• 제목/요약/키워드: Ensemble technique

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KACTEIL-NER: 딥러닝과 앙상블 기법을 이용한 개체명 인식기 (KACTEIL-NER: Named Entity Recognizer Using Deep Learning and Ensemble Technique)

  • 박건우;박성식;장영진;최기현;김학수
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.324-326
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    • 2017
  • 개체명 인식은 입력 문장에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간 등과 같은 고유한 의미를 갖는 단어 열을 찾아 범주를 부착하는 기술이다. 기존의 연구에서는 단어 단위나 음절 단위를 입력으로 사용하였다. 하지만 단어 단위의 경우 미등록어 처리가 어려우며 음절 단위의 경우 단어 고유의 의미가 희석되는 문제가 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 형태소 단위 개체명 인식기와 음절 단위 개체명 인식기를 앙상블하여 보정된 결과를 예측하는 개체명 인식기를 제안한다. 제안된 모델은 각각의 단일 입력 모델보다 향상된 F1-점수(0.8049)를 보였다.

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Uncertainty decomposition in climate-change impact assessments: a Bayesian perspective

  • Ohn, Ilsang;Seo, Seung Beom;Kim, Seonghyeon;Kim, Young-Oh;Kim, Yongdai
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제27권1호
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    • pp.109-128
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    • 2020
  • A climate-impact projection usually consists of several stages, and the uncertainty of the projection is known to be quite large. It is necessary to assess how much each stage contributed to the uncertainty. We call an uncertainty quantification method in which relative contribution of each stage can be evaluated as uncertainty decomposition. We propose a new Bayesian model for uncertainty decomposition in climate change impact assessments. The proposed Bayesian model can incorporate uncertainty of natural variability and utilize data in control period. We provide a simple and efficient Gibbs sampling algorithm using the auxiliary variable technique. We compare the proposed method with other existing uncertainty decomposition methods by analyzing streamflow data for Yongdam Dam basin located at Geum River in South Korea.

가중 투표 기반의 앙상블 기법을 이용한 한국어 개체명 인식기 (A Korean Named Entity Recognizer using Weighted Voting based Ensemble Technique)

  • 권순재;허윤석;이건철;임지수;최호정;서정연
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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    • pp.333-336
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    • 2016
  • 본 연구에서는 개체명 인식의 성능을 향상시키기 위해, 가중 투표 방법을 이용하여 개체명 인식 모델을 앙상블 하는 방법을 제안한다. 각 모델은 Conditional Random Fields의 변형 알고리즘을 사용하여 학습하고, 모델들의 가중치는 다목적 함수 최적화 기법인 NSGA-II 알고리즘으로 학습한다. 실험 결과 제안 시스템은 $F_1Score$ 기준으로 87.62%의 성능을 보여, 단독 모델 중 가장 높은 성능을 보인 방법보다 2.15%p 성능이 향상되었다.

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미래병사 생체환경센서 시스템 설계에 관한 연구 (A Study on Designing the System of Vital and Environmental Sensor for Future Soldier System)

  • 김현준;채제욱;최의중
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제16권3호
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    • pp.233-239
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    • 2013
  • This paper includes the algorithm of eliminating noise, the processing technique of sensor and the results of designing vital and environmental sensor, one of the survivability subsystem of Future Soldier System. In this paper, we propose the adaptive filtering, moving noise removal in order to detect signals stabilized. And these help that we get bio-signals the ECG calculating methods such as search back and ensemble method. It is made up the vital and environmental sensor including the flexible sensor. In that sense, this study can be applied when it is planned the modular type Future Soldier System.

KACTEIL-NER: 딥러닝과 앙상블 기법을 이용한 개체명 인식기 (KACTEIL-NER: Named Entity Recognizer Using Deep Learning and Ensemble Technique)

  • 박건우;박성식;장영진;최기현;김학수
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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    • pp.324-326
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    • 2017
  • 개체명 인식은 입력 문장에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간 등과 같은 고유한 의미를 갖는 단어 열을 찾아 범주를 부착하는 기술이다. 기존의 연구에서는 단어 단위나 음절 단위를 입력으로 사용하였다. 하지만 단어 단위의 경우 미등록어 처리가 어려우며 음절 단위의 경우 단어 고유의 의미가 희석되는 문제가 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 형태소 단위 개체명 인식기와 음절 단위 개체명 인식기를 앙상블하여 보정된 결과를 예측하는 개체명 인식기를 제안한다. 제안된 모델은 각각의 단일 입력 모델보다 향상된 F1-점수(0.8049)를 보였다.

