• 제목/요약/키워드: M-시퀀스

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상위어 시퀀스의 클러스터링을 이용한 단어의 의미 애매성 해소 (Word Sense Disambiguation using Hypernym Sequence Clustering)

  • 정창후;최윤수;최성필;윤화묵
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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    • pp.935-936
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    • 2009
  • 본 논문에서는 과학기술문서에 존재하는 기술용어와 이들 간의 연관관계를 설명하는 디스크립터를 찾아서 [subject predicate object] 형태의 트리플을 생성하는 애플리케이션을 개발할 때 발생하는 단어 의미 애매성 해소 문제를 다룬다. 기술용어가 가지고 있는 연관관계를 결정하기 위해서 워드넷의 신셋 정보를 사용하는데 이 방법은 동사를 워드넷에 매핑할 때와 상위어 관계로 전이할 때 여러 개의 의미에 매핑되는 문제점이 발생한다. 이것을 해결하기 위해서 상위어 시퀀스 클러스터링을 이용한 단어의 의미 애매성 해결 방안을 제시한다. 이 방법을 사용함으로써 워드넷 매핑과 상위어 전이 시에 발생하는 다중 매핑 문제를 동시에 해결할 수 있다.

다중 융합 네트워크 기반 이동 객체 행동 인식 (Behavior Recognition of Moving Object based on Multi-Fusion Network)

  • 김진아;문남미
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.641-642
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    • 2022
  • 단일 데이터로부터의 이동 객체에 대한 행동 인식 연구는 데이터 수집 과정에서 발생하는 노이즈의 영향을 크게 받는다. 본 논문은 영상 데이터와 센서 데이터를 이용하여 다중 융합 네트워크 기반 이동 객체 행동 인식 방법을 제안한다. 영상으로부터 객체가 감지된 영역의 추출과 센서 데이터의 이상치 제거 및 결측치 보간을 통해 전처리된 데이터들을 융합하여 시퀀스를 생성한다. 생성된 시퀀스는 CNN(Convolutional Neural Networks)과 LSTM(Long Short Term Memory)기반 다중 융합 네트워크 모델을 통해 시계열에 따른 행동 특징들을 추출하고, 깊은 FC(Fully Connected) 계층을 통해 특징들을 융합하여 행동을 예측한다. 본 연구에서 제시된 방법은 사람을 포함한 동물, 로봇 등의 다양한 객체에 적용될 수 있다.

체크인 시퀀스 기반의 next POI 추천 시스템을 위한 네거티브 샘플링 방법 (A Negative Sampling Method for Next POI Recommender Systems Based on Check-in Sequences)

  • 김예빈;배홍균;김상욱
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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    • pp.470-472
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    • 2023
  • 최근 위치 기반 장소 (POI) 추천 서비스가 많이 사용되면서, 사용자의 이전 방문지들에 대한 체크인 시퀀스를 기반으로 현재 (다음으로) 방문할 법한 POI 를 찾아 사용자에게 추천하는, next POI 추천 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 기존 연구들의 경우 next POI 추천을 위한 모델 학습 시, 사용자의 네거티브 POIs 에 관한 정교한 샘플링 없이 사용자 선호도를 추론해왔다. 본 연구에서는, 사전 학습된 별도의 사용자 선호도 추론 모델을 통해 사용자의 네거티브 POI로서 쉽게 분류되기 어려운 하드 네거티브 POIs 를 찾고, 이들을 위주로 수행되는 하드 네거티브 샘플링 방법을 새롭게 제안한다. 우리는 실 세계 데이터셋을 이용한 실험을 통해, 제안 방안이 기존 연구들에서 사용되어 온 랜덤 네거티브 샘플링 방법 대비 recall@5 기준, 최대 16.4%까지 추천 정확도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

제어 흐름을 고려한 API k-gram 소프트웨어 버스마크 (A Flow-sensitive API k-gram Based Software Birthmark)

  • 박희완;최석우;임현일;한태숙
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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    • pp.523-526
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    • 2008
  • 소프트웨어 버스마크는 클래스나 바이너리를 대상으로 고유한 특징을 추출하여 유사도를 비교하는 방법이다. 본 논문에서는 자바의 제어 흐름을 고려한 API k-gram 버스마크 기법을 제안한다. 이 기법은 다른 것으로 대체하기 어려운 자바 표준 API 호출에 대한 시퀀스를 k-gram으로 사용했기 때문에 신뢰도가 높고, 제어 흐름을 반영하여 시퀀스를 추출하기 때문에 난독화에 강하다는 장점이 있다. 본 논문에서 제안하는 버스마크를 기법을 평가하기 위해서 신뢰도와 강인도에 대한 실험을 한 결과 기존의 버스마크보다 신뢰도와 강인도가 우수한 버스마크임을 확인하였다.

