• 제목/요약/키워드: Event Extraction

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조기 화재 경보 시스템을 위한 비디오 기반 연기 감지 방법 (A Smoke Detection Method based on Video for Early Fire-Alarming System)

  • 퉁트룽;김종면
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제18B권4호
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    • pp.213-220
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    • 2011
  • 본 논문은 조기 화재 경보 시스템에서 예측하지 못한 위험요소들의 이벤트에 즉각 응답하는 비디오 기반의 효과적인 4단계 연기 감지 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 근사 미디언(approximate median) 방법을 사용하여 비디오의 현재 프레임에서 움직이는 영역들을 분리한다. 두 번째 단계에서는 연기의 칼라 기반 분리 기법을 사용하여 이러한 움직이는 영역들로부터 후보 연기 영역을 선택한다. 세 번째 단계에서는 특징추출 알고리즘을 사용하여 연기의 움직임이나 지역 불규칙성과 같은 후보 연기 영역들의 특징을 분석하여 연기의 다섯 가지 특징 파라미터를 추출한다. 네 번째 단계에서는 추출된 다섯 가지 특징 파라미터를 K-nearest neighbor (KNN) 알고리즘의 입력으로 사용하여 후보 연기 영역이 연기인지 아닌지를 구분한다. 모의실험 결과, 제안하는 4 단계 연기 감지 방법은 기존의 연기 감지 알고리즘들과 비교하여 연기감지의 정확도에서 우수한 성능을 보였고, 또한 오픈된 넓은 공간에서도 높은 신뢰성과 낮은 오류 경보율을 보였다.

랜덤 포레스트를 이용한 한국어 상호참조 해결 (Coreference Resolution for Korean Using Random Forests)

  • 정석원;최맹식;김학수
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제5권11호
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    • pp.535-540
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    • 2016
  • 상호참조 해결은 문서 내에 존재하는 멘션들을 식별하고, 참조하는 멘션끼리 군집화하는 것으로 정보 추출, 사건 추적, 질의응답과 같은 자연어처리 응용에 필수적인 과정이다. 최근에는 기계학습에 기반한 다양한 상호참조 해결 모델들이 제안되었으며, 잘 알려진 것처럼 이런 기계학습 기반 모델들은 상호참조 멘션 태그들이 수동으로 부착된 대량의 학습 데이터를 필요로 한다. 그러나 한국어에서는 기계학습 모델들을 학습할 가용한 공개 데이터가 존재하지 않는다. 그러므로 본 논문에서는 다른 기계학습 모델보다 적은 학습 데이터를 필요로 하는 효율적인 상호참조 해결 모델을 제안한다. 제안 모델은 시브-가이드 자질 기반의 랜덤 포레스트를 사용하여 상호참조하는 멘션들을 구분한다. 야구 뉴스 기사를 이용한 실험에서 제안 모델은 다른 기계학습 모델보다 높은 0.6678의 CoNLL F1-점수를 보였다.

Helicobacter pylori Infection에 관한 합성의약품 대비 한약의 효과에 대한 체계적 문헌고찰: PubMED를 중심으로 (Systematic Review of the Effects of Herbal Medicine Versus Synthetic Drugs on Helicobacter Pylori Infection)

  • 조은지;정설;곽승연;정의민
    • 대한한의학방제학회지
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    • 제29권4호
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    • pp.285-295
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    • 2021
  • Objective : This systematic review was conducted to investigate the effect of herbal medicine on Helicobacter pylori(H. pylori) infection compared to amoxicillin included synthetic drugs. Methods : Relevant randomized controlled trials(RCTs) which were published prior to December 26, 2020, were collected using PubMED database. Risk of bias evaluation and data extraction were done independently by two reviewers, and the third reviewer reassessed mismatching parts. Results : Two RCTs testing two different herbal medicines against synthetic drugs solitary treatment or synthetic drugs with placebo for herbal medicine were included. One study reported that there was no significant difference between the eradication rate of synthetic drugs and the herbal medicine. The other study did not report the eradication rate of the herbal medicine. One study reported histologic severity, the other reported dyspepsia score as efficacy indicators. There was no adverse event reported in all studies. However, the number of included RCTs was too small, the quality of reported data was not enough to verify efficacy of herbal medicine, and there were some methodological problems. Conclusion : It was difficult to conclude that solitary treatment of herbal medicine was as effective as amoxicillin included synthetic drugs for H. pylori infection.

머신러닝을 이용한 웹페이지 내의 특정 정보 추출 (Extracting Specific Information in Web Pages Using Machine Learning)

  • 이정윤;김재곤
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제41권4호
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    • pp.189-195
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    • 2018
  • With the advent of the digital age, production and distribution of web pages has been exploding. Internet users frequently need to extract specific information they want from these vast web pages. However, it takes lots of time and effort for users to find a specific information in many web pages. While search engines that are commonly used provide users with web pages containing the information they are looking for on the Internet, additional time and efforts are required to find the specific information among extensive search results. Therefore, it is necessary to develop algorithms that can automatically extract specific information in web pages. Every year, thousands of international conference are held all over the world. Each international conference has a website and provides general information for the conference such as the date of the event, the venue, greeting, the abstract submission deadline for a paper, the date of the registration, etc. It is not easy for researchers to catch the abstract submission deadline quickly because it is displayed in various formats from conference to conference and frequently updated. This study focuses on the issue of extracting abstract submission deadlines from International conference websites. In this study, we use three machine learning models such as SVM, decision trees, and artificial neural network to develop algorithms to extract an abstract submission deadline in an international conference website. Performances of the suggested algorithms are evaluated using 2,200 conference websites.

