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형식형태소가 한국어 단어 벡터 생성에 미치는 영향 (Grammatical morphemes' effect on Korean word vector generation)

  • 윤준영;김도원;민태홍;이재성
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.179-183
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    • 2017
  • 단어 벡터는 단어 사이의 관계를 벡터 연산으로 가능하게 할 뿐 아니라, 상위의 신경망 프로그램의 사전학습 데이터로 많이 활용되고 있다. 한국어 어절은 생산적인 조사나 어미 때문에 효율적인 단어 벡터 생성이 어려워 대개 실질형태소만을 사용하여 한국어 단어 벡터를 생성한다. 본 논문에서는 실질형태소와 형식형태소를 모두 사용하되, 형식형태소를 적절하게 분류하여 단어 벡터의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 자체 구축한 단어 관계 테스트 집합으로 추출 성능을 평가해 본 결과, 제안한 방법으로 형식형태소를 사용할 경우, 성능이 향상되었다.

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형식형태소가 한국어 단어 벡터 생성에 미치는 영향 (Grammatical morphemes' effect on Korean word vector generation)

  • 윤준영;김도원;민태홍;이재성
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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    • pp.179-183
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    • 2017
  • 단어 벡터는 단어 사이의 관계를 벡터 연산으로 가능하게 할 뿐 아니라, 상위의 신경망 프로그램의 사전학습 데이터로 많이 활용되고 있다. 한국어 어절은 생산적인 조사나 어미 때문에 효율적인 단어 벡터 생성이 어려워 대개 실질형태소만을 사용하여 한국어 단어 벡터를 생성한다. 본 논문에서는 실질형태소와 형식형태소를 모두 사용하되, 형식형태소를 적절하게 분류하여 단어 벡터의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 자체 구축한 단어 관계 테스트 집합으로 추출 성능을 평가해 본 결과, 제안한 방법으로 형식형태소를 사용할 경우, 성능이 향상되었다.

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Electroporation에 의한 Escherichia coli-Lactobacillus casei 셔틀 벡터의 형질전환 (Transformation of Escherichia coli-Lactobacillus casei Shuttle Vector by Electroporation)

  • 홍성희
    • 미생물학회지
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    • 제36권2호
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    • pp.109-111
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    • 2000
  • Lactobacillus casei ssp. casei NCIB 4114 균주로부터 3,5kb의 플라스미드를 분리하여, 이 플라스미드를 함유하는 Escherichia coli-Lactobacillus 셔틀 백터(shuttle vector)들을 만들었다. tu틀 벡터들은 모두 electroporation에 의해 성공적으로 형질전환 되었다. Electroporation의 최적조건은 벡터DNA 1$\mu$g당 $2{\times}10^5$ 형질전환체의 효율이었고, 이들 벡터의 성공적 도입은 이들 벡터의 유산균에서의 음식등급 벡터로의 사용 가능성을 제시하였다.

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지역적 명도대비 특성을 적용한 wavelet을 이용한 화질 평가 (Video Quality Measurement Using Wavelet Considering Local Image Contrast Features.)

  • 안원석;이철희
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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    • pp.592-594
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    • 2003
  • 이 논문에서는 wavelet과 sobel filter를 사용하여 영상의 객관적인 평가 점수를 계산하는 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 orthogonal wavelet 변환을 기초로 하고 있으며 원본 영상과 처리된 영상 데이터가 모두 가용하다는 것을 전제로 한다. Wavelet을 이용해 주파수에 따라 분할된 영상 정보를 이용해 각각의 부영역 별 차영상을 획득하고 이 획득된 영상의 에너지를 이용해 화질 평가 수치를 계산한다. 부영역 별로 획득된 영상은 일정한 크기의 블록으로 분할되어 동일한 블록 내에서 가용한 영상의 특징에 관한 정보(contrast, edge 영역의 분포 정도) 벡터와 내적하여 새로운 특징 벡터로 사용되고, 이 특징 벡터의 가중치를 최적화하여 높은 상관도의 화질평가 점수를 산출하게 된다.

