Logistic regression is widely used for predicting and estimating the relationship among variables. We propose a new logistic regression model, the value weighted logistic regression, which comprises of a fine-grained weighting method, and assigns adapted weights to each feature value. This gradient approach obtains the optimal weights of feature values. Experiments were conducted on several data sets from the UCI machine learning repository, and the results revealed that the proposed method achieves meaningful improvement in the prediction accuracy.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.5
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pp.69-74
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2015
In this paper the patterns of information system is reduced so that control rules can guarantee fast response of queries in database. Generally an information system includes many kinds of necessary and unnecessary attribute. In particular, inconsistent information system is less likely to acquire the accuracy of response. Hence we are interested in the simple and understandable rules that can represent useful patterns by means of rough entropy and Bayesian posterior probability. We propose an algorithm which can reduce control rules to a minimum without inadequate patterns such that the implication between condition attributes and decision attributes is measured through the framework of rough entropy. Subsequently the validation of the proposed algorithm is showed through test information system of new employees appointment.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2001.10d
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pp.146-154
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2001
본 논문에서는 개념망 구축을 위해 사전 뜻풀이말에서 추출 가능한 의미속성의 분포 정보를 기반으로 어휘 연관도를 측정하고자 한다. 먼저 112,000여 개의 사전 뜻풀이말을 대상으로 품사 태그와 의미 태그가 부여된 코퍼스에서 의미속성을 추출한다. 추출 가능한 의미속성은 체언류, 부사류, 용언류 등이 있는데 본 논문에서는 일차적으로 명사류와 수식 관계에 있는 용언류 중 관형형 전성어미('ㄴ/은/는')가 부착된 것을 대상으로 한다. 추출된 공기쌍 45,000여 개를 대상으로 정제 작업을 거쳐 정보이론의 상호 정보량(MI)을 이용하여 명사류와 용언류의 연관도를 측정한다. 한편, 자료의 희귀성을 완화하기 위해 수식 관계의 명사류와 용언류는 기초어휘를 중심으로 유사어 집합으로 묶어서 작업을 하였다. 이러한 의미속성의 분포 정보를 통해 측정된 어휘 연관도는 의미속성의 공유 정도를 계산하여 개념들간에 계층구조를 구축하는 데 이용할 수 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.558-562
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2023
최근 ChatGPT의 등장으로 텍스트 생성 모델에 대한 관심이 높아지면서, 텍스트 생성 태스크의 성능평가를 위한 지표에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 전통적인 단어 빈도수 기반의 성능 지표는 의미적인 유사도를 고려하지 못하기 때문에, 사전학습 언어모델을 활용한 지표인 BERTScore를 주로 활용해왔다. 하지만 이러한 방법은 사전학습 언어모델이 학습한 데이터에 존재하는 편향으로 인해 공정성에 대한 문제가 우려된다. 이에 따라 한국어 사전학습 언어모델의 편향에 대한 분석 연구가 필요한데, 기존의 한국어 사전학습 언어모델의 편향 분석 연구들은 사회에서 생성되는 다양한 속성 별 편향을 고려하지 못했다는 한계가 있다. 또한 서로 다른 언어를 기반으로 하는 사전학습 언어모델들의 속성 별 편향을 비교 분석하는 연구 또한 미비하였다. 이에 따라 본 논문에서는 한국어 사전학습 언어모델의 속성 별 편향을 비교 분석하며, 영어 사전학습 언어모델이 갖고 있는 속성 별 편향과 비교 분석하였고, 비교 가능한 데이터셋을 구축하였다. 더불어 한국어 사전학습 언어모델의 종류 및 크기 별 편향 분석을 통해 적합한 모델을 선택할 수 있도록 가이드를 제시한다.