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효율향상 프로그램의 성과계량검증을 위한 계측자료 보정 기법 (A Measuring Data Calibration Technique for Measurement and Verification of Energy-Efficiency Programs)

  • 조기선;박종진;이창호
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 A
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    • pp.834-836
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    • 2005
  • This paper describes algorithms for enhancing the reliability of measurements to verify the performance of energy efficiency programs with an simple method. Fundamentally, measurements contain erroneous data because of the various causes. and so proper procedures or schemes are prepared before the performance is evaluated. In this paper, we propose an approach for detecting and correcting an adulterate data, such as missing and bad data. Erroneous data are detected or corrected by pre-described measuring conditions, ensemble average, and standard deviation of measurements at measuring time. The proposed algorithms are tested by field test measurements. From case studies we drew the promising results.

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Single Nanoparticle Photoluminescence Studies of Visible Light-Sensitive TiO2 and ZnO Nanostructures

  • Yoon, Minjoong
    • Rapid Communication in Photoscience
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    • 제2권1호
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    • pp.9-17
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    • 2013
  • Visible light-sensitive $TiO_2$ and ZnO nanostructure materials have attracted great attention as the promising material for solar energy conversion systems such as photocatalysts for water splitting and environmental purification as well as nano-biosensors. Success of their applications relies on how to control their surface state behaviors related to the exciton dynamics and optoelectronic properties. In this paper, we briefly review some recent works on single nanoparticle photoluminescence (PL) technique and its application to observation of their surface state behaviors which are raveled by the conventional ensemble-averaged spectroscopic techniques. This review provides an opportunity to understand the temporal and spatial heterogeneities within an individual nanostructure, allowing for the potential use of single-nanoparticle approaches in studies of their photoenergy conversion and nano-scale optical biosensing.

PVDF를 이용한 마이크로스트립 안테나에 관한 연구 (A study on microstrip antenna using PVDF)

  • 강현일;송준태
    • 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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    • 한국전기전자재료학회 2005년도 추계학술대회 논문집 Vol.18
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    • pp.224-225
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    • 2005
  • The microstrip patch antenna with PVDF (poly vinylidene fluoride) substrate, were experimentally studied at frequency 6 GHz. During the design of the essential elements of microstrip antenna, EM simulation tool Ensemble V 7.0 is used. We observed the resonant frequency by DC appled electric field in a microstrip patch antenna. This research has been made as an electronically tunable microstrip antenna, taking advantage of the voltage control dielectric substrate and piezoelectric properties substrate. We discuss the effect of substrates, electric field and piezoelectric phenomena in the PVDF microstrip antenna. The antenna frequency can be changed by varying the applied dc voltage. In this paper, we propose, a new technique to agile frequency of the microstrip antenna by using the PVDF piezoelectric substrate.

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난류 경계층에 잠긴 수직벽 주위 유동의 2차원성 연구 (Experimental Investigation of Two-dimensionality of Flow around the Vertical Fence Submerged in a Turbulent Boundary Layer)

  • 차재은;김형우;김형범
    • 한국가시화정보학회지
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    • 제8권1호
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    • pp.13-18
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    • 2010
  • An experimental investigation of the flow around a vertical fence was carried out using a PIV velocity field measurement technique. The vertical fence was embedded in a turbulent boundary layer. The instantaneous velocity fields measured at cross-sectional planes reveal complex longitudinal vortices that vary in size and strength, developing from the upstream location. In the instantaneous vorticity and velocity field data, the shear flow separated from the fence top is highly turbulent and shows unsteady flow characteristics. The topography of the ensemble averaged velocity fields, especially the separation bubble formed behind the fence, shows that the spatial distributions of streamwise velocity (U) and vertical (V) are symmetric, the spanwise velocity (W) is skew-symmetric with respect to the central xy-plane(z=0).

가중 투표 기반의 앙상블 기법을 이용한 한국어 개체명 인식기 (A Korean Named Entity Recognizer using Weighted Voting based Ensemble Technique)

  • 권순재;허윤석;이건철;임지수;최호정;서정연
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.333-336
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    • 2016
  • 본 연구에서는 개체명 인식의 성능을 향상시키기 위해, 가중 투표 방법을 이용하여 개체명 인식 모델을 앙상블 하는 방법을 제안한다. 각 모델은 Conditional Random Fields의 변형 알고리즘을 사용하여 학습하고, 모델들의 가중치는 다목적 함수 최적화 기법인 NSGA-II 알고리즘으로 학습한다. 실험 결과 제안 시스템은 $F_1Score$기준으로 87.62%의 성능을 보여, 단독 모델 중 가장 높은 성능을 보인 방법보다 2.15%p 성능이 향상되었다.

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