The issues of compositionality, materialized ever since Frege (1982), are critically re-examined in language first mainly and then in all other possible representational systems such as thoughts, concept combination, computing, gesture, music, and animal cognition. The notion is regarded as necessary and suggested as neurologically correlated in humans, even if a weakened version is applicable because of non-articulated constituents and contextuality. Compositionality is crucially involved in all linguistically or non-linguistically meaningful expressions, dealing with at-issue content, default content, and even not-at-issue meanings such as implicatures and presuppositions in discourse. It is a constantly guiding principle to show the relation between representation and mind, still posing tantalizing research issues.
본 연구는 웹 기반 선례검색 시스템을 개발하였다. 기존의 연구들에 대한 사례 조사를 통해서 지금까지의 선례 검색 방법의 한계: 변환과정에서의 의미 손실과 자료 공유의 시공간제한성 밝혔다. 해결책으로 의미기반 공통표현모듈을 도입하고 웹 환경을 이용하여 효과적인 선례검색 해결방법을 찾아냄으로써 검색과 자료 공유가 용이한 선례검색 시스템을 개발했다.
Children exhibit different behaviors, skills, and motivations. The main aim of this research was to investigate children's sensibility factors for icons, and to look for the best typeface for application to Web-Based Instruction (WBI) for e-Learning. Three types of icons were used to assess children's sensibilities toward metaphors: text-image, representational, and spatial mapping. Through the factor analysis, we found that children exhibited more diverse reactions to the text-image and representational types of icons than to the spatial mapping type of icons. Children commonly showedn higher sensibilities to the aesthetic-factor than to the familiarity-factor or the brevity-factor. In addition, we propose a collaborative-typeface system, which recommends the best typeface for children regarding the readability and aesthetic factor in WBI. Based on these results, we venture some suggestions on icon design and typeface selection for e-Learning.
Park, Seungtae;Jeong, Haedong;Min, Hyungcheol;Lee, Hojin;Lee, Seungchul
Smart Structures and Systems
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제22권2호
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pp.175-183
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2018
Time-series data often contain one of the most valuable pieces of information in many fields including manufacturing. Because time-series data are relatively cheap to acquire, they (e.g., vibration signals) have become a crucial part of big data even in manufacturing shop floors. Recently, deep-learning models have shown state-of-art performance for analyzing big data because of their sophisticated structures and considerable computational power. Traditional models for a machinery-monitoring system have highly relied on features selected by human experts. In addition, the representational power of such models fails as the data distribution becomes complicated. On the other hand, deep-learning models automatically select highly abstracted features during the optimization process, and their representational power is better than that of traditional neural network models. However, the applicability of deep-learning models to the field of prognostics and health management (PHM) has not been well investigated yet. This study integrates the "residual fitting" mechanism inherently embedded in the wavelet transform into the convolutional neural network deep-learning structure. As a result, the architecture combines a signal smoother and classification procedures into a single model. Validation results from rotor vibration data demonstrate that our model outperforms all other off-the-shelf feature-based models.
XML은 SOAP(Simple Object Access Protocol)와 REST(Representational State Transfer) 같은 웹서비스들을 위해 널리 사용되며 데이터를 표현하기 위한 사실상의 표준이다. DOM(Document Object Model)을 사용하는 XML 파서는 DOM 트리로 생성하여 메모리에 저장하는 전처리가 요구되기 때문에, 제한적 자원을 갖는 임베디드 시스템들은 일반적으로 전처리를 요구하지 않는 스트리밍 XML 파서를 채택하여 사용하고 있다. 본 논문에서는 FPGA(Field Programmable Gate Array)에서 적응적 병렬 검색을 사용하는 스트리밍 XML 파서를 위한 새로운 구조를 제안한다. 제안된 APSearch(Adaptive Parallel Search) 파서는 이전 연구들과 비교하여 소프트웨어의 오버헤드를 상당 수 감소시켰으며 XML 파싱을 위한 처리 시간이 약 2.55배와 2.96배 향상되었다. 따라서, 제안된 APSearch 파서는 XML 파싱을 가속화하기 위한 시스템들에 적합한 구조이다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권3호
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pp.162-170
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2014
Appearance-based subspace models such as eigenfaces have been widely recognized as one of the most successful approaches to face recognition and tracking. The success of eigenfaces mainly has its origins in the benefits offered by principal component analysis (PCA), the representational power of the underlying generative process for high-dimensional noisy facial image data. The sparse extension of PCA (SPCA) has recently received significant attention in the research community. SPCA functions by imposing sparseness constraints on the eigenvectors, a technique that has been shown to yield more robust solutions in many applications. However, when SPCA is applied to facial images, the time and space complexity of PCA learning becomes a critical issue (e.g., real-time tracking). In this paper, we propose a very fast and scalable greedy forward selection algorithm for SPCA. Unlike a recent semidefinite program-relaxation method that suffers from complex optimization, our approach can process several thousands of data dimensions in reasonable time with little accuracy loss. The effectiveness of our proposed method was demonstrated on real-world face recognition and tracking datasets.
