Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.361-364
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2021
지식 기반 다중 대화 시스템은 지식 정보를 포함한 응답을 생성하는 대화 시스템이다. 이 시스템은 응답 생성에 필요한 지식 정보를 찾아내는 지식 선택 작업과 찾아낸 지식 정보를 바탕으로 문맥을 고려한 응답을 생성하는 응답 생성 작업으로 구성된다. 본 논문에서는 지식 선택 작업을 기계독해 프레임워크에 적용하여 해결하는 방법을 제안한다. 지식 선택 작업은 여러 개의 발화로 이루어진 대화 기록을 바탕으로 지식 문서 내에 존재하는 지식을 찾아내는 작업이다. 본 논문에서는 대화 기록 모델링 계층을 활용해 마지막 발화와 관련 있는 대화 기록을 찾아내고, 주의 집중 풀링 계층을 활용해 긴 길이의 지식을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 목적지향 지식 문서 기반 대화 데이터 셋인 Doc2dial 데이터의 지식 선택 작업에서 F1 점수 기준 76.52%, EM 점수 기준 66.21%의 성능을 기록해 비교 모델 보다 높은 성능을 기록하는 것을 확인할 수 있었다.
This research has been conducted to discover the consumer's behavior in the purchase and consumption of korean alcoholic beverages. The intent of these works are to contribute to the growth of the traditional alcoholic beverages markets by giving necessary data for the marketing strategies and the development of favorite beverage to meet the consumer's tastes. The surveys have been conducted against a group of people ranging from their 20's to 60's randomly picked from seoul. The duration of the surveys was from August 1st to September 30th, 2010. We also examined the relationship between the selection attributes of traditional liquor and purchase satisfaction by consumer's life-styles. SPSS 18.0 statistical package was used to process data. Frequency analysis, factor analysis, a reliability test, K-means cluster analysis, one-way ANOVA and multiple regression were executed. As a result, through factor analysis and cluster analysis, authors identified 6 factors in the selection attributes of traditional liquor(characteristics, taste & fragrance, popularity, design, harmony, interest), 4 consumer groups(expert, fan, beginner, indifference), 4 consuming lifestyles(social oriented consuming style, maniac consuming style, pursuit of knowledge consuming style, outsider consuming style). Among the selection attributes of traditional liquor, taste & fragrance and popularity had effects on purchase satisfaction.
국내의 도로용량편람에 근거한 좌회전 신호의 선택기준은 4방향 접근로 각각의 방향별 교통량, 좌회전 전용차로의 유무, 차로수 등의 수많은 요인들을 통해 결정된다. 이 요인들은 각각의 특성에 따라 좌회전 신호의 선택기준에 미치는 영향력이 다르며 그 영향력의 크기에 따라 변수를 결정해야 한다. 그러나 국내에서 사용되고 있는 대부분의 좌회전 신호의 선택기준은 이러한 검토 없이 해당도로의 한 방향 좌회전 교통량과 이와 마주보며 진행하는 직진 교통량, 차로수만을 기준으로 결정되고 있다. 따라서 본 연구는 국내 도로용량편람의 알고리즘을 이용하여 좌회전 신호의 선택기준에 영향을 주는 주요 요인을 밝히고, 이 결과를 이용하여 임계좌회전 교통량 (비 보호좌회전 신호로 신호교차로의 운영효율을 극대화 할 수 있는 최대 좌회전 교통량)을 제시함으로서 비 보호 좌회전 준거를 설정하고자 하였다. 본 연구에 의한 결과는 다음과 같다. 첫째, 좌회전 신호의 선택기준에 영향을 주는 주요요인은 해당도로의 좌회전 교통량, 대향직진 교통량, 차로수, 교차도로의 교통량과 차로수이며, 이 요인들 중에서 해당도로의 차로수가 좌회전 신호의 선택기준에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 그러나, 비 보호좌회전은 일반적으로 2차로에서 운영되므로 보편적인 상황에서의 비 보호좌회전 신호의 선택기준은 해당도로의 좌회전 교통량. 대향직진 교통량 및 교차도로의 교통량에 좌우된다. 둘째, 대향직진 교통량이 커질수록 임계좌회전 교통량은 감소하는 것으로 분석되었다. 셋째. 교차도로의 교통량이 커질수록 임계좌회전 교통량은 감소하는 것으로 분석되었다.
