• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.373-375
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• 2011

최근 많은 연구가 되고 있는 오피니언 마이닝은 의견어 사전의 구축이 가장 기본적으로 선행되어야 하는 연구이다. 오피니언 마이닝의 의견어 사전 구축 연구는 영어를 중심으로 많은 연구가 진행 되었다. 하지만 형용사 위주의 의견어 사전 구축으로 많은 부분의 문제들이 해결되는 영어에 비해서 한국어는 여러 가지 품사와 문장구조를 고려하여 의견어 사전을 구축해야한다. 이것을 실험으로 밝히기 위하여 형용사로만 구성되어진 의견어 사전을 구축하고 영화평에 적용하여 분석해 봄으로써 형용사로만 구성되어진 의견어 사전의 한계점을 확인한다. 실험은 세종계획 말뭉치에서 나타나는 형용사로 구성된 의견어 사전을 구축하고 네이버 랩에서 제공하는 영화평을 형용사로 구성된 의견어 사전으로 의견 분석하여 시행하였다. 분석 결과 재현율 약 50%, 정확률 약 60%정도의 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.571-575
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• 2021

감성분석이란 텍스트에 들어있는 의견이나 감성, 평가, 태도 등의 주관적인 정보를 컴퓨터를 통해 분석하는 과정이다. 본 논문은 다양한 감성분석 실험 중 감성이 드러나는 부분을 파악하여 서술어 중심의 구 혹은 절 단위로 감성 표현 영역을 추출하는 모델을 개발하고자 한다. 제안하는 모델은 BERT에 classification layer와 CRF layer를 결합한 것이고 baseline은 일반 BERT 모델이다. 실험 결과는 기존의 baseline 모델의 f1-score이 33.44%이고 제안한 BERT+CRF 모델의 f1-score이 40.99%이다. BERT+CRF 모델이 7.55% 더 좋은 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.709-710
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• 2023

최근 농가 인구의 고령화 심화로 인한 농업 인력 감소로 농업 지속 가능성이 위협받고 있다. 국내 농가의 주요 형태인 시설 재배지에서는 병해에 의한 연쇄 피해가 발생할 수 있으므로 농업 생산성 증대를 위해 병해의 조기 진단이 필요하다. 본 논문에서는 병해의 조기 진단과 대처를 위해 YOLOv5를 이용한 딸기 병해 진단 모델을 제작, 데이터셋과 학습 세부사항에 변화를 주며 실험하였다. 실험 결과 데이터셋과 epochs 증량은 모델 성능에 영향을 주지만 임계점에 다다르면 성능 향상에 도움이 되지 않는 것을 알 수 있었다. 한편 학습한 모델 중 가장 좋은 성능을 가진 모델의 경우 F1 Score 0.98, mAP 0.99를 나타내 높은 정확도로 딸기의 병해 여부 진단이 가능하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.93-95
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• 2008

미디어와 기술 발달의 따른 매우 원본과 같은 복제 영상인 유사-복제 영상들이 원저자의 동의 없이 사용자간의 교환이 무방비로 유동되고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 새로운 영상 식별자를 제안한다. 제안된 영상 식별자는 특징점 기반이며, 그것의 주변 밝기 정보의 고유값 분해과정을 거쳐서 지역 기술자를 생성한다. 이 생성된 지역 기술자들을 원본 데이터베이스와 빠르게 검색하여 주어진 질의 영상과 관련된 원본을 찾는 시스템이다. 실험에서는 총 13 종류의 영상을 왜곡을 시행하였으며, 거리의 따른 임계값은 false-positive alarm 을 시행하여 결정하였다. 실험결과 매우 높은 정확률을 가지며, 영상으로부터 영상 식별자 추출 및 데이터에이스 검색속도 또한 매우 우수한 성능을 가진다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1096-1097
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• 2023

본 연구에서는 항만 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 최적화와 관련된 요소와 트럭 운전기사와 터미널 사이의 협상과 관련된 요소를 새로운 방식으로 고려한 중장기 및 실시간 스케줄링 모델을 제시한다. 중장기 스케줄링 모델은 몬테카를로 시뮬레이션, 실시간 스케줄링 모델은 알파고 제로의 원리와 베이즈 정리를 이용하여 구현했다. 실험 결과 제시된 알파고 제로를 이용한 실시간 스케줄링 시스템이 화물차 평균 지연시간을 30분에서 4분으로 대폭 줄여 지연 시간을 최소화하는 것을 입증했다. 실험 관련 코드는 다음 주소에서 확인할 수 있다 : https://github.com/yulleta/Application_of_AlphaGo-Zero_to_port_arrival_scheduling

