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- 저자 : 조남경 (검색결과 263 건)
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Greedy 알고리즘을 이용한 라이브러리 맵핑에 관한 연구
조남경,김재진,음호식 공주영상정보대학 1999 논문집 Vol.6 No.-
본 논문은 원천 컴포넌트의 기능보다 목표 컴포넌트의 기능이 적을 경우 목표 컴포넌트로 동일한 기능을 수행하는 Greedy 알고리즘을 제안하였다. Greedy 알고리즘은 각 컴포넌트의 함수를 비교하여 목표 컴포넌트에 부족한 기능을 수행할 수 있는 잉여 로직을 추가하여 맵핑하는 알고리즘이다. 예제로 선정한 원천 ALU는 3개의 산술기능을 갖고있고 목표 ALU는 2개의 산술기능을 갖고 있는 컴포넌트이다. 본 논문의 Greedy 알고리즘을 이용하여 동일한 기능을 수행하기 위하여 맵핑된 결과 2×1 MUX 1개와 인버터 1개가 추가되어 동일한 기능을 수행하였다. 따라서 실제의 시스템을 구현할 때 CAD 물상에서 라이브러리가 제공되지 않을 경우, 본 논문에서 제안한 HLLM 기술을 이용하여 기본적으로 제공되는 라이브러리를 이용하여 동일한 기능을 수행할 수 있었다.
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사회복지의 상담기록, 좀 더 활용할 수 있을까? ‘머신러닝’을 통한 사회복지 상담 텍스트 활용 가능성의 점검
조남경,송기호 연세대학교 사회복지연구소 2023 한국사회복지조사연구 Vol.79 No.-
This study aims to examine the machine learning analysis of text data step by step in order to enable colleagues in the field to conceptually understand the method and to think about the limit and possibility of it. Analyzing text data requires the process of transform atypical text data into numerical expression, which means we need to deal with surprisingly large amount of variables (that is, features), but at the same time, means there is no ‘magical’ thing that we cannot understand. The process of constructing a prediction model also uses methods familiar to us such as binary logistics regression, although those are not all of the list of methods. However, machine learning model is evaluated not by inferential validity but by predicting ability, which shows approaches of Big data analysis and of conventional inferential statistical analysis are fundamentally different. Thus, machine learning model requires the processes of strictly dividing training data and test data, of training, and of test. It appears the impressive performance of machine learning prediction model due to its ability to analyze a great amount of information encompassing even ‘noise’-looking ones. Therefore, it is not easy and straightforward to interpret the result, and it might be important to update training data and re-model frequently.
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