Texture is extensively studied in a variety of image processing applications such as image segmentation and classification because it is an important property to perceive regions and surfaces. This paper focused on the analysis and synthesis of textured single and multiband images using Markov Random Field model considering the existent spatial correlation. Especially, for multiband images, the cross-channel correlation existing between bands as well as the spatial correlation within band should be considered in the model. Although a local interaction is assumed between the specified neighboring pixels in MRF models, during the maximization process, short-term correlations among neighboring pixels develop into long-term correlations. This result in exhibiting phase transition. In this research, the role of temperature to obtain the most probable state during the sampling procedure in discrete Markov Random Fields and the stopping rule were also studied.
Coreference resolution is a task in discourse analysis that links several headwords used in any document object. We suggest pointer networks-based coreference resolution for Korean using multi-task learning (MTL) with an attention mechanism for a hierarchical structure. As Korean is a head-final language, the head can easily be found. Our model learns the distribution by referring to the same entity position and utilizes a pointer network to conduct coreference resolution depending on the input headword. As the input is a document, the input sequence is very long. Thus, the core idea is to learn the word- and sentence-level distributions in parallel with MTL, while using a shared representation to address the long sequence problem. The suggested technique is used to generate word representations for Korean based on contextual information using pre-trained language models for Korean. In the same experimental conditions, our model performed roughly 1.8% better on CoNLL F1 than previous research without hierarchical structure.
본 연구에서는 조직 내 구성원들이 인식하는 조직학습문화가 과업성과와 맥락성과에 미치는 영향을 조직 커뮤니케이션이 매개하는지를 이론 및 실증적으로 검토하였다. 조직학습문화는 지식을 창출하고 습득하고 이전하며 새로운 지식과 통찰력을 반영하기 위해 행동을 수정하는데 능숙한 문화로 정의된다. 본 연구에서는 조직학습문화 인식이 조직 내 구성원 간의 커뮤니케이션을 통해 성과를 높일 수 있다는 가설을 선행연구를 통해 도출하였다. 특히 조직 내 커뮤니케이션을 상향, 수평, 하향의 3가지 유형으로 나누어, 상사나 동료, 부하와의 소통이 각각 매개하는지 살펴보았다. 실증연구에서 독립변수는 조직학습문화 인식, 매개변수는 상향, 수평, 하향 커뮤니케이션, 종속변수로는 종업원의 성과인 과업성과와 맥락성과를 설정하였다. 가설1은 조직학습문화와 종업원의 과업 및 맥락성과의 관계, 가설2는 가설1의 관계에 대해 커뮤니케이션이 가지는 매개효과로 설정하였다. 실증연구에서는 연구변수의 타당성과 신뢰도를 검증한 후, 상관관계 분석, 가설검증을 실시하였다. 가설1은 회귀분석을 통해 검증한 결과, 세부가설이 모두 지지되었다. 가설2를 검증하기 위해 process macro를 이용한 붓스트랩 검정을 실시하여 총 효과, 직접효과, 간접효과를 분리하고 간접효과의 유의성을 살펴보았다. 결과, 가설2는 일부 지지되었는데, 하향 커뮤니케이션이 조직학습문화와 과업·맥락성과를 매개하였으며, 수평 커뮤니케이션이 조직학습문화와 맥락성과를 매개하였다. 상향 커뮤니케이션의 매개효과는 유의하지 않게 나타났다. 본 연구 결과를 통해 시사점을 도출하고 연구의 한계점, 향후 연구 방향을 제시하였다. 조직학습문화는 구성원들의 학습과 성장을 통해 목표를 달성하려는 조직의 방향성이자 의도이다. 이러한 조직에 속한 구성원은 내면적 동기를 강화함으로 주어진 필수적 과업뿐 아니라 집단과 조직에 도움이 되는 자발적인 바람직한 행동을 하는 것으로 볼 수 있다. 또한 이러한 관계는 하향 커뮤니케이션, 즉 부하에게 의견을 전달하고 업무지시와 피드백을 하는 리더들이 주도하는 커뮤니케이션을 매개로 나타남으로 리더십 교육을 통하여 조직학습문화와 성과 간의 관계를 강화하기 위한 노력을 기울여야 할 것이다.
