• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권2호
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• pp.667-673
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• 2021

This causal quantitative research aims to investigate the influence of factors that determine the performance of employees in Indonesian universities. The factors are crucial for organizations in the achievement of their goals. Based on theoretical studies, three independent variables, namely, training, personality, and work motivation were tested for their influence on employee performance, which was the dependent variable. Primary data were obtained from 94 respondents of a total population of 122 individuals at the Education Quality Assurance Institute (LPMP) in Banten Province, Indonesia. They were tested by the normality test using the Kolmogorov-Smirnov approach to ensure their normally distributed population and the linearity test to measure the significant linear relationship between the two variables. There are five hypotheses in this study. Each hypothesis tested by the F-test to determine the significant effect of all independent variables on the dependent variable, and t-test to analyze the effect. The results of this study answered all hypotheses of the research model. There is a positive direct effect of training and personality on work motivation. Both training and personality also affect positively employee performance. Another finding of this study is that employee performance is positively and directly affected by work motivation.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.67-76
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• 2012

트래픽 분류는 트래픽 관리하는데 중요한 역할을 차지하고 있다. 전통적인 방법은 P2P와 암호화 트래픽을 제대로 분류할 수 없는 문제가 있다. 서포트 벡터 머신은 기존의 문제를 해결할 수 있고 병목 현상을 극복할 수 있는 유용한 분류 도구이다. 하지만 서포트 벡터 머신의 주요 장점은 이차 프로그래밍(QP)문제 때문에 큰 데이터 집단을 훈련하는데 시간을 소모한다. 그러나 유용한 서포트 벡터는 전체 데이터에서 극히 일부분이다. 만약 우리가 훈련전에 쓸모없는 벡터들을 삭제할 수 있다면, 시간을 절약하고 정확도를 유지할 수 있다. 이 논문에서 우리는 대규모 데이터를 다룰 때 훈련 속도를 빠르게 하기위해 순차적인 방법을 통해 쓸모없는 벡터들을 제거하기 위한 가능성을 논의하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제23권2E호
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• pp.51-55
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• 2004

In this paper, we propose a style-specific language model adaptation scheme using n-gram based tf*idf similarity for Korean spontaneous speech recognition. Korean spontaneous speech shows especially different style-specific characteristics such as filled pauses, word omission, and contraction, which are related to function words and depend on preceding or following words. To reflect these style-specific characteristics and overcome insufficient data for training language model, we estimate in-domain dependent n-gram model by relevance weighting of out-of-domain text data according to their n-. gram based tf*idf similarity, in which in-domain language model include disfluency model. Recognition results show that n-gram based tf*idf similarity weighting effectively reflects style difference.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.1332-1341
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• 1999

Rapid expansion of network and increment of computer system access cause computer security to be an important issue. Hence, the researches in intrusion detection system(IDS)are active to reduce the risk from hackers. Considering IDS, we propose a new IDS model(DABIDS : Distributed Agent Based Intelligent intrusion Detection System) based on distributed intrusion detecting agents. The DABIDS dynamically collects intrusion behavior knowledge from each agents when some doubtable behaviors of users are detected and make new agents codes using intrusion scenario data base, and broadcast the detector codes to the distributed intrusion detecting agent of all node. This DABIDS can efficiently solve the problem to reduce the overhead for training detecting agent for intrusion behavior patterns.

• 수산해양교육연구
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• 제23권1호
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• pp.92-104
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• 2011

Korea is a high level of ICT infrastructure Construction in the OECD's PISA 2006. However, the purpose using of ICT was analyzed for the sake of the interest. They have been emphasized a algorithm-based computer education in conference that it was attended by government, industry and university officials. We designed an algorithm curriculum by analyze a case in international ICT training courses and research. And we were proposed various methods, such as web-based contents, play-based programs, outdoor activities and educational programming language learning for algorithm learning at levels of elementary and middle school students.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권2호
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• pp.13-21
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• 2022

