본 논문에서는 주어진 입 출력 예제로부터 명령형 프로그램을 합성하는 방법을 제시한다. 프로그램 합성기의 입력으로 (1) 입 출력 예제, (2) 불완전한 프로그램, (3) 사용될 변수 및 정수가 주어지면, 합성기는 주어진 입 출력 예제를 모두 만족하는 완성된 프로그램을 출력한다. 기본 알고리즘은 정답 프로그램을 찾을 때까지, 가능한 모든 프로그램을 나열하는 것이다(enumerative search). 이 경우 탐색 공간이 매우 크므로 오랜 시간이 걸린다는 문제점이 있다. 시간을 효과적으로 단축하기 위한 우리의 방법은, 코드 최적화 기법을 이용해 문법은 다르지만 같은 의미의 프로그램들을 확인함으로써, 불필요한 중복탐색을 피하는 것이다. 20개의 입문자 교육용 프로그래밍 문제들을 대상으로 합성 알고리즘 성능을 평가한 결과, 우리의 방법이 기본 탐색 알고리즘의 성능을 약 10배 향상시킴을 확인하였다.
예제 기반 기계번역 기법은 기존의 규칙 기반 기계번역에서 발생되는 다양한 문제점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 기계번역 패러다임이다. 하지만 기존의 순수 예제 기반 기계번역의 경우 적당한 크기의 병렬 코퍼스를 사용하여 입력문과 거의 유사한 예문을 발견하는데는 한계가 있으며, 이러한 점이 번역문 생성 단계에서 부담으로 작용하게 된다. 본 논문에서는 예제 기반 기계번역 기법의 문제점을 보완하기 위한 새로운 대안으로서 패턴과 예문을 함께 사용하여 영한 변환을 수행하는 새로운 영한 변환 기법을 제안한다. 패턴은 크게 문장 패턴과 구 패턴으로 구분되며, 패턴의 메타 부분은 유사 예문 발견 확률을 높여서 예제 기반 기계 번역 기법을 보다 실용적으로 만들어준다. 실험 결과 기존의 표층 어휘 비교에 의한 순수 예제 기반 기계번역에 비해 비교적 적은 양의 예문을 가지고도 유사 예문 발견 확률이 높다는 것을 알 수 있었다.
Applying an accurate parametric prediction model to identify abnormal or false pressurizer water levels (PWLs) is critical to the safe operation of marine pressurized water reactors (PWRs). Recently, deep-learning-based models have proved to be a powerful feature extractor to perform high-accuracy prediction. However, the effectiveness of models still suffers from two issues in PWL prediction: the correlations shifting over time between PWL and other feature parameters, and the example imbalance between fluctuation examples (minority) and stable examples (majority). To address these problems, we propose a cost-sensitive mechanism to facilitate the model to learn the feature representation of later examples and fluctuation examples. By weighting the standard mean square error loss with a cost-sensitive factor, we develop a Cost-Sensitive Long Short-Term Memory (CSLSTM) model to predict the PWL of PWRs. The overall performance of the CSLSTM is assessed by a variety of evaluation metrics with the experimental data collected from a marine PWR simulator. The comparisons with the Long Short-Term Memory (LSTM) model and the Support Vector Regression (SVR) model demonstrate the effectiveness of the CSLSTM.
교수학적 변환은 '학문 수학'을 '학교 수학'으로 변화시키는 다차원적인 변용의 과정을 다룬다. 본 연구는 학문 수학에서 출발하여 수학 교육과정, 수학 교과서, 수학 수업으로 이어지는 일련의 과정에서 나타날 수 있는 교수학적 변환의 예로 FOIL 방법, 삼각함수의 정의(한국 교과서), 연산의 순서, 원의 넓이와 원주, 미터법의 단위, 삼각함수의 정의(미국 수업), 정수의 연산, 정다면체에 대한 설명을 제시하고, 그 특징 및 변환의 의도에 따라 기억법, 직관화/구체화의 두 가지 유형으로 분류하였다. 또한 교수학적 변환에 대한 한국과 미국 수학 교사의 인식을 알아보기 위해 설문조사를 실시하고, 변환의 적절성과 필요성을 조사하였다. 마지막으로는 교수학적 변환과 관련하여 발생할 수 있는 극단적인 교수학적 현상인 '메타-인지 이동'을 설문조사 결과를 중심으로 논의하였다.
