• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2023.10a
• /
• pp.149-154
• /
• 2023

본고는 한국어 생성 모델의 독성 텍스트 저항 능력을 검증하기 위해 'CVALUE' 데이터셋에서 추출한 고난도 독성 질문-대답 100쌍을 바탕으로 한국어 생성 모델을 위한 '100 K-Poison' 데이터셋을 시범적으로 구축했다. 이 데이터셋을 토대로 4가지 대표적인 한국어 생성 모델 'ZeroShot TextClassifcation'과 'Text Generation7 실험을 진행함으로써 현재 한국어 생성 모델의 독성 텍스트 식별 및 응답 능력을 종합적으로 고찰했고, 모델 간의 독성 텍스트 저항력 격차 현상을 분석했으며, 앞으로 한국어 생성 모델의 독성 텍스트 식별 및 웅대 성능을 한층 더 강화하기 위한 '이독공독(以毒攻毒)' 학습 전략을 새로 제안하였다.

• Journal of Science Education
• /
• v.42 no.2
• /
• pp.132-147
• /
• 2018

The goal of this research is to suggest a theoretical process-centered assessment model based on Learning Progressions of key competencies in the context of STEAM instructions. The "Process-Products Combined Module-type (P2CM) STEAM Assessment Model (P2CM STEAM Assessment Model, hereafter) can be used both as an instructional model and as an assesment model, applicable for various STEAM topics and instructional types. consists of 3 axes. The first X axis stands for 4C competencies that should be emphasized through STEAM instruction. The second Y axis stands for the types and the hierarchy of STEAM instructions. The third Z axis stands for the assessment standards based on LP. We also exemplified an assessment module combined creativity competency with creativity-based instruction based on . Based on the research results, we suggested elaboration of assessment models based on Korean LP research outcomes, development and supply of formative assessment models through field-based in-depth research, modification of formative assessment models with the participation of teacher communities and in-service teachers, and the necessity of further research on assessment models for tracking LP.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.115-115
• /
• 2019

하천수 흐름예측에 대한 연구는 대부분 WRF-Hydro와 같은 과정기반 모델링 시스템을 이용한다. 과정기반 모델링 시스템은 물리적 현상을 일반화한 수식으로 구성되어있다. 일반화된 수식은 불확실성을 내포하고 있으며 지역적 특성도 반영하지 못한다. 특히 수식에 사용되는 입력자료는 측정값으로 오차가 존재한다. 따라서 과정기반 모델링 시스템 예측결과는 계통오차와 우연오차가 존재한다. 현재 매개변수 보정을 통해 예측결과를 개선하는 방법을 사용하고 있으나 한계가 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 상호보완적인 Data-driven 모델을 구축하여 과정기반 모델링 시스템 결과를 개선하고자 하였다. Data-driven 모델 구축을 위해 머신러닝 기법인 instance-based weighting(IBW)과 support vector regression(SVR)을 사용하였다. 구축된 Data-driven 모델은 한반도 지역 주요 저수지 및 호수의 하천수 흐름예측을 통해 검증하였다. 검증을 위해 과정기반 모델링 시스템으로 WRF-Hydro를 구동하였다. 입력자료는 기상청의 국지수치예측모델자료(LDAPS), HydroSHEDS의 수치표고모델자료(DEM), 국가지리정보원의 저수지 및 호수 연속수치지형도를 사용하였다. 본 연구를 통해 구축된 Data-driven모델은 기존 과정기반 모델링 시스템의 오류수정 한계를 머신러닝을 이용하여 개선할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• Journal of Technology Innovation
• /
• v.31 no.2
• /
• pp.83-110
• /
• 2023

This study deals with the process by which 'Social problem-solving R&D model' is established in Korean society through the evolution of the government's R&D program. We will examine the process by which a 'Social problem-solving R&D model', which was not present in companies, science and technology communities, and civil society, is formed through government R&D programs. To this end, we present a conceptual framework to analyze the process of co-evolution of 'Social problem solving R&D model', the organizational community that supports and implements it, and the institutions that supports the new model. In the synthesis, policy measures to enhance 'Social problem-solving R&D model' are dealt with.

