• Journal of KIISE
• /
• v.43 no.11
• /
• pp.1275-1280
• /
• 2016

Existing techniques for string similarity search first generate a set of candidate strings and then verify the candidates. The efficiency of string similarity search is highly dependent on candidate generation methods. State of the art techniques select fixed length q-grams from a query string and generate candidates using inverted lists of the selected q-grams. In this paper, we propose a technique to generate candidates using variable length grams of a query string and develop a dynamic programming algorithm that selects an optimal combination of variable length grams from a query string. Experimental results show that the proposed technique improves the performance of string similarity search compared with the existing techniques.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.6 no.10
• /
• pp.2597-2607
• /
• 1999

In this paper, we propose an efficient large item generation algorithm that overcomes the problem of the existing algorithm for making large items from quantitative attributes. The proposed algorithm splits dataset into variable size of intervals by min_split_support and merges the intervals according to the support of each interval. It reflects characteristic of data to generated large items and can generate finer large items than the existing algorithm. It is shown through the performance evaluation that our proposed algorithm outperforms the existing algorithm.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
• /
• 2011.11a
• /
• pp.107.1-107.1
• /
• 2011

최근 석유, 가스, 석탄을 비롯한 화석연료의 다량 사용으로 기후변화, 대기오염 등의 환경문제 및 자원 고갈의 우려 때문에 바이오매스는 중요한 화석연료 대체 에너지 자원으로써 큰 관심을 받고 있다. 바이오매스 자원을 에너지로 전환하는 방법 중 하나인 급속 열분해 공정은 산소가 없는 상태에서 바이오매스를 열적으로 분해하여 액상 상태의 생성물을 회수하는 공정으로, 증기상의 열분해 가스를 응축하여 회수하게 된다. 바이오매스의 급속 열분해에 관한 연구는 주로 바이오매스의 종류와 열분해 조건에 따라 회수되는 바이오 원유의 수율 및 물리 화학적 특성에 관한 연구가 수행되고 있으나, 열분해 가스의 응축에 관한 연구는 응축에 수반되는 복잡한 물리적 현상 때문에 미진하다. 따라서 본 연구에서는 바이오매스의 급속 열분해를 통해 생성되는 증기상의 열분해 가스의 응축 현상을 모사 할 수 있는 모델링 기법에 대해 연구하였다. 급속 열분해 공정을 통해 생성되는 바이오 원유는 수백개의 화합물로 구성되어 있으며, 동일한 바이오매스를 사용한 경우라도 공정조건에 따라 바이오 원유에 포함된 화합물은 달라진다. 따라서 본 연구에서는 바이오 원유의 주요 화합물인 water, propanal, butanal, pentanal, phenol, guaiacol, coniferyl alcohol, formic acid, acetic acid, propanoic acid, butanoid acid를 대상으로 열분해 가스의 응축을 모사하였다. 본 연구에서는 응축 모델링 기법의 검증을 위해 실험결과와 비교하여 정확성을 검증하였으며, 본 연구의 결과를 활용하여 응축 조건 변화에 따른 급속 열분해 가스의 응축률을 예측하고, 이를 이용한 응축 열교환기 설계에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
• /
• 1999.06a
• /
• pp.271-280
• /
• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 1999.03a
• /
• pp.271-280
• /
• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.25 no.7B
• /
• pp.1253-1259
• /
• 2000

적합성 시험은 프로토콜 구현물인 IUT(Implementation Under Test)가 프로토콜 규격과 일치하는지를 검증하는 것으로, 이 적합성 시험의 질은 생성된 시험열에 의존한다. 기존에는 시험열 생성이 수작업으로 이루어지기 때문에 오류의 가능성을 내포한다. 본 논문에서는 자동화된 툴(tool)인 Design/CPN을 이용하여 SDL(Specification and Description Language)로 기술된 프로토콜의 시험열을 생성한다. SDL로 기술된 프로토콜을 자료흐름을 고려한 CPN(Colored Petri Nets)으로 변환 후 Design/CPN에 입력하여 자동 생성된 OG(Occurrence Graph)와 디스크립터 (descriptor)로부터 시험열을 생성함으로써, 기존의 시험열 생성 방법에 비해 오류 가능성을 줄일 수 있으며, 자료 흐름이 고려된 시험열을 얻을 수 있다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
• /
• 2011.11a
• /
• pp.76.2-76.2
• /
• 2011

