어떤 용어가 전문적인 개념을 많이 내포하고 있을 때 전문성(specificity)이 높다고 말한다. 본 논문에서는 정보이론에 기반한 방법으로 전운용어가 내포하는 전문성을 정량적으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 전문용어의 구성정보를 이용하는 방법과 문맥정보를 이용하는 방법으로 나눈다. 구성정보를 이용하는 방법에서는 전문용어틀 구성하는 단어의 빈도수, tf.idf 값, 내부 수식구조 등을 이용하고, 문맥정보를 이용하는 방법에서는 전문용어를 수식하는 단어들의 분포를 이용한다. 제안한 방법은 분야에 독립적으로 적용될 수 있고, 전문용어 생성 절차에 대한 특징을 잘 표현할 수 있는 장정이 있다. MeSH 트리에 포함된 질병명을 대상으로 실험한 결과 82.0%의 정확률을 보였다.
문맥 광고의 의미론적 매칭에서 웹 페이지와 광고의 매칭 정확도는 웹 페이지와 광고의 분류 성능에 종속적이다. 그러나 광고의 짧은 텍스트는 광고 분류 성능을 하락시키는 원인이 되고 있다. 본 논문에서는, 광고 분류 성능을 높이기 위하여, 광고 랜딩 페이지를 활용하여 광고 텍스트를 확장시키는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 그 효과를 입증한다. 추가로, 구문론적 매칭과 의미론적 매칭 방법을 적용하여 개발된 문맥 광고 엔진의 프로토타입을 제시한다.
질의와 질의 주변에 나오는 어휘는 의미적으로 연관되어있다는 가정하에 질의뿐만 아니라 질의 주변에 나오는 문맥 어휘들도 가중치를 높여준다면 검색에 효율을 높일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 질의와 질의 주변에 나오는 문맥 어휘들에게 가중치를 주어 질의 어휘의 위치 가중치를 반영한 문서를 표현하고, 위치 가중치가 반영된 문서 벡터들 사이의 유사도를 계산하여 클러스터 기반 재순위화를 하여 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 뉴스 집합인 TREC AP 문서를 이용하여 언어모델, 위치 가중치를 이용한 언어모델, 클러스터 기반 재순위화 모델의 비교실험을 통해 유효성을 검증한다.
문맥 광고에서 계층적인 분류 트리를 활용하여 의미적으로 연관된 광고를 매칭하는 기법이 소개되었다. 하지만 기존 기법은 계층 구조의 특성에 기인하여 임의의 광고의 연관성을 측정할 때에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 분류 트리를 유사도 그래프로 변환한 후 개인화된 페이지 랭크를 응용한 링크 분석 기법을 적용하여 광고의 의미적 연관성을 측정하는 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 기법이 문맥 광고에서 광고 매칭의 정확도 성능을 향상시킴을 확인하였다.
문맥 광고에서 웹 페이지의 내용과 의미적으로 연관된 광고를 매칭하기 위해, 최근 웹 페이지와 광고를 동일한 분류 트리에 분류하여 의미적으로 매칭하는 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법에서 사용된 분류 트리 및 분류기를 작성하기 위해선 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서 이를 용이하게 하기 위하여, 본 논문에서는 오픈 디렉토리 프로젝트의 공개 데이터를 활용하여 웹 페이지와 광고의 주제 분류를 위한 분류 트리 및 분류기를 작성하는 기법을 제안한다. 또한 실험 결과를 통하여 제안한 기법이 문맥 광고에서 웹 페이지와 광고의 의미적 매칭의 높은 정확성을 보장하는 것을 입증한다.
최근, 딥러닝 및 인공신경망 기술의 발전으로 비디오 부호화 분야에서도 인공지능을 이용한 요소 기술에 대한 연구가 활발이 진행되고 있다. 본 논문에서는 주변 참조샘플로부터 문맥정보를 이용하여 현재블록을 예측하는 CNN 기반의 화면내 예측 모델을 구현하고, 비디오 부호화의 블록 분할 구조를 반영한 학습 기법에 따른 부호화 성능을 분석한다. 실험결과 HM(HEVC Test Model)에 구현한 문맥적응적 신경망 기반 예측 모델에서 트리 분할 구조를 반영한 학습이 HM16.19 대비 0.35% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다.