In this paper, we propose a learning based joint demosaicing and super-resolution framework which uses only the mosaiced color filter array(CFA) image as the input. As the proposed method works only on the mosaicied CFA image itself, there is no need for a large dataset. Based on our framework, we proposed two different structures, where the first structure uses one deep image prior network, while the second uses two. Experimental results show that even though we use only the CFA image as the training image, the proposed method can result in better visual quality than other bilinear interpolation combined demosaicing methods, and therefore, opens up a new research area for joint demosaicing and super-resolution on raw images.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.147-148
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• 2009

In this paper, we describe a telemetry stimulation system that controls animal-robots. In our system, we send the main control command from PC to the controller embedded in the pigeon based animal-robots. Once the controller receives the control signal, it makes biphasic stimulation pulses to medial forebrain bundle neurons to control the pigeon behavior as we want. We design the embedded controller using CUBLOC, which is lightweight for attaching on the pigeon.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권2호
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• pp.34-46
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• 2023

A growing number of large scale knowledge graphs raises several issues how knowledge graph data can be organized, discovered, and integrated efficiently. We present a novel semantic-based mashup platform for contents convergence which consists of acquisition, RDF storage, ontology learning, and mashup subsystems. This platform servers a basis for developing other more sophisticated applications required in the area of knowledge big data. Moreover, this paper proposes an entity matching method using graph convolutional network techniques as a preliminary work for automatic classification and discovery on knowledge big data. Using real DBP15K and SRPRS datasets, the performance of our method is compared with some existing entity matching methods. The experimental results show that the proposed method outperforms existing methods due to its ability to increase accuracy and reduce training time.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.277-280
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• 2015

스미싱, 피싱 등의 개인정보 침해사고로 인한 개인정보보안이 화두가 되고 있다. 이와 같은 개인정보 침해 사건사고는 개인정보관리에 있어 사용자의 의식이 부족하기 때문에 발생한다. 본 논문에서는 기존의 XML Tag 구조 기반 문제은행 시스템과 달리 텍스트 기반 교환 형식 기술로 언어에 의존하지 않는 장점을 가진 Key-Value 방식의 JSON을 사용하였다. 제안하는 시스템은 정보보호 분야별 상, 중, 하의 난이도로 구분하며, 공간 및 시간 제약 없는 자유로운 스마트기기 및 PC를 통해 사용자에게 서비스를 제공한다. 교육훈련 서버(훈련서버)의 안정적인 서비스를 위하여 오픈소스 기반의 Nodejs와 Apache의 Load Balancing 기술을 사용한다. 또한 교육훈련의 정답, 오답 판정 시 훈련서버에게 요청하지 않고 웹페이지에서 처리하며, 그 결과는 jQuery Ajax를 이용하여 훈련서버에게 전송된다. 사용자 ID를 기준으로 데이터베이스에 저장되고, 교육훈련통계 지표로 사용하도록 하였다. 본 논문에서는 사용자의 정보보안 의식 강화를 위해 수준별 교육훈련 시스템을 설계하였다.

• 한국음향학회지
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• 제24권1호
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• pp.58-68
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• 2005

본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 특징 보상 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 음성 모델 기반의 특징 보상 기법에서 이용되는 오염 음성 모델 추정 방식은 입력 음성에 대한 변별력 있는 사후 확률 예측을 보장하지 못하며, 부정확하게 계산된 사후 확률은 복구된 음성에서 명료도 하락의 문제를 일으킨다. 제안하는 기법에서는 오염 음성 모델 추정 과정에 분별적 훈련 방식의 하나인 최소 분류 오류 (MCE) 훈련 기법을 도입한다. MCE 훈련 기법을 적용하기 위해 변별력 하락의 가능성을 가지는 '경쟁 요소' 를 결정하는 기법을 제안한다. 병렬결합된 혼합 모델 (PCMM) 기반의 특징 보상에 MCE 훈련 기법을 적용하는 과정을 제안하고 변별력 향상의 영향을 관찰한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과는 제안한 기법이 음성 인식 성능 향상에 도움이 되는 것을 입증한다.