• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.3
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• pp.419-425
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• 2010

Kernel machine learning is gaining a lot of popularities in analyzing large or high dimensional nonlinear data. We use this technique to estimate a GARCH model for predicting the conditional volatility of stock market returns. GARCH models are usually estimated using maximum likelihood (ML) procedures, assuming that the data are normally distributed. In this paper, we show that GARCH models can be estimated using kernel machine learning and that kernel machine has a higher predicting ability than ML methods and support vector machine, when estimating volatility of financial time series data with fat tail.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.213-218
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• 2019

기계독해는 자연어로 표현된 질문과 단락이 주어졌을 때, 해당 단락 내에 표현된 정답을 찾는 태스크이다. 최근 기계독해 태스크도 다른 자연어처리 태스크와 유사하게 BERT, XLNet, RoBERTa와 같이 사전에 학습한 언어모델을 이용하고 질문과 단락이 입력되었을 경우 정답의 경계를 추가 학습(fine-tuning)하는 방법이 우수한 성능을 보이고 있으며, 특히 KorQuAD v1.0 데이터셋에서 학습 및 평가하였을 경우 94% F1 이상의 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 현재 최고 수준의 기계독해 기술이 학습셋과 유사한 평가셋이 아닌 일반적인 질문과 단락 쌍에 대해서 가지는 일반화 능력을 평가하고자 한다. 이를 위하여 첫번째로 한국어에 대해서 공개된 KorQuAD v1.0 데이터셋과 NIA v2017 데이터셋, 그리고 엑소브레인 과제에서 구축한 엑소브레인 v2018 데이터셋을 이용하여 데이터셋 간의 교차 평가를 수행하였다. 교차 평가결과, 각 데이터셋의 정답의 길이, 질문과 단락 사이의 오버랩 비율과 같은 데이터셋 통계와 일반화 성능이 서로 관련이 있음을 확인하였다. 다음으로 KorBERT 사전 학습 언어모델과 학습 가능한 기계독해 데이터 셋 21만 건 전체를 이용하여 학습한 기계독해 모델에 대해 블라인드 평가셋 평가를 수행하였다. 블라인드 평가로 일반분야에서 학습한 기계독해 모델의 법률분야 평가셋에서의 일반화 성능을 평가하고, 정답 단락을 읽고 질문을 생성하지 않고 질문을 먼저 생성한 후 정답 단락을 검색한 평가셋에서의 기계독해 성능을 평가하였다. 블라인드 평가 결과, 사전 학습 언어 모델을 사용하지 않은 기계독해 모델 대비 사전 학습 언어 모델을 사용하는 모델이 큰 폭의 일반화 성능을 보였으나, 정답의 길이가 길고 질문과 단락 사이 어휘 오버랩 비율이 낮은 평가셋에서는 아직 80%이하의 성능을 보임을 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 기계 독해 태스크는 특성 상 질문과 정답 사이의 어휘 오버랩 및 정답의 길이에 따라 난이도 및 일반화 성능 차이가 발생함을 확인하였고, 일반적인 질문과 단락을 대상으로 하는 기계독해 모델 개발을 위해서는 다양한 유형의 평가셋에서 일반화 평가가 필요함을 확인하였다.

• School Mathematics
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• v.16 no.4
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• pp.659-675
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• 2014

The purpose of this study is to investigate the effects of scheme based strategy Instruction on problem solving of word problems of ratio and proportion for students with under achievement or at risk for learning disabilities. Three $7^{th}$ graders of underachieving or at risk LD were participated in this study. Three steps of instructional experiment-testing baseline, intervention with schematic-based strategy, testing for the abilities of problem solving, generalization, & sustainability. The results showed that the schema-based strategy, FOPS was effective method for all three students enhancing problem solving abilities and for generalizing and sustaining the problem solving.

• School Mathematics
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• v.8 no.1
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• pp.27-43
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• 2006

The objective of this paper is to design teaching units to foster secondary pre-service teachers' mathematising abilities. In these teaching units we focus on generalizing area of a 2-dimensional triangle and volume of a 3-dimensional tetrahedron to n-volume of n-simplex In this process of generalizing, principle of the permanence of equivalent forms and Cavalieri's principle are applied. To find n-volume of n-simplex, we define n-orthogonal triangular prism, and inquire into n-volume of it. And we find n-volume of n-simplex by using vectors and determinants. Through these teaching units, secondary pre-service teachers can understand and inquire into n-simplex which is generalized from a triangle and a tetrahedron, and n-volume of n-simplex which is generalized from area of a triangle and volume of a tetrahedron. They can also promote natural connection between school mathematics and academic mathematics.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.17 no.1
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• pp.75-88
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• 2004

