본 논문은 개인의 정보를 외부로 유출하지 않고, 소비자 방송 수신 단말 장치에 저장된 데이터를 이용하여 머신 러닝 모델을 학습하고, 소비자가 원하는 맞춤 방송 정보를 제공하는 시스템을 구글의 연합 학습[1] 을 기반한 설계에 관한 것이다. 이를 위하여, 소비자 사용 패턴 및 행동 데이터를 수집하고 저장하며 머신 러닝 학습을 진행 하는 단말 구조와 단말에서 생성된 학습 모델 파라미터 정보를 수집하고 평균화 하는 중앙 서버의 구조를 연구하고, 연합 학습을 이용한 학습 정보를 이용하여 개인 맞춤형 방송 정보를 제공하는 시스템을 연구한다.
Hyeonsol Sim;Hyeonbin Park;Jeeyoung Park;Jaewon Sin;Youngjong Kim
Annual Conference of KIPS
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2023.05a
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pp.698-700
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2023
본 논문에서는 한국어 데이터와 모델링, 추가 평가 지표를 통해 Text Summarization 분야에서 한국어로 좋은 성능을 내기 위한 방식을 제안한다. KoBART의 크기를 키우고 PEGASUS의 GSG를 사용하는 KoBART-GSG 모델을 제안한다. 이때 ASR 모델을 사용하여 한국어 데이터를 구축하고 추가 학습을 진행한다. 또한, 생성된 요약문과 원문에서 Attention 기법으로 키워드와 핵심 문장을 추출하여 지능형 텍스트를 구성하는 새로운 방식을 제안한다. ASR Open API와 제안한 방식을 사용하여 오디오 파일을 텍스트로 변환하고 요약하는 강의나 회의 등 학계와 산업에서 사용할 수 있는 서비스를 제공한다.
웹사이트의 블로그에서 등록된 게시물을 분류, 표현하는 방식으로 카테고리 분류방식과 Tag cloud 분류방식을 사용하고 있다. 그러나 카테고리분류방식은 같은 게시물이라도 블로그 관리자별로 해당 분류의 생성기준이 주관적인 판단에 따라 다른 분류에 속할 수 있어 이용자들이 찾고자 하는 게시물을 검색하는데 많은 시간이 소요될 수 있다는 단점이 있다. 또한 이를 보완하는 방안으로 사용되는 Tag cloud 방식은 태그들을 흩어놓아 원하는 정보를 빠르게 찾는데 한계가 있다. 이에 본 논문은 블로그에서 태그들을 그룹화하여 구현한 트리형 Tag cloud(이하 'TreeTag cloud') 모델을 통해 카테고리 분류방식의 트리 구조의 장점인 직관성 및 구조화와 Tag cloud 분류방식의 장점인 짧은 search depth 를 결합하여 구현하는 방법을 제안하였다.
This paper presents an effective representation scheme for the shape analysis of the hippocampal structure and a stereoscopic-haptic environment to enhance sense of realism. The parametric model and the 3D skeleton represent various types of hippocampal shapes and they are stored in the Octree data structure. So they can be used for the interactive shape analysis. And the 3D skeleton-based pose normalization allows us to align a position and an orientation of the 3D hippocampal models constructed from multimodal medical imaging data. We also have trained Support Vector Machine (SVM) for classifying between the normal controls and epileptic patients. Results suggest that the presented representation scheme provides various level of shape representation and the SVM can be a useful classifier in analyzing the shape differences between two groups. A stereoscopic-haptic virtual environment combining an auto-stereoscopic display with a force-feedback (or haptic) device takes an advantage of 3D applications for medicine because it improves space and depth perception.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.5
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pp.459-466
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2012
The ionospheric delay is the largest error source in GPS positioning after the SA effect has been turned off. The ionospheric error can be easily removed by using ionospheric-free combinations but it is only restricted for dual-frequency receivers. Therefore, in this study, the regional ionospheric grid model was developed for single-frequency receivers. The developed model was compared with GIM to validate its accuracy. As a result, it yielded RMSE of 3.8 TECU for 10 days. And L1 medium- and long-range relative positioning was performed to evaluate positioning accuracy improvements. The positioning accuracy was improved by 46.7% compared with that without any correction of ionosphere and troposphere and was improved by 14.5% compared with that only tropospheric correction.
