영어 교육 전문가 R. Ellis를 비롯한 다수의 외국어학습연구자의 연구에 따르면, 외국어를 학습자의 실제상황에서 반복적으로 학습함으로써 영어의 실제성을 높이는 학습 방법이 효과적이며 중요한 방법이다. 본 논문에서는 상황인식 서비스가 접목된 외국어 학습 서비스를 제안함으로써 영어 학습의 실제성을 높이는 외국어 학습 콘텐츠의 개발을 모색한다. 이와 같은 접근은 실제 환경에서 무의식인 외국어 습득을 돕는 디지털 교육 콘텐츠에 대한 연구와 실시간 다중 센서 데이터를 기반으로 학습자의 경험적 특성을 분석하는 연구에 기반 한다.
There have been lots of research on temporal data management for the past two decades. Most of them are based on some logical data model, especially on the relational data model, although there are some conceptual data models which are independent of logical data models. Also, many properties or issues regarding temporal data models and temporal query languages have been studied. But some of them were shown to be incompatible, which means there could not be a complete temporal data model, satisfying all the desired properties at the same time. Many modeling issues discussed in the papers, do not have to be done so, if they take object-oriented data model as a base model. Therefore, this paper proposes a temporal data model, which is based on the object-oriented data model, mainly discussing the most essential issues that are common to many temporal data models. Our new temporal data model and query language will be illustrated with a small database, created by a set of sample transaction.
There have been lots of research on temporal data management for the past two decades. Most of them are based on some logical data model, especially on the relational data model, although there are some conceptual data models which are independent of logical data models. Also, many properties or issues regarding temporal data models and temporal query languages have been studied. But some of them were shown to be incompatible, which means there could not be a complete temporal data model, satisfying all the desired properties at the same time. Many modeling issues discussed in the papers, do not have to be done so, if they take object-oriented data model as a base model. Therefore, this paper proposes a temporal data model, which is based on the object-oriented data model, mainly discussing the most essential issues that are common to many temporal data models. Our new temporal data model and query language will be illustrated with a small database, created by a set of sample transaction.
기업의 데이터 분석 및 활용 역량은 전사 차원의 지식경영과 의사결정에 중요한 역할을 한다. 이 연구는 대형 언어 모델이 기업데이터 분석에서 어떻게 활용될 수 있는지 알아보고자 수행되었다. 구체적으로 인적자원 분야에 초점을 맞추어, 대형 언어 모델의 데이터 분석 역량을 검증해 보았다. 이를 위해 인사분야에서 많은 연구가 이루어져온 공개데이터셋 IBM HR 데이터를 소재로, 선행연구들에서 이루어진 머신러닝 기반 이직자 예측 분석을 ChatGPT를 통해 재현하고 그 예측성능을 비교해보았다. 고급 프로그래밍 역량이 필요했던 과거 연구방식과 달리, 분석가의 자연어 요청으로 진행한 ChatGPT 기반 머신러닝 데이터 분석은 훨씬 쉽고 빠르다는 장점이 있었고, 예측 정확도 역시 선행연구와 비교해 경쟁력 있는 수준을 기록했다. 이는 그동안 고급 프로그래밍 역량이 요구되던 기업데이터 분석 분야에서, ChatGPT를 비롯한 대형 언어 모델들이 효과적이고 실질적인 대안이 될 수 있다는 가능성을 시사한다. 또한 이를 통해 데이터 분석의 대중화 나아가 데이터 기반 의사결정(DDDM: Data-Driven Decision Making)의 확산에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 데이터분석 과정에서 사용한 프롬프트와 ChatGPT가 생성한 프로그래밍 코드도 부록에 수록하여 검증 가능하게 함으로써, 향후 대형 언어 모델을 활용한 데이터분석 연구의 초석을 제공하고자 한다.
