• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.221-226
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• 2021

우리는 범주 불균형 분류 문제를 해결하기 위해 학습 과정 중 범주 크기 기반 배치 샘플링 방법 전환을 위한 스케줄링 방법을 제안한다. 범주별 샘플링 확률로 범주 크기의 역수(LWRS-Reciporcal)와 범주 비율의 반수(LWRS-Ratio)를 적용하여 각각 실험을 진행하였고, LWRS-Reciporcal 방법이 F1 성능 개선에 더 효과적인 것을 확인하였다. 더하여 고정된 샘플링 확률값으로 인해 발생할 수 있는 또 다른 편향 문제를 완화하기 위해 학습 과정 중 샘플링 방법을 전환하는 스케줄링 방법을 설계하였다. 결과적으로 검증 성능의 갱신 유무로 샘플링 방법을 전환하였을 때 naver shopping 데이터셋과 KLUE-TC에 대하여 f1 score와 accuracy의 성능 합이 베이스라인보다 각각 0.7%, 0.8% 향상된 가장 이상적인 성능을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 2005.10a
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• pp.1031-1032
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• 2005

• Nuclear industry
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• v.34 no.1
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• pp.70-82
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• 2014

미국 에너지부는 경수로 지속가능성 프로그램 (LWRS Program) 을 통해 현재 60년인 원자력발전소의 운전 수명 허가 주기를 늘리기 위한 과학적 기반을 연구 개발하고 있다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.447.1-447.1
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• 2003

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.55.2-55.2
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• 2003

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 2002.10a
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• pp.63-63
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• 2002

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.352-352
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• 2002

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.494-494
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• 2004

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.350.2-350
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• 2002

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.232.1-232.1
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• 2003