Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.926-929
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2012
최근 친환경 에너지원로 각광받고 있는 태양광을 이용하는 방법에 대하여 많은 연구가 이뤄지고 있다. 특히 염료 감응형 태양전지는 에너지 효율을 기존 태양전지 수준으로 유지하면서 생산 원가는 115 수준으로 낮춰서 차세대 태양전지로 주목 받고 있다. 이러한 새로운 태양전지의 효율을 높이기 위하여 다양한 실험이 이뤄지고 있으며 실험의 결과로 생성된 데이터들을 보다 효과적으로 분석할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 태 양전지 성능측정 실험에서 측정된 결과 데이터들을 자동으로 분류, 시각화 할 수 있으며 기존 실험 데이터를 기반으로 일부 측정되지 않은 태양전지의 성능을 예측할 수 있는 Solar View 시스템을 제안한다. Solar View 시스템은 각 실험 결과를 샘플번호, 태양전지의 종류로 분류할 수 었으며 분류 알고리즘을 사용한 자동 분류 기능도 제공한다. 이를 위해 태양전지 실험 입력 파일, 자동 클러스터링 결과 파일, 실험 결과를 시각화 하고 예측 기능을 사용할 수 있는 사용자 인터페이스로 구성된 통합적인 시스템을 설계하고 이의 활용 방안에 대해 모색해본다.
Though naive Bayes text classifiers are widely used because of its simplicity, the techniques for improving performances of these classifiers have been rarely studied. In this paper, we propose and evaluate some general and effective techniques for improving performance of the naive Bayes text classifier. We suggest document model based parameter estimation and document length normalization to alleviate the Problems in the traditional multinomial approach for text classification. In addition, Mutual-Information-weighted naive Bayes text classifier is proposed to increase the effect of highly informative words. Our techniques are evaluated on the Reuters21578 and 20 Newsgroups collections, and significant improvements are obtained over the existing multinomial naive Bayes approach.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07a
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pp.709-711
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2005
컴퓨터 그래픽스 분야의 발전으로 3D 모델의 수가 기하급수적으로 늘고 있다. 기존의 텍스트나 2D 이미지만을 검색하는 시스템으로는 정확한 3D 모델의 검색이 힘들다. 따라서 3D 모델 검색 시스템의 필요성이 대두되고 많은 분야에서 그 정확도와 속도향상을 위한 3D 모델 검색 연산자(Descriptor)와 검색 알고리즘을 개발하기 위한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 VRML 모델을 XML 데이터로 변환하여 3D 모델 검색에 사용하는 것이 주요 목표이다. 검색 방법은 크게 VRML의 노드 분류화를 통한 기본 도형에 대한 검색과 XML로 변환하면서 생성하는 무게중심(Mass-Center)을 이용한 검색 두 가지이다. 즉, 3D 모델 데이터베이스를 구축함으로써 VRML 노드를 통한 분류화와 라벨화된 3D 모델 데이터베이스 지원 등의 장점을 활용한다. 3D 모델을 Key값(Descriptor)을 생성하여 분류화된 XML 데이터로 저장하고, 처리하여 유사도 비교의 대상과 횟수가 많아질수록, 3D 모델을 바로 데이터베이스에서 검색에 사용할 수 있어 검색의 속도와 성능을 보다 증가시킬 수 있다. 보다 복잡한 3D 모델의 유사도 비교에 있어서는 Princeton Shape Benchmark(PSB)[1]에서 정확도가 가장 높게 평가된 방법인 LFD(Light Field Descriptor)[6] 검색 연산자를 사용한다. 이 방법은 3D 모델에서 2D 이미지를 얻어 검색하는 방법으로 많은 2D 이미지 관측점(View-Point)과 관측된 2D 이미지의 적합도를 비교하는 계산량이 많은 단점이 있다. 