• Journal of Practical Agriculture & Fisheries Research
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• v.21 no.2
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• pp.103-114
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• 2019

In this study we examined the preferences of college life factors for students at Korea National College of Agriculture and Fisheries(KNCAF). Analytical techniques of unstructured data used opinion mining and text mining techniques, and the results of text mining were visualized as word cloud. And those results were used for statistical analysis of the students' willingness to farm after graduation. The items of the favorable survey consisted of 10 items in 5 areas including university image, self-capacity, dormitory, education system, and future vision. After classifying the emotions of positive and negative in the collected questionnaire, a dictionary of positive and negative was created to evaluate the preference. The items of 'college image' at the time of university support, 'self after 10 years' after graduation, 'self-capacity' and 'present KNCAF' showed high positive emotion. On the other hand, positive emotion was low in the items of 'college dormitory', 'educational course', 'long-term field practice' and 'future of Korean agriculture'. In the cross-analysis of the difference in the will to farming according to gender, farming base, and entrance motivation, the will to farm according to gender and entrance motivation showed statistically significant results, but it was not significant in farming base. Also in binary logistic regression analysis on the will to farming, the statistically significant variable was found to be 'motivation for admission'

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.16 no.2
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• pp.29-37
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• 2013

In the environment of emphasizing creativity, computer application instruction model is in demand which is developed for the group discussion, enlarging the range of thinking, and creativity. The purpose of this study is to develop a PBL-based computer application instruction model concerning creativity after researching problems during the use of computer education by group. The theoretical background of class model is PBL, and the efficiency and creativity of class is considered while using web-mind map as the tool for the discussion and data sharing. As a result of applying the suggested model to the students enrolled in the production of presentation instruction, it made probabilistic meaningful outcome where complaint with communication, data sharing, role sharing, difference of contribution, excessive run-time and etc. were reduced.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.6
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• pp.967-970
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• 2014

An efficient peak detection algorithm in magnitude spectrum is proposed to distinguish the M-frequency shift keying(FSK) signals from other digitally modulated signal. In addition, recognition of the modulation order estimation of FSK signals is also studied based on the fact that the magnitude spectrum of FSK signals reveals the number of peaks equal to the modulation order. When no a priori information about the signals, we utilize the histogram of the magnitude spectrum to determine the threshold which is important factor in peak detection algorithm. The simulation results show high probability of classification under 500 symbols and signal-to-noise ratio(SNR) higher than 4dB.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.39C no.7
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• pp.573-581
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• 2014

We proposed a hopping phase estimator to demodulate the received signals without any hopping information in frequency hopping spread spectrum systems. The demodulation process in this paper is as follows: hopped frequency tracking is accomplished by choosing a frequency component with maximum amplitude after taking discrete Fourier transform and a hopping frequency estimator which estimates the phase generated by hopped frequency is established through difference product and down-sampling. We obtained the probability density function and variance performance of the proposed estimator and confirmed that the analysis and the simulation results were agreed with each other.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.2
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• pp.112-122
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• 2007

Training a statistical model for semantic role labeling requires a large amount of manually tagged corpus. However. such corpus does not exist for Korean and constructing one from scratch is a very long and tedious job. This paper suggests a modified algorithm of self-training, an unsupervised algorithm, which trains a semantic role labeling model from any raw corpora. For initial training, a small tagged corpus is automatically constructed iron case frames in Sejong Electronic Dictionary. Using the corpus, a probabilistic model is trained incrementally, which achieves 83.00% of accuracy in 4 selected adverbial cases.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10d
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• pp.99-105
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• 1999

한국어 정보처리를 위한 언어정보는 응용 분야에 따라 큰 차이를 보인다. 특히 말뭉치를 이용한 연구에서는 언어정보가 달라질 때마다 시스템을 새로 구성해야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 어려움을 다소 완화시키기 위해 새로운 환경에 잘 적응할 수 있는 한국어 품사 태깅 시스템에 관해서 논한다. 본 논문에서는 이 시스템을 KTAG99라고 칭한다. KTAG99는 크게 실행부와 학습부로 구성되었다. 한국어 품사 태깅을 위한 실행부는 고유명사 추정기, 한국어 형태소 분석기, 통계기반 품사 태거, 품사 태깅 오류교정기로 구성되었으며, 실행부에서 필요한 언어정보를 추출하는 학습부는 고유명사 추정규칙 추출기, 형태소 배열규칙 추출기, 사전 추출기, 확률정보 추정기, 품사 태깅 오류수정 규칙 추정기로 구성되었다. KTAG99에서 필요한 언어정보의 대부분은 학습 말뭉치로부터 추출되거나 추정되기 때문에 아주 짧은 시간 내에 새로운 환경에 적응할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.167-171
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• 2018

