• Title/Summary/Keyword: 원격지도

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A CNN-based Relation Extraction with Extended Shortest Dependency Path for Noise Reduction of Distant Supervision (원격 지도 학습 데이터 노이즈 제거를 위해 확장된 최단 의존 경로를 이용한 CNN 기반 관계추출)

  • Nam, Sangha;Han, Kijong;Choi, Key-Sun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2018.10a
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    • pp.50-54
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    • 2018
  • 관계 추출을 위한 원격 지도 학습은 사람의 개입 없이 대규모 데이터를 생성할 수 있는 효율적인 방법이다. 그러나 원격 지도 학습은 노이즈 데이터 문제가 있으며, 노이즈 데이터는 두 가지 유형으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 관계 표현 자체가 없는 문장이 연결된 경우이고, 두 번째는 관계 표현은 있는 문장이지만 다른 관계 표현도 함께 가지는 경우이다. 주로 문장의 길이가 길고 복잡한 문장에서 두 번째 노이즈 데이터 유형이 자주 발견된다. 본 연구는 두 번째 경우의 노이즈를 줄임으로써 관계 추출 모델의 성능을 향상시키기 위해 확장된 최단 의존 경로를 사용하는 CNN 기반 관계 추출 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해, 한국어 위키피디아와 DBpedia 기반의 원격 지도 학습 데이터를 수집하여 평가한 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 위 문제를 해결하는데 효과적이라는 것을 확인하였다.

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Semiautomatic Pattern Mining for Training a Relation Extraction Model (관계추출 모델 학습을 위한 반자동 패턴 마이닝)

  • Choi, GyuHyeon;nam, Sangha;Choi, Key-Sun
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2016.10a
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    • pp.257-262
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    • 2016
  • 본 논문은 비구조적인 자연어 문장으로부터 두 개체 사이의 관계를 표현하는 구조적인 트리플을 밝히는 관계추출에 관한 연구를 기술한다. 사람이 직접 언어적 분석을 통해 트리플이 표현되는 형식을 입력하여 관계를 추출하는 규칙 기반 접근법에 비해 기계가 데이터로부터 표현 형식을 학습하는 기계학습 기반 접근법은 더 다양한 표현 형식을 확보할 수 있다. 기계학습을 이용하려면 모델을 훈련하기 위한 학습 데이터가 필요한데 학습 데이터가 수집되는 방식에 따라 지도 학습, 원격지도 학습 등으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 사람이 학습 데이터를 만들어야하므로 사람의 노력이 많이 필요한 단점이 있지만 양질의 데이터를 사용하는 만큼 고성능의 관계추출 모델을 만들기 용이하다. 원격지도 학습은 사람의 노력을 필요로 하지 않고 학습 데이터를 만들 수 있지만 데이터의 질이 떨어지는 만큼 높은 관계추출 모델의 성능을 기대하기 어렵다. 본 연구는 기계학습을 통해 관계추출 모델을 훈련하는데 있어 지도 학습과 원격지도 학습이 가지는 단점을 서로 보완하여 타협점을 제시하는 학습 방법을 제안한다.

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Semiautomatic Pattern Mining for Training a Relation Extraction Model (관계추출 모델 학습을 위한 반자동 패턴 마이닝)

  • Choi, GyuHyeon;nam, Sangha;Choi, Key-Sun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2016.10a
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    • pp.257-262
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    • 2016
  • 본 논문은 비구조적인 자연어 문장으로부터 두 개체 사이의 관계를 표현하는 구조적인 트리플을 밝히는 관계추출에 관한 연구를 기술한다. 사람이 직접 언어적 분석을 통해 트리플이 표현되는 형식을 입력하여 관계를 추출하는 규칙 기반 접근법에 비해 기계가 데이터로부터 표현 형식을 학습하는 기계학습 기반 접근법은 더 다양한 표현 형식을 확보할 수 있다. 기계학습을 이용하려면 모델을 훈련하기 위한 학습 데이터가 필요한데 학습 데이터가 수집되는 방식에 따라 지도 학습, 원격지도 학습 등으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 사람이 학습 데이터를 만들어야하므로 사람의 노력이 많이 필요한 단점이 있지만 양질의 데이터를 사용하는 만큼 고성능의 관계추출 모델을 만들기 용이하다. 원격지도 학습은 사람의 노력을 필요로 하지 않고 학습 데이터를 만들 수 있지만 데이터의 질이 떨어지는 만큼 높은 관계추출 모델의 성능을 기대하기 어렵다. 본 연구는 기계학습을 통해 관계추출 모델을 훈련하는데 있어 지도 학습과 원격지도 학습이 가지는 단점을 서로 보완하여 타협점을 제시하는 학습 방법을 제안한다.

