본 논문에서는 Sentence-BERT 모델을 활용한 법률 문서 검색 방법을 제안한다. 법률 검색 서비스를 이용하고자 하는 일반인들은 법률 용어 및 구조에 대한 이해가 부족함에 따라 관련 판례 검색 등에 있어 어려움을 겪고 있다. 기존의 키워드 및 텍스트마이닝 기반 법률 검색 방법은 판결문의 문맥에 대한 정보가 없으며, 동음이의어 및 다의어에 대해 구분하기 어려워 성능을 높이는 데 한계가 있었다. 그로 인해 법률 문서 검색 결과에 대한 정확도가 낮아 신뢰하기가 어려웠다. 이를 위해, 대법원 판례 및 법률구조공단 상담사례 데이터에서 일반인의 법률 검색 문장에 대한 성능을 개선하고자 한다. Sentence-BERT 모델은 판례 및 상담 데이터에 대한 문맥 정보가 임베딩 되므로, 문장의 의미 손실이 적어 TF-IDF 및 Doc2Vec 검색 방법과 비교했을 때보다 검색 정확도가 개선된 것을 확인할 수 있었다.
Nowadays, mobile robots have been used to search for uncontrolled radioactive source in indoor environments to avoid radiation exposure for technicians. However, in the indoor environments, especially in the presence of obstacles, how to make the robots with limited sensing capabilities automatically search for the radioactive source remains a major challenge. Also, the source search efficiency of robots needs to be further improved to meet practical scenarios such as limited exploration time. This paper proposes an automatic source search strategy, abbreviated as ACA: the location of source is estimated by a convolutional neural network (CNN), and the path is planned by the A-star algorithm. First, the search area is represented as an occupancy grid map. Then, the radiation dose distribution of the radioactive source in the occupancy grid map is obtained by Monte Carlo (MC) method simulation, and multiple sets of radiation data are collected through the eight neighborhood self-avoiding random walk (ENSAW) algorithm as the radiation data set. Further, the radiation data set is fed into the designed CNN architecture to train the network model in advance. When the searcher enters the search area where the radioactive source exists, the location of source is estimated by the network model and the search path is planned by the A-star algorithm, and this process is iterated continuously until the searcher reaches the location of radioactive source. The experimental results show that the average number of radiometric measurements and the average number of moving steps of the ACA algorithm are only 2.1% and 33.2% of those of the gradient search (GS) algorithm in the indoor environment without obstacles. In the indoor environment shielded by concrete walls, the GS algorithm fails to search for the source, while the ACA algorithm successfully searches for the source with fewer moving steps and sparse radiometric data.
현재 NTIS(National Technology Information Service)는 인공지능 기술을 기반으로 대화형 검색 서비스를 구축하고 있다. 이용자의 검색 의도를 파악하고 과제정보를 제공하기 위해 딥러닝 모델과 형태소 분석기를 기반으로 대화형 검색 서비스를 구축한다. 딥러닝 모델은 NTIS와 대화형 검색 서비스를 활용할 때 적재되는 로그 데이터를 기반으로 학습을 진행하고 이용자의 검색 의도를 파악한다. 그리고 단계별 검색을 통해 과제정보를 제공한다. 검색 의도 파악은 예외처리를 용이하게 해주며 단계별 검색은 통합검색보다 쉽고 빠르게 원하는 정보를 얻을 수 있도록 한다. 향후연구로는 인공지능 기술이 접목된 성장형 대화형 검색 서비스로써 이용자에게 제공하는 정보의 범위를 확대해야 한다.
본 연구는 상표자산의 구성요소에 대한 선행요인을 분석하고 이를 토대로 하여 상표자산 구성요소와 상표자산 영향요인간의 관계 그리고 상표자산 구성요소와 구매의도간의 관계를 규명하고 한국과 영국을 중심으로 비교하여 상표자산관리 방안을 도출해보고자 하였다. 연구결과, 정보탐색은 제품지식에 정(+)의 영향을 미치며, 상표태도와 상표지식은 상표 충성도와 상표 가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 상표충성도와 상표가치는 구매의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 정보원천의 경우, 한국에서는 제품지식에 정(+)의 영향을 미치고 있는 반면, 영국에서는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
Today, It is difficult to search the various and numerous information efficiently. For this reason, Semantic Web emerged to provide searching services more easily through the structuring of a variety of unstructured format data and the definition of meaningful relationships between information. Especially, definition of relationship and meaning among resources is significant to share and infer related information. Ontology modeling plays just that role. Weapon parts development information is unstructured and dispersed all over. There are many difficulties in finding desired information, leading to getting improper outcomes. In this paper, we present an intuitive ontology model with weapon parts development information including the multi-dimensional information analysis and expansion of the relevant information. This study build up a ontology model through creating class and hierarchy about parts information and defining the properties of classes with Ontology Development 101[1] procedures using Protégé tools. The ontology model provides users with a platform on which search of needed information can be easy and efficient.
