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김현수(Hyun-Soo Kim),김상욱(Sang-Wook Kim),이무식(Moo-Sik Lee),홍지영(Jee-Young Hong),배석환(Seok Hwan Bae),김은영(Eun-Young Kim),황혜정(Hae-Jung Hwang),장민영(Min-Young Jang) 한국산학기술학회 2014 한국산학기술학회 학술대회 Vol.- No.-
영유아는 면역력이 취약하여 전염성 질환에 쉽게 이환될 여지가 크나, 질병의 심각성에 대한 자각능력이 낮다. 따라서 어린이만을 대상으로 하는 교육에는 한계가 있다. 또한 영유아의 위생관념은 부모의 보육환 경에 큰 영향을 받으므로 아이를 돌보는 부모의 손씻기에 대한 지식, 태도, 실천에 영향을 미치는 결정요 인을 찾고 아이 돌봄이의 손씻기 교육을 위한 기초자료를 제공하고자 연구를 진행하였다. 그 결과, 학부모 의 손씻기 실태는 지역별로 차이가 났으며, 저소득층과 교육수준이 낮은 층에서 손씻기를 잘 이행하지 못 하였고, 여자가 남자보다 손씻기를 잘하는 것으로 나타났다. 손씻기에 대한 지식이 높을수록 손씻기에 대 한 태도와 실천이 높았던 점을 고려할 때, 손씻기 실태가 낮은 지역과 소득 및 교육수준을 고려한 대상자 를 선정하여, 집중적인 교육을 실행한다면 손씻기의 실천율을 향상시킬 것으로 기대 된다.
추천 시스템에서의 효율적인 행렬 분해 모델을 위한 정밀도 변환 기법
유재서 ( Jae-seo Yu ),고윤용 ( Yun-yong Ko ),배홍균 ( Hong-kyun Bae ),강석원 ( Seokwon Kang ),유용승 ( Yongseung Yu ),박영준 ( Yongjun Park ),김상욱 ( Sang-wook Kim ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.1
최근 딥러닝 분야에서 모델 학습을 가속화하기 위해, 실수 표현 시 사용하는 비트 수를 줄이는 양자화 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 추천 시스템 모델 중 하나인 행렬 분해 모델(Matrix Factorization, MF)에 대한 양자화 수행 시, 발생할 수 있는 학습 정확도 손실을 방지하기 위한 정밀도 변환 방안을 제시한다. 우리는 실세계 데이터셋을 이용한 실험을 통해, 제안 방안이 적용된 MF 모델은 양자화 기법이 적용되지 않은 모델과 비슷한 추천 정확도를 보이며, 약 30% 개선된 속도로 학습됨을 확인할 수 있었다.