• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.11
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• pp.555-562
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• 2016

Semantic Role Labeling (SRL) is to determine the semantic relation of a predicate and its argu-ments in a sentence. But Korean semantic role labeling has faced on difficulty due to its different language structure compared to English, which makes it very hard to use appropriate approaches developed so far. That means that methods proposed so far could not show a satisfied perfor-mance, compared to English and Chinese. To complement these problems, we focus on suffix information analysis, such as josa (case suffix) and eomi (verbal ending) analysis. Korean lan-guage is one of the agglutinative languages, such as Japanese, which have well defined suffix structure in their words. The agglutinative languages could have free word order due to its de-veloped suffix structure. Also arguments with a single morpheme are then labeled with statistics. In addition, machine learning algorithms such as Support Vector Machine (SVM) and Condi-tional Random Fields (CRF) are used to model SRL problem on arguments that are not labeled at the suffix analysis phase. The proposed method is intended to reduce the range of argument instances to which machine learning approaches should be applied, resulting in uncertain and inaccurate role labeling. In experiments, we use 15,224 arguments and we are able to obtain approximately 83.24% f1-score, increased about 4.85% points compared to the state-of-the-art Korean SRL research.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.47 no.10
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• pp.738-746
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• 2019

Instead of hydraulic actuation systems, an electromechanical actuation system is more efficient in terms of weight, cost, and test evaluation in the thrust vector control of the 7-ton gimbal engine used in the Korea Space Launch Vehicle-II(KSLV-II) $3^{rd}$ stage. The electromechanical actuator is a kind of servo actuator with position feedback and uses a BLDC motor that can operate at high vacuum. In the case of the gimballed rocket engine, a synthetic resonance phenomenon may occur due to a combination of a vibration mode of the actuator itself, a bending mode of the launcher structure, and an inertial load of the gimbals engine. When the synthetic resonance occurs, the control of the rocket attitude becomes unstable. Therefore, the requirements for the stiffness have been applied in consideration of the gimbal engine characteristics, the support structure, and the actuating system. For the 7-ton gimbal engine of the KSLV-II $3^{rd}$ stage, the stiffness requirement of the actuation system is $3.94{\times}10^7N/m$, and the direct drive type electromechanical actuator is designed to satisfy this requirement. In this paper, an equivalent stiffness analysis model of a direct drive electromechanical actuator designed based on the stiffness requirements is proposed and verified by experimental results.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.10 no.3
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• pp.305-315
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• 1986

Redesign of the mounting system to minimize vibration of a variable displacement engine through computer simulation is considered. A three degree of freedom model is established for an in-line four-cylinder automobile engine with a three point mounting system. The engine mount locations and angles, and isolator sizes are chosen as design parameters. Constraints on isolator deformations and design parameters are imposed. The gradient projection method is utilized for optimization. Simulation studies show significant vibration reduction can be obtained especially at idling speed.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.9 no.6
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• pp.187-194
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• 2020

This paper proposes a website fingerprinting method using ensemble learning over a Tor network that guarantees client anonymity and personal information. We construct a training problem for website fingerprinting from the traffic packets collected in the Tor network, and compare the performance of the website fingerprinting system using tree-based ensemble models. A training feature vector is prepared from the general information, burst, cell sequence length, and cell order that are extracted from the traffic sequence, and the features of each website are represented with a fixed length. For experimental evaluation, we define four learning problems (Wang14, BW, CW_T, CW_H) according to the use of website fingerprinting, and compare the performance with the support vector machine model using CUMUL feature vectors. In the experimental evaluation, the proposed statistical-based training feature representation is superior to the CUMUL feature representation except for the BW case.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.10
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• pp.984-989
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• 2005

This study aims to identify grammatical relations (GRs) in Korean sentences. The key task is to find the GRs in sentences in terms of such GR categories as subject, object, and adverbial. To overcome this problem, we are fared with the many ambiguities. We propose a statistical model, which resolves the grammatical relational ambiguity first, and then finds correct noun phrases (NPs) arguments of given verb phrases (VP) by using the probabilities of the GRs given NPs and VPs in sentences. The proposed model uses the characteristics of the Korean language such as distance, no-crossing and case property. We attempt to estimate the probabilities of GR given an NP and a VP with Support Vector Machines (SVM) classifiers. Through an experiment with a tree and GR tagged corpus for training the model, we achieved an overall accuracy of $84.8\%,\;94.1\%,\;and\;84.8\%$ in identifying subject, object, and adverbial relations in sentences, respectively.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.7-13
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• 2003

