumed model. Through an example we illustrate the proposed method.
인공지능 기술이 발달하면서 뉴로사이언스 마이닝(NSM: NeuroScience Mining)과 AI를 접목하려는 시도가 증가하고 있다. 나아가 NSM은 뉴로사이언스와 비즈니스 애널리틱스의 결합으로 인해 연구범위가 확장되고 있다. 본 연구에서는 fNIRS 실험을 통해 확보한 뉴로 데이터를 분석하여 비즈니스 문제 해결 창의성(BPSC: business problem-solving creativity)을 예측하고 이를 통해 NSM의 잠재력을 조사한다. BPSC는 비즈니스에서 차별성을 가지게 하는 중요한 요소이지만, 인지적 자원의 하나인 BPSC의 측정 및 예측에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 BPSC 예측 성능을 높이는 방안으로 CNN, BiLSTM 그리고 어텐션 네트워크를 결합한 새로운 NSM 기법을 제안한다. 제안된 NSM 기법을 15만 개 이상의 fNIRS 데이터를 활용하여 유효성을 입증하였다. 연구 결과, 본 논문에서 제안하는 NSM 방법이 벤치마킹한 알고리즘(CNN, BiLSTM)에 비하여 우수한 성능을 가지는 것으로 나타났다.
This paper models supply uncertainty in the dynamic Newsboy problem context. The system consists of one supplier and one retailer who places an order to the supplier every period to meet stochastic demand. Supply uncertainty is modeled as the uncertainty in quantities delivered by the supplier. That is, the supplier delivers exactly the amount ordered by the retailer with probability of $\beta$ and the amount minus K with probability of (1-$\beta$). We formulate the problem as a dynamic programming problem and prove that retailer’s optimal replenishment policy is a stationary base-stock policy. Through a numerical study, we found that the cost increase due to supply uncertainty is significant and that the costs increase more rapidly as supply uncertainty increases. We also identified the effects of various system parameters. One of the interesting results is that as retailer’s demand uncertainty, the other uncertainty in our model, increases, the cost increase due to supply uncertainty becomes less significant.
Despite extensive research, performance enhancement of keyphrase (KP) extraction remains a challenging problem in modern informatics. Recently, deep learning-based supervised approaches have exhibited state-of-the-art accuracies with respect to this problem, and several of the previously proposed methods utilize Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)-based language models. However, few studies have investigated the effective application of BERT-based fine-tuning techniques to the problem of KP extraction. In this paper, we consider the aforementioned problem in the context of scientific articles by investigating the fine-tuning characteristics of two distinct BERT models - BERT (i.e., base BERT model by Google) and SciBERT (i.e., a BERT model trained on scientific text). Three different datasets (WWW, KDD, and Inspec) comprising data obtained from the computer science domain are used to compare the results obtained by fine-tuning BERT and SciBERT in terms of KP extraction.
The aim of this study is to provide the values and descriptive implications of the Design Thinking (DT) method into the context of educational problems of practice in an undergraduate course. To achieve the research objective, both quantitative and qualitative studies were conducted. For the qualitative study, the student's productions and reflections on the experience of the application of the DT into educational problems were analyzed. For the quantitative research, one-group pre and post-test were designed to validate the effectiveness of the DT method into educational contexts in terms of creativity level to measure the student's Creativity Potential and Practiced Creativity, Academic Self-Efficacy Scale, and Problem-Solving Inventory. This study validated that the DT method had a statistically significant influence on those three competencies and also illustrated the detailed process from a qualitative viewpoint. The results and implications reflect the potential of the DT approach with the educational problem of practice, especially, in the ill-structured problem-solving contexts for student-centered instructional setting.
At the initial stage of propulsion shaft design, in line with shaft alignment, an intensified consideration of lateral vibration is needed to verify its operational safety. Recently the alignment problem affecting the lateral vibration has been becoming issues. However, the theoretical method of forced lateral vibration analysis is not cleary established so far and it is about to simply limited among the classification societies and international standards to avoid the blade natural frequency resonance cpm outside of ${\pm}20%$ of engine rpm at MCR. On the other hand, longer center distance between each support bearing shows an affirmative result normally in shaft alignment analysis whereas the blade order resonance speed may cause lowering near the limitation in the aspect of lateral vibration. Therefore, it is required careful attention to engineers as described above. As a method to solve the problem, it is mainly considered that remove forward stern tube bearing. In this paper, based on a medium size container ship case, theoretical study was carried out in the context of the forward stern tube bearing. The various effects and functions of forward stern tube bearing are reviewed and evaluated. Then an guidance note to lead the conclusion is proposed.
