본 연구는 미국의 '쉬운 언어 정책'을 대상으로 정책의 제도화 과정에서의 법령과 추진체계를 분석하고 결론을 도출하여 한국의 쉬운 공공언어 프로젝트에 유의미한 시사점을 제시하는데 목적이 있다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 미국의 쉬운 언어 정책이 제도로 정착되기까지 행정부의 수반인 대통령의 지속적인 관심과 연방기관들의 솔선수범이 중요한 역할을 하였다. 둘째, 미국의 쉬운 언어 정책집행에 있어서 시대별로 마련된 법령들은 연방기관들의 의무적 준수를 끌어낼 수 있도록 기여했다. 셋째, 쉬운 언어 정책의 추진주체는 PLAIN(Plain Language Action and Information Network, 쉬운 언어 활동 정보 네트워크)이라는 행정부처가 아닌 연방공무원과 전문가로 이뤄진 커뮤니티이다. 넷째, 쉬운 언어정책은 공교롭게도 개혁성향의 민주당 출신 대통령들과 행정부로부터 전폭적인 지지와 지원을 받았다. 다섯째, 2000년대 이후 대부분의 연방부처와 기관들은 쉬운 언어 웹사이트를 운영하고 자체적으로 쉬운 언어 프로그램을 보유하고 있다. 결론적으로 현행 미국의 쉬운 언어 정책은 국민과 정부 간 명실상부한 의사소통을 향상시키는 메커니즘이자 신뢰사다리로서의 역할을 수행한다.
With the advent of the international standard IEC 61850 for communication networks and systems in substations, utilities are beginning to implement substation automation systems (SAS) that can give support to interoperability, interchangeability and self-description features. This paper describes with the SAS design accordance with this new standard. After a brief introduction of IEC 61850 SCL, this paper addresses some issues related to the specification of an IEC 61850 based SAS, and describes the Substation Configuration Language (SCL) based on Extensible Markup Language (XML). The SAS design process is explored with examples including the Intelligent Electronic Device (IED) selection, Logical Nodes (LN) allocation and the related services and the SAS communication architecture.
In this paper we present a plan-based Korean dialogue system as a natural language database user interface for product search. The system can be characterized by its support for mixed initiative to give user more control over dialogue, employment of user model to reflect user' spreferences, alternative solution suggestion if there is no product matched exactly to user's requirements, handling circumlocution which frequently occurs in dialogues. The user model ing shell system BGP-MS is adapted for the system. The system provides for a user-friendly database user interface bymanaging dialogue intelligently. By its implementation and test it has been shown that the user model-based dialogue system can be utilized effectively for product search.
최근 기계학습 방법을 도입하여 센서 노드에 대한 위치를 파악하는 방법이 관심을 받고 있다. 많은 기계학습 알고리즘 중, 지지벡터머신은 프로그래밍 언어로 구현하기 간편하고, 병렬로 수행이 가능하다. 라즈베리파이는 작고 기능이 많아 센서 노드로 사용 시 인터넷 프로토콜을 사용하는 하둡 네트워크 클러스터 구성이 가능하다. 본 논문에서는 파이썬 프로그래밍 언어로 지지벡터머신을 구현하고, 5대의 라즈베리파이를 사용하여 실험적인 하둡 센서 네트워크와 5개의 노드를 가진 맵리듀스 하둡 소프트웨어 프레임워크를 구성하였다. 실험에서 우리는 다양한 파라미터를 변경해가면서 센서 네트워크를 구성하여 효율성, 자원분배, 처리속도를 비교하였다. 라즈베리파이의 컴퓨팅 파워와 메모리 용량은 부족했지만, 센서 클러스터의 노드 멤버의 역할을 충분히 수행하였고, 지지벡터머신 기계학습을 사용하여 센서 노드의 위치측정을 성공적으로 수행하였다.
본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위하여 의학 지식을 통해 임상 관계를 추출하고 딥러닝 모델을 이용하여 질병을 예측하는 방법을 제안한다. 의학 사전인 UMLS(Unified Medical Language System)와 암 관련 의학 지식에 포함된 임상 용어를 5가지로 분류한다. 분류된 임상 용어들을 사용하여 위키피디아 의학 문서를 추출한다. 추출한 위키피디아 의학 문서와 추출한 임상 용어를 매칭하여 임상 관계를 구축한다. 구축한 임상 관계를 이용하여 딥러닝 학습을 진행한 후 질의에서 표현된 의학 용어를 바탕으로 질의와 연관된 질병을 예측한다. 이후, 예측한 질병과 관계가 있는 의학 용어를 확장 질의로 선택한 뒤 질의를 확장한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS), TREC Precision Medicine(PM) 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권2호
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pp.101-112
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2024
Telugu language is considered as fourth most used language in India especially in the regions of Andhra Pradesh, Telangana, Karnataka etc. In international recognized countries also, Telugu is widely growing spoken language. This language comprises of different dependent and independent vowels, consonants and digits. In this aspect, the enhancement of Telugu Handwritten Character Recognition (HCR) has not been propagated. HCR is a neural network technique of converting a documented image to edited text one which can be used for many other applications. This reduces time and effort without starting over from the beginning every time. In this work, a Unicode based Handwritten Character Recognition(U-HCR) is developed for translating the handwritten Telugu characters into English language. With the use of Centre of Gravity (CG) in our model we can easily divide a compound character into individual character with the help of Unicode values. For training this model, we have used both online and offline Telugu character datasets. To extract the features in the scanned image we used convolutional neural network along with Machine Learning classifiers like Random Forest and Support Vector Machine. Stochastic Gradient Descent (SGD), Root Mean Square Propagation (RMS-P) and Adaptative Moment Estimation (ADAM)optimizers are used in this work to enhance the performance of U-HCR and to reduce the loss function value. This loss value reduction can be possible with optimizers by using CNN. In both online and offline datasets, proposed model showed promising results by maintaining the accuracies with 90.28% for SGD, 96.97% for RMS-P and 93.57% for ADAM respectively.