This study focuses on a method for sequential data augmentation in order to alleviate data sparseness problems. Specifically, we present corpus expansion techniques for enhancing the coverage of a language model. Recent recurrent neural network studies show that a seq2seq model can be applied for addressing language generation issues; it has the ability to generate new sentences from given input sentences. We present a method of corpus expansion using a sentence-chain based seq2seq model. For training the seq2seq model, sentence chains are used as triples. The first two sentences in a triple are used for the encoder of the seq2seq model, while the last sentence becomes a target sequence for the decoder. Using only internal resources, evaluation results show an improvement of approximately 7.6% relative perplexity over a baseline language model of Korean text. Additionally, from a comparison with a previous study, the sentence chain approach reduces the size of the training data by 38.4% while generating 1.4-times the number of n-grams with superior performance for English text.
본 논문은 개체 관계 모델을 기반으로 하는 논리적 데이터베이스 설계도구인 ER_Modeler 개발에 관한 연구이다. ER_Modeler는 윈도우 상에서 개체 관계 다이어그램(Entity-Relationship Diagram: ERD)을 작성할 수 있는 그래픽 편집도구 기능과 생성된 ERD 정보로부터 논리적 데이터베이스 테이블을 정의하기 위해 데이터 정의어(Data Definition Language: DDL)를 자동 생성하는 기능을 제공한다. 또한 상업적으로 가장 많이 사용되고 있는 Erwin 제품과의 호환성을 제공하기 위해 XML을 이용하여 ERwin과의 Export/Import 기능도 제공해준다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제9권1호
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pp.97-110
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2002
Many companies are using EDI (Electronic Data Interchange) for the electronic transmission of documents and information to and from other companies. The appearance of Internet can enhance existing EDI systems. Existing EDI systems have several problems such as poor system interoperability and high expense of VAN. This paper prognoses a new EDI system utilizing Internet to provide open communication environment by using XML (extensible Markup language) and this applies it to the EDI service for Hospital Demand. XML is a mark-up language extending HTML which is a standard language for the expression of WWW (World-Wide Web) pages. XML is more structural than HTML, thus it is more suitable for the repetitive tasks of EDI and for the maintenance of databases. XML can transmit EDI documents in the open communication environment of Internet and users can easily access the documents with web browsers. Therefore we can provide EDI services within more open environment and we can build an EDI system with lower expense.
Most data parallel language compilers are source-to-source translators. Most Compilers of HPF which is recognized as a standard data parallel language convert a parallel program in PHF in a Fortran 77 program inserted message passing primitives. By the way, they currently generate significant amount of ineffective codes in the course of the conversion. Especially, FORALL construct is converted into several DO loops, so loop overhead of these codes is very increased. In this paper, we define and use relation distance vector to keep necessary informations. Then we evaluate and analyze execution time for the codes converted by our method and by PARADIGM method for various array sizes.
LabVIEW is faster than text language based program regarding development time and can monitor the output of data fast without the separate compiling work as the graphic-based graphical programming language. And, its coding is fast because it is designed by connecting the function with the wire and its has the merit of relatively intuitive UI. In this paper, data transmission and receiving between the program that is implemented in C language as CAN communication method that is strong against noise and used in power electronics application field variously and LabVIEW based program are explained. And, the design of LabVIEW based CAN communication program, data analysis and GUI screen composition that is convenient for monitoring are shown.
The number of studies on data-driven learning (DDL) has increased in recent years, and DDL's overall effectiveness as an L2 (second language) teaching methodology has been reported to be high. However, the degree of its effectiveness in grammar instruction, particularly for the goal of correcting errors in L2 writing, is still unclear. To provide guidelines for focused grammar instruction with DDL in the Japanese classroom setting, we aimed to identify the typical grammatical errors made by Japanese learners in the Cambridge Learner Corpus First Certificate in English (CLC FCE) dataset. The results revealed that three error types (nouns, articles, and prepositions) should be addressed in DDL grammar instruction for Japanese English as a foreign language (EFL) learners. In light of the findings, pedagogical implications and suggestions for future DDL research and practice are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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