• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1759-1772
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• 2023

Chinese named entity recognition (NER) is a challenging work that seeks to find, recognize and classify various types of information elements in unstructured text. Due to the Chinese text has no natural boundary like the spaces in the English text, Chinese named entity identification is much more difficult. At present, most deep learning based NER models are developed using a bidirectional long short-term memory network (BiLSTM), yet the performance still has some space to improve. To further improve their performance in Chinese NER tasks, we propose a new NER model, IDCNN-BiLSTM-Highway, which is a combination of the BiLSTM, the iterated dilated convolutional neural network (IDCNN) and the highway network. In our model, IDCNN is used to achieve multiscale context aggregation from a long sequence of words. Highway network is used to effectively connect different layers of networks, allowing information to pass through network layers smoothly without attenuation. Finally, the global optimum tag result is obtained by introducing conditional random field (CRF). The experimental results show that compared with other popular deep learning-based NER models, our model shows superior performance on two Chinese NER data sets: Resume and Yidu-S4k, The F1-scores are 94.98 and 77.59, respectively.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.57-69
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• 2024

Crop classification plays a vitalrole in monitoring agricultural landscapes and enhancing food production. In this study, we explore the effectiveness of Long Short-Term Memory (LSTM) models for crop classification, focusing on distinguishing between apple and rice crops. The aim wasto overcome the challenges associatedwith finding phenology-based classification thresholds by utilizing LSTM to capture the entire Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)trend. Our methodology involvestraining the LSTM model using a reference site and applying it to three separate three test sites. Firstly, we generated 25 NDVI imagesfrom the Sentinel-2A data. Aftersegmenting study areas, we calculated the mean NDVI values for each segment. For the reference area, employed a training approach utilizing the NDVI trend line. This trend line served as the basis for training our crop classification model. Following the training phase, we applied the trained model to three separate test sites. The results demonstrated a high overall accuracy of 0.92 and a kappa coefficient of 0.85 for the reference site. The overall accuracies for the test sites were also favorable, ranging from 0.88 to 0.92, indicating successful classification outcomes. We also found that certain phenological metrics can be less effective in crop classification therefore limitations of relying solely on phenological map thresholds and emphasizes the challenges in detecting phenology in real-time, particularly in the early stages of crops. Our study demonstrates the potential of LSTM models in crop classification tasks, showcasing their ability to capture temporal dependencies and analyze timeseriesremote sensing data.While limitations exist in capturing specific phenological events, the integration of alternative approaches holds promise for enhancing classification accuracy. By leveraging advanced techniques and considering the specific challenges of agricultural landscapes, we can continue to refine crop classification models and support agricultural management practices.

• 한국사회복지학
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• 제61권4호
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• pp.243-263
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• 2009

본 연구는 복합적인 욕구를 가지고 있는 재가노인을 대상으로 강점관점 사례관리 프로그램을 적용하여 실제로 운영해 보고, 이 프로그램이 노인의 욕구에 기반한 장기목적과 단기목표를 달성하는데 효과적인지, 그리고 일상생활 기능(ADL, IADL 수행능력) 및 생활만족도에 미치는 영향을 분석함으로써 노인대상 강점관점 사례관리의 적용 및 확산 가능성을 모색하려는 것이었다. 이를 위해 6명의 사례관리자가 G시에서 재가보호를 받고 있는 노인 8명을 대상으로 2008년 11월 부터 2009년 4월까지 약 6개월에 걸쳐 강점관점 사례관리서비스를 직접 실시하였다. 또한 본 연구를 통해 개발된 강점관점 사례관리의 효과성을 분석하고, 강점관점 사례관리가 대상 노인의 일상생활 기능 및 생활만족도에 미치는 영향을 조사하기 위해 연구대상 노인별 사전, 사후평가와 함께 비교집단노인(24명)과의 비교분석을 실시하였다. 본 강점관점 사례관리 프로그램의 효과성을 분석한 결과, 본 프로그램은 단기목표를 달성하는데 큰 효과가 있었던 것으로 나타났다. 노인의 ADL이나 IADL 수행능력에는 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못한 것으로 나타났으나 본 프로그램이 생활만족도에는 매우 긍정적인 영향을 준 것으로 입증됨으로써 본 프로그램이 6개월이라는 짧은 기간 내에도 노인의 욕구를 해결하기 위한 단기목표를 달성하고, 생활만족도를 향상시킬 수 있다는 고무적인 결론에 도달하였다. 이러한 결과는 선진국에서 개발되어 적용되고 있는 강점관점 사례관리 프로그램이 우리나라 노인들에게도 효과적이며, 앞으로 노인복지 설천현장에서 적용되고 확산되어야 할 당위성을 보여준다.

