This study explores the effects of an SSI-based program focused on character and values for engineering college students. The participants were fifty-four students enrolled in the program. Data sources include the students' responses to the Likert-type questionnaire on character and values as well as qualitative data such as classroom dialogues, assignment essays and field notes. The results indicate that the program significantly contributed to the enhancement of the engineering college students' perception of character and values, especially in the sub-components, sustainable development, perspective-taking, and willingness to act. In addition, the qualitative data reveals the nuances of the students' responses in the classroom dialogue and essays related to the sub-components. Based on the results, the author compares the participants' responses to other students in previous research which reported the effects of an SSI-based program on character and values. Compared to the other students, the engineering students in this study cultivated willingness to act through the SSI-based program, without improvement in most of the emotional aspects of character and values.
화행(speech act)이란 화자의 발화를 통해 나타나는 화자의 의도를 가르키며 자연어로 된 발화를 이해하고 이에 대한 응답을 생성하기 위해 중요한 요소이다. 본 논문에서는 한국어 화행 결정의 성능을 높이기 위해 두 단계 방법을 제안한다. 첫 번째 단계는 형태소 분석결과만을 이용하여 추출된 문장자질과 이전 화행을 이용하여 추출된 문맥자질 중 정보량이 높은 자질을 선택하는 단계이다. 이 단계에서는 형태소 분석 시스템을 사용하여 전체 자질을 구성하고 문서분류 분야의 자질 선택에서 높은 성능을 보인 카이제곱 통계량을 이용하여 효과적인 자질 선택한다. 두 번째 단계는 선택된 자질과 신경망을 이용하여 화행을 분석하는 단계이다. 본 논문에서 제시한 방법은 형태소 분석 결과만을 이용하여 자동적으로 화행을 결정할 수 있는 가능성을 제시하였으며 효과적인 자질 선택을 통해 자질의 수를 감소시키고 정보량이 높은 자질을 사용하여 속도와 성능을 향상 시켰다 본 논문은 제안된 시스템을 실제 영역에서 수집되어 전사된 10,285개의 발화와 17개의 화행으로 이루어진 대화 코퍼스에 대해 실험하였다. 본 논문은 이 코퍼스에서 8,349개 발화를 학습 코퍼스로 사용하여, 실험 코퍼스의 1,936개 발화에 대해 1,709개에 대해 정확한 화행을 제시하여, 88.3%의 정확도를 보였다. 이는 자질 선택을 하지 않았을 때 보다 약 8%가 증가된 결과이다.
최근 사람과 컴퓨터가 대화를 하는 채팅시스템 연구가 활발해지고 있다. 컴퓨터가 사람의 말에 적절한 응답을 하기 위해선 그 의미를 분석할 필요가 있다. 발화에 대한 의미 분석의 기본이 되는 연구로 감정분석과 화행분석이 있다. 그러나 이 둘은 서로 밀접한 연관이 있음에도 불구하고 함께 분석하는 연구가 시도되지 않았다. 본 연구에서는 Long Short-term Memory(LSTM)를 이용하여 대화체 문장의 감정과 화행, 서술자를 동시에 분석하는 통합 대화 분석모델을 제안한다. 사랑 도메인 데이터를 사용한 실험에서 제안 모델은 감정 58.08%, 화행 82.60%, 서술자 62.74%의 정확도(Accuracy)를 보였다.
심층인공신경망을 이용한 대화 모델링 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 대화에서 발화의 감정과 화행을 분류하기 위해 멀티태스크(multitask) 학습을 이용한 End-to-End 시스템을 제안한다. 우리는 감정과 화행을 동시에 분류하는 시스템을 개발하기 위해 멀티태스크 학습을 수행한다. 또한 불균형 범주 분류를 위해 계단식분류(cascaded classification) 구조를 사용하였다. 일상대화 데이터셋을 사용하여 실험을 수행하였고 macro average precision으로 성능을 측정하여 감정 분류 60.43%, 화행 분류 74.29%를 각각 달성하였다. 이는 baseline 모델 대비 각각 29.00%, 1.54% 향상된 성능이다. 본 논문에서는 제안하는 구조를 이용하여, 발화의 감정 및 화행 분류가 End-to-End 방식으로 모델링 가능함을 보였다. 그리고, 두 분류 문제를 하나의 구조로 적절히 학습하기 위한 방법과 분류 문제에서의 범주 불균형 문제를 해결하기 위한 분류 방법을 제시하였다.
The study attempts to investigate the causes of Sino-U.S. trade friction in recent years and provides countermeasures accordingly. The import and export volume of two countries, the product structure of China's export, the 337th Act lawsuits related to China, the industries involved in trade friction, and the G-L Index of Sino-U.S. Products are analyzed in detail. The causes of Sino-US trade frictions are discussed from the aspect of mercantilism and trade protectionism, interest groups and governments' trade policies, Chinese product structure, intellectual property protection in China, and performance of Chinese enterprises in litigation. Based on these, countermeasures are put forward. China needs to implement industrial upgrading, increasing the added value of products, and improving intellectual property protection. A trade friction warning system also needs to be constructed. The Chinese government needs to carry out strategic dialogue and international negotiation.
