• Title/Summary/Keyword: 혼합이용 패턴

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Relation Extraction based on Composite Kernel using Pattern Similarity of Predicate-Argument Structure (술어-논항 구조의 패턴 유사도를 활용한 혼합 커널 기반 관계 추출)

  • Jeong, Chang-Hoo;Chun, Hong-Woo;Choi, Yun-Soo;Song, Sa-Kwang;Choi, Sung-Pil
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2011.06c
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    • pp.276-279
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    • 2011
  • 문서 내에 존재하는 개체 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 개발되어 비교적 높은 성능을 보여준 트리 커널의 구절 구조 유사성 정보와 두 개체 사이의 유의미한 연관관계를 표현하는 술어-논항 구조 패턴의 유사성 정보를 활용하는 혼합 커널을 제안한다. 구문적 구조를 이용하는 기존의 트리 커널 기법에 술어와 논항 간의 의미적 구조를 활용하는 술어-논항 구조 패턴 유사도 커널을 결합하여 상호보완적인 혼합 커널을 구성하였고, 실험을 통하여 개발된 커널의 성능을 측정하였다. 실험 결과 구절 구조 정보를 이용하는 트리 커널만을 단독으로 사용했을 때보다 술어-논항 구조의 패턴 정보를 결합한 혼합 커널을 사용했을 때에 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관계 인스턴스에 대한 구절 구조 정보뿐만 아니라 개체 간의 유의미한 연관관계를 표현해주는 술어-논항 구조 패턴 또한 관계 추출 작업에 매우 유용한 정보임을 입증하고 있다.

The Virtual Robot Arm Control Method by EMG Pattern Recognition using the Hybrid Neural Network System (혼합형 신경회로망을 이용한 근전도 패턴 분류에 의한 가상 로봇팔 제어 방식)

  • Jung, Kyung-Kwon;Kim, Joo-Woong;Eom, Ki-Hwan
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.10 no.10
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    • pp.1779-1785
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    • 2006
  • This paper presents a method of virtual robot arm control by EMG pattern recognition using the proposed hybrid system. The proposed hybrid system is composed of the LVQ and the SOFM, and the SOFM is used for the preprocessing of the LVQ. The SOFM converts the high dimensional EMG signals to 2-dimensional data. The EMG measurement system uses three surface electrodes to acquire the EMG signal from operator. Six hand gestures can be classified sufficiently by the proposed hybrid system. Experimental results are presented that show the effectiveness of the virtual robot arm control by the proposed hybrid system based classifier for the recognition of hand gestures from EMG signal patterns.

Analysis of the mixing effect of the confluence by the difference in water temperature between the main stream and the tributary (본류와 지류의 수온차에 의한 합류부 혼합 양상 분석)

  • Ahn, Seol Ha;Lee, Chang Hyun;Kim, Kyung Dong;Kim, Dong Su;Lyu, Si Wan;Kim, Young Do
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.175-175
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    • 2022
  • 하천 합류부는 서로 다른 지형학적 특성과 수리학적 특성을 가지는 두 개의 하천이 하나로 합쳐지는 구간으로 급격한 흐름의 변화 및 퇴적물의 유입과 수리학적 지형변화가 발생하는 구간이다. 합류부 구간에서는 물질의 종류 또는 온도차로 인해 밀도 차이로 유체의 흐름이 발생하게 되는데 이것을 밀도류라고 한다. 밀도차이에 의해 성층이 생긴 수체혼합거동을 파악하기 위해서는 본류 및 지류의 일정 구간을 포함하는 합류부 구간에 대한 정밀한 계측 및 관찰이 필요하다. 이러한 수체 혼합에 대한 종합적인 분석은 유속장 및 유량정보를 취득하여 파악할 수 있지만, 성층류가 흐르는 하천의 서로 상이한 물리적 특성과 수질특성을 가지는 수체의 혼합양상 및 그에 따른 물질혼합양상을 파악하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 합류부 구간에서의 수온 분포를 통하여 밀도류를 파악하고자 한다. 하천의 광범위한 데이터 중 연직 자료와 수표면 자료를 취득하였고, 이를 통해 합류부의 성층현상을 확인하고자 하였다. ADCP를 보트 측면에 설치하여 저속운행으로 수리량을 측정하는 방식과 YSI를 이용해 측선설치 없이 측선 선정 후 보트를 이용하여 흐름에 직각인 방향으로 이동하며 실시간 농도를 측정하는 방식으로 얻은 연직자료 중 수온, EC 등의 직독식 센서 데이터 값을 사용하여 수온차에 따른 수체혼합 패턴을 분석하여 합류부의 혼합 양상을 분석 하고자 하였다. 본 연구에서는 기존 수질측정의 한계였던 1차원적인 측정결과가 나타내는 분석결과를 2차원적으로 보완이 가능하며, 비교 분석한 결과를 토대로 밀도류에 따른 혼합양상 결과가 지니는 혼합패턴을 분석한다면 향후 하천 하류구간의 취수장 취수 시스템에 많은 도움을 줄 뿐만 아니라 합류부 구간의 혼합패턴에 따라 수층 내 성층구간의 현황조사 및 혼합특성 파악을 통해 관리방안제시에 사용될 것으로 사료된다.