In this paper, we propose a detector generation model which is applied to immune system to improve the misuse detection rates in misuse detection models. 10cv method is used to sendmail data which is provided by the DARPA. We experimented and analyzed the misuse detection rate that is either judgment of the normal system call as abnormal system call or judgment of the abnormal system call as normal system call. In the experiment, between detector which was generated by any abnormal system call and temporary detector. I did experiments with a new detector which was removed temporary detector which made a wrong decision for normal system call as an abnormal system call and abnormal system call as a normal system call. The misuse detection rate of detector which is applied to the immune system is greater than the other detector by 0.3%.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.5
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pp.975-982
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2024
This paper optimally designs the shape of the rotor notch to improve the efficiency and reduce torque ripple of a 30kW EV traction IPMSM. To improve torque ripple, notches were applied to the IPMSM rotor and the optimal design was performed. Elliptical, square, and triangular notches were applied to the IPMSM rotor and sample points of the IPMSM were generated within the specified design range using OLHD. Fifty sample points were generated for each of the three types of notches, and five metamodels were generated. The model with the lowest RMSE among the generated metamodels was selected, and parameter sensitivity analysis and optimal design were performed using this. The results of the optimal design were verified by FEA and compared with the torque characteristics of the existing IPMSM. As a result, the torque ripple was reduced by 62.5% to 1.376Nm compared to the initial model, the peak-to-peak cogging torque was reduced by 34% to 0.547Nm, and the efficiency was 96.742%.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.326-328
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2000
본 논문에서는 지연계산기반 함수형 언어 프로그램을 받아 Java 프로그램을 목적 코드로 생성하는 컴파일러를 설계하고 구현한다. 이 컴파일러는 제한된 형태의 함수형 언어 Shared Term Graph(STG)를 입력언어로 하는 추상기계 Spineless Tagiess G-Machine (STGM)을 수행 모델로 한다. 본 논문에서는 명령형 언어 L-code를 제안하고 이를 입력언어로 하는 새로운 형태의 STGM인 L-Machine을 제안한다. STG 언어를 L-code로 변환하는 컴파일러와 L-code를 Java로 변환하는 컴파일러를 설계하고 구현함으로써 원하는 컴파일러를 구성한다. 그리고 Glasgow Haskell 컴파일러를 전단부로 하여 지연계산 기반 함수형 언어 Haskell로 작성된 프로그램들을 컴파일하여 STG 프로그램으로 변환한 다음 본 논문에서 구현한 컴파일러로 이를 Java 프로그램으로 변환한다. 변환된 Java 프로그램을 Sun JIT 컴파일러로 컴파일하여 수행한 성능 평가 결과를 제시한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.95-100
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2023
끊임없이 재생산되는 혐오 표현의 정확한 탐지를 위해서는 혐오란 무엇인가에 대한 본질적인 이해가 필요하다. 본 연구에서는 화용론에서 사용되는 적정성 조건이라는 분석 틀을 활용하여 모델이 '혐오하기' 화행을 어떻게 인식하고 있는지 평가하고자 했다. 혐오 화행의 적정성 조건을 명제 내용 조건, 예비 조건, 성실성 조건, 본질 조건으로 나누어 분석하였으며, 이를 진위형, 연결형, 단답형, 논술형 문항으로 구성했다. 그 결과 모든 문항 유형에서 50점이 넘는 점수를 받았으나 비교적 고차원인 사고 능력을 측정하는 단답형과 논술형 문항 유형의 점수가 가장 낮게 나타났다.
영어 교육 시장 확대로 다양한 영어 학습 시스템이 개발되고 있다. 그러나 어휘의 문맥적 이해와 효과적인 학습 방법을 결합한 지능형 어휘 학습 시스템에 대한 연구는 미비하다. 본 연구에서는 임의의 n 개 영어 단어가 한 그룹으로 제시되고, 이들을 모두 포함한 예문을 제공하는 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 개발한다. 본 연구에서는 임의의 n 개 영어 단어가 주어졌을 때 문맥에 맞는 영어 예문을 자동으로 생성하는 모델을 개발하였다. 어휘 평가를 바탕으로 자동으로 취약 어휘를 선정하며 학습자들이 해당 어휘를 학습 할 수 있도록 진행한다. 본 연구에서 개발한 지능형 영어 어휘 학습 시스템의 사용성 평가를 위해 설문 검사를 실시하였다. 설문 결과는 문맥 및 어휘 그룹 기반의 지능형 영어 학습 시스템은 사용자들이 사용하기 편리하고 어휘 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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