그래서 3D 모델 검색을 위한 2D 이미지 관측에 있어 x, y, z축 방향의 관측점을 얻는 방법을 제안함으로써 2D 이미지의 관측점을 줄여 계산량을 대폭 감소시키는 장점을 갖는다.것으로 조사되었으며 40대 이상의 연령층은 점심비용으로 더 많은 지출을 하고 있는 것으로 나타났다. 4) 끼니별 한식에 대한 선호도는 아침식사의 경우가 가장 높았으며, 이는 40대와 50대에서 높게 나타났다. 점심 식사로 가장 선호되는 음식은 중식, 일식이었으며 저녁 식사에서 가장 선호되는 메뉴는 전 연령층에서 일식, 분식류 이었으며, 한식에 대한 선택 정도는 전 연령층에서 매우 낮게 나타났다. 5) 각 연령층에서 선호하는 한식에 대한 조사에서는 된장찌개가 전 연령층에서 가장 높은 선호도를 나타내었고, 김치는 40대 이상의 선호도가 30대보다 높게 나타났으며, 흥미롭게도 30세 이하의 선호도는 30대보다 높게 나타났다. 그 외에도 떡과 죽에 대한 선호도는 전 연령층에서 낮게 조사되었다. 장아찌류의 선호도는 전 연령대에서 낮았으며 특히 30세 이하에서 매우 낮게 조사되었다. 한식의 맛에 대한 만족도 조사에서는 연령이 올라갈수록 한식의 맛에 대한 만족도는 낮아지고 있었으나, 한식의 맛에 대한 만족도가 높을수록 양과 가격에 대한 만족도는 높은 경향을 나타내었다. 전반적으로 한식에 대한 선호도는 식사 때와 식사 목적에 따라 연령대 별로 다르게 나타나고 있으나, 선호도는 성별이나 세대에 관계없이 폭 넓은 선호도를 반영하고 있으며, 이는 대학생들을 대상으로 하는 연구 등에서도 나타난바 같다. 주 5일 근무제의 확산과 초 중 고생들의 토요일 휴무와 더불어 여행과 엔터테인먼트산업은 더욱 더 발전을 거듭하고 있으며, 외식은 여행과 여가 활동의 필수적인 요소로써 그 역할을 일조하고 있다. 이와 같은 여가시간의 증가는 독신자들에게는 좀더 많은 여유시간을 가족을 이루고 있는 가족구성원들에게는 가족과의 유대를 강화하는 휴식과 오락의 소비 트렌드를 창출시켰다. 이와 더불어 외식은 식사를 해결하기 위한
위성화상 또는 항공사진을 이용하여 산화지를 탐지하고 정량화하기 위한 여러 가지 방법적인 시도가 있었다. 보다 정확한 산화지 탐지를 위해, 본 연구에서는 기존의 고해상도 범색화상과 중 저해상도 다중분광 화상의 융합(fusion)에 주로 이용되었던 IHS(Intensity, Hue, Saturation) 색채변환을 산화지 탐지와 정량화에 적용하였다. IHS 색채변환을 이용한 Hue 조합화상의 산화지 최대우도분류 결과는 Landsat-7 ETM+ 7:4:1 조합화상보다 놀은 사용자분류 정확도를 나타냈으며 색상(Hue)과 채도(Saturation)가 명도(Intensity)에 비해 ETM+ 화상의 분광특성을 잘 반영하였다.
0.5 T/D 용량의 슬러리를 이용한 분류층가스화기에서의 인도네시아 탄인 Roto탄을 이용한 가스화 실험을 통하여 개발된 가스화기의 성능과 석탄가스화 특성을 파악하였다. 200 mesh 이하로 분쇄된 미분탄을 62.5%(H2O/coal=0.6)로 물과 혼합된 슬러리를 0.5%의 유도화제와 화재의 20%의 CaO를 화재의 융점강하를 위하여 첨가시켰다. 화재의 융점이 1511$^{\circ}C$에서 130$0^{\circ}C$까지 떨어진 것이 관측되었다. 생성된 슬래그는 Quenching 부위에서 물에 의한 급랭으로 인한 열 충격으로 1~2 cm의 크기로 분쇄되었다. 실험결과 생성된 가스는 CO는 O2/coal의 비가 증가할수록 감소하였고, H2 및 CO2는 증가하는 것으로 관찰되었다. 생성된 가스의 발열량은 천연가스의(10,000 Kcal/Nm3)/약 1/8인 1700~1300 Kcal/Nm3로 측정되었다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.05a
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pp.120-125
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1999
컴퓨터 기술의 발달과 교육방법의 변화는 원격교육(remote teaching)이라는 형태의 새로운 교육방법을 제시함으로써, 기존의 교육방식에서 탈피한 좀더 효율적인 교육을 위한 활동이 활발해지고 있다. 원격 교육의 초기에는 아날로그 형태의 교육 자료를 라디오와 TV 등의 방송 매체를 통하여 제공하였다. 이러한 초기 원격 교육 형태는 단방향이며, 시간상의 제약을 가진다는 단점이 있었다. 그러나, 컴퓨터와 통신 기술, 웹 기술의 발달로 컴퓨터 사이의 정보 공유가 보편화되고 교육자료의 디지털화가 가능해 짐으로써 가상공간(Cyber Space)에서의 원격교육에 대한 관심이 고조되고 있다. 이에 본 연구에서는 디지털화된 원격교육 교재를 형태에 따라 분류하고 교재에 사용되어지는 매체별 분석을 통해 통신대역폭을 조사 분석하여 가상공간에서 제공되어 질 수 있는 원격교육의 형태를 분석하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1998.10c
