Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2002.05a
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pp.125-129
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2002
실시간 운영체제(Real-Time Operating System: 이하 RTOS라 함) 개발환경에서 제공하는 도구 중에 하나인 RTOS 시뮬레이터는 타겟 하드웨어가 호스트에 연결되어 있지 않아도 호스트에서 응용프로그램의 개발과 디버깅을 가능하게 해주는 타겟 시뮬레이션 환경을 제공해 줌으로서, 개발자로 하여금 빠른 시간 내에 응용프로그램을 개발할 수 있도록 지원하며 하드웨어 개발이 완료되기 전에도 응용프로그램을 개발할 수 있게 해 준다. 그러한 이유로 현재 대부분의 상용 RTOS 개발환경에서는 RTOS 시뮬레이터를 제공하고 있다. 그러나 현재 상용 RTOS 시뮬레이터들은 대부분 RTOS의 기능적인 부분들만 호스트에서 동작하도록 구현되어 있어서 RTOS나 RTOS 응용프로그램이 실제 타겟에서 실행될 때의 실질적인 시간 추정이 불가능하다. 이러한 문제점은 실시간 시스템이 정해진 시간 내에 결과를 출력해야 하는 시스템임을 감안한다면 RTOS 시뮬레이터의 가장 큰 결점이 되기 때문에 실행시간 추정 기능을 가지면서 실용화도 가능한 RTOS 시뮬레이터가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하여 RTOS와 RTOS 응용프로그램이 실제 타겟에서 처리될 때의 실행시간 추정이 가능하고 상용화가 가능한 기계 명령어 기반(machine instruction-based)의 RTOS 시뮬레이터를 연구 개발하였다. 나아가 실행시간의 주요 요소인 파이프라인과 캐쉬의 영향도 고려함으로서 실행시간 추정의 정확도를 향상시켰다 본 연구에서 사용된 RTOS는 한국전자통신연구원(ETRI)에서 2000년에 개발된 Q+이고, Q+가 동작하는 타겟 하드웨어는 ARM 계열의 StrongARM SA-110 마이크로프로세서와 21285 주제어기가 장착된 EBSA-285 보드이다. 측정하면서 수행하였다. 검증 결과 random 상태에서는 문헌자료에 부합되는 예측결과를 보여주었으나, intermediate와 constant 상태에서는 문헌보다 다소 낮은 속도를 보여주었다 이러한 속도차는 추후 현장 데이터를 수집하여 보다 실질적인 검증을 통하여 조정되어야 할 것으로 판단된다.지발광(1.26초)보다 구애발광(1.12초)에서 0.88배 감소하였고, 암컷에서 정지발광(2.99초)보다 구애발광(1.06초)에서 0.35배 감소하였다. 발광양상에서 발광주파수는 수짓의 정지발광에서 0.8 Hz, 수컷 구애발광에서 0.9 Hz, 암컷의 정지발광에서 0.3 Hz, 암컷의 구애발광에서 0.9 Hz로 각각 나타났다. H. papariensis의 발광파장영역은 400 nm에서 700 nm에 이르는 모든 영역에서 확인되었으며 가장 높은 첨두치는 600 nm에 있고 500에서 600 nm 사이의 파장대가 가장 두드러지게 나타났다. 발광양상과 어우러진 교미행동은 Hp system과 같은 결과를 얻었다.하는 방법을 제안한다. 즉 채널 액세스 확률을 각 슬롯에서 예약상태에 있는 음성 단말의 수뿐만 아니라 각 슬롯에서 예약을 하려고 하는 단말의 수에 기초하여 산출하는 방법을 제안하고 이의 성능을 분석하였다. 시뮬레이션에 의해 새로 제안된 채널 허용 확률을 산출하는 방식의 성능을 비교한 결과 기존에 제안된 방법들보다 상당한 성능의 향상을 볼 수 있었다., 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(minimal $X^{0}$
Journal of the Korean Society for information Management
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v.26
no.2
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pp.127-147
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2009
The synonym issue is an inherent barrier in human-computer communication, and it is more challenging in a Web 2.0 application, especially in social tagging applications. In an effort to resolve the issue, the goal of this study is to test the feasibility of a Web 2.0 application as a potential source for synonyms. This study investigates a way of identifying similar tags from a popular collaborative tagging application, Delicious. Specifically, we propose an algorithm (FolkSim) for measuring the similarity of social tags from Delicious. We compared FolkSim to a cosine-based similarity method and observed that the top-ranked tags on the similar list generated by FolkSim tend to be among the best possible similar tags in given choices. Also, the lists appear to be relatively better than the ones created by CosSim. We also observed that tag folksonomy and similar list resemble each other to a certain degree so that it possibly serves as an alternative outcome, especially in case the FolkSim-based list is unavailable or infeasible.
The aim of this research is the development and evaluation of a technical vocabulary list for early childhood education. The list was compiled from a corpus of 500,000 running words of written academic texts from 7 books about early childhood education. The distribution of GSL[1] and AWL[2] was 81.86% and 9.78% respectively, which meant that academic texts related to early childhood education is very similar with ones on other disciplines. The technical vocabulary list for early childhood education (TV4ECE), extracted in terms of frequency and range, contains 224 types. This word list can be used to teach early childhood education in English, especially for the preparation of reading the English texts in the field of early childhood education.