석탄의 탄종별 열분해 생성물은 석탄가스화기의 뮬레이션 기법의 첫 번째 단계이며 이러한 탄종별 생성물 예측은 가스화기의 성능, 즉 가스화기 출구 가스조성, 탄소전환율, 냉가스 전환율등을 예측하는데 있어 가장 기본적이고 중요한 절차이다. 본 논문에서는 석탄가스화기내 열분해 과정을 모사할 수 있도록 석탄 성상과 가스화기 운전압력에 따라 탄종별 고온고압 열분해시의 생성물을 정량적으로 계산하는 방법을 제시하였다. Merrick(1983)의 방법을 기반으로 석탄의 성상(공업/원소분석치), 가스화기 운전압력과 몇가지 상관관계식으로부터 고온고압하 열분해 생성물을 계산하는 방법이며 이를 프로그램화하여 가스화기 시뮬레이터용 모듈로 구성할 수 있도록 하였다. 또한, 국내 수입 5개 탄종에 대하여 열분해 생성물의 조성을 구하였으며 이를 상용 열분해모델의 결과와 서로 비교하였다. 열분해 생성물 조성의 분포는 다른 상용 프로그램 결과와 부합하였으며 생성물의 발열량도 원탄의 발열량과 적합한 결과를 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2001.10a
• /
• pp.559-562
• /
• 2001

한국어 TTS시스템에서 한 가지 모듈로써의 발음열 생성기는 한국어의 특성상 음운적 조건과 형태론적 조건 등에 의해 다양한 방법과 예외처리를 요구하고 한국어의 음운현상에 대한 체계적인 분석과 처리가 필요하다. 그래서 이 논문은 형태 음운론적 분석을 통한 발음열 자동 생성기법을 소개한다. 이 시스템은 형태소 분석을 선행한 후, 특수문자나 숫자 등을 정규화하고 복합명사 분해 사전을 이용한 복합명사 분해와 추가 조건을 통해 ㄴ-첨가 규칙을 전 처리한다. 그리고 음운 변화 현상을 분석하여 선택적으로 규칙을 적용하여 발음열을 생성한다. 제안된 시스템은 기존의 형태소 분석되지 않은 시스템에 비해 더욱 효과적인 음운, 형태소 변화를 가져옴과 함께, 특히 ㄴ-첨가가 적용되는 텍스트는 7$\sim$8%정도의 나은 발음열을 생성찬 수 있었다. 그 결과, 발음열 생성기는 한국어 TTS 시스템의 한국어 처리라는 고질적인 문제 해결에 좋은 방향과 결과를 기여할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10b
• /
• pp.437-439
• /
• 1999

적외선 열 화상에는 물체 내부의 결함과 그 물체 표면의 이물질 등의 효과가 모두 포함된 상태이므로 적외선 열 화상 자체만으로는 비정상적인 부분들을 찾아내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 평행 이동 관계에 있는 두 가시광선 영상으로부터 열 화상에 대응하는 보간 영상을 생성하고, 이것을 열 화상과 중첩시킴으로써 가시화하는 방법을 연구한다. 이를 위해서 적외선 센서에 의해 감지된 온도를 매핑한 열 화상을 적외선 카메라로부터 얻고, 적외선 카메라의 양쪽에 부착된 CCD 카메라로부터 좌우의 가시광선 영상을 얻는다. 보간 영상 생성을 위해서 블록 매칭을 이용한 모션 정보를 사용하고, 생성된 보간 영상에서 생기는 구멍(hole)을 메우는 방법을 소개한다. 또한 생성된 보간 영상과 열 화상을 중첩시켜 가시화하는 방법을 기술한다. 이렇게 함으로써 본 논문에서 제안한 가시화 기법은 재해방지를 위한 비파괴 검사 등에 이용될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.570-573
• /
• 2018

본 논문에서는 한국 가요 학습 데이터를 노래 가사 마디 단위로 문자열을 역전시키는 형태로 변형하고 LSTM으로 학습하여, 마디 간의 문맥을 고려해 문자열을 생성하는 방법에 대해 제안한다. 그리고 이를 통해 특정 가요 가사와 유사하면서도 다른 가사를 생성하는 것도 가능하다. 문자열의 우측 끝에 위치하면서 마디 간의 문맥을 연결해 주는 서술어, 접속사와 같은 요소를 활용하기 위해 데이터를 변형하여 적용한다. 제안하는 방식으로 생성한 문자열이 단순히 문자열 데이터를 그대로 학습하여 생성하는 것보다 상대적으로 더 자연스러운 문맥으로 생성되는 것을 확인하였다.