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Design and implementation of a smart glass-based emeraency tele-medical direction system (스마트 글래스 기반 응급원격의료지도 시스템 설계 및 구현)

  • Youngho Lee;Incheol Hwang;Hyunmo Yang;Gunwoo Park;Sungmin Lee
    • Smart Media Journal
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    • v.13 no.5
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    • pp.26-32
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    • 2024
  • This paper proposes a smart glass-based emergency tele-medical direction system. This system is designed for hospital specialists to provide remote medical guidance to on-site coast guards or emergency responders. To identify the requirements necessary for system development, relevant technological trends and case studies were analyzed. Based on this analysis, three system requirements were defined: 1) The system must be able to determine the necessity of patient transport, 2) It should assist in providing emergency medical care during transport to the hospital, and 3) It must be capable of transmitting patient information to medical facilities. A prototype that meets these requirements was developed and its usability was evaluated.

A Development of Smart Remote Medical Direction Support App (스마트 원격 의료 지도 지원 앱 개발)

  • Eum, Sang-hee;Kim, Gi-Ryon;Kim, Gwang-yeon
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2018.10a
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    • pp.78-79
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    • 2018
  • Recently, medical technology and IT technology have been trying to converge to overcome limitations of the time and the space in medical technology application. In this study, an app was developed to support remote medical direction for emergency medical services. The developed app allows doctors in remote locations to receive real-time emergency patient situations from emergency paramedics. It can also guide the patient's condition diagnosis and emergency treatment and enable rapid response from the emergency room.

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A Cleaning Robot Design and Performance Evaluation for Remote Mapping (원격지도 작성을 위한 청소로봇 설계 및 성능평가)

  • Kang, Jin-Gu;Kim, Jae-Jin
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2010.07a
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    • pp.293-296
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    • 2010
  • 현재 지능형 서비스로봇이 활성화되고 있으며 지능형 로봇 분야에서 청소로봇은 개인생활의 본질적인 운동성을 보조하며 인간과 공생의 형태를 지원하는 로봇으로 성장하고 있다. 청소로봇은 가정에서 다양한 서비스를 제공하기 위하여 가정환경과 적절한 상호작용은 필수적이다. 따라서 로봇이 외부의 서버와 협동을 통한 원격제어는 필수적이라 할 수 있다. 현재 지도 작성이 가능한 청소로봇은 바닥에 센서를 부착하거나 작업환경에 카메라 및 기타 많은 장치를 구축하므로 고가의 장비로 분류되어 일반적으로 활용지 못하고 있다. 본 연구에서는 청소로봇의 효율적인 제어를 위하여 작업환경에서 로봇의 궤적과 센서정보를 원격으로 서버에 전달하고 서버는 이러한 정보를 바탕으로 지도를 작성하고 최적의 작업을 수행할 수 있는 알고리즘을 연산하여 로봇에 전달할 수 있는 방법을 연구하였다. 이는 로봇이 지도 작성을 위한 연산 과정을 줄이므로 수행 시간을 단축하고 로봇에 주어지는 부하를 줄일 수 있다. 또한 원격으로 제어를 수행하므로 무선통신이 가능한 각종 디바이스와 상호 연동할 수 있는 체계를 만들어 유비쿼터스 환경을 구축할 수 있는 계기를 만들므로 청소로봇의 성능이 향상될 수 있음을 보인다. 본 연구에서는 청소로봇을 제작하고 시뮬레이션과 실험을 통하여 전체적으로 주어진 작업을 효율적으로 수행할 수 있음을 보여준다.