• 인지과학
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• 제32권3호
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• pp.117-139
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• 2021

짧은 시차를 두고 출현하는 기억과 검사배열 사이에 차이 항목의 유무를 찾아내는 변화탐지 원리는 검사배열 출현 시 기억항목들과 견주어 차이가 있는 한 항목을 탐색한다는 점에서 시각탐색 원리와 닮아있다. 본 연구는 두 과제 사이의 이러한 유사성을 배경으로, 시각단기기억 기반 변화탐지 과제에서 변화의 출현 가능성 증감이 변화탐지 반응의사결정에 미치는 영향 즉 변화출현확률 효과의 양상을 조사했다. 이를 위해 네 개의 색상 사각형에 뒤이어 출현한 또 다른 네 개의 색상 사각형 사이의 색상들을 비교해 색상 변화 항목의 유무를 판단하는 단순세부특징 변화탐지 과제를 실시했다. 변화 항목의 출현 가능성은 전체 시행 대비 20, 50 및 80% 확률로 처치되었으며 그에 따른 변화탐지 수행 오류와 탐지민감도 및 반응시간을 분석했다. 그 결과 변화 항목의 출현 가능성이 증가할수록 오경보는 증가하고 실수 반응은 감소했으며 정기각 반응시간 또한 지연된 것이 관찰되었다. 이 변화출현확률 효과는 시각탐색 과제에서 표적의 출현 가능성 증감에 따라 관찰되는 표적출현확률 효과와 매우 유사했으며 이는 두 효과를 초래하는 배경 원리가 서로 닮아있을 가능성을 시사한다.

• 한국음향학회지
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• 제36권2호
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• pp.136-143
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• 2017

본 논문에서는 심층 신경망을 이용하여 손상된 음성파일을 복원하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 다루는 음성파일 복원은 기존의 파일 카빙(file carving) 기반의 복원과는 다른 개념으로, 기존 기법으로는 복원할 수 없었던 손실된 정보를 복원하는 것이 목적이다. 새로운 복원 기법을 수행하는 과정에서 필요한 작업이지만 사람이 직접 수행할 수 없거나 너무 많은 시간이 소요되는 작업을 심층 신경망을 활용해 자동화할 수 있는 방안을 제안하였으며 관련한 실험을 진행하였다. 실험 결과, 심층 신경망을 활용해 음성, 비음성 분류나 음성파일 부호화 방식의 식별이 가능해 기존 파일 카빙 기반 방법이 복원하지 못하는 파일을 복원할 수 있었다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.877-885
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• 2022

Vision-based activity recognition has been widely attempted at construction sites to estimate productivity and enhance workers' health and safety. Previous studies have focused on extracting an individual worker's postural information from sequential image frames for activity recognition. However, various trades of workers perform different tasks with similar postural patterns, which degrades the performance of activity recognition based on postural information. To this end, this research exploited a concept of human-object interaction, the interaction between a worker and their surrounding objects, considering the fact that trade workers interact with a specific object (e.g., working tools or construction materials) relevant to their trades. This research developed an approach to understand the context from sequential image frames based on four features: posture, object, spatial features, and temporal feature. Both posture and object features were used to analyze the interaction between the worker and the target object, and the other two features were used to detect movements from the entire region of image frames in both temporal and spatial domains. The developed approach used convolutional neural networks (CNN) for feature extractors and activity classifiers and long short-term memory (LSTM) was also used as an activity classifier. The developed approach provided an average accuracy of 85.96% for classifying 12 target construction tasks performed by two trades of workers, which was higher than two benchmark models. This experimental result indicated that integrating a concept of the human-object interaction offers great benefits in activity recognition when various trade workers coexist in a scene.

• 인간행동과 음악연구
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• 제1권1호
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• pp.1-10
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• 2004

음악 활동에 참여하기 위해서는 기본적인 인지기능을 필요로 하는데, 이는 학습에 필요한 기능과도 공통점을 가진다. 음악을 듣고 기억하는 데에 복합적인 의식 활동이 요구되며, 일련의 소리 자극들이 음악으로서 의미를 갖고 기억되기 위해서는 주어진 소리 정보에 내재해 있는 특징들을 지각하고 처리할 수 있는 기능이 요구된다. 여러 선행 연구에서는 음악활동을 통해서 기본적인 학습 기능이 강화될 수 있다는 결과를 제시하였다. 본 연구는 학습부진 아동들이 청각정보처리기술과 단기기억력 강화를 중심으로 구성된 음악치료 세션에 참여하였을 때 음악 활동과 학습에 필요한 인지기능에 향상이 있는지를 보고자 하는 데에 그 목적이 있다. 본 연구에서는 음악 활동 내에서 다루어지는 인지기능을 사정할 수 있는 척도를 개발하여 학습기술 증진을 위한 음악치료 프로그램을 실행 전 후에 각각 실시하였다. 음악인지기술척도(Music Cognitive Skills Test)는 청각 지각인지력과 단기기억력 측정을 중심으로 모두 5 항목으로 구성되어 있는데, 1) 리듬 모방력, 2) 선율 모방력, 3) 음고 구별력, 4) 동화음 구별력, 5) 음보존력으로 구성되어 있다. 본 연구에는 기초학력기능검사 결과를 중심으로 담임교사가 추천한 18명의 초등학교 4, 5, 6학년 학생들이 참여하였으며, 4 개월간 주 2회씩 음악치료 프로그램이 투입되었다. 연구 결과, 리듬 모방력과 선율 모방력은 사후 검사에서 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 그 외에 음고 구별력, 동화음 구별력, 그리고 음보존력에서는 사후검사에서 증가된 결과를 보여주었다. 결과와 함께 본 연구에서는 참여자들이 수행한 시험을 통해서 나타낸 공통점을 분석한 결과 선율모방 보다 리듬모방에서 더 높은 결과를 보여주었다. 이는 리듬이 시간적인 개념만을 다루지만, 선율은 이외에 공간적인 개념이 추가된 것이기 때문에 더 난이도가 높은 작업이라고 분석될 수 있다. 선율 모방에서는 공통적으로 특정 음역에서 어려움을 보였는데, 4도 이상의 음역이 제시되었을 때와 2도의 음역을 가지고 있는 경우는 동일한 음으로 지각되는 경우가 많았다. 이러한 연구결과는 제시된 청각적 정보를 의미있는 단위로 구분하고 이를 이해하고, 기억하여 재생산해내는 작업은 모방은 물론, 음의 구별과 보존에도 필요한 기술임으로, 체계적으로 구성된 음악활동은 이러한 인지기술들을 강화시켜 줄 수 있는 전략으로 활용될 수 있다는 점을 시사한다.