A Study of Corporate CSR Effects on Corporate Crisis Management

  • LEE, Jae-Min;QUAN, Zhixuan
    • 융합경영연구
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    • 제8권2호
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    • pp.13-17
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    • 2020
  • Purpose: In modern corporate management, the establishment of a crisis management system that minimizes damage through measures used to respond to corporate crises is no longer an option. The importance of corporate reputation and brand asset management in modern enterprise management cannot be overemphasized and negative events that might arise from a number of different causes can cause brand crises. Research design, data and methodology: More than half of the questionnaire respondents were female (252 or 53%). More than a fourth of the respondents were aged 20 (122 or 26%) and the number of married participants was 196 (41%). Of the participants, 32% (153) had graduated from college. Only 18% (87) were employees and the monthly household income was 121. In this study, we conducted factor analysis in order to extract the variables that may enhance the explanation capability of each variable. For the method of factor extraction, an Eigen value of at least 1 was used as was factor loading. An analysis was performed using the Cronbach's alpha coefficient to verify the reliability of the measurement scale. Results: First, the analysis of the impact of the social responsibility activities on brand image revealed that the social, economic, philanthropic, ethical, and environmental responsibility activities significantly affected brand image, but legal responsibility activities were not statistically significant. Second, the analysis of the impact of brand image on loyalty showed that brand image had a significant impact on loyalty. Third, the analysis of the impact of social responsibility activities on loyalty showed that they had a significant impact on loyalty. Conclusions: The pro-social enterprise image is not only a brand asset that can be shared, but also a heavy proposition followed by a corresponding social responsibility, it will have to practice transparent corporate management based on clear principles through the establishment of various systems and the implementation of a strict code of conduct within the enterprise.

Complications reported with the use of orthodontic miniscrews: A systematic review

  • Giudice, Antonino Lo;Rustico, Lorenzo;Longo, Miriam;Oteri, Giacomo;Papadopoulos, Moschos A.;Nucera, Riccardo
    • 대한치과교정학회지
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    • 제51권3호
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    • pp.199-216
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    • 2021
  • Objective: The aim of this systematic review was to evaluate the complications and side effects associated with the clinical use of orthodontic miniscrews by systematically reviewing the best available evidence. Methods: A survey of articles published up to March 2020 investigating the complications associated with miniscrew insertion, in both the maxilla and mandible, was performed using 7 electronic databases. Clinical studies, case reports, and case series reporting complications associated with the use of orthodontic miniscrew implants were included. Two authors independently performed study selection, data extraction, and risk-of-bias assessment. Results: The database survey yielded 24 articles. The risk-of-bias assessment revealed low methodological quality for the included studies. The most frequent adverse event reported was root injury with an associated periradicular lesion, vitality loss, pink discoloration of the tooth, and transitory loss of pulp sensitivity. Chronic inflammation of the soft tissue surrounding the miniscrew with mucosal overgrowth was also reported. The other adverse events reported were lesion of the buccal mucosa at the insertion site, soft-tissue necrosis, and perforation of the floor of the nasal cavity and maxillary sinus. Adverse events were also reported after miniscrew removal and included secondary bleeding, miniscrew fracture, scars, and exostosis. Conclusions: These findings highlight the need for clinicians to preliminarily assess generic and specific insertion site complications and side effects.

시각적 특징을 기반한 샷 클러스터링을 통한 비디오 씬 탐지 기법 (Video Scene Detection using Shot Clustering based on Visual Features)

  • 신동욱;김태환;최중민
    • 지능정보연구
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    • 제18권2호
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    • pp.47-60
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    • 2012
  • 비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.

위성 자료를 이용한 도시지역 극치강우 모니터링: 2011년 7월 집중호우를 중심으로 (Validation of Extreme Rainfall Estimation in an Urban Area derived from Satellite Data : A Case Study on the Heavy Rainfall Event in July, 2011)