In this paper, it is proposed a mind map program using open API to provide mashup function. Web paradigm is changing to Web 2.0. So mashup using open API is much applied. Mashup is good method for not only web service, but making new ideas or informations. It is mind map that was made systematical like this method. In this paper, a mind map application based on mobile that provides mashup function implemented for modern people that mostly process their business during movement.
Although torrents and P2P sites or web hard are frequently used by users simply because they can be easily downloaded freely or at low prices, domestic torrent and P2P sites or web hard are very sensitive to copyright. Techniques have been researched and applied. Among these, title and string comparison method filtering techniques that block the number of cases such as file titles or combinations of key words are blocked by changing the title and spacing. Bypass is easy through. In order to detect and block illegal works for copyright protection, a technique for normalizing modified file titles is essential. In this paper, we compared the detection rate by searching before and after normalizing the modified file title of illegal works and normalizing the file title. Before the normalization, the detection rate was 77.72%, which was unfortunate while the detection rate was 90.23% after the normalization. In the future, it is expected that better handling of nonsense terms, such as common date and quality display, will yield better results.
With the development of the internet and computer, the amount of information through the internet is increasing rapidly and it is managed in document form. For this reason, the research into the method to manage for a large amount of document in an effective way is necessary. The document clustering is integrated documents to subject by classifying a set of documents through their similarity among them. Accordingly, the document clustering can be used in exploring and searching a document and it can increased accuracy of search. This paper proposes an efficient incremental cluttering method for a set of documents increase gradually. The incremental document clustering algorithm assigns a set of new documents to the legacy clusters which have been identified in advance. In addition, to improve the correctness of the clustering, removing the stop words can be proposed and the weight of the word can be calculated by the proposed TF$\times$NIDF function.
Three experiments were conducted to determine the exact locus of the frequency effect in speech production. In Experiment 1. a picture naming task was used to replicate whether the word frequency effect is due to the processes involved in lexical
access or not. The robust word frequency effect of 31ms was obtained. The question to be addressed in Experiment 2 is whether the word frequency effect is originated from the level where a lemma is selected. To the end, using a picture-word interference task, the significance of interactions between the effects of target frequency, distractor frequency and semantic relatedness were tested. Interaction between the distractor frequency and semantic relatedness variables was significant. And interaction between the target and distractor frequency variables showed a significant tendency. In addition, the results of Experiment 2 suggest that the mechanism underlying the word frequency effect
is encoded as different resting activation level of lemmas. Experiment 3 explored whether the word frequency effect is attributed to the lexeme level where phonological information of words is represented or not. A methodological logic applied to Experiment 3 was the same as to Experiment 2. Any interaction was not significant. In conclusion, the present study obtained the
evidence supporting two assumptions: (a) the locus of the word frequency effect exists in the processes involved in lemma selection, (b) the mechanism for the word frequency effect is
encoded as different resting activation level of lemmas. In order to explain the word frequency effect obtained in this study, the core assumptions of current production models need to be modified.
Hwang, Yu Mi;Park, Kinam;Jung, Young Hee;Pyun, Sung-Bom
Journal of Digital Convergence
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v.17
no.10
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pp.321-327
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2019
The purpose of this study is to develop a smart device-based Language Rehabilitation Program (LRP) to improve communication ability for the patients with language disability. The content of the LRP includes a variety of semantic categories and grammatical elements and consists of 17 semantic categories, 29 tasks and 3780 items to improve comprehension/production ability at word level, semantic category level, sentence level and discourse level. We developed LRP as a Windows-base management program and an Android-base language rehabilitation application. LRP was developed into an application for smart devices, providing real-time delivery of training contents, measurement and database of training task results, and patient progress and monitoring. A follow-up study will be conducted on the verification of the language rehabilitation effect using LRP by patients with language disability.
Research and importance of legal services applied with AI so that it can be easily understood and predictable in difficult legal fields is increasing. In this study, based on the decision of the Tax Tribunal in the field of tax law, a model was built through self-learning through information collection and data processing, and the prediction results were answered to the user's query and the accuracy was verified. The proposed model collects information on tax decisions and extracts useful data through web crawling, and generates word vectors by applying Word2Vec's Fast Text algorithm to the optimized output through NLP. 11,103 cases of information were collected and classified from 2017 to 2019, and verified with 70% accuracy. It can be useful in various legal systems and prior research to be more efficient application.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.26
no.1
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pp.11-20
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2023
Traditionally, surveys or interview studies have been used to measure satisfaction factors for public services. This method focuses on the simple frequency of civil complaints and does not consider the aggravation of emotions implied in civil complaints. As a result, it is difficult to judge the urgency of civil complaints and the severity of grievances experienced by civil petitioners. This study aims to calculate the negative emotional value of collective complaints by using the happiness score for each word on the Hedonometer. The Anti-Corruption and Civil Rights Commission applied a Hedonometer to the top civil complaint topics and related keyword data by region in 2021 to calculate negative sentiment values by subject of civil complaints, and visualize the distribution by region. Using the negative emotional values derived from the results of this study, the severity of emotions contained in civil complaints can be considered. It is also expected to be helpful in determining the urgency of civil complaints and the severity of grievances experienced by civil petitioners.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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