• 감성과학
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• 제15권4호
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• pp.527-540
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• 2012

학습자의 학습 스트레스 수준(stress level)과 금전적 보상(monetary rewards)의 제시 시점 차이가 장, 단기 기억수행에 미치는 영향을 알아보았다. 지연-파지 효과(delay-retention effect)에서는 지연 보상 (delayed reward)이 기억의 공고화(consolidation) 과정을 촉진시켜 결과적으로 장기 기억 수행을 향상시키게 된다고 주장한다. 본 연구에서는 지연 보상과 즉시 보상(immediate reward)이 학습 스트레스가 높고, 낮은 맥락의 차이에 따라 기억 수행에 미치는 영향력이 다를 것이라 예상하였다. 따라서 학습 맥락을 학습 스트레스가 높고, 낮은 두 조건으로 나누고, 보상 조건과 기억의 인출 시점을 구분하여 실험하였다. 보상 조건은 보상 제시 시점(5초 후 제시, 바로 제시)과 보상의 유무(500원, 0원)를 구분하였고, 기억 검사는 바로 인출하는 경우와 기억 공고화 과정을 거치고 일주일 후 인출하는 경우로 나누었다. 실험 결과 지연 보상은 장기 기억에 이점 효과가 있었고, 즉시 보상은 단기 기억에만 이점 효과가 나타났다. 이러한 보상의 기억 이점 효과는 스트레스가 높은 학습 맥락에서만 관찰되었다. 본 결과는 학습자가 지각하는 학습 스트레스 수준이 높을수록 보상에 대한 민감도가 높으며, 학습 후 즉시 보상 보다 지연 보상이 기억 공고화 과정에서 기억을 촉진시키는 역할을 수행하여 결과적으로 장기 기억력을 향상시킴을 시사한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.408-412
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• 2006

본 연구는 수계별 한정된 수자원의 효율적 관리를 위한 기존 댐의 연계운영과 병행하여 댐 상 하류 유출을 고려한 종합적인 수자원관리방안 수립의 필요성이 대두됨에 따라, 저수기 댐 상 하류의 수계주요지점에 대한 하천 유출상황을 모의할 수 있는 수문모형을 제시하는데 목적이 있다. 강우유출 모형을 모의하기 위해서는 강우량, 유출량, 용수수요자료, 취수량 등을 입력자료로 한다. 여기에 활용되는 입력자료는 실시간 물관리 정보 시스템에 있는 DB의 자료를 사용한다. RRFS의 기반 모형은 미 공병단에서 개발한 SSARR 모형으로 하였으며 일단위 유출량을 산정하여 하천의 장단기 유출 예측을 실시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.128-133
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• 2005

클라이언트/서버 환경에서 컴퓨터의 성능을 측정하는 척도로써 주어진 작업에 대한 응답시간과 단위 시간 내의 얼마나 많은 작업들을 수행 완료할 수 있는가를 나타내는 처리율이 컴퓨터의 성능을 판단하는 지표로 사용되고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 서버에서 제한된 버퍼의 이용을 극대화하기 위해 상대적으로 작은 시간 간격으로 나누어 하나의 미디어 스트림을 버퍼에 할당/회수하는 윈도우 기반 버퍼 관리 기법을 제안하였다. 또한, 한번 사용된 데이터 블록에 대해 재 참조 시간을 계산하고 후속 스트림이 재사용할 수 있게 하여 멀티미디어 서버의 입출력 횟수를 줄일 수 있는 버퍼 교체 기법을 제안하였다.