In order to implement Artificial Intelligence, various technologies have been widely used. Artificial Intelligence are applied for many industrial products and machine tools are the center of manufacturing devices in intelligent manufacturing devices. The purpose of this paper is to present the design of Decision Support Agent that is applicable to machine tools. This system is that decision whether to act in accordance with machine status is support system. It communicates with other active agents such as sensory and dialogue agent. The proposed design of decision support agent facilitates the effective operation and control of machine tools and provides a systematic way to integrate the expert's knowledge that will implement Intelligent Machine Tools.
최근 사람과 컴퓨터가 대화를 하는 채팅시스템 연구가 활발해지고 있다. 컴퓨터가 사람의 말에 적절한 응답을 하기 위해선 그 의미를 분석할 필요가 있다. 발화에 대한 의미 분석의 기본이 되는 연구로 감정분석과 화행분석이 있다. 그러나 이 둘은 서로 밀접한 연관이 있음에도 불구하고 함께 분석하는 연구가 시도 되지 않았다. 본 연구에서는 Long Short-term Memory(LSTM)를 이용하여 대화체 문장의 감정과 화행, 서술자를 동시에 분석하는 통합 대화 분석모델을 제안한다. 사랑 도메인 데이터를 사용한 실험에서 제안 모델은 감정 58.08%, 화행 82.60%, 서술자 62.74%의 정확도(Accuracy)를 보였다.
The purpose for this paper is to find the common characteristics of Korean traditional clothing, which is largely affected by Chinese arts and culture. There are many different theories about Faking Opera's orgine but an established character is an ensemble song and dance. It virtually represent overall Chinese arts. There are four characters in the Peking Opera ; Sheng, Dan, Jing, and Chuck. Sheng is divided into Nosheng, Sosheng, Musheng and Hongsheng based on their dramatic skills. Also, Sheng requires various acting skills : song, dance, dialogue, act and fighting skill. Peking Opera's stage costume was set up in Qing dynasty though it's style was embellished with mainly Ming dynasty's clothing style. The rankings and personalties of the role are strictly applied to decide what to wear. Artistic exaggeration, symbol and transfiguration, use of colors are equally important in planning the stage costume.
최근 자연언어를 이용하여 정보를 제공하거나 업무를 수행하는 대화 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 보다 다양한 사용자 질의를 분석하고 적절한 답변을 제공하기 위해서는 대규모의 답변 데이터베이스를 구축하여야 한다. 기존 답변 데이터베이스의 구축은 설계자가 수동으로 입력질의의 패턴을 분석하고 이에 대한 답변을 작성하여 패턴-답변쌍을 제작하여 이루어졌다. 따라서 패턴의 분석이 설계자에 의존적이어서 일반적이지 못하며 중복되거나 쓸모없는 패턴-답변쌍이 생성되기도 한다. 또한 초기에 구축된 답변 데이터베이스에 의해 성능이 제한되어 답변 성능의 향상을 위해서는 답변 데이터베이스를 수동으로 추가해야한다. 본 논문에서는 대화를 통해 필요한 정보론 수집하여 자동으로 괘턴-답변쌍을 생성하는 방법을 제안하다. 사용자 입력문장을 화행별로 구분하고 각 화행별 답변 템플릿을 이용하여 패턴-답변쌍을 완성한다. 기존의 수동제작 방식과 비교 실험을 통해 제안하는 방법이 지식구조 구축 속도나 사용자 평가 면에서 훨씬 우수함을 확인하였다.
Quentin Durand-Moreau;Tanya Jackson;Danika Deibert;Charl Els;Janice Y. Kung;Sebastian Straube
Safety and Health at Work
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제14권3호
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pp.250-258
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2023
The effectiveness of mindfulness techniques in addressing mental health conditions in workers is uncertain. However, it could represent a therapeutic tool for workers presenting with such conditions. Our objective was to assess the effects of mindfulness-based practices for workers diagnosed with mental health conditions. We conducted a systematic review of randomized controlled trials. Participants included were workers with a mental health condition. Interventions included any mindfulness technique, compared to any nonmindfulness interventions. Outcomes were scores on validated psychiatric rating scales. A total of 4,407 records were screened; 202 were included for full-text analysis; 2 studies were included. The first study (Finnes et al., 2017) used Acceptance and Commitment Therapy (ACT) associated or not with Workplace Dialogue Intervention (WDI), compared to treatment as usual. At 9 months follow-up, for the ACT group, depression scores improved marginally (standardized mean difference [SMD]: -0.06, p = 0.021), but anxiety scores were worse (SMD: 0.15, p = 0.036). Changes in mental health outcomes were not statistically significant for the ACT + WDI group. In the second study (Grensman et al., 2018), no statistically significant change in mental health scales has been observed after completion of mindfulness-based cognitive therapy compared to cognitive behavioral therapy. Substantial heterogeneity precluded meta-analysis. This systematic review did not find evidence that mindfulness-based practices provide a durable and substantial improvement of mental health outcomes in workers diagnosed with mental health conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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