연구자는 단위비율 결정 맥락 문제에서 식을 세우는 데 어려움을 겪는 한 학생을 발견하였다. 한 학생의 사례와 살펴본 선행연구를 바탕으로 단위비율 결정 맥락 문제에서 학생들이 나눗셈식을 어떻게 표현하는지, 사용하는 피제수와 제수 선택의 방법이 무엇인지, 그러한 방법은 어떻게 알게 된 것인지 등에 대해 자세히 살펴보고자 하였다. 먼저 학생들의 반응을 분석하기 위해 검사 문항을 만들어 연구 대상자에게 투입하였다. 이후 응답자 중 일부를 대상으로 피제수와 제수 선택 방법과 그에 따른 인지적 특징을 확인하기 위한 면담을 진행하였다. 그 결과 피제수와 제수 선택의 어려움이 다수의 문제임을 확인하였다. 또한 면담 대상자 중 일부는 피제수와 제수를 선택하는 나름의 방법이 있음에도 불구하고 왜 그렇게 선택하는지에 대해 설명하는 것에는 어려움이 있다는 것을 확인할 수 있었다. 연구 결과를 바탕으로 단위비율 결정 맥락 문제에서 피제수와 제수를 왜 그렇게 선택하는지, 표현된 식의 의미가 무엇인지에 대해 강조한 지도가 필요하다는 시사점을 얻었으며 그것을 수행하기 위한 지도방안을 제안하였다.
현재 높은 인식성능을 보이고 있는 대용량의 음성인식 시스템의 대부분은 고립단어 음성인식 시스템이다. 이러한 시스템의 인식범위를 늘리기 위해서는 검색하려는 단어수를 늘려야한다. 하지만 검색하려는 단어수가 늘어남에 따라 시스템의 속도 및 인식 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 스마트 흠 환경에서 음성인식 성능에 영향을 주는 상황정보를 정의하고 관성 센서와 RFID(Radio Frequency Identification)를 사용한 사용자 위치 추정 방법을 제안한다. 또한 음성인식시스템의 상황정보에 의한 단어모델 도메인을 구축하여 기존의 시스템보다 높은 성능을 보이는 음성인식 시스템을 개발한다. 스마트 흠 환경에서 본 연구에서 제안된 음성 인식 시스템이 인식률의 저하 없이 동작하는 것을 확인하였다.
In Korea, previous survey in science education mainly dealt with Quantitative variables. Qualitative ethnographic observation can bring deeper understanding of the context of school lesson and it's feature. The purpose of this study was to develop qualitative understanding about the learning experiences provided in middle school and students' responses to them through observation and interview and to investigate it from a constructivist perspective. Six lessons of the 9th grade were observed and recorded on the video tape. The topics of the lessons were potential energy, kinetic energy and conservation of mechanical energy. We had also unstructured interview with the teacher and three groups of students. The teacher's deductive explanation starting from scientific definition and quantitative problem solving using formula were the main features of the classroom lectures. The video - watching lesson was taking the role of a break rather than being seen as a useful tool for science learning and teaching by both students and the teacher. The teacher's perception about the lab experiment was not supported by the responses from the students. The teacher and students preferred problem-book to textbook for their teaching and learning. From a constructivist's perspective, however the teacher seemed to have intention of introducing daily life context, he couldn't unfold it to main context of the lessons. Students were so accustomed to passive learning that they did not express directly their complaint about their learning and did not participate in planing and controling their learning. The teacher and the students believed the scientific knowledge came from an exact experiment. There was a cooperation to seek right answer rather than a social process of making sense of knowledge. In conclusion, the observed science lessons of a middle school showed typical cross section of teacher - centered, passive learning environment, which is far from constructivist perspective.
본 논문은 Delay Tolerant Networks(DTN)에서 이동노드의 속도, 방향과 같은 속성정보를 활용하여 이동노드의 상황에 따른 최적의 중계노드를 선정하는 기법을 제안한다. 중계노드의 이동성에 의하여 데이터 패킷을 전달함으로써 목적노드와 상이한 이동성의 중계노드가 선정되면, 전송 지연시간 및 패킷 손실이 자주 발생하였다. 따라서 본 논문에서는 전송 지연시간 및 패킷 손실이 증가하는 문제를 극복하기 위해, 이동노드의 속성정보를 활용하여 중계노드를 선정하는 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 서로 다른 이동노드가 접근하면 서로의 속도, 방향과 같은 속성정보를 교환한다. 또한 이동노드의 속성정보를 통해 각 이동노드의 상황을 인지하고 분석함으로써 목적노드에게 효율적으로 데이터를 전달 할 수 있는 중계노드를 선정하게 된다. 주어진 모의 실험결과 이동 노드의 속성정보를 활용하여 중계노드를 선정함으로써 패킷 전송률 측면에서 기존의 연구결과보다 향상된 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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