• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.373-376
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• 2011

얼굴 영상에서 구성요소(눈썹, 눈, 코, 입 등)의 존재에 따라 보는 사람의 얼굴 인식 정확도는 큰 영향을 받는다. 이는 인간의 뇌에서 얼굴 정보를 처리하는 과정은 얼굴 전체 영역 뿐만 아니라, 부분적인 얼굴 구성요소의 특징들도 고려함을 말한다. 비음수 행렬 분해(NMF: Non-negative Matrix Factorization)는 이러한 얼굴 영역에서 부분적인 특징들을 잘 표현하는 기저영상들을 찾아내는데 효과적임을 보여주었으나, 각 기저영상들의 중요도는 알 수 없었다. 본 논문에서는 NMF로 찾아진 기저영상들에 대응되는 인코딩 정보를 SLR(Sparse Logistic Regression)을 이용하여 성별 인식에 중요한 부분 영역들을 찾고자 한다. 실험에서는 주성분분석(PCA)과 비교를 통해 NMF를 이용한 기저영상 및 특징 벡터 추출이 좋은 성능을 보여주고, 대표적 이진 분류 알고리즘인 SVM(Support Vector Machine)과 비교를 통해 SLR을 이용한 특징 벡터 선택이 나은 성능을 보여줌을 확인하였다. 또한 SLR로 확인된 각 기저영상에 대한 가중치를 통하여 인식 과정에서 중요한 얼굴 영역들을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.418-420
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• 2013

본 논문은 클라우드 기반의 연관피드백과 비음수행렬분해의 의미특징에 의한 용어 가중치 재 산정에 의한 문서요약 방법을 제안한다. 제안된 방법은 연관피드백을 이용하여 사용자의 의도를 문서요약 결과에 반연하며, 클라우드 기반의 비음수행렬분해의 의미특징으로 용어의 가중치를 재 산정함으로서 문장집합의 내부 특징을 잘 나타나기 때문에 문서요약의 질을 향상할 수 있다. 또한 클라우드 기반으로 대량의 빅데이터로부터 효율적으로 문서를 요약할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.305-306
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• 2013

In this paper, we proposes a document summarization method using the weighting based on cloud. The proposed method can minimize the user intervention to use the relevance feedback. It also can improve the quality of document summaries because the inherent semantic of the sentence set are well reflected by term weighting derived from semantic feature using nonnegative matrix factorizaitno based cloud.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.968-969
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• 2013

In this paper, we proposes a document summarization method using the weighting based on cloud. The proposed method can minimize the user intervention to use the relevance feedback. It also can improve the quality of document summaries because the inherent semantic of the sentence set are well reflected by term weighting derived from semantic feature using nonnegative matrix factorizaitno based cloud.

• Journal of the KSME
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• v.26 no.2
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• pp.138-144
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• 1986

지금까지 몇가지의 차등법들을 계산의 정확도 및 안정성에 관하여 검토하였다. 상류 차등법과 왜도 차등법은 좋은 안정성을 가지고 있으나 그 정확도가 미흡한게 결점이고 중앙 차등법은 비 교적 좋은 정확드를 가지고 있으나 불안정한게 큰 결점이다. QUICK 차등법의 경우에는 보다 정확한 수치해를 얻기위해 종속 변수를 보다 고차의 근사치로 표시하였는데 정확도가 증가함에 따라 몇가지의 불이익이 생기게 된다. 그 불이익으로는 제일 먼저 계산 비용의 증가를 들 수 있으며 수치 계산이 불안정하게 되고 경계 조건의 표시가 어려워 진다. 또한 난류 에너지 방 정식과 같이 종속 변수가 반드시 양수값을 갖는 방정식에서 그 차등방정식의 종속 변수도 양수 치를 가져야 한다는 제한 조건을 만족시키는데 일반적으로 어려움이 많다. 그 이유는 QUICK 차등법을 이용한 차등방정식은 흔히 음수치의 원천항을 갖기 때문에 차등방정식을 푼 후 그 종속 변수가 음수치를 갖기 때문이다. 아직도 고차의 정확도를 갖는 차등법이 연구 개발중이며 종속 변수가 반드시 양수치인 유동방정식을 푸는 좋은 차등법은 아직까지도 없는 실정이어서 2차 이 상의 정확도와 절대 안정성 (absolute stability)을 갖는 새로운 차등법의 개급이 시발하다 하겠다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.427-430
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• 2008

본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF, non-negative matrix factorization)와 NMF 군집방법을 이용하여 다중문서를 요약하는 새로운 방법을 제안하였다. 본 논문에서 NMF에 의해 계산된 의미 특징(semantic feature)은 문서의 고유 구조(inherent structure)를 반영하여 문장을 추출함으로써 요약의 질을 높일 수 있고, 의미 변수(semantic variable)를 이용한 문장의 군집은 문장 간의 유사성과 다양성 고려하여서 쉽게 과잉정보를 제거하여 문장을 요약할 수 있는 장점을 갖는다.

• Herbal Formula Science
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• v.1 no.1
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• pp.14-27
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• 1990

• The Korea Swine Journal
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• v.12 no.12 s.136
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• pp.100-105
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• 1990

갓난돼지의 입붙이기는 대략1주령부터 시도하고 이유 이전의 사료급여는 하루에 4~5회가 좋다. 물은 이유 다음날부터 자유로이 먹을 수 있도롯 음수 훈련을 시키는 것이 중요하다

• The Korea Swine Journal
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• v.10 no.6 s.106
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• pp.95-99
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• 1988

소독은 오염된 균수를 줄이는 것으로 집단방역의 제1방역선은 소독이요, 제2방역선은 백신접종이고, 제3방역선은 치료인 것이다. 양돈장의 효과적인 소독은 화창한 날 실시, 발판소독조관리철저, 돈방 소독은 주기적으로 실시, 돈체분무 소독, 음수소독 등이 중요하다

• The Korea Swine Journal
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• v.10 no.6 s.106
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• pp.106-109
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• 1988

대장균 설사병은 신생자돈에 발병되는 것이 대표적이므로 계절별 발생빈도는 고온다습한 봄철이나 여름철에 많이 발생한다. 특히, 음수.사료.분변을 통한 감염기회가 많고, 계절별로 사양 관리를 철저히 하는 것이 피해를 줄여주는 방편이다.