최근 다양한 언어모델의 구축 및 발전으로 개체명 인식 시스템의 성능은 최고 수준에 도달했다. 하지만 이와 관련된 대부분의 연구는 데이터가 충분한 언어에 대해서만 다루기 때문에, 양질의 지도학습 데이터의 존재를 가정한다. 대부분의 언어에서는 개체 유형에 대한 언어의 잠재적 특성을 충분히 학습할 수 있는 지도학습 데이터가 부족하기 때문에, 종종 자원 부족의 어려움에 직면한다. 본 논문에서는 Masked language modeling 기반 언어 간 전이학습을 이용한 개체명 인식 방법론에 대한 분석을 수행한다. 이를 위해 전이를 수행하는 소스 언어는 고자원 언어로 가정하며, 전이를 받는 타겟 언어는 저자원 언어로 가정한다. 본 논문에서는 언어모델의 토큰 사전에 언어 독립적인 가상의 자질인 개체 유형에 대한 프롬프트 토큰을 추가하고 이를 소스 언어로 학습한 뒤, 타겟 언어로 전이하는 상황에서 제안하는 방법론에 대한 평가를 수행한다. 실험 결과, 제안하는 방법론은 일반적인 미세조정 방법론보다 높은 성능을 보였으며, 한국어에서 가장 큰 영향을 받은 타겟 언어는 네덜란드어, 한국어로 전이할 때 가장 큰 영향을 준 소스 언어는 중국어인 결과를 보였다.
This paper discusses the development of an educational web-based power flow program for undergraduate students. The interaction between lectures and users can be much enhanced via the web-based programs which result in the student's learning effectiveness on the power flow problem. However the difficulties for developing web-based application programs are that there can be the numerous unspecified users to access the application programs. To overcome the aforementioned multi-users problem and to develope the educational web-based power flow program, we have revised the system architecture, the modeling of application programs, and database which efficiently and effectively manages the complex data sets related to the power flow analysis program. The developed application program is composed of the physical three tiers where the middle tier is logically divided into two kinds of application programs. The divided application programs are interconnected by using the Web-service based on XML (Extended Markup Technology) and HTTP (Hyper Text Transfer Protocol) which make it possible the distributed computing technology Also, this paper describes the method of database modeling to handle effectively when the numerous users change the parameters of the power system to compare the results of the base case.
I examine the discussions of studies related to feminist mathematics education and the implications of mathematics education in South Korea. In particular, I attempt to answer the following questions through literature reviews on feminist mathematics: What is the epistemological background of feminist mathematics education? How is feminist mathematics education defined and implemented? What does feminist mathematics education suggest in South Korea's mathematics curriculum? From the analysis of the literatures, I found that feminist mathematics education reflects not just the rights of female's rights but also a paradigm shift in epistemology of mathematics and philosophy of mathematics education. In this regard, feminist mathematics questions the existing mathematics education related to the female students who were marginalized in the composition and delivery of mathematics. Feminist mathematics education points out that in the course of the transfer of mathematical knowledge in schools, female students understand unilateral information procedurally without understanding the concept. Mathematics educators should consider alternative curricula that reflect the views of female students regarding the nature of mathematics. Students should be able to receive equal mathematics education in a school regardless of their gender. In this case, equal mathematics education refers to education methods that are suitable for both male and female students. The existing mathematics content and its teaching methods were designed based on the learning experiences of male students, which made them relatively difficult for female students to understand.
The accurate measurement of critical heat flux (CHF) in flow boiling is important for the safety requirement of the nuclear power plant to prevent sharp degradation of the convective heat transfer between the surface of the fuel rod cladding and the reactor coolant. In this paper, a System Engineering approach is used to develop a model that predicts the CHF using machine learning. The model is built using artificial neural network (ANN). The model is then trained, tested and validated using pre-existing database for different flow conditions. The Talos library is used to tune the model by optimizing the hyper parameters and selecting the best network architecture. Once developed, the ANN model can predict the CHF based solely on a set of input parameters (pressure, mass flux, quality and hydraulic diameter) without resorting to any physics-based model. It is intended to use the developed model to predict the DNBR under a large break loss of coolant accident (LBLOCA) in APR1400. The System Engineering approach proved very helpful in facilitating the planning and management of the current work both efficiently and effectively.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권3호
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pp.73-79
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2024
The smart tourism chatbot service provide smart tourism services to users easily and conveniently along with the smart tourism app. In this paper, the tourism information QA (Question Answering) service is proposed based on the task-oriented smart tourism chatbot system [13]. The tourism information QA service is an MRC (Machine reading comprehension)-based QA system that finds answers in context and provides them to users. The tourism information QA system consists of NER (Named Entity Recognition), DST (Dialogue State Tracking), Neo4J graph DB, and QA servers. We propose tourism information QA service uses the tourism information NER model and DST model to identify the intent of the user's question and retrieves appropriate context for the answer from the Neo4J tourism knowledgebase. The QA model finds answers from the context and provides them to users through the smart tourism app. We develop the tourism information QA model by transfer learning the bigBird model, which can process the context of 4,096 tokens, using the tourism information QA dataset.
