• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.749-758
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• 2004

본 논문에서는 미가공 말뭉치 데이터를 활용하여 영한 기계번역 시스템의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 은닉 의미 분석(Latent Semantic Analysis : LSA)과 확률적 은닉 의미 분석(Probabilistic LSA : PLSA)을 적용한다. 이 두 기법은 텍스트 문단과 같은 문맥 정보가 주어졌을 때, 이 문맥이 내포하고 있는 복잡한 의미 구조를 표현할 수 있다 본 논문에서는 이들을 사용하여 언어적인 의미 지식(Semantic Knowledge)을 구축하였으며 이 지식은 결국 영한 기계번역에서의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하기 위하여 단어간 의미 유사도를 추정하는데 사용된다. 또한 대역어 선택을 위해서는 미리 사전에 저장된 문법 관계를 활용하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 대역어 선택 시 발생하는 데이터 희소성 문제를 해소하기 위하여 k-최근점 학습 알고리즘을 사용한다. 그리고 위의 두 모델을 활용하여 k-최근점 학습에서 필요한 예제 간 거리를 추정하였다. 실험에서는, 두 기법에서의 은닉 의미 공간을 구성하기 위하여 TREC 데이터(AP news)론 활용하였고, 대역어 선택의 정확도를 평가하기 위하여 Wall Street Journal 말뭉치를 사용하였다. 그리고 은닉 의미 분석을 통하여 대역어 선택의 정확성이 디폴트 의미 선택과 비교하여 약 10% 향상되었으며 PLSA가 LSA보다 근소하게 더 좋은 성능을 보였다. 또한 은닉 공간에서의 축소된 벡터의 차원수와 k-최근점 학습에서의 k값이 대역어 선택의 정확도에 미치는 영향을 대역어 선택 정확도와의 상관관계를 계산함으로써 검증하였다.젝트의 성격에 맞도록 필요한 조정만을 통하여 품질보증 프로세스를 확립할 수 있다. 개발 된 패키지의 효율적인 활용이 내조직의 소프트웨어 품질보증 구축에 투입되는 공수 및 어려움을 줄일 것으로 기대된다.도가 증가할 때 구기자 열수 추출 농축액은 $1.6182{\sim}2.0543$, 혼합구기자 열수 추출 농축액은 $1.7057{\sim}2.1462{\times}10^7\;J/kg{\cdot}mol$로 증가하였다. 이와 같이 구기자 열수 추출 농축액과 혼합구기자 열수 추출 농축액의 리올리지적 특성에 큰 차이를 나타내지는 않았다. security simultaneously.% 첨가시 pH 5.0, 7.0 및 8.0에서 각각 대조구의 57, 413 및 315% 증진되었다. 거품의 열안정성은 15분 whipping시, pH 4.0(대조구, 30.2%) 및 5.0(대조구, 23.7%)에서 각각 $0{\sim}38.0$ 및 $0{\sim}57.0%$이었고 pH 7.0(대조구, 39.6%) 및 8.0(대조구, 43.6%)에서 각각 $0{\sim}59.4$ 및 $36.6{\sim}58.4%$이었으며 sodium alginate 첨가시가 가장 양호하였다. 전체적으로 보아 거품안정성이 높은 것은 열안정성도 높은 경향이며, 표면장력이 낮으면 거품형성능이 높아지고, 비점도가 높으면 거품안정성 및 열안정성이 높아지는 경향이 있었다.protocol.eractions between application agents that are developed using different

• 정보교육학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.333-340
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• 2016

자신이 쓴 문장과 유사한 문장을 살펴보는 것은 초등 글쓰기 교육을 위한 효과적인 방법 중 하나이지만, 매번 글을 쓸 때마다 교사의 지도가 필요하기 때문에 현실적으로 활용하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 이 한계를 극복하기 위해 컴퓨터가 자동으로 자신이 쓴 문장과 유사한 문장을 실시간으로 선별해 주는 방법을 제안한다. 이 방법은 단어의 구성 성분을 쪼개는 단계, 쪼갠 단어를 입력으로 활용하여 인코더-디코더 모델을 학습하는 단계, 모델을 통해 얻어낸 추상화된 문장을 활용해 검색하는 단계로 구성된다. 실험 결과, 작은 규모의 데이터에 대해 75%의 정확도를 보임으로써 실용화 가능성이 높은 것으로 나타났다. 이 방법을 통해 학생들은 자신의 어색한 문장을 교정하거나 새로운 표현을 익히고 싶은 경우 다른 사람이 작성한 좋은 예문을 쉽게 참조할 수 있어 자신의 글쓰기 능력을 향상시키는 데에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

