• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.61-66
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• 2009

본 논문은 다양한 형태의 웹 문서에 적용하기 위해서, 언어의 통계정보 및 후처리 규칙에 기반 하여 개선된 문장경계 인식 기술을 제안한다. 제안한 방법은 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 문서에 적용하기 위해서 문장경계로 사용될 수 있는 모든 음절을 대상으로 학습하여 문장경계 인식을 수행하였고, 문장경계인식 성능을 최대화 하기 위해서 다양한 실험을 통해 최적의 자질 및 학습데이터를 선정하였고, 다양한 기계학습 기반 분류 모델을 비교하여 최적의 분류모델을 선택하였으며, 학습데이터에 의존적인 통계모델의 오류를 규칙에 기반 해서 보정하였다. 성능 실험은 다양한 형태의 문서별 성능 측정을 위해서 문어체와 구어체가 복합적으로 사용된 신문기사와 블로그 문서(평가셋1), 문어체 위주로 구성된 세종말뭉치와 백과사전 본문(평가셋2), 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 사이트의 게시판 글(평가셋3)을 대상으로 성능 측정을 하였다. 성능척도로는 F-measure를 사용하였으며, 구두점만을 대상으로 문장경계 인식 성능을 평가한 결과, 평가셋1에서는 96.5%, 평가셋2에서는 99.4%를 보였는데, 구어체의 문장경계인식이 더 어려움을 알 수 있었다. 평가셋1의 경우에도 규칙으로 후처리한 경우 정확률이 92.1%에서 99.4%로 올라갔으며, 이를 통해 후처리 규칙의 필요성을 알 수 있었다. 최종 성능평가로는 구두점만을 대상으로 학습된 기본 엔진과 모든 문장경계후보를 인식하도록 개선된 엔진을 평가셋3을 사용하여 비교 평가하였고, 기본 엔진(61.1%)에 비해서 개선된 엔진이 32.0% 성능 향상이 있음을 확인함으로써 제안한 방법이 웹 문서에 효과적임을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.85-87
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• 2005

프로그래밍 기술과 인터넷 통신의 발달로 인하여 보안성이 검증되지 않은 다양한 프로그램들이 생성되고 쉽게 유포되어 보안 취약성으로 인해 야기되는 다양한 문제의 심각성이 더해가고 있다. 따라서 사용자가 보안상 안전하게 사용할 수 있는 소프트웨어 인증절차가 필수적으로 요구되고 있는데, 이를 해결하기 위해 소프트웨어 안전성 평가에 대한 연구가 진행 중이지만, 기존의 방법들은 특정 영역에 한정적이어서 일반적인 소프트웨어의 보안성 평가(security evaluation) 방법으로써 부적합하다. 뿐만 아니라 기존의 시스템들은 단순 패턴매칭에 기반을 두고 있어 오용탐지가 크고 정확성이 떨어진다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 악성프로그램 코드의 구조와 흐름을 분석하여 규칙으로 정의하고 그 규칙에 따라 검사 대상 프로그램 코드에서 악성코드와 취약점 흐름을 탐지하는 규칙 기반의 소프트웨어 보안성 검증 시스템 프로토타입을 제안한다. 제안한 검증 시스템의 프로토타입은 악성코드와 소프트웨어 취약성을 동시에 탐지하여 보안성을 평가함으로써 범용적인 소프트웨어 평가에 활용 가능할 것이다.

• KAPE Magazine
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• s.170
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• pp.4-5
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• 2010

`가축전염병예방법 시행규칙(농림수산식품부령 제78호, 2009.8.21)'을 개정함에 따라 농림수산식품부는 지난 9월 20일 행정절차법 제41조의 규정에 따라 같이 공고했다. 본지는 '가축전염병예방법 시행규칙'의 주요내용과 취지를 요약 게재토록 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.1
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• pp.32-40
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• 2008

Fuzzy rules are very useful and efficient to describe classification rules especially when the attribute values are continuous and fuzzy in nature. However, it is generally difficult to determine membership functions for generating efficient fuzzy classification rules. In this paper, we propose a method of automatic generation of efficient fuzzy classification rules using evolutionary algorithm. In our method we generate a set of initial membership functions for evolutionary algorithm by supervised clustering the training data set and we evolve the set of initial membership functions in order to generate fuzzy classification rules taking into consideration both classification accuracy and rule comprehensibility. To reduce time to evaluate an individual we also propose an evolutionary algorithm with data partition evaluation in which the training data set is partitioned into a number of subsets and individuals are evaluated using a randomly selected subset of data at a time instead of the whole training data set. We experimented our algorithm with the UCI learning data sets, the experiment results showed that our method was more efficient at average compared with the existing algorithms. For the evolutionary algorithm with data partition evaluation, we experimented with our method over the intrusion detection data of KDD'99 Cup, and confirmed that evaluation time was reduced by about 70%. Compared with the KDD'99 Cup winner, the accuracy was increased by 1.54% while the cost was reduced by 20.8%.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.1
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• pp.83-91
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• 2013

