Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.115-119
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2019
딥러닝 모델은 자동으로 자질을 추출하고 추상화 하기 위해 깊은 은닉층을 가지며, 이전 연구들은 이러한 은닉층을 깊게 쌓는 것이 성능 향상에 기여한다는 것을 증명해왔다. 하지만 데이터나 태스크에 따라 높은 성능을 내는 깊이가 다르고, 모델 깊이 설정에 대한 명확한 근거가 부족하다. 본 논문은 데이터 셋에 따라 적합한 깊이가 다르다고 가정하고, 이를 확인하기 위해 모델 내부에 분류기를 추가하여 모델 내부의 학습 경향을 확인하였다. 그 결과 태스크나 입력의 특성에 따라 필요로 하는 깊이에 차이가 있음을 발견하였고, 이를 근거로 가변적으로 깊이를 선택하여 모델의 출력을 조절하여 그 결과 성능이 향상됨을 확인하였다.
Kim, Seong-Won;Jung, Hae-Seong;Jin, Jae-Hwan;Lee, Myung-Joon
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.1
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pp.253-263
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2017
As needs for knowledge on Korean history and the attention of the people are rapidly increasing, various smartphone applications for learning the history have appeared during recent years. These applications provide multiple choice questions to users through their own problem banks. But, since these questions are selected from the fixed set of problems that are stored previously, the learning efficiency of users is inevitably decreased when they use the applications repeatedly. In this paper, we present a question generation system named K-History which generates multiple choice questions in an automatic way using the database on the history of Korea. In addition, we also describe the development of the application Korean History Infinite Challenge as a learning application for Korean history. To develop K-History, we classify typical types of learning problems through various problems based on Korean history learning materials, proposing algorithms to generate problems according to the types found. Through the developed techniques, various learning systems can reduce the cost for creating questions, while increasing the learning efficiency of users.
This study is to investigate the characteristics of problem-finding and problem-solving abilities demonstrated by the secondary gifted students in the context of STEAM convergent problems. For this, using the STEAM convergence problem solving ability test, we qualitatively and quantitatively compared and analyzed the workbook outputs written in the process of finding and solving problems for each student in the gifted class. The results are as follows: First, we found that the speciality of the major of the proposed activity paper influenced the preference for questions and pattern of finding problems. Second, it was found that the difference in the ability to find and solve problems for a specific task was not by the major of the gifted class, but by the composition of the group. Third, in finding and solving the STEAM convergent problem, the individual creativity and the cooperative creativity of the group were more significant than the major. These results suggest that it is necessary to include the affective factors of gifted students and the concept of cooperation in problem-finding and problem-solving ability evaluation, and there is a need to develop a teaching and learning strategy that can improve cooperative problem-solving skills so that group creativity can be exhibited well.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.181-183
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2003
최근 대용량의 데이터베이스로부터 유용한 정보를 발견하고 데이터간에 존재하는 연관성을 탐색하고 분석하는 데이터 마이닝에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 다양한 생체 신호를 분석하기 위하여 데이터 마이닝 기법을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 심전도 신호의 패턴을 분류하기 위하여 신경망 기법을 적용하였다. 최근 패턴분류에 있어서 각광을 받고 있는 SVM 모델은 학습과정에서 얻어진 확률분포를 이용하여 의사결정함수를 추정한 후 이 함수에 따라 새로운 데이터를 이원분류 하는 것으로 분류 문제에 있어서 일반화 기능이 매우 높다. 기존에 많이 이용되던 BP 모델과 비교평가 하였다.
본 연구의 목적은 운동제어/학습 또는 운동역학을 연구하는데 중요한 역할을 하는 근전도의 사용과 근전도와 등척성 수축력과의 관계에 나타나는 문제점과 제안점을 조사하는 것이다. 선행연구를 분석한 결과, 등척성 힘의 증가에 따른 근전도의 증가 관계가 선형적 모양으로 나타나지는 않았다. 또한, 선행연구에서 근전도와 등척성 힘 관계를 연구하는데 몇 가지 문제점들이 발견되었다. 이러한 문제점은 선행 연구실험들의 절차상에 차이가 나타났고, 근육의 생리학적인 또는 해부학적인 성질에서 문제점이 논의되었다. 결론적으로, 이러한 문제점들이 해결되지 않는 한 근전도와 등척성 수축력과의 관계는 불분명하게 남아있을 것이다.
