• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.103-105
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• 2020

본 논문에서는, 영상 분류 문제에서 손실 값 계산 시 정답 부류를 제외한 나머지 부류에서 우세한 결괏값이 나오지 않도록 평활화하는 보조적인 손실함수를 고안한다. 합성곱 신경망 구조를 이용해 학습이 진행되면 손실함수가 작아지는 방향으로 가중치가 갱신되기 때문에, 정답을 제외한 나머지 부류들의 결괏값은 줄어든다. 하지만, 정답을 제외한 나머지 부류들 사이의 상대적인 값이 고려되지 않고 손실함수가 줄어들기 때문에 값들은 균일하지 않게 되고, 정답 부류와 유사한 특징을 가진 부류들의 값이 상대적으로 커지게 된다. 이는 정답 부류와 나머지 부류 중 가장 값이 큰 부류 사이에 공통의 특징을 공유한다고 생각할 수 있다. 정답 부류만이 가지고 있는 고유의 특징을 추출하지 못하고, 다른 부류도 가지고 있는 특징의 흔적이 남아있게 됨으로써 테스트 시 소스 도메인과 전혀 다른 도메인의 영상이 보일 때 그러한 특징이 부각 되어 부정확한 결과를 초래하게 된다. 본 논문에서는 단순한 손실함수의 추가로 도메인이 다른 환경에서 기존의 연구보다 좋은 분류 결과를 보여주는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.2
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• pp.543-551
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• 1999

The primary purposes in this paper are to analyze the class separation of features in handwritten numeral recognition and to make use of the results in feature selection. Using the Parzen window technique, we compute the class distributions and define the class separation to be the overlapping distance of two class distributions. The dimension of a feature vector is reduced by removing the void or redundant feature cells based on the class separation information. The experiments have been performed on the CENPARMI handwritten numeral database, and partial classification and full classification have been tested. The results show that the class separation is very effective for the feature selection in the 10-class handwritten numeral recognition problem since we could reduce the dimension of the original 256-dimensional feature vector by 22%.

• Journal of the Korean Society of Tobacco Science
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• v.12 no.2
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• pp.103-118
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• 1990

담배의 부류연예 나타나는 여러성분에 대한 현재까지의 연구결과를 문헌을 토대로 요약정리하여 본다. 부류연에 나타나는 연기성분의 함량을 주류연과 비교하고 부류연을 포집하기 위해 현재까지 사용된 실험설비와 environmental tobacco smoke(ETS)의 구성에 관한 부류연 자료의 중요성을 논의한다. 부류연에 대한 연구 및 주류연과 부류연의 양과 분포에 대한 연구는 연기발생 및 담배흡연시 일어나는 기작에 대한 지식을 얻는데 유용한 자료를 제공한다. 그러나 이 자료와 계산되어진 비율은 ETS의 양적구성을 밝히는데는 전혀 연관성이 없다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.247-251
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• 2001

명사 의미 부류 체계는 언어 처리의 다양한 분야에서 그 필요성이 부각되고 있다. 예를 들어, 기계 번역에 있어서의 단어 의미의 중의성 해소(word sense disambiguation), 정보검색 시스템에서도 재현율과 정확률의 향상, 추론 시스템 등을 위하여 명사 의미 부류는 중요한 역할을 한다. 명사 의미 부류 체계의 이러한 중요성 때문에 여러 온톨로지(ontology)가 기존에 구축되어 있다. 그런데 이러한 온톨로지들은 대개 순수한 개념적 기준에 입각한 것이며 단어의 통사적 특성을 별로 고려하고 있지 않다. 정보검색 시스템이나 추론 시스템의 경우에는 통사적 고려가 별로 중요하지 않을 수 있으나 기계번역의 경우 통사적 특성에 대한 고려가 매우 중요하다. 이러한 점에 주목하여 21세기 세종계획 전자사전 분과에서는 개념적 기준과 통사적 기준을 모두 고려하여 명사 의미 부류 체계를 구축하고 있다. 즉, 해당 부류에 속하는 명사들이 결합할 수 있는 술어(적정 술어) 등의 통사적 요인을 중요시하여 명사들을 분류하고 있는 것이다. 이에 따라 세종 체언 사전의 모든 명사들에 대해 의미부류 정보가 주어지고, 용언 사전의 용언의 각 논항에 대한 선택제약 정보도 이 명사 의미부류 체계를 이용하여 제시되고 있다. 이러한 정보들은 한국어 처리에 중요한 자료로 이용될 것이다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.9 no.4 s.32
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• pp.33-39
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• 2004

In this paper. we design the learning algorithm of LVQ which is used Forward Counter Propagation Networks to improve classification performance of LVQ networks. The weights of Forward Counter Propagation Networks which is between input layer and cluster layer can be learned to determine initial reference vectors by using SOM algorithm and to learn reference vectors by using LVQ algorithm. Finally. pattern vectors is classified into subclasses by neurons which is being in the cluster layer, and the weights of Forward Counter Propagation Networks which is between cluster layer and output layer is learned to classify the classified subclass, which is enclosed a class. Also. kr the number of classes is determined, the number of neurons which is being in the input layer, cluster layer and output layer can be determined. To prove the performance of the proposed learning algorithm. the simulation is performed by using training vectors and test vectors that ate Fisher's Iris data, and classification performance of the proposed learning method is compared with ones of the conventional LVQ, and it was a confirmation that the proposed learning method is more successful classification than the conventional classification.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.37-39
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• 2006