As humans perform many tasks using computers, HCI(Human-Computer Interaction) has received much attention these days. One objective of HCI research is to propose how to design more consistent systems. In order to evaluate the consistency of HCI devices from the user's perspective, several models such as TAG(Task Action Grammar), GOMS(Goals-Operators-Methods-Selection Rule), and GTN(General Transition Network) have been developed. TAG specifies actions to perform tasks in terms of rule schema. It has been verified that the less the number of rule schema is, the better users perform the tasks due to assumably higher consistency. This paper hypothesizes that the consistency of systems depends not only on the number of rule schema but also on the distances between rule schema. That is, the closer the rule schema are, the easier it is to acquire the whole set of rule schema. An experiment supported this hypothesis. Therefore, distances between rule schema should be considered as well as the number of rule schema when designing systems.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.3
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• pp.629-638
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• 2016

Among data mining techniques, the association rule is one of the most used in the real fields because it clearly displays the relationship between two or more items in large databases by quantifying the relationship between the items. There are three primary quality measures for association rule; support, confidence, and lift. We evaluate association rules using these measures. The approach taken in the previous literatures as to estimation of association rule number has been one of a determination function method or a regression modeling approach. In this paper, we proposed a few of non-linear regression equations useful in estimating the number of rules and also evaluated the estimated association rules using the quality measures. Furthermore we assessed their usefulness as compared to conventional regression models using the values of regression coefficients, F statistics, adjusted coefficients of determination and variation inflation factor.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.8D no.5
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• pp.513-522
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• 2001

Active database execute an action of active rule defined in advance which is triggered automatically, whenever an event with the matching event specifications occurs, its condition is evaluated. Because these rules may in turn trigger other rules, the set of rules may be triggered each other indefinitely, Therefore, we propose a termination analysis method to guarantee termination. This proposed method considers composite event as well as rule execution time. Above all, the method not only uses deactivation graph combined to trigger graph for exact analysis, but also improves the complexity of analysis. Also the proposed method enhances accuracy of analysis result.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.5 no.2
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• pp.1-11
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• 2001

내진성능평가 시스템은 구조시스템의 합리적인 분류, 적절한 평가 기준, 그리고 종합적인 평가방법을 포함하여야한다. 외국의 현행 내진성능 평가방법은 데이터의 수집과 주요 평가 항목을 위한 약산식 그리고 평가 점수를 이용하여 전문가의 판단에 근거한 평가 방법을 제시하고 있다. 본 연구는 국내 건축구조물에 예비 내진평가 방법에 중점을 두고 퍼지추론 시스템에 근거한 내진평가방법의 전형을 개발한다. 평가항목의 위계는 건무의 수직, 수평방향을 불규칙성, 비대칭성, 여용성, 그리고 건물 연한을 포함한 전체적인 특성과 부재 단계에서의 상세한 평가 항목으로 구성한다. 퍼지추론방법에 대한 기존의 연구결과를 근허가혀 이용한 내진성능 평가방법에 적절히 적용하기 위하여 4가지 주요 모듈을 설정한다. (1) 퍼지 입력 (2) 퍼지에 근거한 규칙기반 (3) 퍼지추론, 그리고 (4) 퍼지출력으로 구성된다. 더욱이 개별적인 성능 수준에 종합적인 평가지수를 끌어내기 위하여 퍼지추론방법을 적용하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1993.06a
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• pp.93-97
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• 1993

본 논문은 한국어 문어변환(TTS:Text-to-Speech) 시스템내에서의 음성합성시 음질 및 자연성 개선을 위한 연구 결과이다. 합성음 평가방법으로는 한국어 발음대사전에 수록된 빈도수 순위대로 추출한 음절(V형: 19개, CV형:80개, VC형:30개, CVC형: 100개, 총 229개)을 대상으로 규칙합성시킨 1음절어(합성음절수:229개)중 음절유형별로 15개씩 총 60개 음절을 20초간 3회 반복음의 녹음 테이프를 작성한 합성음에 대하여 사전지식이 없는 임의의 그룹을 선정하여 이해도, 명료도, 잡음감, 자연성 등 4 가지 항목에 대하여 오피니온 평가를 수행한 결과를 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2007.05a
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• pp.109-113
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• 2007

본 논문은 칼라 패턴의 감성 평가를 위해 러프 집합 이론이 효과적으로 사용될 수 있음을 보여준다. 우리는 주어진 랜덤 칼라 패턴을 보여주고 사람들로 하여금 감성 평가를 하게 하여 수집된 심리학적 실험 데이터를 기반으로 VPRS(Variable Precision Rough Set) 이론을 적용, 관련 규칙들을 추출하였다. 이러한 규칙들은 벽지 등의 컬러 패턴들에 대한 근사적인 감성 평가 뿐만 아니라, 이미지 속성 공간을 언어적 이미지 스케일로 표현된 감성 공간으로 매핑 시키기 위한 적응 퍼지 시스템 등의 초기 조건으로도 사용할 수도 있다.