스타트업이 초기 시장진출의 진입장벽을 극복하고, 신제품의 시장 진출 이후에 경쟁력을 잃어 실패하고 마는 데스밸리(DeathValley)를 극복해내기 위해서는 시장 진입 및 시장에서의 지속가능한 성장을 위한 다양한 마케팅 역량이 중요하다고 할 수 있으며, 스타트업이 실패하는 주된 원인에 대한 조사 결과 시장이 원하지 않는 제품을 개발하는 것이 주된 이유로 조사됨에 따라 고객의 요구에 부합하도록 상품을 만다는 것에 대한 중요성이 더욱 대두되고 있다. 다만 상대적으로 대기업이나 중소기업에 비해 자본력과 지속성에 약점을 갖고 있는 스타트업에 있어서는 마케팅에 어려움을 겪고 있고 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 스타트업 제품선택속성이 제품 선호도에 어떠한 영향을 주고 구매의도 및 구전의도까지 연결이 되는지를 확인하여 스타트업이 제품 개발 시 소비자의 수요에 부합한 제품을 개발하고, 효과적인 마케팅 전략을 도출할 수 있도록 기초자료를 제시하는데 목적을 두었다. 본 연구의 주요 내용은 첫째, 선행연구를 통해 제품 구입 시 영향을 미치는 선택 속성을 가격, 디자인, 편의성, 기능으로 구성하여 각각의 제품 선택 속성이 제품 선호도에 미치는 영향에 대한 연구를 진행했으며, 둘째, 선호도가 구매의도에 미치는 영향과 선호도가 구전의도에 미치는 영향에 대한 연구를 진행했다. 본 연구결과를 통해 제품 선택 속성과 제품 선호도, 구매의도 및 구매의도 간의 연관성을 파악할 수 있으며, 이에 따라 제품 선호도, 구매의도 및 구전의도에 영향을 미치는 제품 선택 속성에 대한 중요성을 제시할 수 있다. 아울러, 본 연구결과는 스타트업이 소비자의 구매행동을 이해 및 예측한 제품을 개발하고 이를 반영한 마케팅 전략을 수립함에 있어 적용할 수 있는 기초자료를 제공하고, 이를 통해 문제 해결 실행 대안을 제시하는 것에 그 의미가 있다.
This study has extracted observation data by spatial factor for the analysis of subjects' selective attention with the objects of public space at the entrance of subway stations. The methods extracting observation data can be summarized as the following. First, the frequency analysis by lattice was prevalent for those methods, but there is a limitation to the analysis of the observation data. On the contrary, the method extracting observation data by factor applied in this study can make it clear if any sight is concentrated on any particular factors in a space. Second, the results from the extracted data corresponding to the observation area can be objectified while the method setting up the observation area by applying the radius of fovea. Third, time-sequential trace of observation results of relevant factors was possible through hourly analysis of spatial factors. The consideration of the results of "corresponding spatial scope" which is the object of this study will reveal that the more the observation time, the less the degree of attention it receives. Fourth, the frequency of observation superiority was applied for the analysis of the sections with selective attention by time scope; this revealed that men and women had intensive observation in time scope I (52.4 %) and in time scope IV (24.0 %), respectively.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2018.07a
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pp.41-42
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2018
특징 선택이란, 기계학습에서 분류 정확도를 향상시키기 위해서 많은 특징들을 분석해 가장 좋은 성능을 나타낼 수 있게끔 특징의 부분집합을 찾아내는 방법이다. 특징 선택 연구는 수십만개의 변수가 있는 데이터 세트를 이용하는 응용분야에서 주로 연구된다. 이러한 응용 분야는 주로 텍스트 처리, 유전자 배열 분석과 같은 고차원 데이터를 분석하는 분야이다. 또한, IoT 환경은 많은 데이터를 처리하기 때문에, 데이터 분류나 데이터의 가공을 위해서는 특징 선택 기법이 필수적이다. 본 논문에서는 특징 선택 기법에 대해 설명하고, IoT 환경에서 특징 선택 기법을 제안한다.
