• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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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.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.543-551
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• 1999

본 논문의 목적은 필기 숫자 인식에서 특징의 부류 분별력을 분석하고, 이를 특징 선택에 활용하는 것이다. 부류 분별력을 측정하기 위하여 Parzen 윈도우를 이용하여 부류 분포를 추정하였고, 서로 다른 부류의 부류 분포간의 거리를 부류 분별로 정의하였다. 이렇게 계산된 부류 분별을 이용하여, 특징 벡터에서 쓸모 없거나 중복성을 갖는 특징을 제거하여 특징 벡터의 차원을 줄인다. 실험은 CENPARMI 필기 숫자에 대해 수행하였으며 10개 부류 전체 뿐 아니라 2개 부류에 대해서도 수행하였다. 실험 결과 10-부류 필기 숫자 인식에서 256-차원 원래 특징 벡터를 인식률 손실 없이 22% 줄일 수 있어, 부류 분별이 특징 선택을 위한 유용한 도구임을 보였다.

• 한국연초학회지
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• 제12권2호
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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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.33-39
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• 2004

본 논문에서는 LVQ 네트워크의 분류성능을 향상시키기 위하여 F.C.P. Net.을 이용하여 LVQ 학습알고리즘을 설계하였다. F.C.P. Net.의 입력층과 부류층 사이의 연결강도는 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 초기 참조벡터의 설정 및 학습이 가능하게 하였다. 마지막으로 패턴벡터를 부류층의 뉴런에 의해 종속부류로 분류하고, F.C.P. Net.의 부류층과 출력층 사이의 연결강도는 분류된 종속부류를 부류로 지정하는 학습을 하게 된다. 또한 부류의 수가 결정되기만 하면 입력층, 부류층, 출력층의 뉴런의 수를 결정 할 수 있도록 하였다. 제안된 학습알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 Fisher의 Iris 데이터를 학습벡터 및 시험 벡터로 사용하여 시뮬레이션 하였고, 제안된 학습방식의 분류 성능은 기존의 LVQ와 비교되어 기존의 학습방식보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.10-20
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• 2010

본 논문에서는 조사가 없는 연속된 명사열 중 하나의 명사처럼 쓰일 수 있는 명사열을 복합명사구라 정의하고, 의미 정보를 이용한 복합명사구의 구묶음 방법을 제시한다. 복합명사구의 구묶음에는 구문분석 말뭉치에서 추출한 명사쌍과 이들의 의미부류정보를 이용한다. 이러한 명사쌍과 의미부류정보는 신뢰도를 위해 세종말뭉치의 구문분석 말뭉치와 상세사전을 기반으로 구축하였다. 이들 정보를 이용한 복합명사구 구묶음 모듈은 길이(명사의 수)가 2 이상인 복합명사구에 대해서도 구묶음을 수행할 수 있다. 복합명사구 구묶음을 위해 '왼쪽명사-오른쪽명사' 쌍 38,940개, '왼쪽명사-오른쪽명사의미부류' 쌍 65,629개, '왼쪽명사의미부류-오른쪽명사' 쌍 46,094개, '왼쪽명사의미부류-오른쪽명사의미부류' 쌍 45,243개의 정보를 구축하여 이용하였다. 실험을 위하여 신문기사의 내용으로 이루어진 세종형태소분석 말뭉치로부터 길이가 3 이상인 조사와 결합하지 않은 연속된 명사열을 포함하는 1,000 문장을 임의로 선별하였으며, 실험결과는 86.89%의 정밀도와 80.48%의 재현율, 그리고 83.56%의 f-measure를 보였다.

• 물과 미래
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• 제27권2호
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• pp.121-128
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• 1994

단락부에서의 모형실험을 통하여 표면 유속의 감소경향, 낙하리영역의 길이, 잠재핵(potential core)의 길이 등을 고찰하여 단구 전면에 대한 흐름을 규명하였다. 흐름속에 부류사가 혼재되어 있는 경우, 부유사가 낙하리영역 중에 퇴적하게 되어 단구의 진행 속도에 영향을 주게되므로 이를 규명하기 위하여 단락부에 있어서 부류사의 유입에 대한 실험을 실시하고, 이에 대한 식을 유도하여 실험 결과로부터 이들 식의 유효성을 증명하였다. 또한 단락부의 낙하리영역에서 사이폰에 의하여 채취되는 부류사량에 대한 실험 결과,$q_{s0}$ 를 규정하는 파라메타에 관한 검토를 실시하여 부류사의 퇴적 특성을 설명하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국항공운항학회지
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• 제2권
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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.