• 대한화학회지
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• 제57권6호
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• pp.744-754
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• 2013

Quantitative structure-activity relationship (QSAR) analysis for recently synthesized imidazole-(benz)azole and imidazole - piperazine derivatives was studied for their anticancer activities against breast (MCF-7) cell lines. The statistically significant 2D-QSAR models ($r^2=0.8901$; $q^2=0.8130$; F test = 36.4635; $r^2$ se = 0.1696; $q^2$ se = 0.12212; pred_$r^2=0.4229$; pred_$r^2$ se = 0.4606 and $r^2=0.8763$; $q^2=0.7617$; F test = 31.8737; $r^2$ se = 0.1951; $q^2$ se = 0.2708; pred_$r^2=0.4386$; pred_$r^2$ se = 0.3950) were developed using molecular design suite (VLifeMDS 4.2). The study was performed with 18 compounds (data set) using random selection and manual selection methods used for the division of the data set into training and test set. Multiple linear regression (MLR) methodology with stepwise (SW) forward-backward variable selection method was used for building the QSAR models. The results of the 2D-QSAR models were further compared with 3D-QSAR models generated by kNN-MFA, (k-Nearest Neighbor Molecular Field Analysis) investigating the substitutional requirements for the favorable anticancer activity. The results derived may be useful in further designing novel imidazole-(benz)azole and imidazole-piperazine derivatives against breast (MCF-7) cell lines prior to synthesis.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제2권2호
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• pp.40-42
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• 2013

Recent medical industry is an aging society and the application of national health insurance, with state-of-the-art research and development, including the pharmaceutical market is greatly increased. The nation's health care industry through new support expansion and improve the quality of life for the research and development will be needed. In addition, systemic administration of basic medical supplies, or drugs are needed, the drug at the same time managing how systematic analysis of pharmaceutical ingredients, based on data through the purchase of new medicines and pharmaceutical ingredients automatically classified by analyzing the statistics of drug purchases and the future a system that can predict a patient is needed. In this study, the drugs to the patient according to the component analysis and predictions for future research techniques, k-means clustering and k-NN (Nearest Neighbor) Comparative studies through experiments using the techniques employ a more efficient method to study how to proceed. In this study, the effects of the drugs according to the respective components in time according to the number of pieces in accordance with the patient by analyzing the statistics by predicting future patient better medical industry can be built.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.1786-1797
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• 2010

Automatic understanding of contents in document image is a very hard problem due to involvement with mathematically challenging problems originated mainly from the over-determined system induced by document segmentation process. In both academic and industrial areas, there have been incessant and various efforts to improve core parts of content retrieval technologies by the means of separating out segmentation related issues using semi-structured document, e.g., invoice,. In this paper we proposed classification models for text lines on invoice document in which text lines were clustered into the five categories in accordance with their contents: purchase order header, invoice header, summary header, surcharge header, purchase items. Our investigation was concentrated on the performance of machine learning based models in aspect of linear-discriminant-analysis (LDA) and non-LDA (logic based). In the group of LDA, na$\"{\i}$ve baysian, k-nearest neighbor, and SVM were used, in the group of non LDA, decision tree, random forest, and boost were used. We described the details of feature vector construction and the selection processes of the model and the parameter including training and validation. We also presented the experimental results of comparison on training/classification error levels for the models employed.

