• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권12호
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• pp.3944-3951
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• 2021

Several reasons such as no free lunch theorem indicate that there is not a universal Feature selection (FS) technique that outperforms other ones. Moreover, some approaches such as using synthetic dataset, in presence of large number of FS techniques, are very tedious and time consuming task. In this study to tackle the issue of dependency of estimation accuracy on the selected FS technique, a methodology based on the heterogeneous ensemble is proposed. The performance of the major learning algorithms of neural network (i.e. the FFNN-BR, the FFNN-LM) in combination with the diverse FS techniques (i.e. the NCA, the F-test, the Kendall's tau, the Pearson, the Spearman, and the Relief) and different combination techniques of the heterogeneous ensemble (i.e. the Min, the Median, the Arithmetic mean, and the Geometric mean) are considered. The target parameters/transients of Bushehr nuclear power plant (BNPP) are examined as the case study. The results show that the Min combination technique gives the more accurate estimation. Therefore, if the number of FS techniques is m and the number of learning algorithms is n, by the heterogeneous ensemble, the search space for acceptable estimation of the target parameters may be reduced from n × m to n × 1. The proposed methodology gives a simple and practical approach for more reliable and more accurate estimation of the target parameters compared to the methods such as the use of synthetic dataset or trial and error methods.

• 인지과학
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• 제21권1호
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• pp.199-231
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• 2010

이 연구는 개념결합의 처리과정에 대한 관계-기반 접근과 차원-기반 접근의 설명을 대조하고, 그 함의를 고찰하고자 하였다. 실험 1에서는 두 가지 조망 중에서 차원-기반 접근을 채택하여 내재적/외재적 자질 간 구분을 통한 처리과정의 차이를 검토하였다. 내재적 자질에의 의존도가 높은 개념, 즉 내재적 개념이 수식개념으로 사용될 때, 개념결합의 해석이 촉진되는 경향이 나타났다. 이 결과는 개념결합의 처리는 성분개념 내부의 정보에 의해 결정된다는 개념-내적 설명의 타당성을 보여준다. 실험 2에서는 관계-기반 설명을 지지하는 Gagne(2000)의 결과를 차원-기반 설명으로 재분석해보기 위해 그의 연구에서 사용한 개념들의 외재성을 검토하였다. 관계적 개념결합 조건에서의 개념 외재성이 그렇지 않은 조건에 비해 높은 것으로 나타났다. 두 실험 결과는 차원-기반 설명과 관계-기반 설명이 개념결합에 실제로 관여하는 정보의 다양성에 의해 통합될 수 있는 가능성을 시사하였다. 논의에서는 이 연구가 개념결합 연구에서 갖는 함의와 추후 연구방향을 제시하였다.

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2004년도 학술논문집
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• pp.319-329
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• 2004

The electrorefining experiments with an anode composed of U, Y, Gd, Nd and Ce (or U, Gd, Dy and Ce) were carried out in the KC1-LiCl eutectic melt at $500^{\circ}C$, Uranium was the major component in the cathode deposits at the high initial uranium concentration, and the separation factors of the uranium with respect to the rare earths (REs) were calculated according to the applied voltage and the uranium concentration in the molten salt. The current efficiency was inversely in proportion to the applied voltage in the range of 1.0 V to 1, 9 V (vs. STS304L). The dependency of the applied voltage on the current efficiency as well as the deposition rate was discussed in terms of the microstructural feature and crystal structure of the deposit.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2002년도 Language, Information, and Computation Proceedings of The 16th Pacific Asia Conference
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• pp.281-289
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• 2002

This paper aims to account for the backward anaphora that seem to be against the c-command requirements in the anaphor-antecedent relations. It was claimed that the binding conditions should apply at LF fur the backward binding cases involving phych-verbs and causatives. Under the recent development of minimalism where the concept of levels disappears to adopt a cyclic derivation, the data that show the backward binding phenomena have not been discussed in the area of the binding theory. In this paper, I argue that the backward binding cases can be incorporated into the core binding phenomena with the general assumptions on the thematic prominence. It is discussed how the dependency between NPs involving backward anaphora is determined by the thematic prominency. The Agree operation takes place between the probe T and the goal with the uninterpretable u[a] and [prominent] feature, by which an anaphor is valued, producing a proper interpretation.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제36권2호
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• pp.184-195
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• 2004

The multi-tasking feature of digital I&C equipment could increase risk concentration because the I&C equipment affects the actuation of the safety functions in several ways. Anticipated Transient without Scram (ATWS) is a typical case of safety function failure in nuclear power plants. In a conventional analysis, mechanical failures are treated as the main contributors of the ATWS. This paper quantitatively presents the probability of the ATWS based on a fault tree analysis of a Korea Standard Nuclear Power Plant is also presented. An analysis of the digital equipment in the digital plant protection system. The results show that the digital system severely affects the ATWS frequency. We also present the results of a sensitivity study, which show the effects of the important factors, and discuss the dependency between human operator failure and digital equipment failure.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.63-67
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• 2010

본 논문에서는 자질(feature)의 가중치를 학습하여 이용하는 기계학습 기반 한국어 의존 파싱 기법을 소개한다. 이를 위하여 모든 가능한 의존관계에 대하여 각 의존관계마다 일정한 수의 자질을 생성한다. 자질마다 가중치에 의하여 그 중요도를 나타낸다. 자질의 가중치 값은 의존관계가 태깅된 구문구조 학습 말뭉치를 이용하여 학습한다. 이를 위해 본 논문에서는 간단한 가중치 기계학습 기법을 제시한다. 실험을 위한 언어 자원으로는 구구조부착 세종말뭉치를 변환하여 구한 의존관계 부착 말뭉치를 사용하였다. 실험 결과 약 86.5%의 정확률을 가지는 의존파싱이 가능함을 관찰하였다.

• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제1권2호
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• pp.103-115
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• 2014

The engineering design process is a creative process, and the designers must repeatedly apply Undo/Redo operations to modify CAD models to explore new solutions. Undo/Redo has become one of most important functions in interactive graphics and CAD systems. Undo/Redo in a collaborative CAD system is also very helpful for collaborative awareness among a group of cooperative designers to eliminate misunderstanding and to recover from design error. However, Undo/Redo in a collaborative CAD system is much more complicated. This is because a single erroneous operation is propagated to other remote sites, and operations are interleaved at different sites. This paper presents a multi-user selective Undo/Redo approach in full distributed collaborative CAD systems. We use site ID and State Vectors to locate the Undo/Redo target at each site. By analyzing the composition of the complex CAD model, a tree-like structure called Feature Combination Hierarchy is presented to describe the decomposition of a CAD model. Based on this structure, the dependency relationship among features is clarified. B-Rep re-evaluation is simplified with the assistance of the Feature Combination Hierarchy. It can be proven that the proposed Undo/Redo approach satisfies the intention preservation and consistency maintenance correctness criteria for collaborative systems.

• 한국음향학회지
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• 제13권6호
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• pp.5-14
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• 1994

이 논문은 오차역전달(error back-propagation) 알고리듬을 갖는 다층구조 퍼셉트런(Multi-Layered Perceptron)을 사용하여 우리말 단어음성을 화자종속으로 기계 인식하는 실험에 관한 연구 결과다. 대상단어는 시외 자동전화 지역번호표에서 임의로 선택한 50개 지역명이며, 이 중 43개는 2음절로 구성되어있고 나머지 7개는 3음절이다. 단어를 음소나 음절별로 분리(segmentation)하지 않고, 단어의 각 부분에서 골고루 추출된 특징성분을 신경망에 입력하는 방법을 사용했다. 그렇게 함으로써 발음지속시간에 관계없는 결과를 얻을 수 있으며, 이 때 사용된 특징 성분은 선형예측분석으로 구해진 PARCOR계수다. 전체학습과 구분학습의 비교, 프레임 갯수와 PARCOR차수에 대한 인식률의 의존도, 중간층 뉴런의 갯수에 대한 인식률의 변동, 그리고 출력층 뉴런의 구성 방법에 따른 비교 등 4가지 실험을 통하여 가장 최량의 조건을 찾아보고자 하였다. 이 연구를 발전시킨다면 실시간의 화자독립 소규모어휘 음성인식이 가능해질 것으로 보인다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제9권4호
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• pp.204-213
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• 2015

Under the conditional independence assumption among local features, the Naive Bayes Nearest Neighbor (NBNN) classifier has been recently proposed and performs classification without any training or quantization phases. While the original NBNN shows high classification accuracy without adopting an explicit training phase, the conditional independence among local features is against the compositionality of objects indicating that different, but related parts of an object appear together. As a result, the assumption of the conditional independence weakens the accuracy of classification techniques based on NBNN. In this work, we look into this issue, and propose a novel Bayesian network for an NBNN based classification to consider the conditional dependence among features. To achieve our goal, we extract a high-level feature and its corresponding, multiple low-level features for each image patch. We then represent them based on a simple, two-level layered Bayesian network, and design its classification function considering our Bayesian network. To achieve low memory requirement and fast query-time performance, we further optimize our representation and classification function, named relation-based Bayesian network, by considering and representing the relationship between a high-level feature and its low-level features into a compact relation vector, whose dimensionality is the same as the number of low-level features, e.g., four elements in our tests. We have demonstrated the benefits of our method over the original NBNN and its recent improvement, and local NBNN in two different benchmarks. Our method shows improved accuracy, up to 27% against the tested methods. This high accuracy is mainly due to consideration of the conditional dependences between high-level and its corresponding low-level features.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.163-172
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• 2016

본 연구에서는 모바일 게임의 자동플레이 기능을 사용하는 사용자의 태도 분석을 통해 유희적 감성의 변화를 확인하고자 한다. 분석을 위해 주관성 연구에 적합한 Q 방법론을 사용하였고, 분석에 근거하여 두 가지의 태도별 유형 그룹을 분류하였다. 편의 기능 의존비율이 높은 유형의 경우 수집과 성장을 통한 유희를 위해 자동플레이를 적극적으로 활용하고 게임 관리자와 같은 역할을 선호한다. 반대 유형은 게임 내 문제를 해결하는 과정의 경험과 이를 반복하여 얻는 능숙한 조작감을 유희로 인식하고 자신을 게임 속 주체와 동일화하는 경향이 있다. 그리고 두 유형 모두 모바일 게임에 한하여 자동플레이(auto-play) 기능 활용에 긍정적이었다. 이는 모바일 게임 사용자의 유희적 감성을 분석하는 사용성 평가로 이어져 게임 제작에 중요 데이터로 활용될 것으로 기대한다.