• 제목/요약/키워드: Frequency of Computer Use

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SVM과 딥러닝에서 불완전한 데이터를 처리하기 위한 알고리즘 (Algorithms for Handling Incomplete Data in SVM and Deep Learning)

  • 이종찬
    • 한국융합학회논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.1-7
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    • 2020
  • 본 논문은 불완전한 데이터를 처리하기 위해 2가지의 서로 다른 기법과 이를 학습하는 알고리즘을 소개한다. 첫째방법은 손실변수가 가질 수 있는 균등한 확률로 손실값을 할당하여 불완전한 데이터를 처리하고, SVM 알고리즘으로 이 데이터를 학습하는 것이다. 이 기법은 임의의 변수에 손실 값의 빈도가 높을수록 엔트로피가 높도록 하여 이 변수가 결정트리에서 선택되지 않도록 하는 것이다. 이 방법은 손실 변수에 남아있는 정보를 모두 무시하고 새로운 값을 할당한다는 특징이 있다. 이에 반해 새로운 방법은 손실 값을 제외하고 남아있는 정보로 엔트로피 확률을 구하고 이를 손실 변수의 추정 값으로 사용하는 것이다. 즉, 불완전한 학습데이터로부터 소실되지 않은 많은 정보들을 이용해 소실된 일부 정보를 복구하고 딥러닝을 이용해 학습한다. 이 2가지 방법은 학습데이터에서 차례로 변수 하나를 선택하고, 이 변수에 손실된 데이터의 비율을 달리하면서 서로 다른 측정값들의 결과들과 반복적으로 비교함으로써 성능을 측정한다.

지식 문서에서 도메인 온톨로지를 이용한 개념 추출 기법 (Concept Extraction Technique from Documents Using Domain Ontology)

  • 문현정;우용태
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제13D권3호
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    • pp.309-316
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    • 2006
  • 본 논문에서는 도메인 온톨로지를 이용하여 XML 형식의 지식 문서를 분류하고 대표 개념을 효과적으로 추출하기 위한 기법을 제시하였다. 먼저, 도메인 온톨로지는 텍스트마이닝 기법과 통계적 기법을 이용하여 생성하였다. 이를 위해 XML 문서의 구조적인 특징을 이용하여 도메인 대표용어 집합을 구성하였다. 그리고 XML 문서를 효과적으로 분류하기 위한 DScore 기법과 지식 문서로부터 개념을 추출하기 위한 TScore 기법을 제시하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위하여 295편의 컴퓨터 관련 논문을 대상으로 실험하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 도메인 대표 용어 집합을 이용한 분류 결과가 기존의 방법보다 우수한 성능을 보였다. 특히 TScore기법에서는 문서에서 출현한 용어의 빈도수는 낮더라도 문서의 개념을 대표할 수 있는 용어를 효과적으로 추출할 수 있음을 보였다. 본 연구는 개념 기반의 검색 기법을 통하여 대량의 지식 문서를 효과적으로 관리하기 위한 지식 관리 모델에 적용할 수 있다.

코드그룹화에 의한 이중전송률 MC-CDMA 시스템의 성능분석 (Performance Analysis of Dualrate MC-CDMA Systems Based on Code Grouping)

  • 김남선
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.112-120
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    • 2006
  • 다중 반송파 기술과 CDMA 기술이 결합된 MC-CDMA 시스템은 주파수 선택적 페이딩에 의한 신호감쇄를 완화시키면서 높은 전송률에 대한 요구를 만족시킬 수 있는 전송방식이다. 본 논문에서는 전송률이 서로 다른 다양한 서비스들을 지원하기 위한 새로운 비동기 MC-CDMA 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서는 W-CDMA 하향링크에 사용되는 채널화 코드인 orthogonal variable spreding factor(OVSF) 코드의 생성특성을 이용하여 발생된 OVSF 코드를 다중전송률 MC-CDMA의 확산부호로 사용한다. 사용자의 전송률에 따라 길이가 다른 OVSF 코드를 확산부호로 사용하며 OVSF 코드 트리에서 같은 가지에 속한 코드들을 사용하는 사용자들을 모아 그룹화를 한다. 제안된 다중 전송률 비동기 MC-CDMA 시스템을 위한 모델을 제시하길 이에 따른 시스템 성능분석을 행한다. 제안된 시스템과 직교부호를 확산부호로 사용하는 단일 전송률 MC-CDMA시스템의 성능과 비교 분석한다.

