As the computer becomes pervasive in everyday life, the programming arises as an essential technique. To support the education of programming, Republic of Korea has launched a plan to develop the official courses of programming by 2018. However, the programming education in Korea tends to be difficult and the students easily lose their concentration since most of programming languages are based on English. This paper proposes a Korean programming language called Saesark to promote the effective programming education for Korean students. Saesark has been developed based on Java, which supports the object-oriented programming and the lambda expressions. In order to evaluate the educational suitability of Saesark, we compared it with other Korean programming languages in three respects: syntactic features, IDE support, and error messages in Korean. According to the comparison, Saesark is revealed more suitable than other languages. Specifically, the IDE features and the error messages in Korean are expected to be mostly valuable in educating novice programmers.
nif (nitrogen fixation)-H.D, K genes of Frankia sp. SNU 014201. a symbiotic strain isolated from root nodule of Alnus hirsura, were found to be located in the genome on 13.5 kb of EcoRI, 18.0 kb of BamHI, 10.5 kb of BglII and 4.5 kb of KpnI fragments. Using EMBL-3 BamHI arms of bacteriophage lambda. the genomic library was constructed. from which fourteen recombinant phage nif-clones were selected. Among them, Ahnif-I2 had insert DNA of 18 kb, in which 7.9 kb of BamHl fragment contained nif-H, D, K and 3.6 kb of HindlIl/KpnI had nif-H and partial -D. Therefore, the 7.9 kb and 3.6 kb fragments were subcloned and partial restriction maps were constructed. As the results, nif-F1, D.K genes were found to be located continuously on the 6.5 kb of HindII/BamHI and 5.2 kb of SalIIBamHI fragment in the genome of Frankia sp. SNU 014201.
This paper describes the design of implantable 8-channel telemetering system to get physiological signals. The internal circuits of this system are designed not only to achieve as small size and low power dissipation as possible, but also to enable continuous measurement of physiological signals. Its main functions are to enable continuous measurement of physiological signals and to accomplish on-off power switching of an implantable battery by receiving appropriate command signals from an external circuit. To integrate implantable biotelemetry system, we performed layout of internal system using Lambda based $2{\mu}m$ n-well design rules. This system, used together with appropriate sensors, is expected to be capable of measuring and transmitting such significant parameters as pressure, pH, and temperature.
This study selected container terminals of Gwangyang and Busan Ports to evaluate the influence of efficient container terminals. For the study, after data envelopment analysis (DEA) using the CCR and BCC models, the decision-making unit (DMU) system was used to define nodes; and with the use of a reference group in DEA (BCC model) and a lambda value, this study created a social network and analyzed the influences of efficient DMUs through a centrality analysis of eigenvectors. The results are presented as follows: First, as a result of the DEA, CCR efficiencies in PNC, HJNC, and HPNT container terminals of Busan Port were 1 and BCC efficiencies at Singamman Terminal, Wooam Terminal, PNC, HJNC, HPNT, and BNCT container terminals of Busan Port were 1. Second, as a result of undertaking social network analysis (SNA), according to an eigenvector centrality analysis, HJNC Terminal was referred to the most (influence score of 0.515), which indicates that it is the most influential as a container terminal. The influence of PNC Terminal was 0.512, while that of Wooam Terminal was 0.379. CJ Korea Express in Gwangyang Port was ranked fourth in influence, but its influence score of 0.256 indicates that it was the most influential of the container terminals at Gwangyang Port.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.2
no.5
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pp.733-745
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1995
This study is aimed at construction of a translator for a functional programming language. For this goal we define a functional programming language which has lazy semantics and develop a translator for it. The execution model selected is the G-machine-based combinator graph reduction. The translator is composed of 4 phases and translates a source program to a C program. The first phase of the translator translates a source program to a enriched lambda- calculus graph, the second phase transforms a lambda-calculus graph into supercombinators, the third phase translates supercombiantors to a G program and the last phase translates the G program to a C program. The final result of the translator, a C program, is compiled to an executable program by C compiler. The translator is implemented in C using compiler development tools such as TACC and Lex, under the UNIX environments. In this paper we present the design and implementation techniques for developing the translator and show results by executing some test problems.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.33
no.3
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pp.1-9
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2005
