Lim, Soojong;Lee, Changki;Ryu, Pum-Mo;Kim, Hyunki;Park, Sang Kyu;Ra, Dongyul
ETRI Journal
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제36권3호
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pp.429-438
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2014
Semantic role labeling (SRL) is a task in natural-language processing with the aim of detecting predicates in the text, choosing their correct senses, identifying their associated arguments, and predicting the semantic roles of the arguments. Developing a high-performance SRL system for a domain requires manually annotated training data of large size in the same domain. However, such SRL training data of sufficient size is available only for a few domains. Constructing SRL training data for a new domain is very expensive. Therefore, domain adaptation in SRL can be regarded as an important problem. In this paper, we show that domain adaptation for SRL systems can achieve state-of-the-art performance when based on structural learning and exploiting a prior model approach. We provide experimental results with three different target domains showing that our method is effective even if training data of small size is available for the target domains. According to experimentations, our proposed method outperforms those of other research works by about 2% to 5% in F-score.
Owing to the current economic downturn, one of the most important goals of the organizations who are actively involved in Information Technology Outsourcing (ITO) is the cost efficiency. We focus on supplier firm's domain understanding to make the cost efficiency; therefore, we examine how the disadvantages from lower domain knowledges affect outsourcing performance moderated by outsourcing ratio and knowledge change environments. That is, if clients can endure disadvantage from service providers' lower domain knowledge, they can achieve cost efficiency by choosing lower domain knowledge suppliers with less expensive cost. To examine performance gap depending on the environments, we applied 'A Learning Model of IT Outsourcing' which is suggested by previous literature. As a result, we suggest five strategies for clients to contract with suppliers which have lower domain knowledge: (1) Prepare the strategy to endure disadvantages from the early stage. (2) Make the strategy depending on outsourcing ratio. (3) Knowledge transfer between organizations is important. (4) Make a short-term contract if they do not have good environments for organizational learning. (5) Client's knowledge change environments are more important than those of supplier's. Finally, we offer various implications for clients and suppliers in IT outsourcing.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제13권1호
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pp.340-350
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2021
This paper proposes a decision support model for USVs to improve the accuracy of collision avoidance decision-making. It is formed by Navigation Safety Domain (NSD) and domain-based Collision Risk Index (CRI), capable of determining the collision stage and risk between multiple ships. The NSD is composed of a warning domain and a forbidden domain, which is constructed under the constraints of COLREGs (International Regulations for Preventing Collisions at Sea). The proposed domain based CRI takes the radius of NSD in various encounter situations as threshold parameters. It is found that the value of collision risk in any directions can be calculated, including actual value and risk threshold. A catamaran USV and 6 given vessels are taken as study objects to validate the proposed model. It is found that the judgment of collision stage is accurate and the azimuth range of risk exists can be detected, hence the ships can take direct and effective collision avoidance measures. According to the relation between the actual value of CRI and risk threshold, the decision support rules are summarized, and the specific terms of COLREGs to be followed in each encounter situation are given.
ISO TC 211은 지리정보 분야와 관련된 하나의 국제 표준화 기구로서 지구상의 지리적 위치와 직 간접적인 관계있는 사물이나 현상에 대한 표준을 정의 개발한다. ISO TC 211은 기존 연구되어진 핵심 지적 도메인 모델(CCDM : Core Cadastral Domain Model)을 발전시켜 토지 행정 도메인 모델(LADM : Land Administration Domain Model)을 새로운 국제표준화 프로젝트로서 진행하고 있다. 토지 행정 도메인 모델(LADM)은 국제표준화 모델로서 전 세계 많은 국가들이 지적과 관련된 행정 법, 공간 측량적인 구성요소들의 관계를 정의한다. 이를 통해 토지관련 데이터를 효과적으로 관리하고, 나아가 국가들 간의 토지관련 데이터를 공유할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 핵심 지적 도메인 모델(CCDM)을 발전시킨 토지 행정 도메인 모델(LADM)의 연구 진행 상황과 내용을 소개하고 토지 행정 도메인 모델의 부동산, 측량, 기하 위상, 법 행정 부분을 우리나라의 한국토지정보시스템에 적용방안을 연구하였다.
유비쿼터스(Ubiquitous) 정보화 사회에서는 공간정보에 대한 실제적인 모습과 정확한 위치정보가 요구되고 있다. 공간정보의 대국민 서비스가 이뤄지기 위해서는 공간정보의 표준화가 필요하다. 국제표준(International Standard)은 세계 각국에서의 각종 규격 기술 용어 등의 호환성을 확보하고 상호교역을 촉진시키기 위해 일정한 기준과 표준 형태를 국제 간 합의를 통해 규정해 놓은 것을 말한다. 국제표준안은 국제표준화기구(ISO : International Organization for Standardization)에서 제정하고, 지리정보분야의 국제 표준안은 ISO TC(Technical Committee) 211 에서 담당한다. ISO TC 211에서 추진 중인 토지행정도메인 모델(LADM : Land Administration Domain Model)은 토지와 관련된 행정 법, 공간 측량 등의 국제표준화를 제정하여 각 국가의 토지 관련 시스템과 데이터를 효율적으로 관리하고자한다. 본 논문에서는 토지행정도메인 모델 부분 중에서 측량과 관련된 표준화 진행 상황과 내용을 소개하고 국내지적정보모델을 비교 연구하였다.