개체명 인식은 문서에서 인명, 지명, 기관명 등의 고유한 의미를 나타내는 단위인 개체명을 추출하고, 추출된 개체명의 범주를 결정하는 작업이다. 최근 개체명 인식과 관련된 연구는 입력 데이터의 앞, 뒤를 고려하기 위한 Bi-RNNs와 출력 데이터 간의 전이 확률을 이용한 CRFs를 결합한 방식을 기반으로 다양한 변형의 심층학습 방법론이 제안되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 입력 단위를 단어나 형태소로 사용하고 있으며, 성능 향상을 위해 띄어쓰기 정보, 개체명 사전 자질, 품사 분포 정보 등 다양한 정보를 필요로 한다는 어려움이 있다. 본 논문은 기본적인 학습 말뭉치에서 얻을 수 있는 문자 기반의 입력 정보와 Multi-Head Attention을 추가한 Bi-GRU/CRFs을 이용한 다국어 개체명 인식 방법을 제안한다. 한국어, 일본어, 중국어, 영어에 제안 모델을 적용한 결과 한국어와 일본어에서는 우수한 성능(한국어 $F_1$ 84.84%, 일본어 $F_1$ 89.56%)을 보였다. 영어에서는 $F_1$ 80.83%의 성능을 보였으며, 중국어는 $F_1$ 21.05%로 가장 낮은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2004.11a
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• pp.64-73
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• 2004

세포 내에서 일어나는 신호 전달 과정은 단백질간의 상호작용을 통해 수행되고 조절된다. 단백질 상호작용 데이터를 활용하여 수행된 연구로는 단백질의 기능을 유추하거나 전체 네트워크 중 다른 지역보다 더 조밀한 상호작용을 추출하여 complex 혹은 pathway를 발견하고 진화 과정을 이해하는 바탕이 되고 있다. 본 연구에서는 신호 전달 경로에 대한 사전 정보 없이 yeast 상호작용 정보와 녹색형광단백질(GFP)을 이용하여 밝혀진 4000여 개의 yeast 단백질 위치 분포 data를 이용하여 신호전달경로를 찾는 방법을 시도했다. 기존 연구에 의해 밝혀진 yeast 내의 단백질 위치 분포 결과를 보면 21개의 category에 대해 각 단백질 상호작용 분포가 다양하게 나타나고, 특정 위치에서 상호작용 빈도수가 현저히 크다는 것을 알 수 있다. 특히 두 단백질이 같은 장소에 있을 경우 상호작용 확률이 높으며, 세포 내 소기관 사이에도 상호작용의 정도가 다양함이 알려져 있다. 따라서 이러한 분포상의 특성을 고려하여 상호작용을 기반으로 하여 세포막 단백질을 출발점으로, 핵에 있는 단백질을 도착점으로 잡고, 그 사이에 존재하는 다양한 가능 경로 중에서 단백질의 위치 정보를 가중치로 사용하여 그 중 최대 가능 경로를 찾도록 구현하였다. 이와 같은 pathway 모델링은 기존에 밝혀진 pathway와의 비교를 통해 알려지지 않은 새로운 경로를 발견하고, 이전에 경로에 참여하지 않은 단백질들을 발견할 수 있고, 이미 알려진 단백질들의 새로운 기능들에 대해서도 추론할 수 있을 것이라 기대한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.95-99
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• 2014

본 논문에서는 최근 급속히 증가하여 사회적 이슈가 되고 있는 SMS 스팸 필터링을 위한 듀얼 SMS 스팸필터링 기법을 제안한다. 지속적으로 증가하고 새롭게 변형되는 SMS 문자 필터링을 위해서는 패턴 및 스팸 단어 사전을 통한 필터링은 많은 수작업을 요구하여 부적합하다. 그리하여 기계 학습을 이용한 자동화 시스템 구축이 요구되고 있으며, 효과적인 기계 학습을 위해서는 자질 선택과 자질의 가중치 책정 방법이 중요하다. 하지만 SMS 문자 특성상 문장들이 짧기 때문에 출현하는 자질의 수가 적어 분류의 어려움을 겪게 된다. 이 같은 문제를 개선하기 위하여 본 논문에서는 슬라이딩 윈도우 기반 N-gram 확장을 통해 자질을 확장하고, 확장된 자질로 그래프를 구축하여 얕은 구조적 특징을 표현한다. 학습 데이터에 출현한 N-gram 자질을 정점(Vertex)으로, 자질의 출현 빈도를 그래프의 간선(Edge)의 가중치로 설정하여 햄(HAM)과 스팸(SPAM) 그래프를 각각 구성한다. 이렇게 구성된 그래프를 바탕으로 노드의 중요도와 간선의 가중치를 활용하여 최종적인 자질의 가중치를 결정한다. 입력 문자가 도착하면 스팸과 햄의 그래프를 각각 이용하여 입력 문자의 2개의 자질 벡터(Vector)를 생성한다. 생성된 자질 벡터를 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 이용하여 각 SVM 확률 값(Probability Score)을 얻어 스팸 여부를 결정한다. 3가지의 실험환경에서 바이그램 자질과 이진 가중치를 사용한 기본 시스템보다 F1-Score의 약 최대 2.7%, 최소 0.5%까지 향상되었으며, 결과적으로 평균 약 1.35%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• Journal of Technology Innovation
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• v.21 no.1
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• pp.253-278
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• 2013

SMEs in Korea have increased their investment in R&D as they have recognized the importance of technology development. However, Korean SMEs have been lacking in technological competencies and commercialization capabilities. Also, SMEs often have difficulties in technology planning and preliminary research in R&D process. Under this background, this paper analyses the effects of SMEs' technology planning competency on the success of their commercialization, as their low technological competencies are due to the low capabilities of technology planning. The result shows that SMEs' cooperation partnership and market orientation are significant determinants to the success of their technology commercialization. The study used logistic regression analysis model.