In solving the Travel Salesman Problem(TSP), we easily reach local optimal solutions with the existing methods such as TWO-OPT, THREE-OPT, and Lin-Kernighen. Tabu search, as a meta heuristic, is a good mechanism to get an optimal or a near optimal solution escaping from the local optimal. By utilizing AI concepts, tabu search continues to search for improved solutions. In this study, we focus on developing a new neighborhood structure that maintains the feasibility of the tours created by exchange operations in TSP. Intelligent methods are discussed, which keeps feasible tour routes even after exchanging several edges continuously. An extended tabu search model, performing cycle detection and diversification with memory structure, is applied to TSP. The model uses effectively the information gathered during the search process. Finally, the results of tabu search and simulated annealing are compared based on the TSP problems in the prior literatures.
This paper presents a content-search system built on distributed environments using the open product model of STEP, The content-search system searches design data for given product descriptions such as part name and features. Distribute object interfaces has been defined by IDL and distributed product data are searched through CORBA protocols. Web interfaces are also provided for interactive user interfaces. Given a user request, a mediator interacts with distributed search servers and sends collected results back to the user. The mediator has such metadata as location, program name, and other information about product data stored on distributed system. The search servers use SDAI interfaces to search STEP files or databases. The content-search system promotes the reuse of previous design within a company and the outsourcing of part designs.
본 연구는 온라인 쇼핑몰을 이용하는 소비자의 외부정보탐색노력에 영향을 미치는 요인을 정보경제학적 관점, 심리적 관점, 웹사이트 이론 관점으로 구분하여 탐색하였으며, 세 가지 이론을 통합하는 통합모델을 설계하였다. 통합 모델을 실증 분석한 결과, 온라인 쇼핑몰을 이용하여 제품을 구매하는 소비자의 외부정보탐색노력정도는 탐색동기, 탐색이익 등에 직접적인 영향을 받는 것으로 검증되었다. 한편 탐색동기는 탐색이익, 구매관여에 의하여 영향을 받는 것으로 검증되었다. 그리고, 탐색이익은 구매관여, 구조적간결성, 탐색의 편리성, 신뢰성에 직접적인 영향을 받으며, 탐색비용은 구매관여, 시간압박성, 구조적 간결성, 탐색의 편리성, 신뢰성에 직접적인 영향을 받는 것으로 확인되었다. 본 연구는 이와 같은 결과를 바탕으로 온라인 쇼핑몰의 관리에 대한 이론 및 관리적 시사점들을 제안하였다.
일반적으로 동영상에 대한 정보 검색에는 주석 기반 검색이나 내용 기반 검색을 사용한다. 그러나, 주석 기반 검색은 사용자의 주관이 개입되어 일관성을 잃기 쉽고 내용 기반 검색은 동영상 데이터가 담고 있는 일반적인 의미 추출이 어렵다는 단점을 가지고 있다 그래서, 본 논문에서는 이 두 검색 기법을 상호 보완하여 검색의 효율성과 정확성을 높일 수 있도록 하는 통합 동영상 데이터 모델(IVDM)을 제안한다. 이 모텔은 동영상 데이터를 분석하여 계층적으로 구조화한다. 상위 수준에서는 주제별로 부여된 메타 정보로 주석 기반 검색을 지원하고, 하위 수준에서는 동영상 데이터에서 색깔, 모양, 움직임, 질감 등의 특정 데이터를 추출하여 내용 기반 검색올 지원한다. 그리고 이 IVDM의 타당성을 입증하기 위해 동영상의 대표격인 뉴스 동영상올 객체 지향 데이타베이스 스키마 형태로 설계하고, 이에 맞는 질의 유형 4가지와 그 처리 알고리즘도 제공한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권2호
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pp.149-161
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2019
In this article, we suggest the following approaches to simultaneous variable selection and outlier detection. First, we determine possible candidates for outliers using properties of an intercept estimator in a difference-based regression model, and the information of outliers is reflected in the multiple regression model adding mean shift parameters. Second, we select the best model from the model including the outlier candidates as predictors using stochastic search variable selection. Finally, we evaluate our method using simulations and real data analysis to yield promising results. In addition, we need to develop our method to make robust estimates. We will also to the nonparametric regression model for simultaneous outlier detection and variable selection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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