Noncoherent FSK DS/SSMA 통신의 다중 경로 다이버시티 수신 특성 (Multipath Diversity Reception of Noncoherent FSK DS/SSMA Communications)

  • 안재영;이재경;황금찬
    • 한국통신학회논문지
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    • 제16권7호
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    • pp.663-679
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    • 1991
  • 본 논문에서는 다중 경로 페이딩 채널에서 최대 다중 경로 지연폭이 한 비트 폭보다 큰 경우 발생할 수 있는 심볼간 간섭을 극복하기 위해 M-ary 신호 방식과 절환 신호 방식을 채용한 다중 경로 다이버시티 수신 noncoherent F나 ds / SSMA 통신 시스템의 평균 오율을 평가하였다. 시스템의 평균 오율은 가우스 근사법을 이용해 채널 파라메타와 PN 시퀀스의 길이와 같은 시스템 파라메타에 대한 식으로 표현하였고, 이러한 결과식을 이용해 M-ary FSK 시스템과 두 종류의 절환 수신기에 대한 FSK시스템의 평균 오율을 수치적으로 분석하였다.

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딥러닝 기반 LSTM 모형을 이용한 감조하천 수위 예측 (Prediction of water level in a tidal river using a deep-learning based LSTM model)

  • 정성호;조효섭;김정엽;이기하
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제51권12호
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    • pp.1207-1216
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    • 2018
  • 본 연구는 물리적 수리 수문모형의 적용이 제한적인 감조하천에서의 수위예측을 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 한강 잠수교를 대상으로 딥러닝 오픈소스 소프트웨어 라이브러리인 TensorFlow를 활용하여 LSTM 모형을 구성하고 2011년부터 2017년까지의 10분 단위의 잠수교 수위, 팔당댐 방류량과 한강하구 강화대교지점의 예측조위 자료를 이용하여 모형학습(2011~2016) 및 수위예측(2017)을 수행하였다. 모형 매개변수는 민감도 분석을 통해 은닉층의 개수는 6개, 학습속도는 0.01, 학습횟수는 3000번로 결정하였으며, 모형 학습 시 학습정보의 시간적 양을 결정하는 중요한 매개변수인 시퀀스길이는 1시간, 3시간, 6시간으로 변화시키며 모의하였다. 최종적으로 선행시간에 따른 모의 예측능력을 평가하기 위해 LSTM 모형의 예측 선행시간을 6개(1 ~ 24시간)로 구분하여 실측수위와 예측수위와의 비교 분석을 수행한 결과, LSTM 모형의 최적의 성능을 내는 결과는 시퀀스길이를 1시간으로 하였을 때로 분석되었으며, 특히 선행시간 1시간에 대한 예측정확도는 RMSE는 0.065 m, NSE는 0.99로 실측수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한 시퀀스길이에 상관없이 선행시간이 길어질수록 모형의 예측 정확도는 2017년 전기간에 걸쳐 평균적으로 RMSE 0.08 m에서 0.28 m로 오차가 증가하였으며, NSE는 0.99에서 0.74로 감소하였다.

M-계열 송신 신호를 이용한 다중 경로 해양 환경에서의 해저면 설치 선배열 센서의 2차원 위치 추정 (Two-dimensional Localization of Array Elements Placed on a Sea Floor Using M-sequence Signal in Multipath Ocean Environment)

  • 오택환;나정열;석동우
    • 한국음향학회지
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    • 제21권8호
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    • pp.686-694
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    • 2002
  • 본 논문은 다중경로 해양환경에서의 수중 음향을 이용한 수중 설치 선배열 수신기의 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 위치 추정을 위한 음원과 수신기 사이의 다중경로에 따른 도달시간은 M-계열 송신 신호 및 정합필터를 사용하여 계산하였으며, 음원과 수신기 사이의 수평거리는 음선 이론에 모델을 사용하여 계산하였다. 또한 모의 실험 및 해상 실험 자료 분석을 통해 제안된 알고리즘을 검증하였다.