• Journal of The Korean Association of Information Education
• /
• v.16 no.3
• /
• pp.299-307
• /
• 2012

Even though there are many models for educational curriculum of giftedness for children, there is little model for educational methodology and curriculum of information science giftedness of children. A curriculum model for information science giftedness of children is proposed on this study. This model's characteristics is a modular integrated curriculum model combined the mathematics, natural science, and information science. Because there is no regular curriculums of information science at elementary school. this model is valided. Also, There is also need to train multiple areas in the field of information science to expose information science giftedness of the children, This model is to minimize the relationship between modules, and to maximize the cohesion in the each module. As for result of statistics analysis for 60 giftedness students during three years, we know the effectiveness of this model.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.191-194
• /
• 2005

본 논문에서는 방송 영상에서 조명효과와 크기변화 등에 강인한 얼굴패턴 검출기법을 제시한다. 제안된 얼굴검출 모델은 영상 전처리 과정과 얼굴패턴 검출 과정으로 이루어진다. 전처리 과정은 조명변화에 대한 보정기능과 다중필터에 의한 후보영역 선별기능으로 구분된다. 얼굴패턴 검출과정은 다단계의 특징지도 생성과정과 패턴분류 과정으로 이루어진다. 특징지도를 생성하기 위하여 가보(Gabor) 필터계층을 포함하는 CNN(Convolutional Neural Networks)모델을 도입하였다. 다양한 배경을 고려한 효과적인 학습을 위하여 본 논문에서는 억제성의 뉴런(Inhibitory neuron)을 포함하는 구조의 CNN모델을 적용한다. CNN으로부터 추출되는 특징집합은 최종 단계에서 WFMM(Weighted Fuzzy Min Max) 모델을 사용하여 분류된다. 이때 사용되는 특징집합의 크기는 분류기의 규모 및 계산량의 결정적인 역할을 준다. 이에 본 연구에서는 최종 분류 과정에 사용되는 특징의 수를 효과적으로 줄이기 위해 FMM모델을 사용하는 적응적인 특징 선별 기법을 제안한다. 또한 실제 영상을 통한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.383-383
• /
• 2023

오늘날 수문학 분야에서는 유역에 대한 강우-유출 시뮬레이션을 머신 러닝(ML: Machine Learning)을 활용하여 다양한 연구를 실행하고 있다. 본 연구에서는 시간별 강우-유출 예측 모델인 GR4H(Génie Rural à 4 paramètres Horaires)를 사용하여 충주댐 유역을 대상으로 연구를 수행하였다. 유역의 속성에 따라서 모델의 성능이 어떻게 달라지는지 비교하여 특성에 맞는 모델을 알아내고. 또한 이 과정에서 기상 및 유출 데이터의 보정 길이를 가지고 어느 정도의 데이터 기간이 모델에서 좋은 성능을 보이는지 파악하였다. 뿐만 아니라 모델에 필요한 선행기간의 데이터가 있는 경우와 없는 경우를 비교하여 어떠한 차이를 보이는지, 그리고 선행기간은 얼마나 필요한지 연구를 통하여 알아냈다. 본 연구를 통하여 충주댐 유역에 대한 모델의 적용성 및 성능을 파악하고 수문 모형 구축에 제한이 있는 유역에 대해서도 사용이 가능한지 판단한다. 실험 유역의 관측 값을 모델에 입력한 후 각 모델에 해당하는 매개변수의 최적값을 찾아내는 과정을 거쳐 시뮬레이션을실 행했다. 본 연구에서 사용한 강우-유출 모델인 GR4H는 프랑스의 INRAE-Antony(Institut National de la recherche agronomique-Antony)에서 만들어진 airGR의 일종으로, 시간별 강우-유출 예측을 위해 개발된 공정 기반(process-based)의 집중적, 개념적 수문학 모델이다. 4개의 매개변수(parameter)가 있으며 이는 유역의 특정 속성을 나타낸다. GR4H를 시뮬레이션 하는 과정에서 매개변수의 최적화를 위해 적절한 보정 길이를 파악하여야 한다. 이러한 과정은 4년, 5년, 6년 등 1년씩 데이터의 양을 늘려가며 매개변수를 최적화한다. 이 과정에서 기상 및 유출 데이터의 적절한 보정 길이를 찾아낸다. 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터를 관측 값과 비교하여 모델의 성능을 평가하고 다른 관측 값을 통해 시뮬레이션을 실행하여 검증을 거친다.