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Practical Investigation for Internet Airborne Video Map Focused on Vector Shaped Objects (벡터형 공간객체 중심의 인터넷 원격 동영상 지도 서비스에 대한 실증적 고찰)

  • Um, Jung-Sup;Lee, Bo-Mi
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.6 no.2
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    • pp.46-64
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    • 2003
  • The vector shaped object is generally very long (hundreds or thousands of kilometers) and very narrow (10-100 meters). Image mapping techniques and tools for these objects should be totally different from the traditional area-based targets. Acknowledging these unique characteristics of the vector shaped object, a motion picture mapping system has been developed by combining internet GIS technology with airborne video. In particular, integration between airborne video and digital maps took advantage of each component, and enabled the landscape structure to be visualized, interacted with and deployed all on the Web. The motion picture maps provided a completely new means for disseminating information for area-wide landscape in a visual and interactive manner to the general public while digital map with location information revealed successfully the major parameters that influence an area-wide spatial structure in the study area. The remote video approach breaks down the usual concept of image mapping in a conventional cartography. As a result, the research findings have established the new concept of 'internet airborne video mapping for vector shaped object', proposed as an initial aim of this paper. It would playa crucial role in improving the quality of public information service if the mapping system is operationally introduced into the Government since the highly user-friendly moving picture provides a completely new means for disseminating spatia) information for vector shaped object.

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Relation Extraction Model for Noisy Data Handling on Distant Supervision Data based on Reinforcement Learning (원격지도학습데이터의 오류를 처리하는 강화학습기반 관계추출 모델)

  • Yoon, Sooji;Nam, Sangha;Kim, Eun-kyung;Choi, Key-Sun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2018.10a
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    • pp.55-60
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    • 2018
  • 기계학습 기반인 관계추출 모델을 설계할 때 다량의 학습데이터를 빠르게 얻기 위해 원격지도학습 방식으로 데이터를 수집한다. 이러한 데이터는 잘못 분류되어 학습데이터로 사용되기 때문에 모델의 성능에 부정적인 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 강화학습 접근법을 사용해 해결하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 오 분류된 데이터로부터 좋은 품질의 데이터를 찾는 문장선택기와 선택된 문장들을 가지고 학습이 되어 관계를 추출하는 관계추출기로 구성된다. 문장선택기는 지도학습데이터 없이 관계추출기로부터 피드백을 받아 학습이 진행된다. 이러한 방식은 기존의 관계추출 모델보다 좋은 성능을 보여주었고 결과적으로 원격지도학습데이터의 단점을 해결한 방법임을 보였다.

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Generation of a City Spatial Model using a Digital Map and Draft Maps (도화원도와 수치지도 기반의 도시공간모델 생성)

  • Oh, So-Jung;Kim, Seong-Joon;Choi, Kyoung-Ah;Lee, Im-Pyeong
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2008.03a
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    • pp.86-89
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    • 2008
  • 도시공간모델은 공간의 문제 또는 현상들을 보다 종합적, 합리적으로 파악하는데 중요하다. 본 연구에서는 수치지도와 도화원도로부터 저렴하고 수치지도 기반의 공간분석에 유용한 지형과 건물을 포함하는 도시공간모델을 생성하고자 한다. 도시공간모델은 지면모델과 건물모델로 나누어 생성한 후 통합한다. 지면모델은 수치지도를 이용하여 DEM을 생성한다. 건물모델은 수치지도와 도화원도를 융합하여 생성한다. 제안된 방법은 영등포구 전체를 포함하는 수치지도와 서로 다른 시기에 생성된 3 set의 도화원도에 적용하였다. 본 연구에서 생성된 도시공간모델은 수치지도를 기반으로 공간분석을 하는 응용분야에서 요구하는 입력 형태로 제공할 수 있으므로 유용하다. 따라서 본 연구에서 제안하는 도시공간모델의 생성 방법론은 더 많은 분야의 공간분석을 위해 활용될 것이다.

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CNN-based Distant Supervision Relation Extraction Model with Multi-sense Word Embedding (다중-어의 단어 임베딩을 적용한 CNN 기반 원격 지도 학습 관계 추출 모델)

  • Nam, Sangha;Han, Kijong;Kim, Eun-Kyung;Gwon, Seong-Gu;Jeong, Yu-Seong;Choi, Key-Sun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2017.10a
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    • pp.137-142
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    • 2017
  • 원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.

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