• Title/Summary/Keyword: 하와이

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제2의 전성기를 맞은 하와이, 오아후 섬

  • Kim, So-Jin
    • 주택과사람들
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    • s.189
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    • pp.34-39
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    • 2006
  • 남태평양의 피지, 괌, 오스트레일리아, 뉴질랜드와 함께 세계적인 관광 휴양지로 각광받고 있는 하와이(Hawaii). 2~3년 전부터 새로운 전환점을 맞은 하와이의 주택, 리조트 시장의 현장속으로 들어가보자.

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Evaluation of Process Capability for Weibull Distribution by the RML Test (최우비(RML)검정에 의한 Weibull분포의 공정능력 평가)

  • Kim, Hong Jun;Kim, in Soo;Song, Suh Ill
    • Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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    • v.23 no.58
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    • pp.81-87
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    • 2000
  • 대수정규분포와 와이블분포는 비정규분포를 하는 공정특성에 반영된다. Hahn 과 Shapir(1967)의 수치 예를 통해 이러한 대수정규분포와 와이블분포를 식별하는 검정방법으로 최우비 검정(RML)을 사용하였다. 검정결과 와이블분포를 하는 공정으로 판단되어, 와이블분포 의 모수 추정은 실무에서 그래프와 수식으로도 쉽게 추정할 수 있는 수정적률추정량(MME)를 이용하여 공정 능력을 평가하였다. 공정능력의 평가 측도로 공정능력지수와 불량률(PPM)의 측도와 병행하여 나타내었다. 공정능력 평가의 결과로 와이블분포를 하는 공정을 대수정규분포로 잘못 판단함으로써 발생하는 오류를 2가지 측도로 표현함으로써 올바르게 공정능력을 판단할 수 있도록 종합적인 정보를 제시하였다.

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An Estimation of Parameters in Weibull Distribution Using Least Squares Method under Random Censoring Model (임의 중단모형에서 최소제곱법을 이용한 와이블분포의 모수 추정)

  • Lee, Woo-Dong
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.7 no.2
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    • pp.263-272
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    • 1996
  • In this parer, under random censorship model, an estimation of scale and shape parameters in Weibull lifetime model is considered. Based on nonparametric estimator of survival function, the least square method is proposed. The proposed estimation method is simple and the performance of the proposed estimator is as efficient as maximum likelihood estimators. An example is presented, using field winding data. Simulation studies are performed to compare the performaces of the proposed estimator and maximum likelihood estimator.

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Post-Training with Hierarchical Masked Language Modeling (계층적 마스크 모델링을 이용한 언어 모델의 사후 학습)

  • Hyun-Kyu Jeon;Hyein Jung;Seoyeon Park;Bong-Su Kim
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2022.10a
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    • pp.588-591
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    • 2022
  • 최근 자연어 이해 및 생성에 있어서 사전학습 기반의 언어 모델이 널리 사용되고 있다. BERT, roBERTa 등의 모델이 있으며, 마스크 언어 모델링을 주요 과제로 하여 사전 학습을 한다. 하지만 MLM은 문법적인 정보를 활용하지 못하는 단점이 있다. 단 순히 무작위로 마스크를 씌우고 맞추기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 입력 문장의 문법적 정보를 활용하는 방법을 소개하고, 이를 기반으로 사후 학습을 하여 그 효과를 확인해 본다. 공개된 사전학습 모델과 사후학습 모델을 한국어를 위한 벤치마크 데이터셋 KLUE에 대하여 조정학습하고 그 결과를 살펴본다.

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