• 전자공학회논문지SC
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• 제37권3호
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• pp.1-8
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• 2000

이 논문에서는 NN 필터를 이용한 표적추적을 위한 최적의 신호 강도 및 표적 검출 문턱값을 구하였다. 이를 위하여 먼저 HYCA 방식을 이용하여 NN 필터의 추적성능을 예측할 수 있도록 하고, 이것에 기초하여 예측된 추적성능과 신호 강도 및 표적 검출 문턱값 사이의 관계를 나타내었다. 그리고 이러한 관계를 이용하여 다음과 같은 다양한 비용에 대한 최적 파라미터를 얻었다： (1)위치 추정 오차 분산 합을 최소화하는 최적의 표적 검출 문턱값 순열(sequence)； (2)유효 게이트 면적 합을 최소화하는 최적의 표적 검출 문턱값 순열； (3)표적 신호 강도 합을 최소화하는 최적 표적 신호 강도 및 표적 검출 문턱값 순열.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권5호
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• pp.330-334
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• 2022

In light of the decreasing crop production and shortage of food across the world, one of the crucial criteria of agriculture nowadays is selecting the right crop for the right piece of land at the right time. First problem is that How Farmers can predict the right crop for cultivation because famers have no knowledge about prediction of crop. Second problem is that which algorithm is best that provide the maximum accuracy for crop prediction. Therefore, in this research Author proposed a method that would help to select the most suitable crop(s) for a specific land based on the analysis of the affecting parameters (Temperature, Humidity, Soil Moisture) using machine learning. In this work, the author implemented Random Forest Classifier, Support Vector Machine, k-Nearest Neighbor, and Decision Tree for crop selection. The author trained these algorithms with the training dataset and later these algorithms were tested with the test dataset. The author compared the performances of all the tested methods to arrive at the best outcome. In this way best algorithm from the mention above is selected for crop prediction.

• 센서학회지
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• 제31권2호
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• pp.96-101
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• 2022

As the elderly population gradually increases, the risk of fatal fall accidents among the elderly is increasing. One way to cope with a fall accident is to determine the fall direction before impact using a wearable inertial measurement unit (IMU). In this context, a previous study proposed a method of classifying fall directions using a support vector machine with sensor velocity, acceleration, and tilt angle as input parameters. However, in this method, the IMU signals are processed through several processes, including a Kalman filter and the integration of acceleration, which involves a large amount of computation and error factors. Therefore, this paper proposes a machine learning-based method that classifies the fall direction before impact using IMU raw signals rather than processed data. In this study, we investigated the effects of the following two factors on the classification performance: (1) the usage of processed/raw signals and (2) the selection of machine learning techniques. First, as a result of comparing the processed/raw signals, the difference in sensitivities between the two methods was within 5%, indicating an equivalent level of classification performance. Second, as a result of comparing six machine learning techniques, K-nearest neighbor and naive Bayes exhibited excellent performance with a sensitivity of 86.0% and 84.1%, respectively.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.280-288
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• 2022

본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.37-44
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• 2002

문서 자동 분류란 입력 문서에 이미 정해져 있는 특정 범주를 할당하는 작업을 의미하며 이는 문서의 효율적, 체계적 관리를 위하여 그 필요성이 증가하고 있는 실정이다. 현재 국내외에서 기계 학습 방법을 이용한 문서 자동 분류에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나 대부분의 연구는 문서 분류기의 성능 향상을 위한 새로운 학습 모델 제안과 학습 모델간의 상호 비교 연구에 치중되어 있으며 특정 학습 모델을 이용한 분류 시스템의 최적화나 개선 방안에 대한 연구는 다소 미흡한 실정이다. 이에 본 논문은 kNN 학습 방법을 이용한 문서 분류 시스템의 성능 향상에 중요한 역할을 하는 파라미터를 정의하고 실험을 통해서 얻은 경험적 정보를 이용한 한국어 문서 분류기 성능 개성 방안을 제안한다. 실험 결과, 이웃 문서들간의 유사도 가중치를 사용하는 분류 함수, 분류 정보를 이용한 자질 선택 방법, 그리고 전역적 분류 방법이 높은 성능을 보였고, 분류 영역에 따라 신중히 결정된 k값을 사용한 지역적 방법도 많은 계산량을 필요로 하는 전역적 방법과 유사한 성능을 보일 수 있음을 확인하였다.