• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권6호
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• pp.2709-2729
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• 2016

Representation based classification, kernel method and sparse representation have received much attention in the field of face recognition. In this paper, we proposed an improved kernel principal component analysis method based on sparse representation to improve the accuracy and robustness for face recognition. First, the distances between the test sample and all training samples in kernel space are estimated based on collaborative representation. Second, S training samples with the smallest distances are selected, and Kernel Principal Component Analysis (KPCA) is used to extract the features that are exploited for classification. The proposed method implements the sparse representation under ℓ₂ regularization and performs feature extraction twice to improve the robustness. Also, we investigate the relationship between the accuracy and the sparseness coefficient, the relationship between the accuracy and the dimensionality respectively. The comparative experiments are conducted on the ORL, the GT and the UMIST face database. The experimental results show that the proposed method is more effective and robust than several state-of-the-art methods including Sparse Representation based Classification (SRC), Collaborative Representation based Classification (CRC), KCRC and Two Phase Test samples Sparse Representation (TPTSR).

• 한국안전학회지
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• 제20권2호
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• pp.119-126
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• 2005

Load bearing structural members in a wide variety of applications accumulate damage over their service life. From a standpoint of both safety and performance, it is desirable to monitor the occurrence, location, and extent of such damage. Structures require complicated element models with a number of degrees of freedom in structural analysis. During experiment much effort and cost is needed for measuring structural parameters. The sparseness and errors of measured data have to be considered during the parameter estimation Of Structures. In this paper we introduces damage identification algorithm by a system identification(S.I) using static and dynamic response. To study the behaviour of the estimators in noisy environment Using Monte Carlo simulation and a data measured perturbation scheme is adopted to investigate the influence of measurement errors on identification results. The assessment result by static and dynamic response were compared, and the efficiency and applicabilities of the proposed algorithm are demonstrated through simulated static and dynamic responses of a truss bridge. The assessment results by each method were compared and we could observe that the 5.1 method is superior to the other conventional methods.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.285-290
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• 2016

한국어는 형태론적으로 굴절어에 속하는 언어로서, 어휘의 형태가 문장 속에서 문법적인 기능을 하게 되고, 형태론적으로 풍부한 언어라는 특징 때문에 조사나 어미와 같은 기능어들이 다양하게 내용어들과 결합한다. 이와 같은 특징들은 한국어를 대상으로 하는 구 기반 통계적 기계번역 시스템에서 데이터 부족문제(Data Sparseness problem)를 더욱 크게 부각시킨다. 하지만, 한국어의 몇몇 조사와 어미는 함께 결합되는 내용어에 따라 의미는 같지만 두 가지의 형태를 가지는 이형태로 존재한다. 따라서 본 논문에서 이러한 이형태들을 하나로 표준화하여 데이터부족 문제를 완화하고, 베트남-한국어 통계적 기계 번역에서 성능이 개선됨을 보였다.

• ETRI Journal
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• 제32권5호
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• pp.740-749
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• 2010

In a machine translation system, word sense disambiguation has an essential role in the proper translation of words when the target word can be translated differently depending on the context. Previous research on sense identification has mostly focused on adjacent words as context information. Therefore, in the case of nominal compounds, sense tagging of unit nouns mainly depended on other nouns surrounding the target word. In this paper, we present a practical method for the sense tagging of Korean unit nouns in a nominal compound. To overcome the weakness of traditional methods regarding the data sparseness problem, the proposed method adopts complement-predicate relation knowledge that was constructed for machine translation systems. Our method is based on a sentential form recovery technique, which recognizes grammatical relationships between unit nouns. This technique makes use of the characteristics of Korean predicative nouns. To show that our method is effective on text in general domains, the experiments were performed on a test set randomly extracted from article titles in various newspaper sections.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.809-816
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• 2002

구문 분석에서 가장 큰 문제점 중 하나는 구문 구조의 중의성을 어떻게 해결하느냐에 달려있다. 확률 구문 규칙은 구문 구조의 중의성 해결에 한 방법이 될 수 있다. 본 논문에서는 중심어 간의 공기정보를 이용하여 한국어 구문 구조의 중의성을 해결하는 확률 모델을 제안하고자 한다. 중심어는 어휘를 이용하기 때문에 자료 부족 문제를 야기시킬 수 있다. 이 때문에 자료부족 문제를 어떻게 해결하느냐에 따라 어휘 정보 사용의 성공이 결정될 수 있다. 본 논문에서는 구문규칙을 단순화하고 Back-off 방법을 이용해서 이 문제를 완화한다. 제안된 모델은 실험 데이터에 대해 약 84%의 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.65-72
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• 1998