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Man-Machine Interface Device for Dismantling Factory

  • Yi, Hwa-Cho;Park, Jung-Whan;Park, Myon Woong;Nam, Taek-Jun
    • 청정기술
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    • 제23권3호
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    • pp.248-255
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    • 2017
  • In dismantling factories for recycling, it is important to input actual working data to a personal computer (PC) in order to monitor the work results and related recycling rate of the inputs. This should be performed with a keyboard, a mouse, or other devices. But when a worker is working in the factory, it could be bothersome or time consuming to go to the PC. Especially, workers who works at dismantling factories have a generally low education level are scared to use a PC, which could be used as a pretext for not using the PC. In some cases, data input is performed by a worker after the day's job. In this case, it could take additional time, the worker can make more mistakes, and the data could be unreliable. In this study, we developed a man-machine interface (MMI) device using a safety helmet. A joystick-like device, pushbuttons, and a radio frequency (RF) device for wireless communication is equipped in a safety helmet. This MMI device has functions similar to a PC mouse, and it has a long communication distance. RF is used because it consumes less battery power than Bluetooth. With this MMI device, workers need not go to a PC to input data or to control the PC, and they can control the PC from a long distance. The efficiency of PCs in a factory could be increased by using the developed MMI system, and workers at the dismantling factories could have less reluctance in using the PC.

합성곱 신경망을 이용한 전기 아크 신호 검출 (Electrical Arc Detection using Convolutional Neural Network)

  • 이상익;강석우;김태원;김만배
    • 방송공학회논문지
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    • 제25권4호
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    • pp.569-575
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    • 2020
  • 전기화재의 원인중의 하나는 직렬 아크이다. 최근까지 아크 신호를 검출하기 위해 다양한 기법들이 진행되고 있다. 시간 신호에 푸리에 변환, 웨이블릿 변환, 또는 통계적 특징 등을 활용하여 아크 검출을 하는 방법들이 소개되었지만, 변환 및 특징 추출은 부가적인 처리 시간이 요구되는 단점이 있다. 반면에 최근의 딥러닝 모델은 종단간 학습으로 특징 추출 과정없이 직접 원시 데이터를 활용한다. 따라서, 1-D 시간 신호를 직접 활용하여 아크를 검출하는 것이 좋은데, 인공신경망의 분류 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 연속 입력 1-D 신호를 2-D로 변환한 후에, 합성곱신경망으로 분류하는 방법을 제안한다. 실험 데이터에 적용한 결과 합성곱신경망의 사용이 인공신경망보다 약 8.6%의 아크 분류 성능을 향상시켰다. 또한 2-D 데이터의 부족을 보완하기 위해서 데이터증강을 이용하여, 14%의 분류 성능을 개선하였다.

무선 인지 시스템에서 OFDM PTS 임베디드 부가정보를 이용한 제어신호 전송 기법 (Control Signal Transmission Scheme Using OFDM PTS Embedded Side Information in Cognitive Radio System)

  • 정봉민;손성환;장성진;김재명
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.75-83
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    • 2011
  • 무선 인지(CR : Cognitive Radio) 시스템은 우선 사용자에게 할당되어 있지만 실제로 사용되지 않는 주파수 대역을 감지하고 사용함으로써 스펙트럼 효율을 향상시킬 수 있는 기술이다. 우선 사용자가 채널을 점유하게 되면 무선 인지 시스템은 우선사용자 시스템에 대한 간섭을 피하기 위해 다른 채널로 이동해야 하며, 이 때 새로운 채널에서 무선 인지 시스템 송 수신기가 핸드셰이크를 하기 까지 통신 단절 시간이 생기게 된다. 따라서 무선 인지 시스템에 대한 서비스 품질의 보장을 위해서는 보다 빠른 핸드셰이크 기법이 요구된다. 본 논문에서는 Broadcasting 구간뿐만 아니라 데이터 전송 구간에서도 임베디드 제어 신호를 전송함으로써 무선 인지 시스템의 통신단절시간을 감소시키고, 데이터 전송률을 높일 수 있는 기법을 제안한다. 마지막으로 컴퓨터 모의실험 결과를 통해 제안하는 임베디드 제어 신호 전송 방식이 기존의 방식보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