The Support Vector Machine(SVM) algorithm has paid attention on maximizing the shortest distance between sample points and discrimination hyperplane. This paper suggests the total margin algorithm which considers the distance between all data points and the separating hyperplane. The method extends existing support vector machine algorithm. In addition, this newly proposed method improves the generalization error bound. Numerical experiments show that the total margin algorithm provides good performance, comparing with the previous methods.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.2744-2746
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• 2000

일반화된 회귀 신경망을 이용하여 반도체 공정 최적화를 위한 플라즈마를 모델링한다. 플라즈마는 Box-W린son 실험계획표에 의해 특성화되었으며, 여기에서 변화시킨 인자로는 소스전력, 압력, 척지지대의 위치, 그리고 염소의 유량이다. 총 24회의 실험이 수행이 되었으며, 플라즈마 변수는 Langmuir Probe를 이용하여 측정하였다. 측정된 주요 플라즈마 변수로는 전자밀도, 전자온도, 그리고 플라즈마 전위이다. 폭변수를 점진적으로 증가시켜 회귀신경망을 최적화하였으며. 최적화된 모델은 통계적인 반응표면모델과 비교하였다. 비교 결과, 회귀신경망은 반응표면모델에 상응하는 예측능력을 보이고 있음을 알 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.2
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• pp.101-110
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• 2004

In dynamic systems, such as social and economic systems, complex interactions emerge among its members. In that case, their behaviors become adaptive according to Changing environment. In many cases, an individual's behaviors can be modeled by a stimulus-response system in a dynamic environment. In this paper, we use the Iterated Prisoner's Dilemma (IPD) game, which is simple yet capable of dealing with complex problems, to model the dynamic systems. We propose strategic coalition consisting of many agents and simulate their emergence in a co-evolutionary learning environment. Also we introduce the concept of confidence for agents in a coalition and show how such confidences help to improve the generalization ability of the whole coalition. Experimental results are presented to demonstrate that co-evolutionary learning with coalitions and confidence allows better performing strategies that generalize well.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2006.04a
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• pp.191-194
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• 2006

대학에서 학생 개인의 학업성취도를 나타내는 평점평균(GPA)은 많은 요인의 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 현행입시제도하에서 획득 가능한 자료를 이용하여 학생부 성적과 수학능력시험성적이 대학의 학업성취도를 나타내는 평점평균과 어떠한 관계를 갖고 있는지 일반화선형모형(GLM)을 이용하여 통계적으로 분석 평가하고자 한다. 여기서 얻어진 결과는 2008학년도부터 적용되는 제7차 교육과정의 수학능력시험성적과 학생부 성적 반영 비율 산정에 필요한 기초적 정보를 제공하는데 도움이 될 수 있으리라 믿어진다. 분석에 사용한 자료는 2003, 2004학년도 인제대학교에 입학한 학생들의 입학성적과 2003, 04, 05학년도의 평점평균을 대상으로 삼았다.

• Digital Contents
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• no.2 s.45
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• pp.68-72
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• 1997

정보의 중요성이 날로 부각되고 인터넷 사용인구가 급격히 증가함에 따라 국내에서도 정보검색에 대한 관심이 크게 높아지고 있다. 여기에 PC의 보급이 일반화되어 사무실이나 가정에서 쉽게 온라인에 접속하여 정보검색을 할 수 있게 됨에 따라 정보검색이 일부 전문가들의 영역을 벗어나 일반인들 사이로 확산되고 있다. 이제는 정보검색을 전문적인 기능으로 국가에서 관리하는 방안을 검토할 때이다. 전문 검색인의 발굴 및 평가 체제를 일본의 사례를 통해 알아보자.

• Tribology and Lubricants
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• v.2 no.1
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• pp.9-17
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• 1986

원유시세의 대폭 하락현상은, 재정이 빈약한 산유국의 외채상환능력과 관련하여 국제금융혼란을 유발하며, 유전 및 대체에너지의 개발을 위축시킴으로써 결국은 고수준의 유가상승을 초래한다는 장기전망, 그러나 우선 상당기간은 배럴당 18$ 이하의 낮은 수준에서 원유가가 등락한다는 예측이 일반화되고 있다. 이러한 역오일.쇼크-저유가시대를 맞아 석유에 대한 이해를 돕기 위해 국제시황 및 국내도입 상황등을 살펴 본다.