International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.9
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pp.75-82
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2022
Analyzing the psychological and pedagogical literature, we found the researchers' interest in the problem posed. The concept of "culture of professional communication» is considered, which is interpreted as the level of realization of creative abilities, exchange of messages, organization of mutual understanding, mutual knowledge in the process of professionally directed interaction between subjects, in which interpersonal relationships arise, manifest and form. The concept of "professional culture of communication of a teacher" is interpreted. The motives that are socially significant in the professional communication of the teacher are highlighted. The necessity of forming a culture of professional communication among students, in particular by means of information technologies in the present, is clarified. The interactive component of professional communication is considered. The types of interactions between people in everyday life (ritual and entertainment interaction, joint purposeful activity, no interaction, game and interpersonal interaction) are identified. Traditional and specific forms and methods of teaching are written out. All interactive technologies carried out by means of information technologies are conventionally divided into four groups, depending on the form of educational activity appropriate for their use (pair (work of the subject with the teacher or peers one on one by means of Information Technologies); frontal (the teacher simultaneously teaches a group of subjects by means of Information Technologies); group or cooperative (all subjects teach each other by means of Information Technologies); individual (independent work of the subject using Information Technologies)). In the higher education institution, future specialists should learn knowledge, acquire skills on the basic rules of the culture of professional communication and methods of interaction and their effective use, which is possible with the use of Information Technologies. Recommendations for optimal professional communication have been developed that help you express your thoughts easily and beautifully, and conduct a dialogue in a relaxed and harmonious way.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.12
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pp.59-68
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2022
This paper presents a method for 1:1 verification by comparing the similarity between the given real product image and the drawing image. The proposed method combines two existing CNN-based deep learning models to construct a Siamese Network. After extracting the feature vector of the image through the FC (Fully Connected) Layer of each network and comparing the similarity, if the real product image and the drawing image (front view, left and right side view, top view, etc) are the same product, the similarity is set to 1 for learning and, if it is a different product, the similarity is set to 0. The test (inference) model is a deep learning model that queries the real product image and the drawing image in pairs to determine whether the pair is the same product or not. In the proposed model, through a comparison of the similarity between the real product image and the drawing image, if the similarity is greater than or equal to a threshold value (Threshold: 0.5), it is determined that the product is the same, and if it is less than or equal to, it is determined that the product is a different product. The proposed model showed an accuracy of about 71.8% for a query to a product (positive: positive) with the same drawing as the real product, and an accuracy of about 83.1% for a query to a different product (positive: negative). In the future, we plan to conduct a study to improve the matching accuracy between the real product image and the drawing image by combining the parameter optimization study with the proposed model and adding processes such as data purification.
Change in the cortical thickness of long bones occurring with aging and osteoporosis is known to be a risk factor for fracture. The present study aims to investigate the dependencies of phase velocities of ultrasonic guided waves on the cortical thickness in 7 soft tissue-bone mimicking phantoms consisting of acrylic plates covered by a 2 mm-thick silicone rubber layer by using the axial transmission technique with a pair of transducers with a center frequency of 200 kHz and a diameter of 12.7 mm. Two distinct propagating waves with different velocities, the First Arriving Signal (FAS) and the Slow Guided Waved (SGW), were consistently observed for all the soft tissue-bone mimicking phantoms. The FAS velocity decreased slightly with increasing thickness, whereas the SGW velocity increased strongly with increasing thickness. The FAS and the SGW velocities were found to be closely consistent with the S0 and the A0 Lamb mode velocities for a free acrylic plate, respectively, suggesting that the presence of the soft tissue mimicking material (2 mm-thick silicone rubber layer) covering the acrylic plates does not influence significantly the velocity measurements.
Recently, there has been a growing interest in zero-shot cross-lingual transfer, which leverages cross-lingual language models (CLLMs) to perform downstream tasks that are not trained in a specific language. In this paper, we point out the limitations of the data-centric aspect of quality estimation (QE), and perform zero-shot cross-lingual transfer even in environments where it is difficult to construct QE data. Few studies have dealt with zero-shots in QE, and after fine-tuning the English-German QE dataset, we perform zero-shot transfer leveraging CLLMs. We conduct comparative analysis between various CLLMs. We also perform zero-shot transfer on language pairs with different sized resources and analyze results based on the linguistic characteristics of each language. Experimental results showed the highest performance in multilingual BART and multillingual BERT, and we induced QE to be performed even when QE learning for a specific language pair was not performed at all.
Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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2003.03a
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pp.81-81
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2003
The stochiometric mixture of evaporating materials for the CuGaSe$_2$ single crystal thin films were prepared from horizontal furnace. Using extrapolation method of X-ray diffraction patterns for the polycrystal CuGaSe$_2$, it was found tetragonal structure whose lattice constant no and co were 5.615$\AA$ and 11.025$\AA$, respectively. To obtains the single crystal thin films, CuGaSe$_2$ mixed crystal was deposited on throughly etched GaAs(100) by the Hot Wall Epitaxy(HWE) system. The source and substrate temperature were 61$0^{\circ}C$ and 45$0^{\circ}C$ respectively, and the growth rate of the single crystal thin films was about 0.5${\mu}{\textrm}{m}$/h. The crystalline structure of single crystal thin films was investigated by the double crystal X-ray diffraction(DCXD). Hall effect on this sample was measured by the method of van der pauw and studied on carrier density and mobility depending on temperature. From Hall data, the mobility was likely to be decreased by pizoelectric scattering in the temperature range 30K to 150K and by polar optical scattering in the temperature range 150K to 293K. The optical energy gaps were found to be 1.68eV for CuGaSe$_2$ single crystal thin films at room temperature. The temperature dependence of the photocurrent peak energy is well explained by the Varshni equation then the constants in the Varshni equation are given by a=9.615$\times$ 10$^{-4}$ eV/K, and $\beta$=335K. From the photocurrent spectra by illumination of polarized light of the CuGaSe$_2$ single crystal thin films. We have found that values of spin orbit coupling ΔSo and crystal field splitting ΔCr was 0.0900eV and 0.2498eV, respectively. From the PL spectra at 20K, the peaks corresponding to free bound excitons and D-A pair and a broad emission band due to SA is identified. The binding energy of the free excitons are determined to be 0.0626eV and the dissipation energy of the acceptor-bound exciton and donor-bound exciton to be 0.0352eV, 0.0932eV, respectively.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.8
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pp.371-380
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2023
Relation extraction is to extract relationships between named entities from text. Traditionally, relation extraction methods only extract relations between predetermined subject and object entities. However, in end-to-end relation extraction, all possible relations must be extracted by considering the positions of the subject and object for each pair of entities, and so this method uses time and resources inefficiently. To alleviate this problem, this paper proposes a method that sets directions based on the positions of the subject and object, and extracts relations according to the directions. The proposed method utilizes existing relation extraction data to generate direction labels indicating the direction in which the subject points to the object in the sentence, adds entity position tokens and entity type to sentences to predict the directions using a pre-trained language model (KLUE-RoBERTa-base, RoBERTa-base), and generates representations of subject and object entities through probabilistic crossover operation. Then, we make use of these representations to extract relations. Experimental results show that the proposed model performs about 3 ~ 4%p better than a method for predicting integrated labels. In addition, when learning Korean and English data using the proposed model, the performance was 1.7%p higher in English than in Korean due to the number of data and language disorder and the values of the parameters that produce the best performance were different. By excluding the number of directional cases, the proposed model can reduce the waste of resources in end-to-end relation extraction.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.1
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pp.199-206
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2019
This study aims to identify whether the action-observation training impacts on the improvement of stroke patient's cognitive functioning. When it comes to the research methods, Korean version of Mini-Mental State Examination (MMSE-K) and Literacy Independent Cognitive Assessment (LICA) conducted to assess samples between 23 April and 18 May 2018. Samples are seven patients who are hospitalized in Kyung-In region. In the meantime, seven tasks such as the range of joint motion (ROM) dance, arrangement of pullover clothes, lacing-ups of a pair, folding up a facecloth and socks, the origami and tying a necktie implemented as the action-observation programme. In order to analyse collected data, descriptive statistics analysis, paired t-test and the Wilcoxon signed-rank test were carried out via SPSS version 20 (a statistics programme). The change in value from MMSE-K showed its statistical significant as 3.29 (±1.38, p<.001) as well as value from LICA in recollective powers was 12.16 (±6.73), therefore, the statistic is said to be statistically significant. In conclusion, action-observation training most influenced recollective powers amongst stroke patient's cognitive functioning areas. Even though development of cognitive functioning discovered in other areas, its values were possibly statistically insignificant. Hence, future research ought to demonstrate which areas action-observation training is effective according to brain lesion site.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2002.09a