이용자의 이미지요구 규명은 이미지 정보 서비스와 시스템 효율성 증진을 위해 필수적인 요소이다. 최근에는 이미지요구 분석에 있어서 다양한 맥락 요소를 접목하여 다층적인 관점에서 이미지요구를 규명하고자 하는 시도들이 있다. 본 연구는 이러한 최근 연구의 흐름과 맥을 같이 하며, 이용자의 이미지요구를 규명하기 위해서 총 70건의 이미지 검색 실패 사례를 분석하였다. 그 결과 이미지 검색 실패 사례에 나타난 이미지요구는 구체적, 일반적/지칭 가능한 요구가 주를 이루는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 선행 연구와 유사한 것으로써 검색 실패한 이미지요구의 특성으로 볼 수 있다. 또한 이미지요구에 배태된 맥락요소에 관한 분석결과를 살펴보면, 업무/과제의 목표와 이용목적에 관련된 맥락요소가 주를 이루는 것으로 나타났다. 이용목적의 맥락을 보다 상세하게 살펴보면, 일러스트레이션 이용목적이 높은 비중으로 나타났다. 이미지 검색 질의 특성은 고유어와 정련어의 쌍으로 분석할 때 고유어/정련어, 비고유어/정련어, 고유어/비정련어, 고유어/정련어 쌍 순서로 비중을 차지하는 것으로 나타났다. 검색 실패 이미지요구의 특성으로써 구체적이거나 일반적/지칭 가능한 요구이며 이는 비고유어/비정련어 쌍을 특징적으로 살펴볼 수 있다. 맥락의 관점에서는 목표 중심이며 일러스트레이션 이용목적이 주된 맥락 요소임을 알 수 있다. 이러한 결과는 이미지 검색 시스템이나 서비스 개선을 위한 시사점이 될 수 있다.
본 연구에서는 방송자료에 대한 지적 접근점을 제공하기 위한 방편으로, 뉴스 및 시사보도 프로그램의 내용 기술을 위한 패싯 분석 기법의 적용을 시도하였다. 랑가나단의 PMEST 기본 패싯에 기반하여, 보도 장르에 적합한 기본 패싯-'누가', '무엇을', '어떻게', '어디서', '언제'-을 생성하였으며, 보도 장르의 형식적 구조와 내용적 요소를 반영하여 패싯의 구성요소를 추출하였다. 이를 실제 방영한 시사보도 프로그램을 대상으로 적용해 본 결과, 본 연구에서 제안한 패싯이 보도 장르의 맥락적 요소를 잘 표현해주고 있었으며, 패싯의 적용은 특정 방송내용에 대한 식별을 증진시킬 것으로 기대되었다.
This study examined the features of maternal involvement in Korean children's early education and their relation to contextual variables and three forms of parental cognition. For this study 333 Korean mothers with 5 to 7 year-old children completed questionnaires that covered aspects such as demographical characteristics, three forms of involvement in their children's education, and three forms of parental cognition. Descriptive analysis indicated that mothers who were more involved in monitoring homework paid more monthly activity fees for supplementary classes and engaged more in cognitively stimulating activities at home. Financial investment in supplementary classes for children was not associated with engagement in cognitively stimulating activities at home. Stepwise regression analysis found that mothers who were more involved in monitoring their young childrens homework expressed higher aspirations for their childrens future occupation. Korean mothers who paid more for their child's supplementary classes had higher family incomes. Korean mothers who engaged more often in cognitively stimulating activities at home expressed higher parental self-efficacy, had a higher educational level, had a younger child, and had an earlier birth order or only child.
