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Precedence and Dominance in English Noun Phrases
장영준(Youngjun Jang) 한국생성문법학회 2003 생성문법연구 Vol.13 No.2
The purpose of this paper is to decide whether we need the concept of linearity in the theory of syntax. By introducing Larsonian (1988) shell structure into the structure of noun phrases, we show that linear notions such as precedence can be dispensed with, contrary to what Kuno (1987, 1988, 1993 with Takami) argues. Specifically, we argue that a hierarchically structured configuration of noun phrases dictated by theta role assignment guarantees some fixed word order, thereby obviating the need of introducing ‘precedence’ into the formulation of various syntactic rules as Kuno did. Under the present proposal, preceding terminal nodes on the base structure are always, by definition, higher than other terminal nodes. One theoretical consequence of this proposal is that we might not need another stipulation of Kuno's (1987) such that prepositional node is invisible to command.
설명 가능한 합성곱 신경망을 활용한 센서 기반의 시계열 데이터 분류 모델 제안
장영준(Youngjun Jang),김지호(Jiho Kim),이홍철(Hongchul Lee) 한국컴퓨터정보학회 2022 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.27 No.5
센서 데이터를 활용하여 설비의 이상 진단이 가능해졌다. 하지만 설비 이상에 대한 원인 분석은 미비한 실정이다. 본 연구에서는 센서 기반 시계열 데이터 분류 모델을 위한 해석가능한 합성곱 신경망 프레임워크를 제안한다. 연구에서 사용된 센서 기반 시계열 데이터는 실제 차량에 부착된 센서를 통해 수집되었고, 반도체의 웨이퍼 데이터는 공정 과정에서 수집되었다. 추가로 실제 기계 설비에서 수집된 주기 신호 데이터를 이용 하였으며, 충분한 학습을 위해 Data augmentation 방법론인 Scaling과 Jittering을 적용하였다. 또한, 본 연구에서는 3가지 합성곱 신경망 기반 모델들을 제안하고 각각의 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 ResNet에 Jittering을 적용한 결과 정확도 95%, F1 점수 95%로 가장 뛰어난 성능을 보였으며, 기존 연구 대비 3%의 성능 향상을 보였다. 더 나아가 결과의 해석을 위한 XAI 방법론으로 Class Activation Map과 Layer Visualization을 제안하였으며, 센서 데이터 분류에 중요 영향을 끼치는 시계열 구간을 시각적으로 확인하였다. Sensor data can provide fault diagnosis for equipment. However, the cause analysis for fault results of equipment is not often provided. In this study, we propose an explainable convolutional neural network framework for the sensor-based time series classification model. We used sensor-based time series dataset, acquired from vehicles equipped with sensors, and the Wafer dataset, acquired from manufacturing process. Moreover, we used Cycle Signal dataset, acquired from real world mechanical equipment, and for Data augmentation methods, scaling and jittering were used to train our deep learning models. In addition, our proposed classification models are convolutional neural network based models, FCN, 1D-CNN, and ResNet, to compare evaluations for each model. Our experimental results show that the ResNet provides promising results in the context of time series classification with accuracy and F1 Score reaching 95%, improved by 3% compared to the previous study. Furthermore, we propose XAI methods, Class Activation Map and Layer Visualization, to interpret the experiment result. XAI methods can visualize the time series interval that shows important factors for sensor data classification.
장영준(Youngjun Jang),이민석(Minsuk Lee) 한국정보과학회 2012 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.18 No.12
본 논문에서는 임베디드 소프트웨어 교육을 위하여 상용 휴대용 게임기인 닌텐도 DS를 이용한 사례를 그 준비과정과 교육 내용 측면에서 기술한다. 우리는 닌텐도 DS에 실시간 운영체제인 FreeRTOS를 이식하고, Eclipse기반의 IDE 개발 도구 및 원격 디버깅 환경을 구축하였다. 또, 8개의 시험 모듈에서의 교육 내용으로는 실시간 운영체제의 기본 API의 활용, 다양한 하드웨어의 제어, IPC, 동기화 문제의 해결에 이르는 주제를 포함하여 임베디드 소프트웨어 엔지니어가 반드시 알아야 할 기본적인 스킬들을 두루 경험할 수 있도록 하였다. 개발된 콘텐츠는 실제 강의에 활용되었으며, 교육 환경 및 실습을 위한 강의 자료, 소스 코드는 모두 공개되어 누구나 다운로드 하여 이용할 수 있다. In this paper we describe how we used Nintendo DS, a commercial mobile game console, for embedded software education. We implemented an open source based cross development environment with FreeRTOS realtime operating system, Eclipse based IDE. Through eight lab modules, we cover all the basic skills in embedded software, which include RTOS APIs, hardware control,IPC, synchronization issues. All our results including the source codes and the course materials are freely available on our github homepage.
장영준(Youngjun Jang),이민석(Minsuk Lee) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1A
본 논문에서는 닌텐도 DS를 이용하여, 임베디드 소프트웨어 교육을 수행하기 위한 준비 과정과, 실제교육 내용을 소개하고, 향후 계획을 공유하고자 한다. 닌텐도 DS는 가격이 저렴한 게임기로 ARM9, ARM7 두 개의 CPU를 가지고 있으며, 기본적인 입출력 장치, 그래픽 가속기, 무선랜 등을 모두 포함하고 있다. 우리는 이 닌텐도 DS에 실시간 운영체제인 FreeRTOS를 이식하고, Eclipse 기반의 IDE 개발 도구 및 원격 디버깅 환경을 구축하였다. 또, 교육 과정에서는 하드웨어의 제어, RTOS의 기본 API의 활용, IPC, 동기화 문제의 해결에 이르는 주제를 포함함으로써 임베디드 소프트웨어 엔지니어가 지녀야할 기본적인 스킬들을 두루 다루는 실습이 되도록 구성하였다. 개발된 교육 환경 및 실습을 위한 강의 자료는 공개 소프트웨어로서 100% 공개되어 누구나 이용할 수 있다.