  • 윤선권;박경원;김종필;정일원
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제47권4호
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    • pp.371-384
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    • 2014
  • 본 논문에서는 천리안(Communication, Ocean and Meteorological Satellite; COMS)과 TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission)을 통하여 관측한 위성영상자료를 이용한 극치강우(Extreme Rainfall) 추정 알고리즘을 개발하였으며, 2011년 7월 집중호우를 대상으로 그 적용성을 평가하였다. TRMM/PR(TRMM/Precipitation Radar)과 AWS(Automatic Weather System) 자료를 이용하여 고도에 따른 멱급수 회귀방정식으로 Z-R관계식을 추정한 결과 $Z=303R^{0.72}$를 산출하였으며, 지상관측 자료와 비교한 결과 상관계수가 0.57로 분석되었다. 이 값과 TRMM/VIRS(TRMM/Visible Infrared Scanner)와의 관계를 이용하여 극치강우알고리즘을 개발하였으며, 천리안 위성에 적용하여 10분강 우를 추정한 결과 강우강도가 큰 경우에는 과소 추정하는 경향이, 작은 경우에는 과대 추정하는 경향이 있는 것으로 분석되었으나, 전반적인 패턴은 관측과 유사한 경향이 있는 것으로 분석되었다. 또한 이 알고리즘을 같은 센서를 이용하는 천리안 위성에 적용하여 AWS의 상관관계를 분석한 결과, 10분 강우량의 경우 상관계수는 0.517로 평균제곱근 오차는 3.146으로 분석되었고, 공간 상관행렬 오차의 평균은 -0.530~-0.228의 음의 상관을 보이는 것으로 분석되었다. 위성자료를 이용한 극치강우량 추정의 오차 발생 원인은 여러 가지 외부적인 요인으로 판단되며, 지속적인 알고리즘 개선 및 오차보정을 통한 정확도 개선이 필요한 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 추후 다양한 정지궤도위성의 이용을통 한 다중 원격탐사자료의 활용으로 보다 정확한 미계측 유역 수문자료 확충 및 실시간 홍수 예 경보 시스템 구축에 활용이 가능할 것으로 사료된다.

SIEM을 이용한 침해사고 탐지방법 모델 제안 (Model Proposal for Detection Method of Cyber Attack using SIEM)

  • 엄진국;권헌영
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.43-54
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    • 2016
  • 최근 각종 사이버 범죄 위협이 증가하고 있고, 근래 각종 정보시스템을 대상으로 하는 사이버 공격에 대해서 사전 탐지, 차단 등 최전방에서 초동대응을 해야 하는 보안관제센터의 중요성이 높아가고 있다. 보안관제센터, 침해대응센터, 사이버테러 대응센터, Cert Team, SOC(Security Operater Center) 등의 이름으로 국가기관 및 금융권 등의 보안관제센터 분석인원들은 사이버 공격 예방을 위한 많은 노력들을 하고 있다. 침해사고 탐지를 위한 방법으로 관제시스템을 이용하거나 네트워크 보안장비들을 활용하여 탐지를 하고 있다. 하지만 단순 패턴기반으로만 모니터링 하는 1차원적인 방법으로는 침해사고의 예방을 위한 탐지방법으로 많이 부족하다. 관제시스템도 많은 발전을 하고 있으며 침해위협에 대한 예방활동으로 탐지방법에 대한 연구들도 많이 진행하고 있다. 근래 ESM에서 SIEM 시대로 넘어가면서 관제시스템으로 많은 정보를 가져올 수 있게 되었고 필요한 데이터만을 파싱, 분석하여 침해위협 시나리오에 접목시켜 상관분석 정책을 만들 수 있게 되었다. 이에 본 논문에서는 초창기 관제시스템부터 지금의 SIEM(Security Information Event Management)을 이용한 관제시스템까지 노하우를 통하여 효과적인 침해위협의 탐지방법에 대한 사례연구를 발표한다. 본 사례연구 결과를 통해서 우리나라의 다른 관제센터에서 침해사고 탐지를 효과적으로 할 수 있도록 도움이 되었음 한다. 과거 단순 위협 탐지가 아닌 시나리오 기반의 관제체계를 소개하고 상관분석정책에 대한 제작 및 검증방법을 제시하고자 한다.

RT-PCR을 이용한 유전자변형파파야(55-1)검사법 확립 및 파파야가공식품의 적용 연구 (Establishment and application of a qualitative real-time polymerase chain reaction method for detecting genetically modified papaya line 55-1 in papaya products)

  • 권유진;정소영;조경철;박지은;구은주;서동혁;김유진;황지현;박성수;최선옥;임철주
    • 분석과학
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    • 제28권2호
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    • pp.117-124
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    • 2015
  • Genetically modified (GM) papaya line 55-1, which is resistant to PRSV infection, has been marketed globally. Prompt and sensitive protocols for specific detections are essential for the traceability of this line. Here, an event- and construct-specific real-time polymerase chain reaction (RT-PCR) method was established to detect 55-1. Qualitative detection was possible for fresh papaya fruit up to dilutions of 0.005% and 0.01% for the homozygous SunUp and heterozygous Rainbow cultivars, respectively, in non-GM papaya. The method was applied in the qualitative detection of 55-1 in eight types of commercially processed papaya products. Additionally, papaya products were monitored to distinguish GM papaya using the P35S and T-nos RT-PCR detection methods. As expected, detection capacity was improved via modified sample preparation and the established RT-PCR detection method. Taking these results together, it can be suggested that a suitable method for the extraction and purification of DNA from processed papaya products was established for the detection of GM papaya.