• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.337-339
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• 2016

본 논문에서는 한국어 개체명 인식의 성능 향상을 위하여 워드 임베딩을 활용할 수 있는 방법에 대하여 기술한다. 워드 임베딩이란 문장의 단어의 공기정보를 바탕으로 그 단어의 의미를 벡터로 표현하는 분산표현이다. 이러한 분산 표현은 단어 간의 유의미한 정도를 계산하는데 유용하다. 본 논문에서는 이러한 워드 임베딩을 통하여 단어 벡터들의 코사인 유사도를 통한 개체명 사전 자가 학습 및 매칭 방법을 적용하고, 그 실험 결과를 보고한다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.28 no.5
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• pp.453-463
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• 2008

This study investigated the students' perceptions of environmental scientists and their work and the factors influencing the students' images of them by using the Draw-An-Environmental-Scientist-Test (DAEST). The DAEST was administered to 413 students in 10th and 11th grades selected from three high schools in Seoul. The results revealed that the students' images of environmental scientists were different from the stereotypical images of scientists. In the students' drawings, it was difficult to distinguish the gender and age of environmental scientists. Most students also perceived environmental scientists collecting data on environmental pollution by using experimental equipments and a laptop computer in the field. The students answered that the factors affecting their images of environmental scientists were mass media, school education, internet, and so on. According to the students' grade and gender, there were differences in the perceptions of environmental scientists and their work, and there were factors that influenced their images. Educational implications of these findings are discussed.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.1
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• pp.146-152
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• 2010

In this paper, we implemented the intelligent healthcare system self-diagnosis that can achieve self-diagnosis by measured bio-signal(blood pressure, blood sugar, body fat monitor) after the recognize a user to access using RFID. The implemented healthcare self-diagnosis intelligent system is consist of kiosk structure that is RFID reader, bio-signal measuring instrument(hemadynamometer, glucometer, body fat monitor), computer for a part of database server and printer for print the result of self-diagnosis. It can achieve self-diagnosis of a user after compare and analyze the measured data and information of a user from database. The implemented system can make simple self-diagnosis even if not take a physical examination at hospital and apply to company, school, etc.

• The Science & Technology
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• v.21 no.10 s.233
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• pp.80-83
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• 1988

• 한국보건간호학회:학술대회논문집
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• 1994.11a
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• pp.70-71
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• 1994

• Construction Engineering and Management
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• v.6 no.5 s.27
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• pp.28-32
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• 2005

• Journal of Life Science
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• v.19 no.11
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• pp.1666-1671
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• 2009

In Brassica, S locus glycoprotein (SLG) and S locus receptor kinase (SRK) genes function together for self-recognition in the self-incompatibility response. In addition, a water channel called aquaporins (MOD) is required for the self-incompatibility response. In this study, we isolated the SC-SLG, SC-SRK, and SC-MOD genes from a self-compatible line of B. oleracea. In the self-compatible line, the SC-SLG, SC-SRK, and SC-MOD genes showed the highest degree of sequence similarity with published data and to normal expression by RT-PCR. Therefore, it can be concluded that the SCR/SP11 gene of the B. oleracea pollen may not function and/or that mutations may occur in genes for self-incompatibility that are not linked to the S locus region.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.71-75
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• 2003

오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.381-386
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• 2006

오늘날 분산 컴퓨팅 환경에서 운용되는 시스템이 증가함에 따라 시스템의 관리작업은 고수준(high-level)의 자동화에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 따라 시스템 관리방식이 전통적인 관리자 중심의 방식에서 시스템 스스로가 자신의 문제를 인식하고 상황을 분석하여 해결하는 자율 컴퓨팅 방식으로 변화하고 있으며, 이에 대한 연구가 많은 연구기관에서 다양한 방법으로 이루어지고 있다. 그러나 이러한 대부분의 기존 연구들은 문제가 발생한 이후의 치유에 주로 초점이 맞추어져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 시스템 스스로가 동작환경을 인식하고 에러의 발생을 예측하기 위한 예측 모델이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 자율 컴퓨팅환경에서 자가 치유를 지원하는 4가지의 예측 모델 설계 방법을 제안한다. 본 예측 모델은 ID3 알고리즘, 퍼지 추론, 퍼지 뉴럴 네트워크 그리고 베이지안 네트워크가 각 시스템 상황에 맞춰 적절하게 사용되는 방식이며, 이를 통해 보다 정확한 에러 예측이 가능해진다. 우리는 제안모델의 평가를 위해 본 예측모델을 자가치유 시스템에 적용하여 기존 연구와 예측의 효율을 비교하였으며, 그 결과를 통해 제안 모델의 유효성을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.55-57
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• 2012

최근의 정보통신 기술의 발달은 의료의 중심을 기존의 진단 및 치료에서 예방으로 이동하게 하였다. 이에 따라 환자 뿐 아니라 건강에 관심이 많은 일반인들이 병원 밖에서도 스스로 건강 증진을 위해 질병 예방을 수행할 수 있도록 지원하는 셀프케어 시스템들이 개발되어지고 있다. 그러나 현재 개발되어지고 있는 셀프케어 시스템들은 대부분 회원 등록의 과정이 필수적이며, 또한 회원 등록 과정에서 자가진단을 위해 성별과 같은 기본적인 정보를 수동적으로 입력해야 하는 번거로움이 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 음성과 영상을 이용한 성별 인식을 통해 비 등록 사용자에 대한 기본정보를 자동으로 인식하고 온톨로지를 이용한 자가진단 서비스에 적용함으로써 회원 등록을 원치 않는 비 등록 사용자에 대한 편의성을 고려하였다. 또한 온톨로지를 이용한 자가진단 서비스의 진단 결과로 질환에 대한 정의 및 증상, 치료 방법을 설명하고 증상의 경중에 따라 방문 치료할 진료과에 대한 정보를 제공함으로써 사용자가 스스로 건강을 진단하고 진단결과에 따라 간단한 치료를 할 수 있으며, 증상의 악화를 예방할 수 있도록 도와준다.