고속전철용 1C1M 추진제어장치 개발 (A Development of 1C1M Propulsion Control System for High Speed Train)

  • 정만규;조성준;박건태;이광주
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2014년도 전력전자학술대회 논문집
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    • pp.229-230
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    • 2014
  • 본 논문은 고속전철용 1C1M 추진제어장치의 개발에 관한 것이다. KTX-산천 추진제어장치와 호환되도록 컨버터 부분은 DC링크를 공유하여 컨버터 2대를 병렬 운전하도록 하였다. 인버터 2대를 배치하여 견인전동기를 개별적으로 제어할 수 있도록 하였다. 동일 대차에서 1축, 2축 바퀴의 직경차는 1C2M 추진제어장치에서는 4mm 이하로 관리되고 있다. 1C1M 추진제어장치를 개발하여 바퀴의 직경차가 40mm 이하로 관리되도록 바퀴 직경관리 기준을 향상 시켜 바퀴의 사용 시간을 연장할 수 있도록 하였다. 컨버터, 인버터가 중고장에 의하여 차단 시 고장난 컨버터, 인버터 군을 차단하고 나머지 컨버터, 인버터 군은 재기동하는 충전회로 및 시퀀스를 추가하여 50% 동력을 사용하도록 하였다. 개발된 추진제어장치는 전력회로 시험, 기능 동작 시험을 통하여 제어가 원활히 수행됨을 확인하였다.

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위상천이 네트워크를 사용한 X-마스크 기법 (An X-masking Scheme for Logic Built-In Self-Test Using a Phase-Shifting Network)

  • 송동섭;강성호
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제44권2호
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    • pp.127-138
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    • 2007
  • 본 논문에서는 최대길이 의사무작위 이진 시퀀스(m-시퀀스)의 쉬프트-덧셈 특성에 근거한 위상천이를 이용하여 회로 출력에 나타나는 X-값을 효과적으로 마스크 함으로써 내장된 자체 테스트를 실현할 수 있는 기법을 제안한다. 이 기법은 패턴생성기인 LFSR의 출력을 적절하게 위상천이 하여 마스크 패턴을 생성할 수 있는 위상천이 네트워크를 이용한다. 테스트 절차 동안에 각 스캔 체인에 인가되는 마스크 패턴의 위상 천이 수는 재구성 가능하다. LFSR의 출력을 적절하게 위상 천이하여 모든 스캔 체인 마스크 패턴을 생성할 수 있는 위상천이 네트워크 합성 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 X-마스크 회로는 각 스캔 체인 마스크 패턴을 생성할 수 있는 후보 위상천이 수가 많기 때문에 하드웨어 오버헤드를 효과적으로 감축할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 위상천이를 이용한 X-마스크 회로는 기존의 연구 결과보다 훨씬 적은 저장공간과 하드웨어 오버헤드를 필요로 함을 증명한다.

차세대 시퀀싱 데이터를 위한 SNP 분석 방법 (SNP Analysis Method for Next-generation Sequencing Data)

  • 홍상균;이덕해;공진화;김덕근;홍동완;윤지희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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    • pp.95-98
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    • 2010
  • 최근 차세대 시퀀싱 기술의 급속한 발전에 따라 서열 정보의 해독이 비교적 쉬워지면서 개인별 맞춤의학의 실현에 대한 기대와 관심이 높아지고 있다. 각 개인의 서열 정보 사이에는 SNP (single nucleotide polymorphism), Indel, CNV (copy number variation) 등의 다양한 유전적 구조 변이가 존재하며, 이러한 서열 정보의 부분적 차이는 각 개인의 유전적 특성 및 질병 감수성 등과 밀접한 관련을 갖는다. 본 연구에서는 차세대 시퀀싱 결과로 산출되는 수많은 짧은 DNA 서열 조각인 리드 데이터를 이용한 SNP 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 레퍼런스 시퀀스의 각 위치에 대한 리드 시퀀스의 매핑 정보를 기반으로 SNP 후보 영역을 추출하며, 품질 정보 등을 활용하여 에러 발생률을 최소화한다. 또한 대규모 시퀀싱 데이터와 SNP 구조 변이 데이터의 효율적인 저장/검색을 지원하는 시각적 분석 도구를 구현하여 제안된 방식의 유용성을 검증한다.