In this paper we investigate some concepts frequently called in sample surveys such as 'representative of sample' as well as 'consistency', 'unbiasedness', and 'efficiency' in estimation. The first is strongly related with sampling procedure including coverage rate of survey population, response rate in establishment survey, and recruit rate of final samples. The others, however, are concerned with both sampling design and corresponding estimators simultaneously. Whereas both consistency and unbiasedness are based on the representative sample, efficiency does not depend on the representative sample. The representative of sample can be increased by raising the rate of coverage, response and recruit as well. Consistency may be investigated according to variables of interest and auxiliary variables. The well-known raing-ratio weighting method is a method to increase consistency of auxiliary variables by means of matching population size in each cell. Efficiency is not directly related with the representative of sample, and allocation methods such as proportional and Neyman allocation in stratified sampling and post-stratification are all methods to increase the efficiency of estimation under the condition of satisfying the representative of sample.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.548-553
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2021
비디오 질의 응답은 입력으로 주어진 비디오와 질문에 적절할 정답을 제공하기 위해 텍스트, 이미지 등 다양한 정보처리가 요구되는 대표적인 multi-modal 문제이다. 질의 응답 시스템은 질의 응답의 성능을 높이기 위해 다수의 서로 다른 응답 모듈을 사용하기도 하며 생성된 정답 후보군 중 가장 적절할 정답을 선택하는 정답 선택 모듈이 필요하다. 정답 선택 모듈은 응답 모듈의 서로 다른 관점을 고려하여 응답 선택을 선택할 필요성이 있다. 하지만 응답 모듈이 black-box 모델인 경우 정답 선택 모듈은 응답 모듈의 parameter와 예측 분포를 통해 지식을 전달 받기 어렵다. 그리고 학습 데이터셋은 응답 모듈이 학습에 사용했기 때문에 과적합 문제로 각 모듈의 관점을 학습하기엔 어려우며 학습 데이터셋 이외 비교적 적은 데이터셋으로 학습해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정답 선택 성능을 높이기 위해 전이 학습 기반의 멀티모달 퓨전 정답 선택 모델을 제안한다. DramaQA 데이터셋을 통해 성능을 측정하여 제안된 모델의 우수성을 실험적으로 증명하였다.
In this study, we newly define the Total Survey Error(TSE) in exit poll and investigate the TSEs of the exit poll survey for the 18th general election of 2008 to analyse the cause of the exit poll prediction error. To explore the main cause and effect of the total survey error, the total survey error was divided by the sampling error which comes from sampling process of poll stations and the non-sampling error which comes from selecting voter and collecting responses from sampled voters in each electoral district. We consider the relationship between non-response rates and total survey error as well as non-sampling error. Also, we study the representativeness of the exit poll sample by comparing the sex/age distribution of the exit poll data and the National Election Commission poll data.
Analyzed is the spectral response profile specification used for the infrared (IR) channels of the meteorological imagers of GOES series geostationary satellites. The variation characteristics of effective wavelength and effective input radiance due to the change of the spectral response function profile within the imager performance specification are analyzed in order to propose how to understand the spectral response specification. As an analysis approach, at first a center symmetrical spectral response function and 4 worst case spectral response functions are selected within the spectral response specification, and then effective wavelength and effective input radiance are calculated for each spectral response function. As a result, the maximum allowable ranges of effective wavelength and effective input radiance are provided per the spectral response specification.
Bit-Na Keum;Hong-Jin Kim;Sang-Min Park;Jai-Eun Kim;Jin-Xia Huang;Oh-Woog Kwon;Hark-Soo Kim
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.82-87
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2022
대화 모델은 대표적으로 검색 모델 또는 생성 모델을 기반으로 구현된다. 최근에는 두 모델의 장점은 융합하고 단점은 보완하기 위해 검색 기법과 생성 기법을 결합하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 생성 모델이 검색된 응답을 전혀 반영하지 않고 응답을 생성하여 검색 모델을 간과하는 문제 또는 검색된 응답을 그대로 복사해 생성하여 검색 모델에 과의존하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 완화하며 검색 모델과 생성 모델을 모두 조화롭게 활용할 수 있는 대화 모델을 제안한다. 생성 모델이 검색 모델을 간과하는 문제를 완화하기 위해 학습 시 골드 응답을 검색된 응답과 함께 사용한다. 또한, 검색 모델에 과의존하는 문제를 완화하기 위해 검색된 응답들의 내용어 일부를 마스킹하고 순서를 무작위로 섞어 노이징한다. 검색된 응답은 대화 컨텍스트와의 관련성이 높은 것만을 선별하여 생성에 활용한다. 정량 평가 및 정성 평가를 통해 제안한 방법의 성능 향상 효과를 확인하였다.