The interaction between hypersonic free stream and side jet flow at high altitudes is investigated by using the direct simulation Monte Carlo (DSMC) method. In order to alleviate the difficulty associated with the large density difference between the free stream and the side jet flow and to simulate the two flows simultaneously, a weighting factor technique is applied. For validation, the corner flow over a pair of plates perpendicularly attached is calculated with and without a side jet, and the results are compared with experiment. For a more realistic configuration, the flow past a blunted cone cylinder shape is solved. The leeward or windward jet is injected into the free stream and the effect on the aerodynamic force and moment is observed at various flow angles. The lambda shock effect and the wake structure are studied in terms of the surface pressure differential. A higher interaction between the free stream and the side jet flow is observed when the side jet is injected in the windward direction.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.1
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pp.27-35
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2021
This paper proposes a method to mitigate the Catastrophic Forgetting phenomenon in which artificial neural networks forget information on previous data. This method adjusts the Regularization strength by measuring the relationship between previous data and present data. MNIST and EMNIST data were used for performance evaluation and experimented in three scenarios. The experiment results showed a 0.1~3% improvement in the accuracy of the previous task for the same domain data and a 10~13% improvement in the accuracy of the previous task for different domain data. When continuously learning data with various domains, the accuracy of all previous tasks achieved more than 50% and the average accuracy improved by about 7%. This result shows that neural network learning can be properly performed in a CL environment in which data of different domains are successively entered by the method of this paper.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.1
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pp.15-23
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2022
Among the learning methods for Continuous Learning environments, "Learning without Forgetting" has fixed regularization strengths, which can lead to poor performance in environments where various data are received. We suggest a way to set weights variable by identifying the features of the data we want to learn. We applied weights adaptively using correlation and complexity. Scenarios with various data are used for evaluation and experiments showed accuracy increases by up to 5% in the new task and up to 11% in the previous task. In addition, it was found that the adaptive weight value obtained by the algorithm proposed in this paper, approached the optimal weight value calculated manually by repeated experiments for each experimental scenario. The correlation coefficient value is 0.739, and overall average task accuracy increased. It can be seen that the method of this paper sets an appropriate lambda value every time a new task is learned, and derives the optimal result value in various scenarios.
Junhyoung Chung;Donguk Shin;Seyong Hwang;Gunwoong Park
The Korean Journal of Applied Statistics
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v.37
no.2
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pp.239-253
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2024
This research applies both point-wise and pair-wise learning strategies within the learning-to-rank (LTR) framework to predict horse race rankings in Seoul. Specifically, for point-wise learning, we employ a linear model and random forest. In contrast, for pair-wise learning, we utilize tools such as RankNet, and LambdaMART (XGBoost Ranker, LightGBM Ranker, and CatBoost Ranker). Furthermore, to enhance predictions, race records are standardized based on race distance, and we integrate various datasets, including race information, jockey information, horse training records, and trainer information. Our results empirically demonstrate that pair-wise learning approaches that can reflect the order information between items generally outperform point-wise learning approaches. Notably, CatBoost Ranker is the top performer. Through Shapley value analysis, we identified that the important variables for CatBoost Ranker include the performance of a horse, its previous race records, the count of its starting trainings, the total number of starting trainings, and the instances of disease diagnoses for the horse.
For the purpose of examining the dental biofilm reduction effect and control difficulty level through a dental biofilm control program in this study, the total of 131 medical records (82.9%) were used for the final analysis upon excluding the records that were not suitable for this study among the records of 158 persons for the medical records of clinical hygiene case reports that were submitted from 2006 to 2011 by students at the Department of Dental Hygiene at N University located in Chungnam region. The result of examining the dental biofilm reduction effect according to the visit number when conducting a dental biofilm control program showed that the dental biofilm index reduced meaningfully as the visit number increased. However, in the case of those that visited for 7 sessions, the level of reduction was not statistically meaningful. For the purpose of comparing the dental biofilm index mean per area of teeth during the final session visit of dental biofilm control program, the area of teeth was classified into labial/buccal surface, lingual/palatal surface and proximal surface, and the dental biofilm index of lingual/palatal surface was the highest with 26.5%. The result of measuring the dental biofilm of maxilla/mandible revealed meaningful differences between the dental biofilm index of maxilla and mandible. The result of analyzing the dental biofilm index of labial/buccal surface, lingual/palatal surface and proximal surface revealed meaingful differences among the dental biofilm index of labial/ buccal surface, lingual/palatal surface and proximal surface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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