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pp.53-60
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2002
Motion of lung tumors from respiration has been reported in the literature to be as large as of 1-2 cm. This motion requires an additional margin between the Clinical Target Volume (CTV) and the Planning Target Volume (PTV). While such a margin is necessary, it may not be sufficient to ensure proper delivery of Intensity Modulated Radiotherapy (IMRT) to the CTV during the simultaneous movement of the DMLC. Gated treatment has been proposed to improve normal tissues sparing as well as to ensure accurate dose coverage of the tumor volume. The following questions have not been addressed in the literature: a) what is the dose error to a target volume without gated IMRT treatment\ulcorner b) what is an acceptable gating window for such treatment. In this study, we address these questions by proposing a novel technique for calculating the 3D dose error that would result if a lung IMRT plan were delivered without gating. The method is also generalized for gated treatment with an arbitrary triggering window. IMRT plans for three patients with lung tumor were studied. The treatment plans were generated with HELIOS for delivery with 6 MV on a CL2100 Varian linear accelerator with a 26 pair MLC. A CTV to PTV margin of 1 cm was used. An IMRT planning system searches for an optimized fluence map ${\Phi}$ (x,y) for each port, which is then converted into a dynamic MLC file (DMLC). The DMLC file contains information about MLC subfield shapes and the fractional Monitor Units (MUs) to be delivered for each subfield. With a lung tumor, a CTV that executes a quasi periodic motion z(t) does not receive ${\Phi}$ (x,y), but rather an Effective Incident Fluence EIF(x,y). We numerically evaluate the EIF(x,y) from a given DMLC file by a coordinate transformation to the Target's Eye View (TEV). In the TEV coordinate system, the CTV itself is stationary, and the MLC is seen to execute a motion -z(t) that is superimposed on the DMLC motion. The resulting EIF(x,y)is inputted back into the dose calculation engine to estimate the 3D dose to a moving CTV. In this study, we model respiratory motion as a sinusoidal function with an amplitude of 10 mm in the superior-inferior direction, a period of 5 seconds, and an initial phase of zero.
Se-jin Lim;Hyun-Ji Kim;Kyung-Bae Jang;Yea-jun Kang;Won-Woong Kim;Yu-Jin Yang;Hwa-Jeong Seo
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.2
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pp.193-200
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2023
Cryptanalysis can be performed by various techniques such as known plaintext attack, differential attack, side-channel analysis, and the like. Recently, many studies have been conducted on cryptanalysis using deep learning. A known-plaintext attack is a technique that uses a known plaintext and ciphertext pair to find a key. In this paper, we use deep learning technology to perform a known-plaintext attack against S-PRESENT, a reduced version of the lightweight block cipher PRESENT. This paper is significant in that it is the first known-plaintext attack based on deep learning performed on a reduced lightweight block cipher. For cryptanalysis, MLP (Multi-Layer Perceptron) and 1D and 2D CNN(Convolutional Neural Network) models are used and optimized, and the performance of the three models is compared. It showed the highest performance in 2D convolutional neural networks, but it was possible to attack only up to some key spaces. From this, it can be seen that the known-plaintext attack through the MLP model and the convolutional neural network is limited in attackable key bits.
Kim, Joon-Han;Yoon, Hyung-Koo;Choi, Yong-Kyu;Lee, Jong-Sub
Journal of the Korean Geotechnical Society
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v.25
no.2
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pp.45-54
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2009
The electrical characteristics of soils have been used for investigating soil properties. The purpose of this study is the development and application of the electrical resistivity cone probe (ERCP) for the evelation of the porosity in the field with high precision. The shape of the probe tip is a cone shape to minimize the disturbance during penetration. In addition, the four terminal pair configuration is adopted to minimize the electrical interference. The electrical resistances are continuously measured during penetration of the ERCP using penetration rigs with 0.33 mm/sec penetration rate at Incheon and Busan sites. With the measured resistance profile and electrical resisivity of electrolyte of undisturbed samples, soil porosity profiles are obtained by using Archie's law. The empirical coefficients for the Archie's law are obtained based on the electrolyte extracted from the undisturbed samples. The estimated porosity profiles show similar trends to those of in-situ penetration tests such as SPT, CPT, and DMT. This study suggests that the ERCP may be an effective tool for the porosity estimation in the field with minimum disturbance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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