협회가 주최하고 인케코퍼레이션이 주관한‘벤처기업의 글로벌 사업개발전략 포럼’이 지난 1월 27일 오후 삼성동 코엑스에서 열렸다. 이날 포럼에 는 인케 임원 및 벤처기업의 글로벌마케팅 담당자, 금융기관 전문가, 기술평가 전문가 등 150여 명이 참석해 열띤 토론을 벌였다. 협회 조현정 차기 공동회장과 중소기업청 정준석 차장은 축사에서 벤처기업 글로벌화와 인케코퍼레이션 역할의 중요성을 강조했다. 이어서 지멘스의 투자 유치로 글로벌시장을 공략하고 있는 다산네트웍스의 남민우 대표, 기술력으로 세계 시장을 공략하는 주성엔지니어링의 황철주 대표, 아이리버 브랜드로 MP3시장에서 세계적인 기업이 된 레인콤 양덕준 대표, 그리고 종합상사 출신으로서 B2B 기업으로 성공한 엔투비 김봉관 대표가 글로벌 성공사례를 발표하고 포럼 참석자와 질의응답시간을 가졌다. 마지막으로 인케코퍼레이션 전하진 대표가 인케코퍼레이션의 역할과 비전에 대해 설명했다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06d
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pp.238-242
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2007
무선이동기기의 에너지 소모를 줄이기 위해서는 무선인터페이스의 전력소모를 최대한 줄이는 것이 중요하다. 대표적인 무선통신인 IEEE 802.11 표준에서는 무선인터페이스를 수면모드로 전환하는 전력절약모드(PSM, Power Save Mode)를 정의하고 있다 그러나 수면모드로 동작하는 도중에는 데이터를 수신할 수 없으므로 전력절약과 전송지연 사이에서 조정(trade-off)을 하여야 한다. HTTP와 같이 요청-응답을 기본으로 하는 통신 응용에서는 요청 발생 후 응답이 도착할 때까지 걸리는 시간을 노드의 수면시간에 반영하면 데이터의 수신이 지연되는 문제를 완화하면서 전력절약을 할 수 있으며, 기존 연구들도 이에 착안하는 기법을 제안하고 있다. 그러나 기존 연구들은 HTTP통신이 다중적으로 발생하면 그 효과는 사라지게 된다. 본 연구에서는 기존에 제안된 기법이 갖는 문제점을 분석하고 이를 완화하기위해 응답시간 지연비율을 적용한 지연수면(Delayed Sleep) 스케줄링 기법을 제안하며 시뮬레이션을 통해 이를 검증하였다.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2010.04a
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pp.27-30
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2010
TMD(Tuned Mass Damper)는 대표적인 제진장치로서 주로 고층건물, 교량 및 스타디움의 객석 등의 진동제어에 이용되고 있다. 그러나 대공간구조물과 같이 면외 방향의 강성이 매우 작은 구조물에 대한 TMD 적용에 대한 연구는 거의 전무한 실정이다. 본 연구에서는 아치구조물의 진동에 대한 TMD의 제어 성능을 TMD의 설치위치 및 거동방향에 따라서 비교분석하였다. 아치구조물은 수평지진동에 대해서는 역대칭모드인 1차 모드가 지배적이며, 연직지진동에 대해서는 대칭모드인 2차 모드가 지배적인 진동응답을 보이고 있다. 따라서 아치구조물의 효율적인 진동응답제어를 위해서는 진동모드가 탁월한 위치에 TMD를 설치하는 것이 합리적이다. 그리고 수평지진동 및 수직지진동에 대하여 TMD가 수평방향으로 거동하도록 하는 것보다 연직방향으로 움직이도록 설치하는 것이 아치구조물의 진동제어에 있어서 매우 효과적인 것으로 나타났다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2020.10a
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pp.501-506
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2020
질의 난이도 분석 문제는 자연어 질의문을 답변할 때 어려움의 정도를 측정하는 문제이다. 질의 난이도 분석 문제는 문서 독해, 의학 시험, 비디오 질의 등과 같은 다양한 데이터셋에서 연구되어 왔다. 본 논문에서는 질의문과 질의문에 응답하기 위한 정보들 간의 관계를 파악하는 것으로 질의 난이도 분석 문제를 접근하여 이를 BERT와 Dual Multi-head Attention을 사용하여 모델링 하였다. 본 논문에서 제안하는 모델의 우수성을 증명하기 위하여 최근 자연언어이해 부분에서 높은 성능을 보여주는 기 학습 언어 모델과 이전 연구의 질의 난이도 분석 모델과의 성능을 비교하였고, 제안 모델은 대표적인 비디오 질의 응답 데이터셋인 DramaQA의 Memory Complexity에서 99.76%, Logical Complexity에서는 89.47%의 정확도로 가장 높은 질의 난이도 분석 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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