정보행태 연구 커뮤니티에서 그간 다수의 이용자 관련 모형들이 제시되어온바, 본 연구의 출발점은 정보검색 상호작용 모형을 포함한 대부분의 모형들이 포괄적 영역을 제시하는 다(多)영역 모형이라는 점이다. 본 연구는 다 영역 모형의 제한점을 논의한 후, 새로운 모형 유형 제시의 필요성을 제기한다. 이와 관련, 연구 커뮤니티내의 핵심 모형 네 가지를 분석 고찰한 후, 특정영역 초점 모형화(Specific Domain Focus Modeling - SDFM)에 기반한 새로운 모형 유형을 제시한다. 이러한 모형화의 예로써, 본 연구는 필자의 시스템-자료 군 연계정도 기반 정보검색 상호작용 모형을 제시한다.
목적 지향 대화에서 사용자의 의도는 화행과 개념열의 쌍으로 구성된 영역 행위로 표현될 수 있다. 그러므로 지능적인 대화 시스템을 구성하기 위해서는 영역 행위를 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 CRFs (Conditional Random Fields)를 이용하여 화행과 개념열을 동시에 결정하는 통계 모델을 제안한다. 편향 학습 문제를 피하기 위하여 제안한 모델은 어휘와 품사 같은 낮은 수준의 언어 자질을 입력 자질로 사용하며, 카이 제곱 통계량을 이용하여 불필요한 자질들을 제거한다. 일정 관리 영역에서 실험을 수행한 결과, 제안한 모델은 화행 분류 정착률에서 93.0%, 개념열 분류 정확률에서 90.2%의 좋은 성능을 보였다.
With the release of numerous open driving datasets, the demand for domain adaptation in perception tasks has increased, particularly when transferring knowledge from rich datasets to novel domains. However, it is difficult to solve the change 1) in the sensor domain caused by heterogeneous LiDAR sensors and 2) in the environmental domain caused by different environmental factors. We overcome domain differences in the semi-supervised setting with 3-stage model parameter training. First, we pre-train the model with the source dataset with object scaling based on statistics of the object size. Then we fine-tine the partially frozen model weights with copy-and-paste augmentation. The 3D points in the box labels are copied from one scene and pasted to the other scenes. Finally, we use the knowledge distillation method to update the student network with a moving average from the teacher network along with a self-training method with pseudo labels. Test-Time Augmentation with varying z values is employed to predict the final results. Our method achieved 3rd place in ECCV 2022 workshop on the 3D Perception for Autonomous Driving challenge.
본 논문에서는 실제 아파트 환경에서 2000번의 주파수 응답에 의한 통계적 UWB 실내 채널 모델을 연구하였다. 측정은 서로 다른 방, 서로 다른 위치에서 이루어 졌으며, 실험 결과를 통해 채널의 전파특성을 이론적으로 설명하였다. Time-domain상에서 측정할 수 있는 channel impulse response (CIR)와 frequency-domain상에서 측정할 수 있는 channel transfer function (CTF) 측정방법을 제안하였다. 측정데이터를 통해서 CIR과 CTF를 비교하여 분석하였고, 통계적 경로손실 모델 또한 제안하였다. 신호 대역은 10MHz에서 8.010Hz까지 사용하였다. 측정결과를 통해 time-domain상에서 확인할 수 있는 maximum excess delay, mean excess delay, ms delay spread를 나타내었다. 송신기와 수신기에는 전방향의 biconical 안테나를 사용하였다. 또한 제안된 아파트 환경에서의 채널 모델은 UMB용 안테나 특성이 포함된 결과이다.
주파수 및 시간영역 유도분극 탐사는 지하 매질의 분광 정보를 포함하고 있다. 분광 특성의 분석은 주로 주파수영역 유도분극 탐사에서 연구되어 왔으나, 근래에 시간영역 유도분극에서도 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이 연구에서는 반무한 균질 공간을 가정하고 측정된 2차 전위 및 전기비저항으로부터 Cole-Cole 변수를 추정하는 역산법을 개발하였다. 충전성, 완화시간 및 주파수 승수로 구성되는 Cole-Cole 변수들은 비독립적이기 때문에 통상적인 비선형 역산을 적용할 경우 느린 수렴속도, 적정 초기 모델 설정의 어려움, 지역 극소점, 발산 위험 등의 다양한 문제점이 발생한다. 이 연구에서는 격자 탐색법을 도입하여 참 모델에 근접한 초기 모델을 설정하는 효과적인 역산법을 개발하였다. 마지막으로 다양한 역산 실험을 통하여 개발된 역산법의 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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