The unsupervised domain adaptation can solve the impractical issue of repeatedly collecting high-quality training data every year for annual crop classification. This study evaluates the applicability of deep learning-based unsupervised domain adaptation models for crop classification. Three unsupervised domain adaptation models including a deep adaptation network (DAN), a deep reconstruction-classification network, and a domain adversarial neural network (DANN) are quantitatively compared via a crop classification experiment using unmanned aerial vehicle images in Hapcheon-gun and Changnyeong-gun, the major garlic and onion cultivation areas in Korea. As source baseline and target baseline models, convolutional neural networks (CNNs) are additionally applied to evaluate the classification performance of the unsupervised domain adaptation models. The three unsupervised domain adaptation models outperformed the source baseline CNN, but the different classification performances were observed depending on the degree of inconsistency between data distributions in source and target images. The classification accuracy of DAN was higher than that of the other two models when the inconsistency between source and target images was low, whereas DANN has the best classification performance when the inconsistency between source and target images was high. Therefore, the extent to which data distributions of the source and target images match should be considered to select the best unsupervised domain adaptation model to generate reliable classification results.
첨단 기술의 발전과 함께 장애인 및 노약자의 삶의 질에 대한 관심이 증가함에 따라 사용자가 각종 시스템들을 보다 쉽게 제어할 수 있는 방법들이 많이 연구되고 있다. 그 중 하나로 정의된 손 움직임 동작을 인식하여 가전기기 혹은 환경 제어 시스템, 홈 로봇 등에 명령을 내리는 기술을 예로 들 수 있다. 하지만, 정의된 손 움직임이 일상생활에서 발생하는 동작과 비슷한 경우 오작동을 일으킬 가능성이 있으며, 이를 차단하기 위해 복잡한 동작을 명령어로 사용할 경우 사용자의 편의성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비슷한 동작 중에서 특정 동작을 검출할 수 있는 퍼지 가비지 모델을 제안한다. 퍼지 가비지 모델이란 인식하고자 하는 특정 동작을 제외한 다른 유사 동작의 특성을 반영하여 구현한 퍼지 모델을 말한다. 따라서 사용자의 동작으로부터 특징 값을 구한 후 이를 특정 동작에 대한 퍼지 모델과 퍼지 가비지 모델에 각각 대입하여 얻은 결과를 비교해서 어떤 동작이 발생하였는지 결정한다. 또한 사용자의 행동 특성은 개인마다 다르게 나타나고 동일 사용자라 하더라도 경우에 따라 동작에 편차가 나타날 수 있기 때문에 특정 사용자에 대한 시스템의 적응이 필요하다. 이를 위해 다양한 경우를 고려하여 최적화된 값을 찾을 수 있는 진화 알고리즘을 이용하여 퍼지 모델 파라미터를 갱신하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위해 5명의 사용자로부터 명령 동작과 의미 없는 유사 동작의 데이터를 획득하여 실험 결과를 보인다.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.46
no.4
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pp.511-527
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2015
The study aims at constructing adaptation model, CampusQual, to evaluate the services which Tsinghua provides for Korean Students. The study is based on ServQual's "expectation-feeling difference" via conducting a survey on satisfaction on their campus life. We implement a survey including 30 questions in 5 sections: demographic statistics, study & information literacy, campus life, social & culture and regulations. Then through CampusQual model, we analyze the Korean students' adaptation level. CampusQual is a new service model that would enable Korean students to better live and study in universities in China. It also provides feasible suggestions and guidance for administrators on improving campus services for Korean Students.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.268-270
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2004
유비쿼터스 환경에서 컨텐츠 서비스를 하기 위해 DRM 시스템은 컨텐츠 적응변환을 필요로 한다. 그러나 DRM 시스템에서 컨텐츠의 저작권 보호를 위해 삽입된 워터91크는 컨텐츠 적응변환으로 인해 왜곡된다. 본 논문에서는 워터마킹기술과 컨텐츠 적응변환을 함께 사용하기 위한, 유비쿼터스 DRM 시스템에서의 워터마킹 시스템을 제안한다. IMPRIMATUR 모델에 기반한 DRM시스템에서 컨텐츠 적응변환 후 워터마크의 생존여부를 나타내는 워터마크 유효 정보 추출과정과 이를 표현하는 메타데이터를 제안한다. 마지막으로 기존에 사용되고 있는 워터마킹 알고리즘을 컨텐츠 적응변환에 적용하는 실험을 통해서 제안한 워터마킹 시스템이 컨텐츠 적응변환에 유용하다는 것을 증명하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.888-890
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2024
딥러닝의 발전으로 인공지능의 실세계 응용이 다방면으로 확대되고 있다. 하지만 학습에 사용된 소스 도메인 데이터와 테스트에 사용된 타겟 도메인 데이터 간의 분포 차이로 인해 모델의 성능이 크게 저하될 수 있다. 이를 극복하기 위해 도메인 적응 방법이 제안되었으나, 소스 도메인 데이터에 접근할 수 없는 경우 적용에 한계가 있다. 이에 대응하여 소스 데이터가 필요 없는 소스-프리 도메인 적응 기술과 실시간으로 적응하는 테스트 시간 적응 방법이 연구되고 있다. 본 논문은 최신 소스-프리 도메인 적응 및 테스트 시간 적응 방법의 동향을 파악하고 각 방법론의 기술적 특징을 분석하고자 한다.