인공지능 기술의 비약적 발전과 함께 사람의 언어를 다루는 자연어 처리 분야 역시 활발하게 연구가 진행되고 있다. 특히 최근에는 구글에서 공개한 언어 모델인 BERT는 대량의 코퍼스를 활용해 미리 학습시킨 모델을 제공함으로써 자연어 처리의 여러 분야에서 좋은 성능을 보이고 있다. BERT에서 다국어 모델을 지원하고 있지만 한국어에 바로 적용했을 때는 한계점이 존재하기 때문에 대량의 한국어 코퍼스를 이용해 학습시킨 모델을 사용해야 한다. 또한 텍스트는 어휘, 문법적인 의미만 담고 있는 것이 아니라 전후 관계, 상황과 같은 문맥적인 의미도 담고 있다. 기존의 자연어 처리 분야에서는 어휘나 문법적인 의미를 중심으로 연구가 주로 이루어졌다. 텍스트에 내재되어 있는 문맥 정보의 정확한 파악은 맥락을 이해하는 데에 있어 중요한 역할을 한다. 단어들의 관계를 이용해 연결한 지식그래프는 컴퓨터에게 쉽게 문맥을 학습시킬 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 한국어 코퍼스를 이용해 사전 학습된 BERT 모델과 지식 그래프를 이용해 한국어 문맥 정보를 추출하는 시스템을 제안하고자 한다. 텍스트에서 중요한 요소가 되는 인물, 관계, 감정, 공간, 시간 정보를 추출할 수 있는 모델을 구축하고 제안한 시스템을 실험을 통해 검증한다.
두 마리의 말티즈견 (2살 중성화 암컷, 4개월 암컷)과 한 마리의 페키니즈견 (10살 수컷)이 구토, 식욕부진, 두위하강과 침흘림 등의 증상으로 내원하였다. 신체검사, 혈액검사, 방사선검사, 초음파, 컴퓨터단층촬영이 진단을 위해 실시되었다. 실험실 검사에서 높은 간수치, 담즙산 수치, 암모니아 농도가 세 마리 모두에서 확인되었다. 두 마리의 환축에서 방사선검사 상 소간증이 확인되었다.복부 초음파 검사에서 세 마리 모두 문맥전신 단락이 많이 의심되어 컴퓨터단층촬영을 실시하였고, 그 결과 모두 단일 간외성 문맥전신 단락으로 확인되었다. 진단 후 세마리는 모두 수술적인 방법을 통해 단락 혈관에 아메로이드 링을 적용하였다. 본 증례보고는 세 마리의 개에서 발생한 단일 간외성 문맥전신 단락 증례에 대한 임상적, 영상학적인 특징들을 잘 나타내고 있으며, 컴퓨터단층촬영이 문맥전신단락의 정확한 진단을 위해 유용한 진단기법임을 잘 나타내고 있다.
목적: 간기능이 보존된 간세포암 환자에서 간문맥 고혈압이 고주파열치료 후 종양 재발에 미치는 영향을 평가한다. 대상과 방법: 2010년 1월에서 2017년 3월 사이에 Milan criteria 및 Child-Pugh class A를 가진 신규 간세포암 환자 중 본원에서 고주파열치료를 시행한 환자가 본 연구에 포함되었다. 종양 재발에 대한 예측인자를 찾기 위해 Cox proportional hazard model을 이용한 단변량 및 다변량 분석을 수행하였다. 결과: 모두 178명의 환자가 본 연구에 포함되었다. 추적 관찰 기간의 중앙값은 42.8개월이었다. 국소 재발률은 문맥고혈압 여부에 따라 뚜렷한 차이를 유발하지 않았다(p = 0.195). 3년 및 5년 원위부 간내 종양 재발률은 문맥고혈압이 없는 환자의 경우 각각 29.5%와 53.7%, 그리고 문맥고혈압이 있는 환자의 경우 51.9%와 63.6%였으며 두 군 사이의 차이는 통계적으로 유의하였다(p = 0.011). 단변량 및 다변량 분석에서 문맥압항진은 원위부 간내 종양 재발에 대한 독립적인 예측 인자이었다(p = 0.008). 결론: Child-Pugh class A를 가진 간세포암 환자의 경우, 문맥고혈압은 종양 재발에 불량 예후인자로 작용하였다.
The purpose of this study is to analyze the contextual cognition of space in architecture focusing on Aldo Rossi and Michael Graves, the representative architects of spatial cognition in contextual architecture. This study on the contextual cognition of architectural space can be connected with linguistics and aesthetics's approaches. The conclusions of the study as per the above mentioned aims and intentions are as follows : The concept of spatial analysis in Aldo Rossi's contextual cognition in architecture is described the Analogical Space of Speculative Aesthetics by Diachronie Restoration That of Michael Graves' contextual cognition Is defined Semiotics Space of Empirical Aesthetics by Synchronie Repeatition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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