이 논문에서는 자연어로 구성된 수학 문장제 문제 자동 풀이하기 위한 Transformer 기반의 생성 모델인 KoEPT를 제안한다. 수학 문장제 문제는 일상 상황을 수학적 형식으로 표현한 자연어 문제이다. 문장제 문제 풀이 기술은 함축된 논리를 인공지능이 파악해야 한다는 요구사항을 지녀 최근 인공지능의 언어 이해 능력을 증진하기 위해 국내외에서 다양하게 연구되고 있다. 한국어의 경우 문제를 유형으로 분류하여 풀이하는 기법들이 주로 시도되었으나, 이러한 기법은 다양한 수식을 포괄하여 분류 난도가 높은 데이터셋에 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문은 이에 대해 '식' 토큰과 포인터 네트워크를 사용하는 KoEPT 모델을 사용했다. 이 모델의 성능을 측정하기 위해 현존하는 한국어 수학 문장제 문제 데이터셋인 IL, CC, ALG514의 분류 난도를 측정한 후 5겹 교차 검증 기법을 사용하여 KoEPT의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 한국어 데이터셋들에 대하여, KoEPT는 CC에서는 기존 최고 성능과 대등한 99.1%, IL과 ALG514에서 각각 89.3%, 80.5%로 새로운 최고 성능을 얻었다. 뿐만 아니라 평가 결과 KoEPT는 분류 난도가 높은 데이터셋에 대해 상대적으로 개선된 성능을 보였다. KoEPT가 분류 난도의 영향을 덜 받으며 좋은 성능을 얻게 된 이유를 '식' 토큰과 포인터 네트워크 때문이라는 것을 ablation study를 통해서 밝혔다.
본 연구에서는 고령자의 신경인지 기능의 정량적이고 객관적인 평가를 위해 개발된 직관적 평가 기술이 접목된 전산화 종합 신경인지 검사 방법에 대한 타당도와 신뢰도를 검증하고자 한다. 피험자는 신체 건강한 60대 이상 고령자를 100명을 대상으로 실험을 진행하였다. 고령자의 종합적인 신경인지기능을 평가하기 위하여 (주)싸이버메딕에서 개발한 전산화 종합 인지기능검사(Computerized Neuro-cognitive Function Test: 이하 CNT, cybermedic. Co., Korea)를 사용하였다. 검사는 주의력 검사, 기억력 검사와 문제 해결력 검사로 구성하였다. CNT의 검사항목별 상관분석 결과, 주의력 검사와 기억력 검사에서 주의력이라는 단일영역을 측정하는 특성을 확인할 수 있었다. 문제해결력 검사에서도 측정 목적은 다르지만 문제해결을 위한 포괄적인 인지기능검사가 가능하고 높은 수준의 유의한 상관관계를 확인 할 수 있었다. 신뢰도 분석에서 검사-재검사에 대한 반분신뢰도 및 내적 일치도는 유의하게 높은 수준을 보였다. 위 연구 결과, 본 연구에서 구성한 종합 신경인지 검사 항목이 재연성과 유효성을 확보하였다고 판단된다.
Cloud computing is a distributed computing model that has lot of drawbacks and faces difficulties. Many new innovative and emerging techniques take advantage of its features. In this paper, we explore the security threats to and Risk Assessments for cloud computing, attack mitigation frameworks, and the risk-based dynamic access control for cloud computing. Common security threats to cloud computing have been explored and these threats are addressed through acceptable measures via governance and effective risk management using a tailored Security Risk Approach. Most existing Threat and Risk Assessment (TRA) schemes for cloud services use a converse thinking approach to develop theoretical solutions for minimizing the risk of security breaches at a minimal cost. In our study, we propose an improved Attack-Defense Tree mechanism designated as iADTree, for solving the TRA problem in cloud computing environments.
알고리즘을 컴퓨터로 구현하여 수식 입력에 대한 출력을 과정없이 보여주는 프로그램이 컴퓨터 대수 시스템이다. 이 시스템에 연역적 추론을 자동화하는 과정을 수행하는 자동 연역 시스템을 결합하는 시도로 구현된 것이 Theorema 시스템이다. 오스트리아의 RISC 연구소에서 개발된 이 시스템은 Mathematica의 rewriting 기법을 사용하여 구현되었는데, 계산과 문제 해결, 증명을 할 수 있는 모드를 지원하고 있다. 본 논문에서는 계산 모드의 Theorema 언어를 구사하여 TI-92 그래픽 계산기에 탑재된 Derive 시스템의 일부를 시뮬레이션한 결과를 토대로 TI-92 메뉴얼을 Mathematica notebook의 형태로 생성하는 도구를 개발한 내용을 소대한다. 또한, 이렇게 하여 생성된 매뉴얼이 자바 서브릿을 통하여 웹기반 학습용 인터페이스로 연계되는 일련의 과정을 제시한다.