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'기하와 벡터' 교육과정의 벡터와 내적 개념 분석 (An Analysis of the Vector and Inner Product Concepts in Geometry and Vector Curriculum)

  • 신보미
    • 한국학교수학회논문집
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    • 제16권4호
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    • pp.841-862
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    • 2013
  • 이 연구는 2007 개정 교육과정의 '기하와 벡터' 교과에서 다루어지는 벡터와 내적 개념을 분석하여 그 특징을 기술함으로써 벡터와 내적 개념 지도의 교수학적 시사점을 얻는데 목적을 두었다. 이를 위해 '기하와 벡터' 교육과정에서 다루어지는 벡터와 내적 개념 분석을 위한 세부 관점을 Tall(2002a; Tall, 2004b)과 Watson et al.(2003; Watson, 2002)에 기초하여 5가지로 추출하고, 이렇게 추출된 세부 관점을 토대로 '기하와 벡터' 교육과정 및 교육과정해설서, '기하와 벡터' 교과서 10종 모두에서 다루어지는 벡터와 내적 개념의 특징을 분석하였다. 이로부터 벡터와 내적 개념 형성과 관련된 교육과정상의 이슈를 구체화하였으며 이에 비추어 '기하와 벡터' 교과서에서 벡터 단원의 내용을 전개하는 방식과 관련된 시사점을 논의하였다.

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SSM 클러스터링을 이용한 동작벡터의 분할 (Segmentation of Motion Vector Using Seeded Split-Merge Clustering)

  • 이동하;장석우;최형일
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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    • pp.493-495
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    • 2000
  • 동영상에서 동작물체 영역과 배경 영역을 추출하는 방법에는 크게 원본 영상들의 특징값을 이용하는 방법, 동작벡터 혹은 광류를 이용하는 방법, 그리고 동작벡터와 원본영상을 모두 이용하는 방법의 세가지가 있다. 이중 많이 사용되고 있는 동작벡터를 이용하는 방법에는 히스토그램을 이용하는 방법과 동작벡터의 특징값에 대한 클러스터링을 이용해 분할 하는 방법이 있는데. 이들 기존 방법은 몇가지 문제점을 가지고 있다. 전자는 구현이 간단하나 세부적인 영역분할이 어렵다는 문제점이 있고, 후자는 일반적으로 높은 계산 복잡도를 가지며 초기 클러스터 개수 선정에 문제를 지니고 있다. 본 논문에서는 낮은 계산 복잡도를 가지며 클러스터 할당과 병합된 클러스터 중심 계산에 있어 보다 적응적인 Seeded Split-Merge 클러스터링 방법을 제안한다.

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심층신경망 언어이해에서의 벡터-그래프 변환 방법을 통한 설명가능성 확보에 대한 연구 (Vector2graph : A Vector-to-Graph Conversion Framework for Explainable Deep Natural Language Understanding)

  • 허세훈;정상근
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.427-432
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    • 2020
  • 딥러닝(Deep-learning) 기반의 자연어 이해(Natural Language Understanding) 기술들은 최근에 상당한 성과를 성취했다. 하지만 딥러닝 기반의 자연어 이해 기술들은 내적인 동작들과 결정에 대한 근거를 설명하기 어렵다. 본 논문에서는 벡터를 그래프로 변환함으로써 신경망의 내적인 의미 표현들을 설명할 수 있도록 한다. 먼저 인간과 기계 모두가 이해 가능한 표현방법의 하나로 그래프를 주요 표현방법으로 선택하였다. 또한 그래프의 구성요소인 노드(Node) 및 엣지(Edge)의 결정을 위한 Element-Importance Inverse-Semantic-Importance(EI-ISI) 점수와 Element-Element-Correlation(EEC) 점수를 심층신경망의 훈련방법 중 하나인 드랍아웃(Dropout)을 통해 계산하는 방법을 제안한다. 다양한 실험들을 통해, 본 연구에서 제안한 벡터-그래프(Vector2graph) 변환 프레임워크가 성공적으로 벡터의 의미정보를 유지하면서도, 설명 가능한 그래프를 생성함을 보인다. 더불어, 그래프 기반의 새로운 시각화 방법을 소개한다.