As a result of study on the names of local medicinal herbs which described in Chobu (Chapter of Grass) of Korean medical book Bonchojeonghwa, we came to the following conclusions. 1) Compared with the existing domestic medical books' local medicinal herb names, those of Donguibogam had the closest relationship with Bonchojeonghwa. Out of local medicinal herb names described in Chobu of Bonchojeonghwa, a third is only shown in Bonchojeonghwa, and another third is same as those in Donguibogam. 2) The notation of local medicinal herb names in Bonchojeonghwa is not so consistent as Donguibogam. In Bonchojeonghwa, we can see many examples of inconsistent notations over the same thing. Moreover, there are some examples, which are suspected to be an expression of dialect. 3) In spite of close similarity between the names of local medicinal herbs in Bonchojeonghwa and Donguibogam, the author of Bonchojeonghwa doesn't seem to directly refer to or quote Donguibogam, because it doesn’t make sense that the author of Bonchojeonghwa intentionally referred to regular, consistent Donguibogam in irregular, inconsistent way. 4) In spite of very low possibility of direct reference or quotation among Bonchojeonghwa, Donguibogam and Bangyakhappyon, there are many examples of common format in its notation way on local medicinal herbs, which cannot be explained only as coincidence. And it tells us that there must be another publication which had been referred to or quoted by the said three medical books. 5) From the fact that there are a lot of examples of local medicinal herb names which doesn't show palatalization, or labialization, the names of local medicinal herbs described in Bonchojeonghwa must be the expression around 17th century.
Wastewater treatment plants (WWTPs) with activated sludge system are widely used throughout the most common technologies in the world. Most treatment plants require optimization of certain treatment processes using dynamic modeling. A lot of examples of dynamic simulations require reliable data base of diurnal variation of the inflow and typical concentrations of parameters such as Chemical Oxygen Demand (COD), Total Kjeldahl Nitrogen (TKN), etc. Such detailed data are not available, which leads to problemsin the application of dynamic simulations. In many examples of plants, continuous flow measurements are only performed after the primary clarifier, whereas measurements from influent to the plant are missing, as is the case with the examples in this paper. In some cases, a simpler, faster and cheaper way can be applied to determine influent variations, such as the "HSG-Sim" method ("Hochschulgruppe Simulation"). "Hochschulgruppe Simulation" is a group of researchers from Germany, Austria, Switzerland, Luxembourg, Netherlands and Poland (see http://www.hsgsim.org). This paper presents a model for generating daily variations of inflow and concentration of municipal wastewater quality parameters, applied to several existing WWTPs in Bosnia and Herzegovina (B&H). The main goal of the applied method is to generate realistic influent data of the existing plants in B&H, in terms of flow and quality, without any prior comprehensive survey and measurements at the site. The examples of plants show the influence of overflow facilities on the dynamics of input flow and quality of wastewater, and a strong influence of the problems of the sewerage systems.
이 연구에서는 과정중심평가의 특징이 배포된 과학과 과정중심평가 예시 문항 자료들에서 어떻게 구현되고 있는지를 분석하였다. 선행연구 리뷰를 통해 과정중심평가의 특징에 대한 분석 관점을 6가지로 추출하였다. 그 분석틀을 이용하여 시도 교육청 및 교육과정평가원에서 개발한 과정중심평가 장학자료의 초등 과학과 평가문항이 과정중심평가의 특징을 어떤 방법으로 반영하고 있는지 기술하였다. 연구 결과, 과정중심 평가의 특징은 초등 과학과 평가 문항 예시 자료들에 형식적으로 반영되어 있는 경우가 많았고, 과정중심 평가의 특징이 초등 과학과 평가 문항에 두드러지게 나타나지 않는 경우도 있었다. 개발된 예시문항들은 기존 과학과 수행평가 문항의 형태와 동일한 유형, 서·논술형 유형, 실험관찰과 유사한 유형으로 구분되었다.
딥러닝은 이미지 처리에 있어 우수한 성능을 보여주며 큰 주목을 받고 있지만, 입력 데이터에 대한 변조를 통해 모델이 오분류하게 만드는 적대적 공격에 매우 취약하다. 적대적 공격을 통해 생성된 적대적 예제는 사람이 식별하기 어려울 정도로 최소한으로 변조가 되며 이미지의 전체적인 시각적 특징은 변하지 않는다. 딥러닝 모델과 달리 사람은 이미지의 여러 특징을 기반으로 판단하기 때문에 적대적 예제에 속지 않는다. 본 논문은 이러한 점에 착안하여 이미지의 색상, 모양과 같은 시각적이고 상징적인 특징인 Symbolic Representation을 활용한 적대적 예제 탐지 방법을 제안한다. 입력 이미지에 대한 분류결과에 대응하는 Symbolic Representation과 입력 이미지로부터 추출한 Symbolic Representation을 비교하여 적대적 예제를 탐지한다. 다양한 방법으로 생성한 적대적 예제를 대상으로 탐지성능을 측정한 결과, 공격 목표 및 방법에 따라 상이하지만 specific target attack에 대하여 최대 99.02%의 탐지율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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