• Korean Journal of Computational Design and Engineering
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• v.16 no.2
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• pp.146-155
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• 2011

As the seriousness of environmental pollution being on a rise, a low carbon and environment-friendly design for energy efficiency has been issued. With respect to energy in the construction industry, an adoption of BIM which is possible for the various energy performance assessments in the early design phase has been actively working on. In the most cases of energy performance assessment, the data compatibility from the lack of standard software and format became a problem and the improvement for data compatibility system has been needed. This study is to develop the IFC based IDF converter as a middleware which connects between BIM software and energy analysis software. For the building energy performance assessment, Energy Plus and IFC are selected for the standard energy analysis software and its file format. Parameters are organized by steps and the integrated material library is built so it is trying to reduce the existing problem of energy software interface as much as possible. The development of IDF Converter will promote the spread of related fields with increasing the BIM standard and the utilization of energy performance assessment.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.2
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• pp.123-131
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• 2020

The text ranking algorithm is a representative method for keyword extraction, and its importance is emphasized highly. In this paper, we compare the performance of recent research and experiments with TF-IDF, SMART, INQUERY and CCA algorithms, which are used in text ranking algorithm.. After explaining each algorithm, we compare the performance of each algorithm based on the data collected from news and Twitter. Experimental results show that all of four algorithms can extract specific words from news data equally. However, in the case of Twitter, CCA has the best performance to extract specific words, and INQUERY shows the worst performance. We also analyze the accuracy of the algorithm through six comparison metrics. The experimental results present that CCA shows the best accuracy in the news data. In case of Twitter, TF-IDF and CCA show similar performance and demonstrate good performance.

• The Journal of Information Systems
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• v.28 no.3
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• pp.105-121
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• 2019

Purpose One of the reasons for the expansion of information systems in the enterprise is the increased efficiency of data analysis. In particular, the rapidly increasing data types which are complex and unstructured such as video, voice, images, and conversations in and out of social networks. The purpose of this study is the customer needs analysis from customer voices, ie, text data, in the web environment.. Design/methodology/approach As previous study results, the word frequency of the sentence is extracted as a word that interprets the sentence has better affects than frequency analysis. In this study, we applied the TF-IDF method, which extracts important keywords in real sentences, not the TF method, which is a word extraction technique that expresses sentences with simple frequency only, in Korean language research. We visualized the two techniques by cluster analysis and describe the difference. Findings TF technique and TF-IDF technique are applied for Korean natural language processing, the research showed the value from frequency analysis technique to semantic analysis and it is expected to change the technique by Korean language processing researcher.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1241-1244
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• 2013

스마트 폰의 보급으로 웹 접근성이 향상되면서 모바일을 기반으로 성장한 소셜 네트워크 서비스들은 폭발적인 사용자 증가를 이루었다. 그중에서도 트위터는 개방적인 사용자간 네트워크 연결 방식과 강력한 전파능력으로 사용자 개개인이 정보를 생산하고 소비하는 소셜 저널리즘의 형태를 띠며 영향력을 더해가고 있다. 이에 트위터를 이용해 이벤트를 탐지하고자 하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 그러나 이벤트를 탐지할 때 기존의 TF-IDF 알고리즘을 적용할 경우 트위터의 특징을 적절히 반영하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 TF-IDF 알고리즘에 트위터의 특징을 반영하도록 가중치를 변형하고 여기에 다시 보정계수를 적용하여 새로운 TF-IDF 알고리즘을 제안하였으며 두 번의 이벤트에 적용한 실험을 통해 새로운 알고리즘의 성능향상을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.368-368
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• 2021

기후 변화로 인한 극한사상의 크기와 빈도 변화를 예측하는 것은 수공 인프라 설계에 있어 주된 관심사 중 하나이다. 보통 극한사상에 대한 강도, 빈도, 지속시간에 대한 정보가 필요하며, 이는 일반적으로 IDF(Intensity-Duration-Frequency) 곡선으로부터 추출된다. 최근 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project) 6단계에서 새로운 이산화탄소 배출 시나리오와 업데이트된 기후모델을 이용하여 미래의 기후에 대한 예측 시계열을 발표했으므로, 미래 기후 변화 시나리오를 기반으로 IDF 곡선을 새로 추정하고 미래 기간의 변화를 평가할 필요가 있다. 본 연구에서는 한국의 40개 지역에 대해 일단위 자료를 시단위로 축소(downscaling)한 후, 확률론적 일기생성기(stochastic weather generator)를 이용하여 30년 시단위 시계열을 100개의 앙상블로 생성하였다. 생성된 시계열로부터 연최대강수량 시계열을 재구성하여 GEV 분포와 gumbel 분포에 적용하였다. 적합도 검정(Anderson-Darling(AD) 검정 및 Kolmogorov-Smirnov(KS) 검정)을 수행하였으며, 과거 자료를 기반으로 생성된 IDF 곡선과 비교 검증하였다. CMIP5의 기후변화 자료를 사용한 결과와 CMIP6 기후변화의 결과를 비교하였으며, 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. (1) 향후 강우 강도는 증가할 것이며 강우 강도의 증가는 말기에 현저하게 관찰될 것이다. (2) 시간별 강우 강도의 미래 변화가 일단위 강우 강도보다 더 크다. (3) 강우 강도의 불확실성을 정량화하기 위해 앙상블을 사용해야 한다. (4) 강우 강도의 미래 변화에 대한 공간적인 경향이 확인된다. 시단위 시계열 앙상블을 생성하여 추정된 IDF 곡선에 대한 정보는 기후 변화의 영향을 평가하고 적절한 적응 및 대응 전략을 개발하는 데 도움이 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.168-168
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• 2022