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pp.91-96
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1998
본 논문에서는 주제범주 체계를 이용한 웹 검색이 가지는 장점을 이용 할 수 있도록 인터넷 웹 페이지들을 주제범주 체계에 따라 자동으로 분류하는 모델을 제시한다. 특히 웹 페이지 작성자들의 의도를 범주화에 반영할 수 있는 방법으로 HTML 태그를 이용한다. 즉 웹 페이지의 표현에 있어서 벡터 스페이스 모델에서의 색인어 빈도 가중치에 태그 가중치를 추가 하여 보다 좋은 성능을 얻도록 하였다. 그리고 주제범주를 표현하는데 사용되는 자질의 선정에는 기대상호정보, 상호정보 척도를, 문서간 유사도 비교에는 최근린법을 사용하였다. 전북대에서 정보탐정용으로 분류한 웹 페이지를 대상으로 실험하였으며, 기본 모델 대비 약 7%의 정확도 향상을 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.05a
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pp.336-339
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2006
추천시스템에서 가장 많이 사용하고 있는 협력적 필터링 방법을 모바일 기기 등에서 사용하려면 추천 정보와 사용자들의 평가 정보가 부족하여 추천의 질이 떨어지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간으로 얻어진 컨텍스트 정보를 정량화하여 협력적 필터링에 적용함으로써 보다 나은 추천 결과를 얻을 수 있었다. 그럼에도 불구하고 평가를 하기 위한 컨텍스트 정보가 충분하지 못한 경우 부정확한 결과를 가져올 수 있다. 또한 사용자 정보 평가 과정 중 정량화 단계의 분류 과정을 단순히 하게 되면 서비스 받는 사용자가 정확한 그룹에 분류되어 정확도가 결여되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실시간으로 얻을 수 있는 컨텍스트 정보가 부족한 경우, 내용 기반 필터링에서 많이 사용하고 있는 사용자 프로파일 정보를 실시간 컨텍스트 정보와 결합한다. 그리고 정량화 단계를 개선하여 협력적 필터링함으로써 기존의 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.201-203
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2000
변화하는 경쟁적 인터넷 환경에서 E-Business의 성공적인 운영은 웹 사이트를 이용하는 고객들의 행위를 얼마나 잘 이해하느냐에 달려있다. 폭발적으로 늘어나는 웹 사이트 중에서 많은 사용자들을 유치하고 유지하기 위해서는 고객 개개인의 특성을 분석해서 특성화된 특성화된 서비스를 제공하는 것이 중요하다. 이 논문에서는 웹 서버에 의해 수집되는 로그파일로부터 사용자들이 빈번하게 함께 접근하는 페이지들을 기반으로 웹 페이지에 대한 클러스터링을 수행하고 이러한 웹 페이지의 클러스터를 이용해서 유사한 행동패턴을 가진 사용자들을 분류함으로써 특성화된 서비스를 제공하기 위한 일련의 기법들을 제안한다. 특히 클러스터링을 수행하는 웹 로그에 시간적인 요소를 고려한 제약조건을 둠으로써 좀더 유용한 지식을 찾아낼 수 있는 방안을 제시한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.4
no.3
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pp.725-734
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1997
많은 사회과학 조사에서 분할표 형태로 얻어진 범주형 자료에는 오분류(misclassification)로 인한 오차가 내재되는 경우가 종종 있다. 질적속성 추정을 위한 확률화응답은 이러한 오분류 문제의 한 특수한 경우로 여겨지기도 한다. 그래서 확률화응답을 통한 범주형자료는 혼합된 분할표(mixed-up contingency table)로 여길 수 있는 바, 본 논문에서는 이에 대해 대수선형모형(log-linear model)을 설정하고 Chen과 Fienberg(1976)의 Iterative scaling procedure(ISP)에 의하여 얻어진 최우추정량의 극한을 이용하였다. 이 결과 Warner(1965) 형태의 대칭기법에 대해서는 Singh(1976)에 의하여 제안된 최우추정량과 같아지게 됨을 보임으로써 Warner에 의해서 제시된 추정량이 최우추정량으로 적절하지 않음을 확인해 보고, 무관질문기법에 대해서는 Greenberg, et al.(1969)에 의해서 제안된 추정량이 추정의 관점에서 최우추정량으로 적절하지 않음을 알아 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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