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The Identification of Blended Sesame Oils by Electronic Nose (전자코를 이용한 혼합 참기름의 판별 연구)

  • Shin, Jung-Ah;Lee, Ki-Teak
    • Korean Journal of Food Science and Technology
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    • v.35 no.4
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    • pp.648-652
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    • 2003
  • Precise and rapid method out for distinguishing blended sesame oils through the electronic nose analysis was developed. Sesame oil was blended with corn oil at the ratio of 95 : 5, 90: 10, and 80 : 20 (w/w), respectively. Samples were then analyzed by gas chromatography, SPME-GC/MS, and the electronic nose composed of 12 different metal oxide sensors. Sensitivities $(delta\;R_{gas}/R_{air})$ of sensors from electronic nose were analyzed by principal component analysis (PCA). Proportion of the first principal component was 98.76%.

A Study On Quality Characteristics Classification using Design Pattern and Anti Pattern (디자인패턴과 안티패턴을 이용한 품질 특성 분류에 관한 연구)

  • 김상영;황선명;김재웅;노병규;조규민
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04c
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    • pp.4-6
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    • 2003
  • 디자인 패턴과 안티 패턴의 원리는 혼합되어 사용되어진다. 디자인 패턴은 소프트웨어 품질에 대하여 공격적인 예방치료에 목적을 두며, 안티 패턴은 품질 이슈에 대하여 체계적인 진단을 수행하는 것이다. 품질에 대한 국제 표준으로는 ISO/IEC 9126, ISO/IEC 12119등이 있다. 최근에는 이러한 품질에 관련된 문제점들을 해결하기 위하여 디자인 패턴과 안티 패턴에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 현재 대표적으로 사용되어지는 디자인 패턴과 안티 패턴을 ISO/IEC 9126의 품질 특성별로 분류하고 이들간의 상호 연관성에 대하여 연구하였다.

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Gaussian Mixture Model for Data Clustering using Fuzzy Entropy Measures (데이터 클러스터링을 위한 가우시안 혼합 모델을 이용할 퍼지 정보량 측정)

  • 임채주;최병인;이정훈
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2004.10a
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    • pp.335-338
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    • 2004
  • 본 논문에서는 기존의 정보량(Entropy) 기반 클러스터링 기법을 향상시키기 위한 방법으로서 퍼지 정보량을 이용하였다 가우시안 혼합 모델을 이용하면, 프로토타입의 목적 함수를 이용하는 클러스터링 기법보다 향상된 결과를 얻을 수 있고, Parameter의 조정이 요구되지 않는다. 그러나, 가우시안 혼합 모델의 사용은 주어진 패턴 집합을 클러스터링하는데 계산량의 증가를 초래하게 된다. 본 논문에서는 가우시안 혼합 모델의 정형화에 요구되는 계산량을 감소시키는 방법을 제시한다 또한 퍼지정보량(Fuzzy Entropy)을 적용하여 기존의 정보량 기반의 클러스터링 결과와 비교 분석하였다.

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Relation Extraction based on Composite Kernel combining Pattern Similarity of Predicate-Argument Structure (술어-논항 구조의 패턴 유사도를 결합한 혼합 커널 기반관계 추출)

  • Jeong, Chang-Hoo;Choi, Sung-Pil;Choi, Yun-Soo;Song, Sa-Kwang;Chun, Hong-Woo
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.12 no.5
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    • pp.73-85
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    • 2011
  • Lots of valuable textual information is used to extract relations between named entities from literature. Composite kernel approach is proposed in this paper. The composite kernel approach calculates similarities based on the following information:(1) Phrase structure in convolution parse tree kernel that has shown encouraging results. (2) Predicate-argument structure patterns. In other words, the approach deals with syntactic structure as well as semantic structure using a reciprocal method. The proposed approach was evaluated using various types of test collections and it showed the better performance compared with those of previous approach using only information from syntactic structures. In addition, it showed the better performance than those of the state of the art approach.