The purpose of this study was to construct and test a social relation model of youth school adjustment, based on Hirschi's social bonding theory and the previous findings in the area of youth school adjustment. The social relation model included parent-child relation, peer relation, and teacher-student relation variables. The sample consisted of two groups, 494 adolescents: 351 high school students and 143 adolescent residents at the shelter for runaways. For data analysis, descriptive statistics, correlation analysis, and multiple regression analysis were performed. The main finding was that the social relation model of youth school adjustment was significant in explaining the general school adjustment and academic performance. Specifically, the better relations with parents, peer, and teachers, the higher the degree of youth school adjustment. Among the significant variables, teacher-students relation was the most important variable. Based on these results, this study provided some practical suggestions to effectively enhance the relations with teachers, peer, and parents.
Park, Young Cheol;Yoo, Jae Won;Jeong, Su-young;Oh, Tae-Geon;Kim, Jong Ryol;Choe, Mi Kyung;Choi, Ok-in
Journal of Wetlands Research
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v.21
no.4
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pp.267-280
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2019
Adaptive Management (AM) is one of the best available approaches for managing natural resources in the presence of uncertainty. In spite of the limitations, AM has been widely applied in nature resource management policies and plans internationally, while application of AM in nature resource management in Korea is limitedly used. Accordingly, this study reviews application of AM in nature resource management research in Korea with respect to its definitions, procedures, impediments and considerations. The present study also reviews recent ecological modelling studies which is an essential component of AM approach. Finally, management of artificial sea forest, coastal wetlands and fisheries are suggested as the recommended fields to adopt AM.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.454-456
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2004
본 논문은 보다 빠른 네트워크 서비스를 제공하기 위하여 통신 모델에 적용되는 버퍼의 자료구조인 네트워크 혼잡 적응 버퍼를 소개하고 이의 성능을 분석한다. 이 버퍼는 1) 정적으로 할당한 버퍼의 용량을 입력되는 패킷의 수에 따라 동적으로 변경 킬 수 있으며, 2) 배열을 사용함으로써 빠른 메모리 정근과 최적의 용량으로 메모리를 할당할 수 있으며 3) 기존 혼잡제어 알고리즘에 쉽게 적응시킬 수 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.506-509
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2004
생물과 같이 외부 환경의 변화에 적응하는 능력을 갖도록 하기 위한 시스템을 다치오토마타를 사용하여 모델화하고 이들에 대하여 도태, 교배, 돌연변이 둥의 유전적 조작을 반복함 적용에 의해 유한 상태 전이 과정을 해석하고 응용할 수 있는 방법을 제안한다. 이러한 해석과 방법에 대한 모델을 기초로 자기 갱신할 수 있는 자율 오토마타와 환경에 적응할 수 있는 적응 오토마타를 실현하는 기초 단계로 적용할 수 있는 가능성을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.559-561
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2004
최근 비즈니스 프로세스 통합에 관련된 다양한 연구를 통해, 수많은 비즈니스 프로세스 언어 및 표기법들이 개발되고 있다. 표준화되지 않은 다양한 비즈니스 프로세스 언어들은 비즈니스 프로세스를 자동화하려는 기업들뿐만 아니라, 비즈니스에 참여하는 일반 사용자에게도 혼동을 가져온다. 본 논문은 다양하고 표준화되지 않은 비즈니스 프로세스 언어들을 모두 디자인할 수 있기 위한 적응적인 모델을 제안한다. Jena와 JGraph와 같은 기존 모델의 장점들을 조합하고 단점을 보완하여 개발되었다. 본 논문에서 제안한 모델은 파이프-필터 아키텍쳐를 이용해 비즈니스 프로세스의 데이터를 단계적으로 추출한다. 그리고 추출된 데이터는 다양한 환경에 적응하기 위해, 해쉬 또는 링크드 리스트의 자료 구조에 저장되어 관리된다. 마지막으로, 저장된 데이터들은 사용자의 요구에 따라 실행언어로 변환되거나 다시 GUI에 보여 진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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