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A Study for Application of Train Information Collection Device using RTD System (무선 전송 장치를 이용한 열차정보 수집 장치 개선 방안에 관한 연구)

  • Shin, Han-Chul
    • Journal of the Korean Society for Railway
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    • v.13 no.6
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    • pp.541-545
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    • 2010
  • Because contemporary rolling stock system is complex and highly advanced, and it builds mutual interface, it is necessary to manage maintenance of rolling stock systematically. This study present a case, which shows how to adopt and apply RTD(Remote Transmission Device) integrated to train information collection device. After the train service is complete and the train enters the main subway station, various kinds of information collected from TCMS(Train Control Monitoring System) is transmitted to train depot information collection device through RTD. This study suggests that RTD integrated to train information collection device helps build an effective rolling stock maintenance system by improving reliability of data transmission and cutting maintenance costs.

Automatic Dictionary Construction of Indonesian Field-Associated Terms by Using Korean Associated Knowledge (한국어의 분야 연상 지식의 추출 방법에 관한 연구)

  • Lee, Sang-Gon
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2016.10a
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    • pp.205-210
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    • 2016
  • 인간은 문서전체를 읽지 않고 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치나 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서 전체는 물론 부분 텍스트(단락)에 출현하는 소수의 단어 정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위한 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집한다. 본 논문은 수집 문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다. 문서의 분야결정 시점을 고려하여 분야연상어의 수준을 정하였다. 인도네시아어의 분야연상어 사전을 자동으로 구축하기 위해 먼저 한국어로 구축한 분야 연상 지식을 추출하는 방법을 제안한다.

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The Scheme of Facilities Management based on the Zigbee (지그비를 이용한 시설물 관리 기법)

  • Kim, Dong-Hyun;Cho, Dae-Soo
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.13 no.11
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    • pp.2361-2366
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    • 2009
  • Usually, it is possible for human administrator to control the facilities manually or automatically using sensors in order to manage the fixed electricity facilities. However, it is difficult to collect the status data of those facilities in the central management system. In this paper, we propose the electricity facility management system to collect the status of facilities using the Zigbee networks. the proposed system exploits the various types of sensors, such as motion, heat, optical, etc, to measure the states of the facilities.

Analysis of Judicial Precedent Information related to Debt Recovery based on Deep-Learning (심층 학습 기반의 채권 회수 판례 분석)

  • Kim, Seon-wu;Ji, Sun-young;Choi, Sung-pil
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2018.10a
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    • pp.373-377
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    • 2018
  • 판례는 재판에 대한 선례로, 법적 결정에 대한 근거가 되는 핵심 단서 중 하나이다. 본 연구에서는 채권회수를 예측하는 서비스 구축을 위한 단서를 추출하기 위해 채권 회수 판례를 수집하여 이를 분석한다. 먼저 채권 회수 판례에 대한 기초 분석을 위하여, 채권 회수 사례와 비회수 사례를 각 20건씩 수집하여 분석하였으며, 이후 대법원 및 법률 지식베이스의 채권 관련 판례 12,457건을 수집하고 채권 회수 여부에 따라 가공하였다. 채권 회수 사례와 비회수 사례를 분류하기 위한 판례 내의 패턴을 분석하여 레이블링하고, 이를 자동 분류할 수 있는 Bidirectional LSTM 기반 심층학습 모델을 구성하여 학습하였다. 채권 관련 판례 가공 기준에 따라 네 가지의 데이터 셋을 구성하였으며, 각 데이터셋을 8:2의 비율로 나누어 실험한 결과, 검증 데이터에 대하여 F1 점수 89.82%의 우수한 성능을 보였다.

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Measuring Firmness of Bread with a Simple Proximity Sensor Method (선형 근접 센서를 활용한 식빵의 물성 측정에 관한 연구)

  • 최부돌
    • The Korean Journal of Food And Nutrition
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    • v.7 no.3
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    • pp.213-218
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    • 1994
  • 본 연구는 식품의 물성을 측정하기 위한 한 가지 방법으로 50 변위를 아주 정밀하게 직선적으로 측정이 가능한 linear proximity sensor(선형 근접 센서)를 활용하여 식빵의 굳기를 측정하였다 선형 근접 센서를 장착한 기구로 몇 가지 응력(0.376, 0.543, 0.769 kPa) 하에서 식빵의 온도와 수분 함량에 따른 변형을 컴퓨터 자동 자료 수집 장치를 통하여 on-line 상태로 매초마다 자료를 수집하여 컴퓨터 자료 분석 program으로 그래프를 얻었다. 식빵에 적용한 응력과 strain의 비율은 응력이 클수록 그 값이 커지는 비 선형 점 탄성체의 성질을 보였다. 이 측정 기구는 좁은 온도범위와 작은 수분함량의 차이에 따른 식빵의 굳기의 정도에 현저한 차이가 있음을 관찰할 수 있었다. 선형 근접 센서를 활용한 이 기구는 간단하면서도 정밀하게 동적으로 식품의 물성을 측정할 수 있었고, 높은 반복성을 나타내었다. 또한 수집된 자료는 점 탄성체의 특성을 설명하는 기계적인 모형으로 나타낼 수 있었다. Inokuchi의 방법을 적용하여 식빵의 물성을 모형화 하면 용수철과 완충 장치의 조합으로 나타내는 Burger's 모형에 잘 일치하였다. 본 측정 장치는 설치와 사용이 간단하여 식빵과 같은 연 식품의 물성을 측정하는데 활용이 용이하였다.