최근 유비쿼터스 네트워크에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 유비쿼터스 네트워크는 무선으로 데이터를 전송함으로서 특성상 쉽게 침입자들로부터 침입을 당할 수 있는 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이에 따라 강력한 침입탐지 기술에 대한 요구가 증가되고 있다. 본 논문에서는 갈수록 늘어나는 새로운 변형 공격에 대한 탐지를 위하여 LBG-SVDD을 이용한 침입탐지 기법을 제안한다. LBG-SVDD은 새로운 변형 공격 침입 탐지가 발견되었을 때, 새로운 변형 공격 형태에 대한 빠른 학습 훈련을 통해 공격 침입 탐지를 할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.1-3
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2001
이 논문에서는 지식발견과 데이터 마이닝에 관한 전반적인 소개와 고객이탈에 관한 것이다. 데이터 마이닝이란 과거에 수집된 데이터로부터 반복적인 학습과정을 거쳐 데이터에 내재되어 있는 패턴을 찾아내는 모델링 기법이며 통신서비스시장에서 데이터 마이닝 활용으로 고객이탈방지 모델을 인공신경망을 통해 구축하였다. 통신서비스시장의 경쟁이 심화됨에 따라 통신서비스 제공 업체가 고통으로 겪는 어려움 중의 하나가 고객이탈률이다. 따라서 데이터베이스에서 보다 가치 있는 정보를 찾아내 고객 이탈고객 분류의 적중률에 관하여 논의하였다.
The purpose of the study is to investigate the applicability of portfolio assessment to ordinary elementary science classes, and the effects of a portrolio assessment on students' science achievement, inquiry ability, and science attiudes. Two schools were sampled from a metropolitan area, a city, and three schools from rural area in central Korea. Two fifth-grade classes were sampled from each school selected, and one class is assigned to experimental group and the other to control group, respectively. The total number of participants of the study are 475. Portfolio assessmest was administered to experimental group, and conventional teaching to control group for two and half month. Science achievement test, science inquiry ability test, and science attitudes test were administered as a pre- and post-test. Portfolio asseddment seems to be applecable to ordinary elementary science classroom. Statistically meaningful difference was not found in students' science achievemant by group, region, and sex. Students' inquiry ability and science attitudes showed statistically meaningful difference by region rather than group. Experimental group showed more positive scores on some sub-domains of science attitudes, such as perception on science education, and science career, interests in science activity, and criticism. In conclusion, portfolio assessment can be applicable to ordinary dldmentary science classrooms. The effects of portfolio assessment are at least the same as the traditional teaching on student science achievement, inquiry ability, and science attitudes.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.289-294
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2008
어떤 자연언어 문서가 전달하려는 의미는 그 텍스트의 성격에 따라 아주 명확할 수도(예: 뉴스 문서), 아주 불분명할 수도 있다(예: 시). 이 연구는 이러한 '의미의 명확성(semantic transparency)'을 정량적으로 측정할 수 있다고 가정하고, 이 의미의 명확성을 판단하는 데에 단어들의 연쇄(word association)의 확률통계적 성질들이 어떻게 기능하는지에 대해 논한다. 이를 위해 특정 단어가 연쇄체를 형성하면서 발생하는 neighboring frequency와 degeneracy를 중심으로 Markov chain Monte Carlo scheme을 적용하여 의미망('Semantic Hypernetwork')으로 학습시킨 후 문서의 구성 단어들과 그 집합들 간의 연결 상태를 파악하였다. 우리는 의미적으로 그 표상이 분명하게 나뉘는 문서들(뉴스와 시)을 대상으로 이 모델이 어떻게 이들의 의미적 명확성을 분류하는지 분석하였다. Neighboring frequency와 degeneracy, 이 두 속성이 언어구조에서의 의미망 기억과 학습 탐색 기제에 유의한 기질로서 제안될 수 있다. 본 연구의 주요 결과로 1) 텍스트의 의미론적 투명성을 구별하는 통계적 증거와, 2) 문서의 의미구조에 대한 새로운 기질 발견, 3) 기존의 문서의 카테고리 별 분류와는 다른 방식의 분류 방식 제안을 들 수 있다.
In this paper, we show how dynamic manipulation environments can be integrated in the mathematics curriculum by presenting some pedagogical tasks manufactured by dynamic manipulation. These examples are composed to produce meaningful definitions through inductive experiments, to strengthen the thinking ability on continuity through the visualization, to make mathematics through investigation and finding, and to strengthen the ability of posing and generalizing problems. Through these examples students can observe the process of how mathematics is being invented, and they can experience how to solve mathematical problems using physical experiments in dynamic manipulation environments. When integration of dynamic manipulation into the teaching and learning of mathematics is applied, some difficulties can come out. To resolve such difficulties, a teacher must play the role of a co-worker of students in addition to the role of a scaffolder, coach, or close listener.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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