A Memory-based Learning using Repetitive Fixed Partitioning Averaging (반복적 고정분할 평균기법을 이용한 메모리기반 학습기법)

  • Yih, Hyeong-Il
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.10 no.11
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    • pp.1516-1522
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    • 2007
  • We had proposed the FPA(Fixed Partition Averaging) method in order to improve the storage requirement and classification rate of the Memory Based Reasoning. The algorithm worked not bad in many area, but it lead to some overhead for memory usage and lengthy computation in the multi classes area. We propose an Repetitive FPA algorithm which repetitively partitioning pattern space in the multi classes area. Our proposed methods have been successfully shown to exhibit comparable performance to k-NN with a lot less number of patterns and better result than EACH system which implements the NGE theory.

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Nutritional status and metabolic syndrome risk according to the dietary pattern of adult single-person household, based on the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (국민건강영양조사 자료에 의한 식이 패턴별 1인 가구의 영양 상태와 대사증후군 위험도)

  • Keum, Yu Been;Yu, Qi Ming;Seo, Jung-Sook
    • Journal of Nutrition and Health
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    • v.54 no.1
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    • pp.23-38
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    • 2021
  • Purpose: This study was undertaken to evaluate the health, nutritional status and metabolic syndrome risk according to the dietary pattern of adult single-person households, using information obtained from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). Methods: Data were collected from the 2013-2016 KNHANES, of adults aged 19-64 years, belonging to single-person households. Based on cluster analysis, the dietary patterns of subjects were classified into three groups. The dietary behavior factors, health-related factors, nutritional status, and prevalence of metabolic syndrome obtained from KNHANES questionnaires were compared according to the individual dietary pattern. The nutrient intake data of the subjects were calculated using the semi-food frequency questionnaire. Moreover, blood and physical measurement data of the subjects were analyzed to obtain the prevalence of metabolic syndromes. Results: The major dietary intakes of subjects were classified as 'Rice and kimchi', 'Mixed', and 'Milk·dairy products and fruits' patterns. Characteristics of subjects based on their dietary pattern, gender, age, and education level were significantly different. The 'Milk and fruits' pattern showed low frequency of skipping breakfast and eating out, and had higher intake of dietary supplements. Frequency of alcohol intake and smoking rates were highest in the 'Mixed' pattern. Maximum nutrient intake of fat, vitamin A, riboflavin, vitamin C, niacin, calcium, phosphorus, and potassium was obtained in the 'Milk·dairy products and fruits' pattern. According to dietary patterns adjusted for age and gender, the risk of metabolic syndrome was 0.380 times lower in the 'Milk·dairy products and fruit' pattern than in the 'Rice and kimchi' pattern. However, when adjusted for other confounding factors, no significant difference was obtained between dietary patterns for metabolic syndrome risk. Conclusion: These results indicate that the health and nutritional status of a single-person household is possibly affected by the dietary intake of subjects.

POS-Tagging Model Combining Rules and Word Probability (규칙과 어절 확률을 이용한 혼합 품사 태깅 모델)

  • Hwang, Myeong-Jin;Kang, Mi-Young;Kwon, Hyuk-Chul
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10b
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    • pp.11-15
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    • 2006
  • 본 논문은, 긍정적 가중치와 부정적 가중치를 통해 표현되는 규칙에 기반을 둔 품사 태깅 모델과, 형태 소 unigram 정보와 어절 내의 카테고리 패턴에 기반하여 어절 확률을 추정하는 품사 태깅 모델의 장점을 취하고 단점을 보완할 수 있는 혼합 품사 태깅 모델을 제안한다. 이 혼합 모델은 먼저, 규칙에 기반한 품사 태깅을 적용한 후, 규칙이 해결하지 못한 결과에 대해서 통계적인 기법을 사용하여 품사 태깅을 한다. 본 연구는 어절 내 카테고리 패턴정보에 따른 파라미터 set과 형태소 unigram만을 이용해 어절 확률을 계산해 내므로 다른 통계기반 접근방법에서와는 달리 작은 크기의 통계사전만을 필요로 하며, 카테고리 패턴 정보를 사용함으로써 통계기반 접근 방법의 가장 큰 문제점인 data sparseness 문제 또한 줄일 수 있다는 이점이 있다. 특히, 본 논문에서 사용할 통계 모델은 어절 확률에 기반을 두고 있기 때문에 한국어의 특성을 잘 반영할 수 있다. 본 논문에서 제안한 혼합 모델은 규칙이 적용된 후에도 후보열이 둘 이상 남아 오류로 반환되었던 어절 중 24%를 개선한다.

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