This research addresses to establish a systematic approach to design a standard Hangul code system for educational purposes in development of CAI courseware using Korean, English, and Chinese characters, which requires data exchanges and database construction. In this paper, types of Korean alphabetic code systems already in use, their representational environments and consonant/vowel order have been studied and analysed. This paper presents the requirements that the hangul code system for educational purpose needs to obtain. First, it should be able to represent all contemporary as well as ancient Korean alphabets. Second, character elements should be separable. Third, consonant/vowel order should be determined to easily retrieve and exchange data. Lastly, the code should maintain compatibility with other national codes and provide uniqueness of user-defined character codes.
지능형 교통 체계(ITS: Intelligent Transport Systems)는 기존의 교통에 정보통신, 전기 및 전자, 기계, 제어 동의 기술을 접목시켜 도로 및 교통 체계의 안전 및 운영 효율을 극대화하여 교통 문제를 해결하는 시스템이다. 현재 대량의 교통 원시 데이터를 위해 시스템을 통합하는 문제는 다른 소스데이터 간의 표현상의 이질성 및 데이터의 양과 다양성 그리고 소스의 자동화와 서로 다른 성능 등 몇 가지 문제에 직면해 있다. 본 논문에서는 고속도로 교통관리시스템과 우회도로 교통정보시스템에서 수집되는 이질적인 대용량 교통데이터의 데이터웨어하우스를 구축하기 위해 상용 도구를 활용해 추출 및 적재하는 방안을 기술한다. 또한, 고품질 교통데이터를 제공하기 위한 통합 품질관리 기법을 적용하여 평가 한다.
본 연구는 초 중등교육에서 사용되고 있는 데이터 베이스 시스템에 데이터 마이닝 기법을 적용하여 보다 효율적인 교육자료로 활용하기 위한 방안 제시에 그 목적이 있다. 데이터 마이닝에 대한 전반적인 내용과 기계학습과 관련된 내용을 고찰하였다. 교육에서 많이 사용되는 데이터베이스 시스템으로 종합생활기록과 건강 기록, 성적 자료가 있으며, 이러한 자료에서 나타난 특별한 형식과 집합을 데이터 마이닝 기법과 기계학습을 이용하여 유용한 정보를 추출하는 방법에 대해 제시하였다. 그리고 이러한 데이터 마이닝 기술을 사용함에 있어 교육 현장에서 문제가 되는 점과 이를 해결하기 위한 방안을 제안하였다.
방송과 영화 등에서의 영상 기술의 발전은 최근 3차원 입체 영상에 대한 관심을 증가시켜 왔다. 뿐만 아니라 2차원 영상의 한계로 인하여 3차원 콘텐츠에서의 입체 영상 표현 기술 개발이 시간이 지날수록 더욱 활발해지고 있다. 이는 단지 방송 분야에 국한되는 것이 아니라 의료, 교육 등 다양한 분야에서 폭넓게 접할 수 있도록 입체 영상 기술이 개발, 연구되고 있다. 하지만 입체감 표현에 있어 필요한 정교한 연출과 입체감 인지에 따른 피로감 발생 등의 이유로 예측 불허로 변화하는 게임과 같은 실시간 시스템에서 입체 영상 기술의 접목은 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 DirectX SDK 그래픽 파이프라인의 기하학적 구조를 바탕으로 입체감을 효율적으로 다룰 수 있고 상황에 따른 자동 시점 간격 조정을 통해 피로감을 해결하는 깊이감 조절 기법을 설계하였다. 이를 통해 입체 영상 기술이 접목된 게임 제작이 활발히 이루어질수 있는 새로운 대안을 제시해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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