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.637-639
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• 2007

HVEM DataGrid[1]는 연구자들이 초고압 전자현미경(HVEM-High Voltage Electron Microscope)을 이용한 실험 결과를 효율적으로 관리하고 공유하기 위한 공간이다. 여러 사람들이 동시에 이용하는 시스템으로 이종 저장소(heterogeneous storage)들을 포함할 수 있는 HVEM DataGrid 는 HVEM 실험결과를 이들의 메타정보와 같이 동기적으로 저장해야 한다. 이런 HVEM DataGrid 의 특성을 고려한 트랜잭션 관리는 트랜잭션의 ACID 성질을 만족하는 동시에 용량이 큰 e-Science 결과물을 효율적으로 다룰 수 있는 방안이 또한 필요하다. 따라서, 본 논문은 HVEM DataGrid 의 이종 저장소에 걸친 트랜잭션에 대한 효율적인 관리 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.38-41
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• 2007

데이타 마이닝을 위하여 수집된 대용량의 데이타를 여과 없이 기계학습에 적용하는 것은 많은 시간과 비용이 요구될 뿐만 아니라 저장 공간면에서도 비효율적이다. 선별적 샘플링은 이러한 상황에서 매우 효율적으로 적용할 수 있도록 원본 데이타의 특성을 가능한 반영하여 새로운 훈련 데이타를 생성하는 방법이다. 본 연구에서는 신경망의 하나인 SOM을 적용한 선별적 샘플링을 수행하는데 있어서 여러 가지 선택 문제를 효과적으로 해결하기 위한 실험을 수행한다. 실험 결과로는 두 가지 결과를 얻었다. 1) 충분한 맵 사이즈를 선택해야 학습 데이타의 함축적인 특성을 잘 반영한다, 2) 선택적 샘플링을 위한 유닛선택 방법에서는 의미없는 유닛을 제거함으로서 분류 성능향상을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.361-364
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• 2007

국민건강증진을 위해 우리나라만의 독창적이고 뛰어난 진단 방법인 한의학의 망진을 의료공학적 시스템화를 구현하고자 하는데 큰 걸림돌이 되는 것이 찰색이다. 찰색이란 안면의 색을 보고 대상자의 상태를 진단하는 방법으로 이를 위해서는 실제의 피부 색상을 정확하게 획득하여야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 찰색의 정확성을 높이기 위해 대상자의 영상 수집 시 화이트 밸런스를 설정한 후 영상을 획득하고 QP 카드를 통하여 후 보정을 수행하였다. 이를 기반으로 색상 보정 전과 후를 비교, 분석하여 실험을 통한 색상 보정 효과를 파악하고자 한다. 또한 여러 조명 환경 하에서 실험을 진행함으로써 색상의 재현성이 있는지를 확인하고 이를 분석하고자 한다.

• Korean Journal of Biological Psychiatry
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• v.6 no.1
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• pp.12-20
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• 1999

In order to understand the pathogenesis and progression of some synaptic loss related neuropsychiatric diseases, We attempted to develop a computer model in this study. We made a simple autoassociative memory network remembering numbers, transformed it into a disease model by pruning synapses, and measured its memory performance as a function of synaptic deletion. Decline in performance was measured as amount of synaptic loss increases and its mode of decline is sudden or gradual according to the mode of synaptic pruning. The developed computer model demonstrated how synaptic loss could cause memory impairment through a series of computer simulations, and suggested a new way of research in neuropsychiatry.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.8 no.4
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• pp.23-28
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• 1989

In this paper, the construction of ultrasonic hologram and the image reconstruction using computer have been studied, and it has been compared with optical reconstruction. The ultrasonic hologram has been constructed using c-scanning method$(128\times128 step)$and the image of the object has been reconstructed by computer using Rayleigh -Sommerfeld formula and DFT algorithm. In this experiment, the holography system has been builted with the transducer of 5MHz center frequency and 5cm focal length, and the mechanical c-scanning system. It has been shown that the reconstructed image using computer for aluminum plane with the 'S' shaped defect has been displayed image of high quality.