인터넷을 통해 생성, 전달되는 문서 량이 급격히 많아짐에 따라, 정보의 접근을 용이하게 하기 위한 문서의 자동 분류 기능이 절실히 요구되고 있다. SVM(Support Vector Machine)은 최근에 문서 분류에 널리 쓰이고 있는 기법으로 다른 분류기에 비하여 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만 SVM은 현재까지 주로 비 계층 평탄화(flat)된 분류 응용에 효과적으로 적용되어 왔다. 이와 달리 본 논문은 문서 분류에 있어서 최종 분류 class를 한번에 출력하는 비 계층 분류보다는, 비슷한 성질을 갖는 class의 집합을 계층적 구조로 묶어 분류하는 계층적 분류 기법이 보다 사람이 이해하기 쉽고 사용하기 편리하며 더 효과적이라는 것을 보이고, 실험을 통해 계층적 분류를 위한 효과적인 SVM분류기를 개발하여 비 계층 분류보다 좋은 분류 성능을 보여 줄 수 있음을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.225-228
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• 2011

본 논문은 비교 마이닝(comparison mining) 의 일환인 비교 요소 자동 추출에 관하여 연구한다. 비교 마이닝은 텍스트 마이닝의 한 분야로서 대용량의 텍스트를 대상으로 비교 관계롤 자동 분석하며, 비교 문장인지 아닌지를 식별하는 단계, 비교 타입을 분류하는 단계, 다양한 비교 요소들을 추출하는 단계, 추출된 요소를 분석 및 요약하는 단계 등을 거치게 된다. 본 연구에서는 특정 타입의 비교 문장이 주어졌을때, 그 문장에서 비교 요소를 자동으로 추출하는 단계의 과제를 수행하며, 우열 비교 타입 및 최상급 타입 문장들을 대상으로 비교 주체, 비교 대상, 비교 술어를 추출한다. 실험 과정으로는, 우선 비교 요소 후보들을 선정하고, 그 후 각 요소별로 확률을 계산하여 가장 높은 수치를 기록한 요소를 정답으로 채택하게 된다. 확률 계산은 지지 벡터 기계 (Support Vector Machine)를 이용한다. 인터넷 상의 다양한 도메인에서 추출된 비교 문장들을 대상으로 비교 요소 추출을 수출한 결과, 정확도 86.81 %의 우수한 성능을 산출 할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.157-159
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• 2012

화자의 의도를 결정하는 문제는 대화 시스템에서 핵심적인 부분이다. 기존의 연구에서는 모델의 간소화를 위해 화자의 의도를 화행과 개념이라는 두 요소로 분리하여 분석하였다. 하지만 두 요소는 서로 밀접하게 관련되어 있기 때문에 모델의 간소화는 의도 분석 성능 저하의 원인이 되었다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 화자 의도 분류를 위한 재학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화자의 의도를 분석하기 위해 화행 분류 모델과 개념열 분석 모델로 분리하여 분석한다. 학습 단계에서 화행 분류 모델은 개념열 분류 결과를 입력으로 사용하고 개념열 역시 마찬가지로 적용하였다. 목적 지항 대화를 대상으로 한 실험에서 제안된 시스템은 화자 의도 분류에서 최대엔트로피 모델과 지지 벡터 기계의 성능을 효과적으로 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.37-39
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• 2006

지지 벡터 기계(Support Vector Machine; SVM)는 기본적으로 이진분류를 위해 고안되었지만, 최근 다양한 분류기 생성전략과 결합전략이 고안되어 다중부류 분류에도 적용되고 있다. 본 논문에서는 OVR(One-Vs-Rest) 전략으로 생성된 SVM을 NB(Naive Bayes) 분류기를 이용하여 동적으로 구성함으로써, OVR SVM을 이용한 다중부류 분류 시스템에서 자주 발생하는 동점을 효과적으로 해결하는 방법은 제안한다. 이 방법을 유전발현 데이터를 이용한 다중부류 암 분류에 적용하였는데, 고차원의 데이터로부터 NB 분류기 구축에 유용한 유전자를 선택하기 위해 Pearson 상관계수를 사용하였다. 14개의 암 유형과 16,063개의 유전발현 수준을 가지는 대표적인 다중부류 암 분류 데이터인 GCM 암 데이터에 적용하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.79-84
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• 1999

본 연구에서는 문서분류시스템에서 자질의 표현으로 전문분야사전을 이용한 분야정보와 개체정보추출을 통한 개체정보를 이용한다. 또한 지식정보를 보완하기 위해 통계적인 방법으로 범주 전문용어를 인식하여 자질로 표현하는 방법을 제안한다. 문서에 나타난 용어들이 어떤 특정 전문분야에 속하는 용어들이 많이 나타나는 경우 그 문서는 용어들이 속한 분야의 문서일 가능성이 높다. 또한, 정보추출을 통해 용어가 어떠한 개체를 나타내는지를 인식하여 문서를 표현함으로써 문서가 내포하는 의미를 보다 잘 반영할 수 있게 된다. 분야정보나 개체정보를 알 수 없는 용어에 대해서는 학습문서로부터 전문분야를 자동 인식함으로써 문서표현의 지식정보를 보완한다. 전문분야, 개체정보 및 범주전문용어에 기반해서 표현된 문서의 자질에 대해서 지지벡터기계 학습에 기반한 문서분류기틀 이용하여 각 범주에 대해 이진분류를 하였다. 제안된 문서자질표현은 용어기반의 자질표현에 비해 좋은 성능을 보이고 있다.