• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.172-175
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• 2018

환자의 병력을 서술하는 임상문서에서 임상 개체명들은 그들 사이에 개체명이 아닌 단어들이 위치하기 때문에 거리상으로 서로 떨어져 있고, 임상 개체명인식에 많이 사용되는 조건부무작위장(conditional random fields; CRF) 모델은 Markov 속성을 따르기 때문에 서로 떨어져 있는 개체명 라벨 간의 전이 정보는 모델의 계산에서 무시된다. 본 논문에서는 라벨링 모델에 서로 떨어진 개체명 간 전이 관계를 표현하기 위하여 CRF 모델의 구조를 변경하는 방법론을 소개한다. 제안된 CRF 모델 디자인에서는 모델의 계산효율성을 빠르게 유지하기 위하여 Markov 속성을 유지하는 1차 모델 구조를 유지한다. 모델은 선행하는 개체명의 라벨 정보를 후행하는 개체명 엔터티에게 전달하기 위하여 선행 개체명의 라벨을 뒤 따르는 비개체명 라벨에 전이시키고 이를 통해 후행하는 개체명은 선행하는 개체명의 라벨 정보를 알 수 있게 된다. 라벨의 고차 전이 정보를 전달함에도 모델의 구조는 1차 전이 구조를 유지함으로 n차 구조의 모델보다 빠른 계산 속도를 유지할 수 있게 된다. 모델의 성능 평가를 위하여 서울대학교병원 류머티즘내과에서 퇴원한 환자들의 퇴원요약지에 병력과 관련된 엔터티가 태깅된 평가 데이터와 i2b2 2012/VA 임상자연어처리 shared task의 임상 개체명 추출 데이터를 사용하였고 기본 CRF 모델들(1차, 2차)과 비교하였다. 피처 조합에 따라 모델들을 평가한 결과 제안한 모델이 거의 모든 경우에서 기본 모델들에 비하여 F1-score의 성능을 향상시킴을 관찰할 수 있었다.

• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 2009.11a
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• pp.7.1-7.1
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• 2009

세계 어디에서나 에너지의 수요가 급속히 증가하고 있는 반면, 인류가 사용 가능한 에너지 자원은 그 한계가 보이고 있다. 더욱이지구 온난화 현상이 표면화되어 있는 현 시점에서 인류의 사회활동은 환경문제와 밀접하게 연관되어져서 생각해야 한다는 것이 지구라는 close system 에서는 명확하다. 한정된 에너지 자원을 유용하게 사용하여 인류 미래의 삶을 보다 윤택하게 유지하기 위하여서는 사용목적에 맞는 최적의 에너지 형태로 효율 좋게 변환하는 것은 무엇보다도 중요하다. 열전기술은 원래우주개발 및 군사관계에 우선적으로 사용된 기술로써, 냉전시대의 미국과 소련이 개발경쟁을 한 바 있다. 열을 전기로 바꾸는 열전발전과 전기를 열로 바꾸는 냉동 보온의 양면으로부터 우주 탐사기에 탑재된 발전기, 잠수함용 냉난방장치, 비상용 전원, 자동차용 전원 등 가지각색의 system 이 고안되었다. 냉전시대가 끝나고 우주 군사 관계의 기술이 외부로 확산되게 되었으나 열전분야에서는 변환효율이 크지 않다는 단점으로 인해 민생부분으로 즉각적으로 전이할 수없는 어려운 점이 내재해 있었다. 에너지 및 환경의 문제가 심각히 대두되고 있는 오늘날에 이르러서야재료 및 그 응용에 대한 연구가 다시 붐을 이루어 활발히 진행되고 있다. 본 발표에서는 열전소재의 효율을 높이기 위한 고차나노구조 제어기술 및 그것을 이용한 최근의 연구결과들을 소개한다.