Based on known physiological and psychophysical results, a neural network model for visual selection, called FeaureGate is proposed. The model consists of a hierarchy of spatial maps. and the flow of information from each level of the hierarchy to the next is controlled by attentional gates. The gates are jointly controlled by a bottom-up system favoring locations with unique features. and a top-down mechanism favoring locations with features designated as target features. The present study focuses on the top-down mechanism of the FeatureGate model that produces results similar to Moran and Desimone's (1985), which many current models have failed to explain, The FeatureGate model allows a consistent interpretation of many different experimental results in visual attention. including parallel feature searches and serial conjunction searches. attentional gradients triggered by cuing, feature-driven spatial selection, split a attention, inhibition of distractor locations, and flanking inhibition. This framework can be extended to produce a model of shape recognition using upper-level units that respond to configurations of features.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1996.04a
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pp.190-201
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1996
설계자는 설계를 진행시켜 가면서 많은 의사 결정을 내려야 한다. 그 결정은 크게 선택 결정과 타협 결정으로 나뉘어질 수 있다. 선택 결정은 여러 평가 기준을 고려해 여러 대안들 중 하나를 선택하는 결정이며 타협 결정은 제한 조건과 목표들을 가장 잘 만족하는 설계 대안의 주요 치수를 결정하는 것이다. 이때 두 결정의 결과는 설계자의 의사에 크게 의존하게 된다. 따라서 설계자의 의사를 체계적이고 정확하게 반영시켜줄 필요가 있다. AHP 기법은 불분명한 선택 문제에 있어서 문제를 계층적으로 분석하여 평가함으로써 설계자의 의사를 체계적으로 반영시켜줄 수 있다. 또한 정성적인 성질들을 정량적인 판단 기준에 따라 평가함으로써 설계자의 의사를 보다 일관적으로 반영할 수 있다. 보통 공학 문제의 경우 하나의 설계 대안을 선택하고 또한 그 대안의 주요 치수를 동시에 결정해야 하는 결합된 문제이다. 이때 선택에 필요한 각 대안의 속성이 타협 문제 변수들의 함수로 표현되기 때문에 최적 과정 중에 계속 변화하게 된다. 또한 여러 속성을 고려할 경우 자릿수와 단위가 모두 다르기 때문에 속성들의 평가가 표준적으로 이루어져야 한다. 이 부분에 학습된 인공 신경망을 도입함으로써 변화하는 속성치를 자동적으로 평가할 수 있으며 설계자의 의사와 경험적인 지식도 반영할 수 있게 되었다.
본 논문에서는 움직임을 갖는 다중 물체 중에서 하나의 물체를 선택하고, 선택된 물체를 계속 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차영상을 이용하는 이동물체의 동작정보 추출방법은 주로 연속되는 영상내에서 일정한 영역의 영상특성을 정합하는 방법이 주로 사용되어왔다. 본 논문에서 제안한 동작정보의 추출방법은 연속영상간의 차연산을 한번 시행함으로써 얻어진 움직임영역을 기반으로 사용자에 의해 임의로 선택된 특정한 움직임영역을 추출하는 것이다. 특정한 모양이나 패턴을 인식하여 추적하는 것과는 달리 본 논문에서는 사용자에 의해 선택된 물체를 추적목표물체로 삼는 새로운 이동추적 방법을 제시하였다. 실험은 CCD 카메라로 입력된 실제 금붕어 영상을 이용하여 선택된 이동물체의 추적이 효과적으로 수행됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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