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Automatic Dictionary Construction of Indonesian Field-Associated Terms by Using Korean Associated Knowledge (한국어의 분야 연상 지식의 추출 방법에 관한 연구)

  • Lee, Sang-Gon
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2016.10a
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    • pp.205-210
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    • 2016
  • 인간은 문서전체를 읽지 않고 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치나 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서 전체는 물론 부분 텍스트(단락)에 출현하는 소수의 단어 정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위한 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집한다. 본 논문은 수집 문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다. 문서의 분야결정 시점을 고려하여 분야연상어의 수준을 정하였다. 인도네시아어의 분야연상어 사전을 자동으로 구축하기 위해 먼저 한국어로 구축한 분야 연상 지식을 추출하는 방법을 제안한다.

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EEG-based Music therapy Expert System for Depressed patients (뇌파 측정을 통한 우울증 환자 음악 치료 시스템)

  • Lee, Eun-Mi;Lim, Won-Jun;Lee, Kang-Hee
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2014.07a
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    • pp.15-16
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    • 2014
  • 본 논문은 음악 치료 전문가들로부터 수집한 음악 치료 프로그램에 관한 지식과 규칙을 수집하여 구성된 전문가 시스템을 도입하여 자동으로 우울증 환자를 위한 추천 음악 치료 시스템을 설계하는 것을 목표로 한다. 제안한 시스템은 음악 치료 전문가들로부터 수집한 수많은 음악 치료 프로그램 중 뇌파 측정을 통해 환자에게 가장 효과적인 치료 프로그램을 선별하고 환자에게 제공하여 치료 효과를 극대화하는 것을 목표로 한다. 제안 시스템은 우울증 환자들의 치료를 위해 뇌파 측정을 입력 받아 분석하여 환자의 증상을 완화하고 치료 효과가 가장 좋은 음악 치료 프로그램을 선별하기 위해 인공 지능 기술들인 전문가 시스템(Expert System) 기법에 기반 한 음악 치료 시스템을 설계하고 제안한다.

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A Sentiment Analysis Tool for Korean Twitter (한국어 트위터의 감정 분석 도구)

  • Seo, Hyung-Won;Jeon, Kil-Ho;Choi, Myung-Gil;Nam, Yoo-Rim;Kim, Jae-Hoon
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2011.10a
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    • pp.94-97
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    • 2011
  • 본 논문은 자동으로 한글 트위터 메시지(트윗: tweet)에 포함된 감정을 분석하는 방법에 대하여 기술한다. 제안된 시스템에 의하여 수집된 트윗들은 어떤 질의에 대해 긍정 혹은 부정으로 분류된다. 이것은 일반적으로 어떤 상품을 구매하기 원하는 고객이나, 상품에 대한 고객들의 평가를 수집하기 원하는 기업에게 유용하다. 영문 트윗에 대한 연구는 이미 활발하게 진행되고 있지만 한글 트윗, 특히 감정 분류에 대한 연구는 아직 공개된 것이 없다. 수집된 트윗들은 기계 학습(Naive Bayes, Maximum Entropy, 그리고 SVM)을 이용하여 분류하였고 한글 특성에 따라 자질 선택의 기본 단위를 2음절과 3음절로 나누어 실험하였다. 기존의 영어에 대한 연구는 80% 이상의 정확도를 가지는 반면에, 본 실험에서는 60% 정도의 정확도를 얻을 수 있었다.

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Design and Implementation of Web Image Picker for Image collection (웹 환경에서의 이미지 수집을 위한 Web Image Picker 설계 및 구현)

  • Lee, Mi-Ran;Cho, Dong-Sub
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2003.07d
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    • pp.2648-2650
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    • 2003
  • 웹을 중심으로 인터넷이 발전하면서 웹 기반의 응용 서비스가 계속적으로 개발되고 있고, 대부분의 인터넷 정보들은 웹 페이지 단위로 저작되고 관리되고 있다. 웹 페이지는 일정한 형태인 HTML의 태그로써 나타내어지고, 텍스트뿐만 아니라 그림, 소리, 동영상 등의 여러 가지 미디어를 사용하여 사용자에게 다양한 정보를 제공하고 있다. 본 논문에서는 웹 페이지에서 사용되고 있는 다양한 미디어 중에서도 특히 이미지를 수집하기 위한 Web Image Picker를 제안하고자 한다. 이는 여러 웹 페이지들의 주소를 입력받아 해당 웹 서버에 접속하여 웹 페이지를 가져오고, 가져온 웹 페이지에서 사용된 이미지 태그를 분석한다. 분석된 이미지 정보를 통해 이미지의 사용 횟수를 알 수 있고, 또한 이미지 파일들을 자동으로 수집할 수 있다.

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Extraction Algorithm of Field-Associated Terms for Korean Document Classification (한글문서 분류용 분야연상어의 추출 알고리즘)

  • 김숙영;최창원;이상곤
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10a
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    • pp.544-546
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    • 2003
  • 인간은 문서에서 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치나 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서전체를 대상으로 하지 않고 부분적인 덱스트에서 출현하는 소수의 단어정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위해 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 인간이 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집하고, 수집문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다. 문서의 분야결정 시정을 고려하여 분야연상어의 수준과 안정성랭크에 대하여 논의한다. 학습데이터에서 분야연상어 후보의 각 수준을 자동으로 결정하고, 컴퓨터가 제시하는 분야연상어의 수준, 안정성랭크, 집중률, 빈도정보를 이용하여 단일어로 된 분야연상어를 추출하는 방법을 제안한다.

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