公賣渡行爲의 情報效果에 관한 硏究

학위논문(석사)--서울대학교 :경영학과 경영학 전공,1999.Maste

Learning Neural Module Structure for Visual Relationship Detection

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 자연과학대학 협동과정뇌과학전공, 2019. 2. 장병탁.Visual relationships in images build an important base for solving many vision tasks, such as image captioning and visual question answering. The process of figuring out the relationships differs depending on the type of relationship. We choose appropriate information to infer the relation according to its type and model each module regarding these types. Here we explore an attention-based gradient method to detect visual relationships from data. We divided the types of relations into three types of 'spatial', 'action', and 'language'. We employ a general modular deep-neural architecture that combines the spatial module, feature module, and embedding module, and search an optimal modular architecture by differentiable architecture search. This makes it possible to derive the relationship by varying the degree of use of the sub-modules for each relationship. By doing this, different weighting is applied to the structure used for inference according to the input information, thereby effecting another procedure. This modular architecture search (MAS) method can find the module units automatically to learn the optimal module structure of sequential embedding toward depth. This approach allows researchers to design models that can detect visual relationships with less effort. We demonstrate the performance of the method on the Visual Relationship Detection (VRD) dataset, showing the searched architecture with graph figures. Experimental results show that the structure can be compared with other state of the art models.이미지에서 시각 관계는 image captioning, visual question answering 같은 시각 문제들을 풀기위한 중요한 기반이 된다. 시각 관계는 종류마다 이해하는 방식이 다르기 때문에 종류마다 다른 절차를 통해 추론할 수 있어야 한다. 그러므로 관계의 종류에 따라서 다른 구조를 통해 학습하고 추론할 수 있다면 절차를 다르게 유도할 수 있다. Attention 기반의 gradient 방식을 사용해 데이터로부터 사용하는 구조를 다르게 하여 시각 관계를 검출하였다. 우리는 관계의 종류를 크게 spatial, action, language의 3가지로 나누었고 각각 spatial 모듈, feature 모듈, embedding 모듈을 결합해 범용 모듈식 깊은 신경망 구조를 사용하였다. 이렇게 함으로써 관계마다 하위 모듈의 사용정도를 다르게 하여 관계를 도출할 수 있게 된다. 이렇게 함으로써 입력정보에 따라 추론에 사용하는 구조에 가중치를 다르게 줌으로써 다른 절차를 밟는 효과를 준다. 우리는 자동으로 모듈 구조를 학습할 수 있는 Module Architecture Search (MAS) 방식을 제안한다. 이 방식은 한 장의 이미지를 주어지고 이미지 안에 있는 모든 관계를 추론할 수 있도록 만든, Visual Relationship Detection dataset으로 학습하고 평가한다. 이 모델은 설계자가 적은 노력으로 시각 관계를 탐지할 수 있는 최적의 모델을 설계할 수 있도록 해준다. 실험 결과를 통해 자동으로 탐색된 구조를 통해 다른 state of the art 모델과 견줄만한 결과를 얻을 수 있었다.I. 서 론 1 1. 연구의 필요성 및 목적 1 2. 연구 문제 2 II. 관련 연구 4 1. 시각 관계 검출 (Visual Relationship Detection) 4 2. 물체 검출 (Object Detection) 5 3. 모듈 신경망 (Neural Module Networks) 6 4. 자가 주의 집중 (Self-attention) 7 5. 신경 구조 탐색 (Neural Architecture Search) 8 5.1. Differentiable Architecture Search 9 III. 제안하는 모델 12 1. Modular Architecture Search 12 1.1. 미분 가능한 완전 연결층 모듈 탐색 14 1.2. 미분 가능한 컨볼루션 모듈 탐색 16 IV. 실험 및 결과 분석 19 1. 데이터 명세 19 1.1. Visual Relationship Detection dataset 19 2. 실험 모델 설정 20 2.1. 구조 탐색 설정 20 2.2. 모듈 신경망 학습 설정 21 2.3. 사전 정보 활용 22 2.4. 평가 방법 22 3. 실험 결과 23 3.1. Modular Architecture Search 실험 결과 23 3.3. Attention Result 26 4. 분석 26 4.1. Visualization 27 4.2. Zero-shot Trade-off 28 V. 결 론 31 참고문헌 32 영문요약 37Maste