Objectives: This study aims to identify the factors associated with colorectal cancer screening behaviors. Methods: The nation-wide representative samples of 2,928 adults aged ${\geq}50$ years for colorectal cancer screening were derived from the fourth Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES IV). This study investigated socio-demographic, health behavioral and contextual factors associated with colorectal cancer screening using descriptive statistics and multivariate logistic regression analysis. Results: In terms of socio-demographic factors, gender, age, marital status, occupation, monthly income, and resident region were significantly different between screening group and non-screening group. Among health behavioral and contextual factors, regular physical checkup, weight control, physical activity, smoking, drinking and having other cancers were significantly different. From the multivariate logistic regression analysis, marital status, education level, regular physical checkup and weight control were associated with colorectal cancer screening behavior. Conclusions: It is necessary to understand the importance of early detection and cancer screening. Appropriate health education and active promotion about the cancer screening should be developed based on the study findings in order to motivate people to have cancer screening. Also, these findings should be reflected in the health policy.
To address the problems of low precision rate, insufficient feature extraction, and poor contextual ability in existing text sentiment analysis methods, a mixed model account of a CNN-BiLSTM-TE (convolutional neural network, bidirectional long short-term memory, and topic extraction) model was proposed. First, Chinese text data was converted into vectors through the method of transfer learning by Word2Vec. Second, local features were extracted by the CNN model. Then, contextual information was extracted by the BiLSTM neural network and the emotional tendency was obtained using softmax. Finally, topics were extracted by the term frequency-inverse document frequency and K-means. Compared with the CNN, BiLSTM, and gate recurrent unit (GRU) models, the CNN-BiLSTM-TE model's F1-score was higher than other models by 0.0147, 0.006, and 0.0052, respectively. Then compared with CNN-LSTM, LSTM-CNN, and BiLSTM-CNN models, the F1-score was higher by 0.0071, 0.0038, and 0.0049, respectively. Experimental results showed that the CNN-BiLSTM-TE model can effectively improve various indicators in application. Lastly, performed scalability verification through a takeaway dataset, which has great value in practical applications.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권4호
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pp.225-237
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2021
The current study aims to classify what determines entrepreneurial leadership among small and medium enterprises (SMEs) in the Saudi Arabian context. It also attempted to recognize the role played by entrepreneurial leadership by supporting SMEs in the nation's sustainable economic growth. The study is based on a primary survey administered among SMEs in the Riyadh region of Saudi Arabia. Overall, 152 responses were collected. However, after data cleaning, only 107 were found to be fit for final analysis. Structural Equation Modelling using SmartPLS® Software was applied for analysis. The findings emerged from the study immensely concluded that entrepreneurial leadership is an essential instrument for managers/owners of the SMEs sector who aim to improve the efficiency of tasks and contextual performance in Saudi Arabia. The study came across that "ability to absorb uncertainty," "ability to build commitment," "the ability to frame the Challenge," "the ability of path-clearing," and "ability to specify limits," are the five constructs that help frame the entrepreneurial leadership in the Saudi context. The study suggests that leadership trainers, SME policymakers must focus on precisely these skills to inculcate the ability of entrepreneurial leadership among Saudi entrepreneurs, SMEs owners, and managers.
Park, Hyunho;Kwon, Eunjung;Byon, Sungwon;Shin, Won-Jae;Jung, Eui-Suk;Lee, Yong-Tae
ETRI Journal
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제44권2호
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pp.300-312
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2022
Recently, public safety services have attracted significant attention for their ability to protect people from crimes. Rapid detection of dangerous situations (that is, abnormal situations where someone may be harmed or killed) is required in public safety services to reduce the time required to respond to such situations. This study proposes a novel danger detection technology based on multimodal data, which includes data from multiple sensors (for example, accelerometer, gyroscope, heart rate, air pressure, and global positioning system sensors), and multilog data, which includes contextual logs of humans and places (for example, contextual logs of human activities and crime-ridden districts) over time. To recognize human activity (for example, walk, sit, and punch), the proposed technology uses multimodal data analysis with an attitude heading reference system and long short-term memory. The proposed technology also includes multilog data analysis for detecting whether recognized activities of humans are dangerous. The proposed danger detection technology will benefit public safety services by improving danger detection capabilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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