최근 인간의 인위적인 활동으로 인하여 대기 중 온실가스의 배출량이 급격히 증가하였고, 이에 따라 전 세계적인 지구온난화로 인한 이상기후가 발생하고 있다. 특히, 홍수, 가뭄, 태풍 등 극한 수문 현상들의 변화가 두드러지게 나타나고 있으며, 강우 특성의 변화는 극한 수문 현상의 직접적인 요인으로 작용한다. 현재 확률강우량을 추정하는 가장 보편적인 방법은 과거 강우 자료를 바탕으로 빈도해석을 수행하고 있으며, 지속기간별로 산정한 확률강우량은 강우강도-지속기간-빈도(Intensity-Duration-Frequency, IDF)곡선으로 유도하여 수공구조물 설계에 사용되고 있다. 그러나 기후변화의 영향으로 집중호우와 잦은 홍수로 인한 피해가 증가함에 따라 과거 강우자료를 바탕으로 확률강우강도를 활용하여 확률 강우량을 추정하는 것이 매우 어려워졌다. 따라서, 본 연구에서는 1975년도부터 2020년도까지의 현재기간 모의자료, 2021년도부터 2100년도까지의 미래 강우자료와 기후변화 시나리오인 RCP 4.5와 RCP 8.5를 활용한다. 또한, 부산지역을 대상으로 비정상성 GEV 모형을 활용하여 지역빈도해석을 수행하였고, 미래 설계강우량 산정을 위한 비정상성 IDF곡선을 유도하여 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.57-57
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• 2022

국내의 댐·하천 설계기준은 다양한 수자원 시설물 설계 시에 활용되고 있으나, 강우사상에 대한 분석은 과거의 강우 사상에 대한 통계분석에 따라 수행되어 기후변화의 영향을 고려하지 않고 있다. 또한, 하천 설계기준에서는 홍수량 산정에 대한 방안을 명시한 바에 따르면, 홍수량 산정 표준지침에서 활용하는 빈도해석을 활용하는 방안 또는 강우-유출모형을 활용한 방안을 제시하고 있으나, 홍수량 산정 표준지침 역시 미래 강수 변화에 대한 구체적인 방안을 반영하지 않고 있는 실정이다. 전 세계적인 기후변화는 국내의 기후변동성을 증가시켜 극한강우사상의 빈도와 강도를 증대시키므로 이를 고려한 미래강우에 대한 분석이 필요한 시점이다. 일반적으로 기후 전망에 활용되는 전지구 모델(Global Climate Model; GCM)은 한반도의 복잡한 지형을 고려하기 어려우므로 지역적인 강제력을 보다 효과적으로 고려하기 위하여 지역기후모델(Regional Climate Model; RCM)을 사용하고 있다. 역학적으로 상세화 된 RCM은 비교적 고해상도의 자료를 제공하고 있으나, 강수량을 전반적으로 과소 추정하는 것으로 알려지고 있다. 본 연구에서는 지속시간 1-24시간 연최대 강우량(annual maximum rainfalls; AMRs)과 역학적 상세화 된 SSP 시나리오 일 자료를 활용하며, Copula 함수 기반의 상세화 모형을 통해 Sub-Daily 정보를 시간적으로 상세화 하였다. 최종적으로 이를 활용하여 미래 IDF 곡선을 유도하였다. 산정된 IDF 곡선 결과를 활용하여 기후변화의 영향을 고려한 설계강수량 변화량을 정량적으로 제시하고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.2
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• pp.142-151
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• 2009

Previous document clustering method, NSTC measures similarities between two document pairs using TF-IDF during web document clustering. In this paper, we propose new similarity measure using common phrase-based relational graph, not TF-IDF. This method suggests that weighting common phrases by relational graph presenting relationship among common phrases in document collection. And experimental results indicate that proposed method is more effective in clustering document collection than NSTC.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.23 no.2E
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• pp.51-55
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• 2004

In this paper, we propose a style-specific language model adaptation scheme using n-gram based tf*idf similarity for Korean spontaneous speech recognition. Korean spontaneous speech shows especially different style-specific characteristics such as filled pauses, word omission, and contraction, which are related to function words and depend on preceding or following words. To reflect these style-specific characteristics and overcome insufficient data for training language model, we estimate in-domain dependent n-gram model by relevance weighting of out-of-domain text data according to their n-. gram based tf*idf similarity, in which in-domain language model include disfluency model. Recognition results show that n-gram based tf*idf similarity weighting effectively reflects style difference.

• 한국연소학회:학술대회논문집
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• 2003.12a
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• pp.19-26
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• 2003

Experimental measurements of flame structure and soot characteristics were performed for ethene inverse diffusion flames (IDF). IDF has been considered as the excellent flow field to study the incipient soot because soot particle do not experience the oxidation process. In this study, LIF image clarified the reaction zone of IDF with OH signal and PAH distribution. laser light scattering technique also identified the being of soot particle. To address the degree of soot maturing, C/H ratio and morphology of soot sample were investigated. From these measurements, the effect of flow residence time and temperature on soot inception could be suggested, and more details on soot characteristic in the IDF was determined according to fuel dilution and flame condition. The fuel dilution results in a decrease of temperature and enhancement of residence time, but the critical dilution mole fraction is existed for temperature not to effect on soot growth. Also, the soot inception evolved on the specific temperature and its morphology are independent of the fuel dilution ratio of fuel.