Correlation Analysis Between K-factor And Lane Occupancy In Expressways

Expressways are generally classified into urban and rural ones by the region or location of the expressway as the exclusive motorways, and also arterial highways that have medians and two lanes or more in one direction with full control of access. However, most expressways in Korea are experiencing transportation problems with increased traffic volumes and high proportions of heavy vehicles, because they are focused on a big cities in the country and are not properly linked with the small cities. Thus, it is strongly needed to study the traffic characteristics for improving the expressway traffic management system(ETMS) in expressways. The purpose of this study is to identify the lane traffic characteristics(volume, speed, occupancy, density and K-factor) at the 8-lane basic segments for the reserved lane system aimed at Gyeongbu and Namhae expressways, conduct correlation analysis between lane occupancy and K-factor at the 8-lane basic expressway segments for the reserved lane system, and finally select the appropriate regression model between the lane occupancy and K-factor at the 8-lane basic expressway segments for the reserved lane system. From the traffic characteristic analysis, correlation analysis of lane occupancy and K-factor, and modeling between lane occupancy and K-factor in the 8-lane basic expressway segments for the reserved lane system, the following conclusions were drawn: ⅰ) Traffic characteristic analyses appeared to show a distinct difference depending on the direction, day of the week, time of the day and location of lane. So, it was concluded that the expressway traffic management systems(ETMS) based on traffic characteristics could be very effective in improving the safety and mobility of expressways ⅱ) Correlation analyses appeared to show the highest correlation between K-factor and the 2nd lane occupancy and the lowest correlation between K-factor and the 4th lane occupancy regardless of the direction in expressways. So, it is concluded that the 2nd lane occupancy could be very effective in building the K-factor models of expressway ⅲ) K-factor appeared to show a linear relationship with the 2nd lane occupancy by the high determination coefficients and valid probability(p-value) in expressways, in case of aggregating weekday and weekend. So, it was concluded that linear K-factor models could be effective in predicting K-factor for the whole week. ⅳ) K-factor appeared to show the linear or logarithmic relationship with the 2nd lane occupancy by the high determination coefficients and valid probability(p-value) in expressways, in case of segregating weekday and weekend. So, it was concluded that linear or logarithmic K-factor models could be effective in predicting K-factor for weekday or weekend.목 차 제 1 장 서 론 1.1 연구 배경 1.2 연구 목적 1.3 연구 수행과정 제 2 장 문헌연구 2.1 국외 문헌연구 2.2 국내 문헌연구 제 3 장 자료 수집 및 분석 3.1 자료 수집 3.2 자료 분석 제 4 장 점유율과 시간교통량비율(K-factor)의 상관관계분석 4.1 상관관계분석의 개념 4.2 점유율과 시간교통량비율(K-factor)의 상관관계분석 제 5 장 모형 구축 및 검증 5.1 모형 구축 5.2 모형 검증 제 6 장 결론 및 향후 연구과제 참 고 문

恩物 놀이학습과 창의성과의 관계

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :교육학과 교육학전공,2001.Maste

the effects of derivatives on corporate tax avoidance in the Korean financial industry

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 금융공학프로그램, 2016.2 ,[iii, 29 p. :]최근의 연구는 파생상품 사용이 시기 선택(timing) 또는 기업 세금을 회피하는 방법으로 사용될 수 있음을 나타내고 있다(Donohoe, 2015Zeng, 2014). Zeng(2014)은 파생상품을 이용하는 기업의 순 실현손실 이나 순 미실현이익은 조세회피와 음(-)의 관계가 있음을 발견했고 이는 파생상품을 사용하는 기업이 시기 선택(time)이나 기업의 세금을 피하기 위한 것이라고 제시하고 있다. 본 연구는 국내 금융 시장에서 파생상품 사용의 조세 회피에 대한 효과를 연구하는 이전 연구들에 대한 연장을 목적으로 한다. 2009년에서 2014년 사이의 기간에 국내 금융 회사의 데이터를 사용하면서, 본 논문은 파생상품을 이용하는 기업의 순 실현손실 이나 순 미실현이익은 조세회피와 양(+)의 관계가 있음을 발견했고 이는 한국 금융회사는 시기 선택(timing)의 방법이나 기업의 세금을 피하는 방법으로 파생상품을 사용하지 않는다는 증거를 제시하고 있다.한국과학기술원 :금융공학프로그램

Effect of Recombinant Human Granulocyte Macrophge-Colony Stimulating Factor on Mucous Membrane in Syrian Hamster Buccal Pouches

N

A Case of Diabetic Foot Infection due to Mycobacterium mageritense

Diabetic foot infection is one of the important complications in patients with advanced diabetes mellitus. Limb threatening infections such as osteomyelitis, abscess, and necrotizing fasciitis are frequently accompanied by the disease. Non-tuberculous mycobacterium (NTM) is a rare causative organism of diabetic foot infection. Thus, if one is not suspicious or meticulous, infection due to NTM will be easily overlooked and this will result in delayed diagnose and treat. Therefore, it is necessary to consider NTM as the causative organism if the wound does not respond to the conventional antibiotic treatment and the culture from the adequately obtained specimen reveals atypical acid-fast bacilli. We present a case of diabetic foot infection with osteomyelitis and abscess due to Mycobacterium mageritense, one of the rapid growing mycobacteria, that was successfully treated with surgical debridement and appropriate antibiotic treatment.N