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예비교사와 현직교사의 벡터 개념에 대한 이해: MKT 중심으로 (Pre-service and In-service Teachers' MKT about the Concept of Vector)

  • 윤현경;권오남
    • 대한수학교육학회지:학교수학
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    • 제13권4호
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    • pp.615-632
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    • 2011
  • 본 연구는 벡터 개념에 대해 예비교사와 현직교사가 어떻게 이해하고 있는가를 밝히는 것을 연구의 목적으로 한다. 이에 벡터 개념에 대한 예비교사와 현직교사의 가르치기 위한 수학적 지식(MKT)을 알아보고자 한다. 설문지와 인터뷰 조사 결과 예비교사와 현직교사 모두 벡터 자체가 되는 것보다 벡터의 표현수단을 벡터로 보는 경향이 있었으며 예비교사는 상대적으로 벡터를 벡터공간의 원소로 보는 대학교 수준의 공통내용지식(CCK)으로 응답했던 반면, 현직교사는 가르치는 상황에 필요한 특수 내용지식(SCK)과 내용과 가르치는 것에 대한 지식(KCT)으로 응답하고 있었다. 본 연구는 이를 바탕으로 다음과 같은 벡터 개념에 대한 CCK, SCK, KCT와 수평내용지식 (Horizon content knowledge)을 도출하였다. 또한 논의된 벡터 개념에 대한 MKT를 바탕으로 MKT 하위 영역 간의 관련성에 대해서도 살펴보았다.

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선형 조합을 통한 일반화된 미디언 필터 (Linear Combination of Median Filter)

  • 최강선;김남형;최병두;고성제
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.565-568
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    • 2001
  • 이 논문에서는 미디언 필터의 선형 조합을 통해 임의의 주파수 특성을 갖는 필터 구조와 그 설계 방법을 제안한다. Linear-phase FIR 저대역통과 필터의 홀수번째 필터 계수의 부호를 바꾸면 FIR 고대역 통과 필터를 얻을 수 있는데, 이것은 필터 계수의 부호가 모두 양수인 두 개의 부분 필터의 차와 같은 모양을 가진다. 이 과정을 일반화하여 비선형 필터에 적용하면 LCWM(linear combination of median filter)필터는 가중 미디언 부필터(sub-filter)의 선형 조합으로 구성된다. 이는 선형 대수학에서 어떤 공간상의 임의의 벡터가 그 공간의 기저 (basls) 벡터들의 선형 조합으로 표현된다는 사실과 유사하다. 따라서 부필터의 필터 계수를 기저 벡터로이용하여 얻어지는 기저 행렬과 필터의 주파수 특성을 조절하는 계수 벡터를 구함으로써 LCWM 필터를 설계할 수 있다. 제안된 필터 설계 방법을 이용하면 특정 주파수 특성을 가지는 FIR 필터와 유사한 특성을 갖는 비선형 필터 구조를 만들 수 있다. LCWM 필터는 고대역 통과, 저대역 통과, BP(band-pass), BS(band-stop)의 임의의 주파수 특성을 가지는 필터로 설계될 수 있음이 실험을 통해 확인되었다.

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다양한 크기 및 활자체를 갖는 인쇄체 한글 영상의 문서화에 관한 연구 (A Study on Documentization of Printed Hangul Image with Multi-size and Multi-style)

  • 김장욱;김경숙;손영선
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.295-298
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    • 2001
  • 본 논문에서는 CCD카메라로 입력 받은 다중 크기 및 활자체로 구성된 한글문서의 화상 데이터를 편집기에서 수정 가능한 문자로 변환시키는 시스템을 구현하였다. 먼저 Dynamic 이 진화 처리 과정을 거친 화상을 흑백 화소의 누적분포에 따라 문자단위로 분할한 후, 다양한 크기로 분할된 문자를 표준패턴 크기로 표준화 시켰다. 한글을 자소 간 공백 위치의 특징에 따라서 6가지 유형으로 분류한 후, 퍼지 이론을 접목시킨 원형 패턴 벡터 알고리즘을 사용해서 표준벡터와 입력된 글자의 특징벡터를 비교하여 문자로 인식하게 하였다. 각 6가지 유형에서 서로 다른 자소로 결합된 문자들을 30개 선정하여 여러 가지 활자체 및 크기에 적용해 본 결과, 모두 문서화가 가능함을 알 수 있었다.

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