• Computational Structural Engineering
• /
• v.11 no.2
• /
• pp.40-48
• /
• 1998

본 기사에서는 간단한 구조물에 대한 구조설계과정의 예에 대하여 살펴보았다. 구조설계 과정은 MSD model의 개념을 이용하여 표시하였다. 그러나 MSD model은 구체적인 설계과정의 표기법을 포함하지는 않는다. 실제의 구조설계 과정은 본 기사에서 나타난 것보다는 더욱 복잡하고, 이를 위하여 질서정연하게 구조설계과정을 표시할 수 있는 표기법을 가진 model이 필요하게 된다. 지금까지 여러 연구자들에 의하여 설계과정의 다양성을 표현하기 위한 model들이 제안되어 왔으며, 본 기사에서 설명된 MSD model과 관련된 것으로는 Context-Free Grammar를 이용한 설계과정 표기법이 있다. 이 표기법은 개체형 통합설계모델의 일부로서 개발되었다.

• Journal of the Korean Chemical Society
• /
• v.62 no.4
• /
• pp.279-287
• /
• 2018

In this study, we analyzed the explanations and examples of Brønsted-Lowry model in Chemistry I and Chemistry II textbooks of the 2009 revised curriculum. In particular, the definition of the Brønsted-Lowry model, the examples, and the content of experiments were analyzed by the process perspective of chemical equilibrium, emergent process. The analyzed textbooks were 4 kinds of Chemistry I textbooks and 4 kinds of Chemistry II textbooks in 2009 revision curriculum. As a result, Chemical I textbooks did not adequately show the chemical equilibrium viewpoint when explaining the Brønsted-Lowry model. In the Chemistry II textbooks, the examples of Brønsted-Lowry model were not present emergent process viewpoint, and those were described as sequential viewpoint of Arrhenius model. In addition, examples of experiments to demonstrate the Brønsted-Lowry model of Chemistry II textbooks were insufficient. The experimental examples related to the definition of acid bases were at the level of classification by the color change of indicators. The experimental examples for explaining the strength of acid and base were to compare current intensity or amount of hydrogen gas generated from the reaction with metal. In addition, all textbooks presented the state of aqueous solution when describing the Brønsted-Lowry model, causing problems with differentiation from the Arrhenius model. Therefore, it is necessary to develop examples of experiments to help students understand Brønsted-Lowry model by presenting acid and base reaction in the non-aqueous solution state.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.37 no.2
• /
• pp.120-128
• /
• 2010

A hypernetwork is a generalized hypo-graph and a probabilistic graphical model based on evolutionary learning. Hypernetwork models have been applied to various domains including pattern recognition and bioinformatics. Nevertheless, conventional hypernetwork models have the limitation that they can manage data with categorical or discrete attibutes only since the learning method of hypernetworks is based on equality comparison of hyperedges with learned data. Therefore, real-valued data need to be discretized by preprocessing before learning with hypernetworks. However, discretization causes inevitable information loss and possible decrease of accuracy in pattern classification. To overcome this weakness, we propose a novel feature-wise L1-distance based method for real-valued attributes in learning hypernetwork models in this study. We show that the proposed model improves the classification accuracy compared with conventional hypernetworks and it shows competitive performance over other machine learning methods.