지지 벡터 기계(Support Vector Machine; SVM)는 기본적으로 이진분류를 위해 고안되었지만, 최근 다양한 분류기 생성전략과 결합전략이 고안되어 다중부류 분류에도 적용되고 있다. 본 논문에서는 OVR(One-Vs-Rest) 전략으로 생성된 SVM을 NB(Naive Bayes) 분류기를 이용하여 동적으로 구성함으로써, OVR SVM을 이용한 다중부류 분류 시스템에서 자주 발생하는 동점을 효과적으로 해결하는 방법은 제안한다. 이 방법을 유전발현 데이터를 이용한 다중부류 암 분류에 적용하였는데, 고차원의 데이터로부터 NB 분류기 구축에 유용한 유전자를 선택하기 위해 Pearson 상관계수를 사용하였다. 14개의 암 유형과 16,063개의 유전발현 수준을 가지는 대표적인 다중부류 암 분류 데이터인 GCM 암 데이터에 적용하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.3
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• pp.10-20
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• 2010

This paper presents chunking strategy of a contiguous nouns sequence using semantic class. We call contiguous nouns which can be treated like a noun the compound noun phrase. We use noun pairs extracted from a syntactic tagged corpus and their semantic class pairs for chunking of the compound noun phrase. For reliability, these noun pairs and semantic classes are built from a syntactic tagged corpus and detailed dictionary in the Sejong corpus. The compound noun phrase of arbitrary length can also be chunked by these information. The 38,940 pairs of 'left noun - right noun', 65,629 pairs of 'left noun - semantic class of right noun', 46,094 pairs of 'semantic class of left noun - right noun', and 45,243 pairs of 'semantic class of left noun - semantic class of right noun' are used for compound noun phrase chunking. The test data are untrained 1,000 sentences with contiguous nouns of length more than 2randomly selected from Sejong morphological tagged corpus. Our experimental result is 86.89% precision, 80.48% recall, and 83.56% f-measure.

• Water for future
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• v.27 no.2
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• pp.121-128
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• 1994

Reduced trend of surface velocity, length of the separated drop area and width of potential core have been verified through experimental study of flow characteristics at the step down. To inverstigate sediment behaviors, experimental study which involved accumulated sediment transport reducing water velocity in the separated drop area was performed. From the experimental results, surface velocity, length of the separated drop area and width of potential core were formulated, and calculated output was corroborated by experimental outcome. Furthermore an examination of the parameter which is defined by $q_{sf}$/$q_{uo}$ was performed by detecting sediment in the separated drop area. Therefore these experiments can express the phenomena of flow characteristics and sediment behaviors at the step down.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.6-13
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• 2009

본 연구에서는 인간언어공학에서의 활용을 위해 세종전자사전의 의미부류와 KorLexNoun 1.5의 상위노드 간의 사상을 목표로 전문가의 수작업에 의한 세밀한 사상 방법론(fine-grained mapping method)을 제안한다. 또한 이질적인 두 이종 자원 간의 사상에 있어 각 의미체계의 이질성으로 인해 발생하는 여러 가지 문제점을 살펴보고, 그 해결방안을 제안한다. 본 연구는 세종의미부류체계가 밝히고자 했던 한국어의 의미구조와, Prinston WordNet을 참조로 하여 KorLexNoun에 여전히 영향을 미치고 있는 영어 의미구조를 비교함으로써 공통점과 차이점을 파악할 수 있고, 이를 바탕으로 언어 독립적인 개념체계를 구축하는 데 기여할 수 있다. 또한 향후 KorLex의 용언에 기술되어 있는 문형정보와 세종 전자사전의 용언의 격틀 정보를 통합 구축하여 구문분석에서 이용할 때, 세종 의미부류와 KorLexNoun의 상위노드를 통합 구축함으로써 논항의 일반화된 선택제약규칙의 기술에서 이용될 수 있다. 본 연구에서 제안된 사상방법론은 향후 이종 자원의 자동 사상 연구에서도 크게 기여할 것이다. 아울러 두 이종 자원의 사상을 통해 두 의미체계가 지닌 장점을 극대화하고, 동시에 단점을 상호 보완하여 보다 완전한 언어자원으로써 구문분석이나 의미분석에서 이용될 수 있다.

• Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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• v.2
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• pp.7-21
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• 1994

조종사의 태도가 의사결정시 작용하는 중요 요인임은 많은 연구들을 통해 알려져 왔으며 특히 미국의 GAMA(General Aviation Manufactuer's Association)와 Transport Canada에서 수행한 의사결정에 관한 연구에서는 조종사 자신들이 자신의 태도를 진단할 수 있는 질문을 제시하였다. 본 연구에서는 이 설문지를 통해 비행교육을 받고 있는 학생들을 세가지 부류로 나누어 태도진단을 실시하고 부류별 그리고 부류간 차이점을 발견하기 위해 통계기법을 이용하였으며, 통계분석을 통해 도출되는 사항들에 대한 대안으로서 의견을 제시하였다.