We introduce about XBRL, eXtensible Business Reporting Language, which is widely accepted as the international standard language for business financial reporting. XBRL is a language for the electronic communication of business and financial data which is revolutionizing business reporting around the world. It provides major benefits in the preparation, analysis and communication of business information. It offers cost savings, greater efficiency and improved accuracy and reliability to all those involved in supplying or using financial data. XBRL is a kind of XML application based on the open Internet technologies. We propose a framework for enterprise information supply chain using XBRL Web services. A Web service is defined as a software system based on XML and designed to support interoperable machine-to-machine interaction over a network by the W3C. Web services are frequently just application programming interfaces (API) that can be accessed over a network, such as the internet and executed on a remote system hosting the requested services. An XBRL Web service-based enterprise information supply chain enables for companies to implement seamless information supply chains from businesses to financial institutions, to supervisory authorities, and to other stake holders for real time information access. And thereby it is expected to contribute to the increase in the value of companies due to the enhanced visibility and transparency of accounting and management.
This paper investigates children's comprehension and production of demonstrative pronouns (DPs), 'zhege' (this) and 'nage' (that), in Mandarin Chinese. Subjects are children of ages three, four, five and six. Based on the results of the present experiment, children's developmental stages and the corresponding age grading are provided. Also, the present study incorporates a physical clue into the experiment. The result suggests that in the acquisition of deixis children rely highly on physical context to work out the meaning distinction. In addition, Piaget's egocentrism hypothesis and H. Clark's marking hypothesis are examined in the study. The result seems to support the egocentrism hypothesis. Subjects under the age of six do fail to shift the deictic center when they and the experimenter have a different perspective. As for the marking hypothesis, the study seems to challenge the hypothesis. The result shows that children actually performed better on the marked term 'zhege' than the unmarked member 'nage'.
Synthetic data generation is generally used in performance evaluation and function tests in data-intensive applications, as well as in various areas of data analytics, such as privacy-preserving data publishing (PPDP) and statistical disclosure limit/control. A significant amount of research has been conducted on tools and languages for data generation. However, existing tools and languages have been developed for specific purposes and are unsuitable for other domains. In this article, we propose a regular expression-based data generation language (DGL) for flexible big data generation. To achieve a general-purpose and powerful DGL, we enhanced the standard regular expressions to support the data domain, type/format inference, sequence and random generation, probability distributions, and resource reference. To efficiently implement the proposed language, we propose caching techniques for both the intermediate and database queries. We evaluated the proposed improvement experimentally.
인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용하여 인공지능 기반의 전쟁 (AI-enabled warfare)가 미래전의 핵심이 될 것으로 예상한다. 자연어 처리 기술은 이러한 AI 기술의 핵심 기술로 지휘관 및 참모들이 자연어로 작성된 보고서, 정보 및 첩보를 일일이 열어확인하는 부담을 줄이는데 획기적으로 기여할 수 있다. 본 논문에서는 지휘관 및 참모의 정보 처리 부담을 줄이고 신속한 지휘결심을 지원하기 위해 언어 모델 기반의 다출처 정보 통합 (Language model-based Multi-source Information Integration, LAMII) 프레임워크를 제안한다. 제안된 LAMII 프레임워크는 자기지도 학습법을 활용한 언어 모델에 기반한 표현학습과 오토인코더를 활용한 문서 통합의 핵심 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는, 자기지도 학습 기법을 활용하여 구조적으로 이질적인 두 문장간의 유사 관계를 식별할 수 있는 표현학습을 수행한다. 두 번째 단계에서는, 앞서 학습된 모델을 활용하여 다출처로부터 비슷한 내용 혹은 토픽을 함양하는 문서들을 발견하고 이들을 통합한다. 이 때, 중복되는 문장을 제거하기 위해 오토인코더를 활용하여 문장의 중복성을 측정한다. 본 논문의 우수성을 입증하기 위해, 우리는 언어모델들과 이의 성능을 평가할 때 활용되는 대표적인 벤치마크 셋들을 함께 활용하여 이질적인 문장간의 유사 관계를 예측의 비교 실험하였다. 실험 결과, 제안된 LAMII 프레임워크가 다른 언어 모델에 비하여 이질적인 문장 구조간의 유사 관계를 효과적으로 예측할 수 있음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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