Adaptive V1-MT model for motion perception

  • Li, Shuai;Fan, Xiaoguang;Xu, Yuelei;Huang, Jinke
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제13권1호
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    • pp.371-384
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    • 2019
  • Motion perception has been tremendously improved in neuroscience and computer vision. The baseline motion perception model is mediated by the dorsal visual pathway involving the cortex areas the primary visual cortex (V1) and the middle temporal (V5 or MT) visual area. However, few works have been done on the extension of neural models to improve the efficacy and robustness of motion perception of real sequences. To overcome shortcomings in situations, such as varying illumination and large displacement, an adaptive V1-MT motion perception (Ad-V1MTMP) algorithm enriched to deal with real sequences is proposed and analyzed. First, the total variation semi-norm model based on Gabor functions (TV-Gabor) for structure-texture decomposition is performed to manage the illumination and color changes. And then, we study the impact of image local context, which is processed in extra-striate visual areas II (V2), on spatial motion integration by MT neurons, and propose a V1-V2 method to extract the image contrast information at a given location. Furthermore, we take feedback inputs from V2 into account during the polling stage. To use the algorithm on natural scenes, finally, multi-scale approach has been used to handle the frequency range, and adaptive pyramidal decomposition and decomposed spatio-temporal filters have been used to diminish computational cost. Theoretical analysis and experimental results suggest the new Ad-V1MTMP algorithm which mimics human primary motion pathway has universal, effective and robust performance.

경기지역 남녀 중국인 유학생의 식습관, 건강관련 생활습관, 음료의 기호도와 섭취에 관한 비교 연구 (A Study on the Dietary Habits, Life Habits, Drink Preference and Intake according to the Chinese Students Gender in Gyeonggi Province)

  • 유해녕;장재선
    • 한국식품영양학회지
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    • 제31권2호
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    • pp.293-300
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    • 2018
  • The purpose of this study was to investigate dietary habits, health lifestyle, preference and intake of beverages of Chinese students in Gyeonggi area. Therefore, we try to identify the factors that affect beverage consumption. According to the analysis of the demographic characteristics of male and female Chinese students, there were 155 male students (49.7%) and 157 female students (50.3%). There were statistically significant differences between the residence period and the time of coming to Korea according to sex (p<0.05), but there was no statistically significant difference between the education level, residence type and Korean ability (p>0.05). Analysis of the differences in health-related lifestyle among Chinese students of both sexes showed statistically significant difference in alcohol drinking, smoking, and exercise according to sex (p<0.05), but no statistically significant difference in computer use time (p>0.05). According to the analysis of the dietary habits of the Chinese students, there was a statistically significant difference in the number of meals per day, breakfast, lunch, dinner, snack frequency and number of midnight snacks, but no statistically significant difference in eating out frequency. As a result of the preference test for general beverages, 4.11 points of water, 3.81 points of milk, 3.64 points of fruit and vegetable juice, 3.58 points of tea, 3.25 points of coffee, 3.22 points of carbonated drinks, 2.92 points of functional drinks, respectively. Male students were more likely to prefer water, tea, and health functional drinks while female students had higher preference for fruit, vegetable juice and vinegar drinks (p<0.05). In general, consumption of regular drinks was 4.95 in water, 3.58 in milk, 3.03 in coffee, 2.92 in carbonated drink, 2.91 in fruit and vegetable juice, 2.63 in tea, 2.07 in functional drink, and 1.44 in vinegar appear. Male students had higher intake of water, tea, carbonated drinks, and health functional drinks while female students had higher intake of fruit and vegetable juice (p<0.05). The results of correlation analysis of factors affecting the general drinking of Chinese students are as follows. The intake of tea was related to the period of residence and dietary habits, the intake of milk for breakfast, the number of snacks and midnight snacks for carbonated drinks, and the fruit vegetable juice were related to dietary habits (p<0.01, p<0.05).