WebDAV extends the web communication protocol HTTP/1.1 to provide a distributed authoring and versioning across the Internet. A property management, the principal ability of WebDAV, has many advantages for managing and utilizing additional information of server resources as well as supports a role of storage. Most WebDAV Application systems currently available are using WebDAV for providing simple storage space, not for the functionality of property management. However, to develop an advanced application such as a collaborative system based on WebDAV, it is very important to design and utilize user-defined WebDAV properties. In this paper, we propose DavSUDP(WebDAV Simple User-defined Property Definition Protocol) that describes XML-based configurations representing WebDAV user-defined properties and their processing steps. DavSUDP enables WebDAV servers to effectively manage user-defined properties in developing WebDAV-based applications. To show this, we extended the Apache mod_dav module to support DavSVDP and developed the OpenSpace in the iPlace collaborative system using the extended Apache web server.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.3
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pp.201-207
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2022
In this paper, we propose a movie recommendation model that uses the users' ratings as well as their reviews. To understand the user's preference from multicriteria perspectives, the proposed model is designed to apply attribute-based sentiment analysis to the reviews. For doing this, it divides the reviews left by customers into multicriteria components according to its implicit attributes, and applies BERT-based sentiment analysis to each of them. After that, our model selectively combines the attributes that each user considers important to CF to generate recommendation results. To validate usefulness of the proposed model, we applied it to the real-world movie recommendation case. Experimental results showed that the accuracy of the proposed model was improved compared to the traditional CF. This study has academic and practical significance since it presents a new approach to select and use models in consideration of individual characteristics, and to derive various attributes from a review instead of evaluating each of them.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11c
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pp.1785-1788
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2002
웹상의 데이터베이스 간의 서로 다른 속성 이름이 동일한 속성 값을 가진 경우에, 속성값의 전송이 필요한 경우가 있다. 본 논문은 이를 위해 XSL 스타일시트를 자동 생성하여 이용하며, XSL 스타일시트의 생성은 규칙 기반의 지능형 방법을 이용한다. 이 방법을 통하여 서로 다른 속성 이름을 갖는 다양한 데이터베이스 간의 데이터 전송이 유연하게 처리될 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10b
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pp.353-355
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1998
일반적으로 정보검색의 표준화된 통신규약인 Z39.50 프로토콜을 이용한 시스템에서는 도서, 논문 등 서지 목록에 대한 정보만을 검색할 수 있다. 이에 따라 본 논문에서는 서지 정보 목록뿐만 아니라 이미지, 비디오(video)등 비 도서에 관한 정보를 효율적으로 검색하기 위해서 검색 대상에 필요한 속성 집합(Attribute Set)을 Z39.50 표준에 등록된 속성집합 Bib-1의 속성유형(Type)과 값(Value)을 기본으로 이미지, 비디오 자료를 제공하기 위한 속성 요소를 새롭게 추가하여 종합 정보 검색 서비스 기능을 수행토록 하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.122-124
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2000
본 논문은 질병이 있는 뇌종양 MRI 이미지 검색을 위해 아이콘 기반의 스케치 질의 방안을 제시한다. 기존의 이미지 검색 시스템은 이미지가 갖는 속성 중 일부의 속성 값만을 가지고 사용자가 직접 질의 이미지를 작성한다. 그러나 이런 방법으로는 여러 복잡한 속성값을 갖는 뇌종양 MRI 이미지의 내용을 표현하기는 어렵다. 그래서 본 논문에서는 질병이 있는 뇌 MRI 이미지 검색을 위해 아이콘을 사용한 템플릿 형식의 메디컬 스케치 질의 방법을 제시한다. 뇌에서 발생하는 뇌질환을 질병별로 분류하였고, 분류된 질병들이 가지고 있는 색상이나 질감, 모양과 같은 속성 값들을 아이콘화하여 템플릿 이미지로 제공되는 정상인의 이미지에 정의된 질병 아이콘의 크기와 위치를 설정함으로써 사용자가 검색하고자 하는 질의 이미지를 쉽게 작성할 수 있는 스케치 형식의 질의방법을 제안한다.
The Journal of Information Technology and Database
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v.4
no.1
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pp.31-50
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1997
객체지향 데이터베이스 시스템에서 시간지원 데이터베이스를 다룰 때 발생하는 중요한 문제는 관계 의미에 따라 시간과 속성을 결합하는 방법에 있다. 관계형 모델처럼 속성 버전화에 대한 기존의 연구 결과는 시간지원 객체지향 모델에 적용할 수 없다. 이것은 객체지향 모델이 복합 객체를 구성하기 위해서 기존의 모델보다 더욱 강력한 구성자들을 제공하기 때문이다. 그래서 이 논문은 객체지향 데이터베이스에 시간 개념을 통합하기 위한 형식적 접근방법을 제안한다. 이 논문의 목적은 객체 사이에 관계하는 일반화, 집단화와 연관화에 따라 시간지원 객체지향 데이터베이스 표현을 연구하는 것이다. 이 논문은 시간지원 객체지향 모델에서 속성 버전화의 개념을 정의하고, 객체 사이에 존재하는 관계에 대해서 시간을 표현하는 것에 중점을 둔다. 또한 관계 의미에 대한 제약조건을 규정하고, 표현 기준에 기반하여 검토한다. 이 논문은 객체지향 데이터 모델을 형식화함으로써 대수 연산자의 설계시 강력한 연산 기능을 제공할 뿐만 아니라 모듈의 재사용성을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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