The objective of this paper is to show how team study can be advanced with the aid of a current computer technology, that is distributed Artificial Intelligence(DAI). Studying distributed problem solving by using groups of artificial agents, DAI can provide important ideas and techniques for the study of team behaviors like team decision making. To demonstrate the usefulness of DAI models as team research tools, a DAI model called 'Team-Soar' was built and a simulation experiment done with the model was introduced, Here, Team-Soar models a naval command and control team consisting of four members whose mission was to identify the threat level of aircraft. The simulation experiment was performed to examine the relationships of team decision scheme and member incompetence with team performance. Generally, the results of the Team-Soar simulation met expectations and confirmed previous findings in the literature. For example, the results support the existence of main and interaction effects of team decision scheme and member competence on team performance. Certain results of the Team-Soar simulation provide new insights about team decision making, which can be tested against human subjects or empirical data.
Given a fixed production process and facility capacity, the ability to respond to market fluctuations in terms of changes in production, work force, and inventory is the major task of production management. The costs involved are primarily payroll (regular and overtime), inventory carrying, and hiring and firing. The magnitude of these costs is usually a significant portion of the operating costs of the firm and consequently a small percentage saving due to astute aggregate scheduling can mean substantial absolute saving. At least three demonstrably optimal techniques have been developed for solving this aggregate scheduling problem. These three optimal are apparently LDR, PPP, and SDR. By combining these three different approaches, another optimal solution was obtained by me. I call this CDR (Combined Decision Rule). This approach appears to be useful. This approach may be generalizable to aggregate scheduling involving a short term resources.
The economic dispatch problem is important in both power system planning and operation, although there have been major advances in defining and solving more complete Optimal Power Flow(OPF) problems, there exists a need for constrained economic dispatch techniques which, though not as rigorous or as exact an OPF, are fast enough to be used on desktop computers. This paper presents a DC-OPF algorithm that is based upon Relative-Contribution Index in Generators. The transmission constraints are modeled as linear constraint based on a DC-Power-Flow model. An detailed illustrative example is presented.
Recently, six sigma has been widely adopted in a variety of industries as a disciplined, data-driven problem solving approach or methodology supported by a handful of powerful statistical tools in order to reduce variation through continuous process improvement. Also, data mining has been widely used to discover unknown knowledge from a large volume of data using various modeling techniques such as neural network, decision tree, regression analysis, etc. This paper proposes a six sigma methodology based on data mining for effectively and efficiently processing massive data in driving six sigma projects. The proposed methodology is applied in the hot stove system which is a major energy-consuming process in a "P" steel company for improvement of heat efficiency through reduction of energy consumption. The results show optimal operation conditions and reduction of the hot stove energy cost by 15%.
A comprehensive program for children's leadership improvement by enhancing their self-esteem, empathy, communication competence and emotion regulation utilized core concepts and techniques or the Solution-Focused Model of Chung et al. (2005), Satir's Experiential Model(Chung, 2003), Cognitive-Behavioral Model (Kim, 2002) and problem-solving games (Chung & Kim, 2005). Twenty-six $3^{rd}$, $4^{th}$, and $5^{th}$ graders from public schools in Seoul participated in six 2.5 hour sessions and their mothers participated in two 2.5 hour sessions. All subjects received pre-, post- and follow-up tests. The results showed that children's self-esteem, empathy, communication competence, and emotion regulation increased as a result of this program and the effects lasted for at least three months after the termination of the program.
MANET is depended on the property as like variable energy, high degree of mobility, location environments of nodes etc. So, in this paper, we propose an algorithm techniques which is TICC (Time Interval Clustering Control) based on energy value in property of each node for solving cluster problem. It provides improving cluster energy efficiency how can being node manage to order each node's energy level. TICC is clustering method. It has shown that Node's energy efficiency and life time are improved in MANET.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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