미분구적법을 이용 중면신장 및 회전관성의 영향을 고려한 원형아치의 고유진동해석 (Free Vibration Analysis of Circular Arches Considering Effects of Midsurface Extension and Rotatory Inertia Using the Method of Differential Quadrature)

  • 강기준
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.9-17
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    • 2021
  • 빌딩, 자동차, 선박, 항공기 등에서 원형 아치의 사용 증가로 인해 이러한 구조물의 동적 거동 해석에 있어 괄목할 만한 성과가 있어 왔다. 탄성 원형 아치의 안정성 거동 해석분야는 많은 연구자들의 관심분야였다. 전통적으로 미분방정식의 해법은 유한차분법 혹은 유한요소법으로 해결해왔다. 복잡한 기하학적 구조 및 하중으로 인한 과도한 컴퓨터 용량의 사용과 복합알고리즘 프로그램의 어려움을 극복하기 위하여 미분구적법(DQM)이 많은 분야에 적용되어왔다. 상미분방정식 혹은 편미분방정식의 해를 구하기 위한 효율적인 방법 중의 하나는 미분구적법이다. 또한 비선형 구조, 하중, 혹은 재료 물성 치로 인한 과도한 컴퓨터 용량의 사용과 복합알고리즘 프로그램의 어려움을 극복하기 위하여 미분구적법(DQM)이 지금도 많이 사용된다. 본 연구에서는, DQM을 이용하여 중면 신장 및 회전 관성의 영향을 고려한 원형 아치의 내 평면 진동을 분석하였다. 다양한 매개변수 비, 경계 조건, 그리고 열림 각에 따른 기본 진동수를 계산하였다. DQM 결과는 활용 가능한 다른 엄밀해 혹은 다른 수치해석과 비교하였다. 해석결과에 따르면 DQM은, 적은 격자점을 사용하고도, 엄밀해 결과와 일치함을 보여주었고, 중면 신장 및 회전 관성이 원형 아치의 기본 진동수에 미치는 영향을 분석할 수 있게 했다.

상호정보량과 복합명사 의미사전에 기반한 동음이의어 중의성 해소 (Homonym Disambiguation based on Mutual Information and Sense-Tagged Compound Noun Dictionary)

  • 허정;서희철;장명길
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제33권12호
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    • pp.1073-1089
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    • 2006
  • 자연언어처리의 목적은 컴퓨터가 자연어를 이해할 수 있도록 하여, 인간에게 다양한 정보를 정확하고 빠르게 전달할 수 있도록 하고자 하는 것이다. 이를 위해서는 언어의 의미를 정확히 파악하여야 하는데, 어휘 의미 중의성 해소가 필수적인 기술이다. 본 연구는 상호정보량과 기 분석된 복합명사 의미사전에 기반한 동음이의어 의미 중의성 해소를 위한 기술을 소개한다. 사전 뜻풀이를 이용하는 기존 기술들은 어휘들간의 정확한 매칭에 의존하기 때문에 자료 부족 현상이 심각하였다. 그러나, 본 연구에서는 어휘들간의 연관계수인 상호정보량을 이용함으로써 이 문제를 완화시켰다. 또한, 언어적인 특징을 반영하기 위해서 상호정보량을 가지는 어휘 쌍의 비율 가중치, 의미 별 비율 가중치와 뜻풀이의 길이 가중치를 사용하였다. 그리고, 복합명사를 구성하는 단일명사들은 서로의 의미를 제약한다는 것에 기반하여 고빈도 복합명사에 대해서 의미를 부착한 의미사전을 구축하였고, 이를 동음이의어 중의성 해소에 활용하였다. 본 시스템의 평가를 위해 질의응답 평가셋의 200 여 개의 질의와 정답단락을 대상으로 동음이의어 의미 중의성 해소 평가셋을 구축하였다. 평가셋에 기반하여 네 유형의 실험을 수행하였다. 실험 결과는 상호 정보량만을 이용하였을 때 65.06%의 정확률을 보였고, 가중치를 활용하였을 때 85.35%의 정확률을 보였다. 또한, 복합명사 의미분석 사전을 활용하였을 때는 88.82%의 정확률을 보였다.