Background: This study was conducted to examine the academic achievements of first year medical students in one medical school based on their characteristics and student selection factors of admission. Methods: The admission scores of student selection factors (Medical Education Eligibility Test [MEET], grade point average [GPA], English test score and interview) and demographic information were obtained from 61 students who had interviewed (multiple mini interview [MMI]) for admission (38 graduate medical school students in 2014, 23 medical college-transfer students in 2015). T-tests and ANOVA were used to examine the differences in academic achievement according to the student characteristics. Correlations between admission criteria scores and academic achievements were examined. Results: MEET score was higher among graduate medical students than medical college transfer students among student selection factors for admission. There were no significant differences in academic achievement of first grade medical school between age, gender, region of high school, years after graduation and school system. The lowest interview score group showed significantly lower achievement in problem-based learning (PBL) (p=0.034). Undergraduate GPA score was positively correlated with first grade total score (r=0.446, p=0.001) among admission scores of student selection factors. Conclusion: Students with higher GPA scores tend to do better academically in their first year of medical school. In case of interview, academic achievement did not lead to differences except for PBL.
본 논문에서는 지식추출(knowledge distillation) 및 지식전달(knowledge transfer)을 위하여 최근에 소개된 선생-학생 프레임워크 기반의 힌트(Hint)-knowledge distillation(KD) 학습기법에 대한 성능을 분석한다. 본 논문에서 고려하는 선생-학생 프레임워크는 현재 최신 딥러닝 모델로 각광받고 있는 딥 residual 네트워크를 이용한다. 따라서, 전 세계적으로 널리 사용되고 있는 오픈 딥러닝 프레임워크인 Caffe를 이용하여 학생모델의 인식 정확도 관점에서 힌트-KD 학습 시 선생모델의 완화상수기반의 KD 정보 비중에 대한 영향을 살펴본다. 본 논문의 연구결과에 따르면 KD 정보 비중을 단조감소하는 경우보다 초기에 설정된 고정된 값으로 유지하는 것이 학생모델의 인식 정확도가 더 향상된다는 것을 알 수 있었다.
Due to the increasing threats of submarines from North Korea and other countries, ROK Navy should improve the detection capability of submarines. There are two ways to detect submarines : acoustic detection and non-acoustic detection. Since the acoustic-detection way has limitations in spite of its usefulness, it should have the complementary way. The non-acoustic detection is the way to detect submarines which are operating mast sets such as periscopes and snorkels by non-acoustic sensors. So, this paper proposes a new submarine non-acoustic detection model using an ensemble of Convolutional Neural Network models in order to automate the non-acoustic detection. The proposed model is trained to classify targets as 4 classes which are submarines, flag buoys, lighted buoys, small boats. Based on the numerical study with 10,287 images, we confirm the proposed model can achieve 91.5 % test accuracy for the non-acoustic detection of submarines.
The reaction of [$[Ni(L)]Cl_2{\cdot}2H_2O$ (L = 3,14-dimethyl-2,6,13,17-tetraazatricyclo[$14,4,0^{1.18},0^{7.12}$]docosane) with 1,1-cyclohexanediacetic acid ($H_2cda$) yields mononuclear nickel(II) complex, [$Ni(L)(Hcda^-)_2$] (1). This complex has been characterized by X-ray crystallography, electronic absorption, cyclic voltammetry and thermogravimetric analyzer. The crystal structure of 1 exhibits a distorted octahedral geometry with four nitrogen atoms of the macrocycle and two 1,1-cyclohexanediacetate ligands. It crystallizes in the triclinic system P-1 with a = 11.3918(7), b = 12.6196(8), $c=12.8700(8){\AA}$, $V=1579.9(2){\AA}^3$, Z = 2. Electronic spectrum of 1 also reveals a high-spin octahedral environment. Cyclic voltammetry of 1 undergoes one wave of a one-electron transfer corresponding to $Ni^{II}/Ni^{III}$ process. TGA curve for 1 shows three-step weight loss. The electronic spectra, electrochemical and TGA behavior of the complex are significantly affected by the nature of the axial $Hcda^-$ ligand.
Over the years, there have been many school construction projects resulting from the activation of the Build Transfer Lease(BTL). Furthermore, due to the need for the qualitative expansion of educational facilities, as well as the attempt to fulfill social requirements and the need for eco-friendly learning environments, these projects have become a major priority. As a result, the government has established a proper standard for school construction based on a certain level of green certification that has been mandated. The aim of this study is to assess the status of schools as relates to the composition of the ecological environment surrounding them. These elements of eco-friendly school facilities are larger than the educational environment and are directly related to the environmental and educational effects on the students. Looking at the overall results of this study, the areas of ecological environment outside school are found to be inadequate. Therefore, this field needs to adopt more realistic goals, and focus on the areas where the most improvement is needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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