개념기반 정보검색기법은 불리언 검색기법의 문제점을 해소했다고 평가받고 있는 단순 매칭함수 기법이나 P-norm 검색기법보다 높은 성능을 보여주고 있다. 그러나 개념화장에 필수적인 의미망 지식베이스를 구축하는데 시간이 너무 오래 걸리는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 주제범주별로 지식베이스를 분산 구축함으로써 지식베이스 구축에 소요되는 시간을 단축하면서도 검색성능이 떨어지지 않도록 하는 방안을 모색하고자 하였다.
본 논문에서는, 어휘정보를 체계화한 워드넷(WordNet)을 토대로 형식개념분석기법(Formal Concept Analysis)을 사용하여 폭소노미 사용자들의 태그데이터를 분석하여 사용자태그의 분류체계를 구축하기 위한 기법을 제안하였다. 또한, 제안된 기법을 지원하기 위한 도구(TagLighter)의 개발에 대하여 설명하고, 그 유용성을 확인하기 위하여 Bibsonomy.org의 사용자 태그데이터를 대상으로 실시한 실험결과를 기술하였다. TagLighter에 의해 구축된 사용자태그 분류계층구조는 사용자태그에 대한 보다 상세한 이해를 제공하기 때문에, 폭소노미기반 시스템에서의 정보검색과 데이터 분석에 유용하다. 본 논문의 연구결과는, 폭소노미기반의 웹서비스와 소셀네트워크시스템, 시맨틱웹 어플리케이션 등을 대상으로 하는 웹데이터 마이닝분야에 응용할 수 있다.
In order to provide a manufacturing system with efficiency and flexibility to cope with the changes in shop floor status, the integration of process planning and operations scheduling is required. In this paper,an integrated system of process planning and operations scheduling based on the concept of process net model is presented. The process net model includes the alternative process plans. The integrated system is applied for prismatic parts.
A process planning system that generates alternative process plans offers multiple process plans for a part, thereby provides the flexibility to cope with the changes in shop floor status. In this paper, we introduce the concept of process net as a model for the generation of alternative process plans. We also show the usefulness of process net model by implementing the developed system to generate alternative process plans for rotational parts.
In order to provide a manufacturing system with efficiency and flexibility to cope with the changes in shop floor status, the integration of process planning and operations scheduling is required. In this paper, an integrated system of process planning and operations scheduling based on the concept of process net model and genetic algorithm is suggested. The process net model includes the alternative process plans. The integrated system is applied for prismatic parts.
기존의 영상 기반 질문-응답(VQA) 문제들과는 달리, 새로운 영상 기반 상식 추론(VCR) 문제들은 영상에 포함된 사물들 간의 관계 파악과 답변 근거 제시 등과 같이 추가적인 심층 상식 추론을 요구한다. 본 논문에서는 영상 기반 상식 추론 문제들을 위한 새로운 심층 신경망 모델인 KG_VCR을 제안한다. KG_VCR 모델은 입력 데이터(영상, 자연어 질문, 응답 리스트 등)에서 추출하는 사물들 간의 관계와 맥락 정보들을 이용할 뿐만 아니라, 외부 지식 베이스인 ConceptNet으로부터 구해내는 상식 임베딩을 함께 활용한다. 특히 제안 모델은 ConceptNet으로부터 검색해낸 연관 지식 그래프를 효과적으로 임베딩하기 위해 그래프 합성곱 신경망(GCN) 모듈을 채용한다. VCR 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서는 제안 모델인 KG_VCR이 기존의 VQA 최고 모델과 R2C VCR 모델보다 더 높은 성능을 보인다는 것을 입증한다.
Although deep neural network-based acoustic models have greatly improved the performance of automatic speech recognition (ASR), reverberation still degrades the performance of distant speech recognition in indoor environments. In this paper, we adopt the DenseNet, which has shown great performance results in image classification tasks, to improve the performance of reverberant speech recognition. The DenseNet enables the deep convolutional neural network (CNN) to be effectively trained by concatenating feature maps in each convolutional layer. In addition, we extend the concept of multi-resolution CNN to multi-resolution DenseNet for robust speech recognition in reverberant environments. We evaluate the performance of reverberant speech recognition on the single-channel ASR task in reverberant voice enhancement and recognition benchmark (REVERB) challenge 2014. According to the experimental results, the DenseNet-based acoustic models show better performance than do the conventional CNN-based ones, and the multi-resolution DenseNet provides additional performance improvement.
Among a variety of models proposed by so far to calculate the real options value when the investment decision about the underlying project may be delayed, the Black-Scholes and the binomial lattice models have been widely used and discussed by academics and practitioners. However these two models do not provide us with intuition into how it is constructed and what it does really mean. In this paper, we will therefore explore its components and practically more intuitive meaning. With the components explored, we developed the mathematical model to calculate the real options value and thus strategic net present value, based on the opportunity cost concept, for which the investment decision about the underlying project is postponed by one year. We will finally present a short illustrative example for readers better understanding on the model proposed in the paper.
본 연구에서는 자기지도 BP 신경회로망의 은닉노드상의 활성패턴을 음성패턴의 분산표현된 개념으로 설정하고, 이 분산개념을 T.Kohonen의 자율조직 신경회로망(SOFM)의 입력특징으로 하는 복합적 회로망을 제안한다. 이렇게 함으로써 통상의 BP 신경망의 교육에 관련된 어려움과 패턴정합기로 떨어지는 약점을 해소하는 동시에 의미있고 다양한 내부표현을 추출해 낼 수 있다는 강점을 활용할 수 있고, SOFM의 강력한 판단기능을 이용하여 보다 구조적이고 의미있는 개념맵의 배열을 얻을 수 있게 되었다. 결과적으로 전처리가 불필요하고 자기교육이 가능한 독자적인 인식시스템이 구성된다.
Golden Odey;Bashir Adelodun;Seulgi Lee;Kyung Sook Choi
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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pp.394-394
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2023
The world's sustainable growth is being severely hampered by the inefficient use of water resources. Despite the widely acknowledged importance of trade in global and regional water and food security, societal reliance on local production as well as international trade remains inadequately assessed. Therefore, using South Korea as a case study, this study fills in this research gap by applying the virtual water concept, the logarithmic mean divisia index (LMDI) method, and the Tapio decoupling model. The virtual water concept was used to estimate South Korea's net virtual water trade for major grain crops from 1992 to 2017. Then, the LMDI method was utilized to assess the driving factors causing changes in net virtual water trade. Lastly, the Tapio decoupling model was used to investigate the decoupling relationships between economic growth and the driving factors of net virtual water trade. Results showed that South Korea remains a net importer of virtual water flows with respect to grain crops, with an average import of 16,559.24 million m3 over the study period. In addition, the change in net virtual water trade could be attributed to water intensity effect, product structure effect, economic effect, and population effect. However, water intensity and economic effects were the major decisive factors for decrease and increase in net virtual water trade respectively, while the population and product structure effects had minor positive influences on the net virtual water trade. Furthermore, water intensity and economic growth showed a strong decoupling in most periods, while the decoupling state between product structure and economic growth was observed as expansive negative decoupling. Likewise, population size and economic growth showed a weak decoupling in most periods. The results reveal South Korea's status as it concerns the virtual water trade of grain crops, thus providing valuable insights into the sustainability of trade activities for the management of local water resources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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