인터넷 정보 검색에서 이용자들이 주로 사용하는 질의는 2-3개의 용어로 이루어진 짧은 질의이다. 또만 동음이의어를 갖는 용어를 사용하기도 한다. 짧은 질의를 처리하는 일반적인 방법은 시소러스[8]나 Wordnet[1]을 이용한 질의 확장이다. 그러나 시소러스나 Wordnet과 같은 지식 베이스는 구축하기가 용이하지 않으며, 도메인 종속적인 면과 단어의 회귀(sparseness) 문제를 극복하기 어려운 단점이 있다. 또한 동음이의어 용어로 인하여 검색의 정확성이 털어지는 문제점이 있다. 한편, 사용자의 질의를 주의 깊게 살펴보면, 질의로부터 관련 용어 분류 정보를 추출할 수 있다. 본 논문은 사용자의 질의가 관련 용어 분류 정보에 의해 유기적으로 관계를 가지고 있다는 사실에 기인하여 관련 용어 분류 정보에 따라 자동으로 용어 확장 및 한정을 수행하며 적절한 용어 가중치를 부여하는 자동 질의 용어 정련기를 제안한다. 자동 질의 용어 정련기는 용어의 확장, 한정 및 가중치 부여를 통하여 사용자의 정보 검색 요구를 명확히 하여 검색의 정확성을 향상시킨다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제14권2호
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• pp.159-181
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• 2010

This paper presents a hybrid approach to the sentiment analysis of online texts. The sentiment of a text refers to the feelings that the author of a text has towards a certain topic. Many existing approaches employ either a pattern-based approach or a machine learning based approach. The former shows relatively high precision in classifying the sentiments, but suffers from the data sparseness problem, i.e. the lack of patterns. The latter approach shows relatively lower precision, but 100% recall. The approach presented in the current work adopts the merits of both approaches. It combines the pattern-based approach with the machine learning based approach, so that the relatively high precision and high recall can be maintained. Our experiment shows that the hybrid approach improves the F-measure score for more than 50% in comparison with the pattern-based approach and for around 1% comparing with the machine learning based approach. The numerical improvement from the machine learning based approach might not seem to be quite encouraging, but the fact that in the current approach not only the sentiment or the polarity information of sentences but also the additional information such as target of sentiments can be classified makes the current approach promising.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.11-15
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• 2006

본 논문은, 긍정적 가중치와 부정적 가중치를 통해 표현되는 규칙에 기반을 둔 품사 태깅 모델과, 형태 소 unigram 정보와 어절 내의 카테고리 패턴에 기반하여 어절 확률을 추정하는 품사 태깅 모델의 장점을 취하고 단점을 보완할 수 있는 혼합 품사 태깅 모델을 제안한다. 이 혼합 모델은 먼저, 규칙에 기반한 품사 태깅을 적용한 후, 규칙이 해결하지 못한 결과에 대해서 통계적인 기법을 사용하여 품사 태깅을 한다. 본 연구는 어절 내 카테고리 패턴정보에 따른 파라미터 set과 형태소 unigram만을 이용해 어절 확률을 계산해 내므로 다른 통계기반 접근방법에서와는 달리 작은 크기의 통계사전만을 필요로 하며, 카테고리 패턴 정보를 사용함으로써 통계기반 접근 방법의 가장 큰 문제점인 data sparseness 문제 또한 줄일 수 있다는 이점이 있다. 특히, 본 논문에서 사용할 통계 모델은 어절 확률에 기반을 두고 있기 때문에 한국어의 특성을 잘 반영할 수 있다. 본 논문에서 제안한 혼합 모델은 규칙이 적용된 후에도 후보열이 둘 이상 남아 오류로 반환되었던 어절 중 24%를 개선한다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.31-36
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• 2005

An identification and characterization of susceptibility genes for common complex multifactorial diseases is a challengeable task, in which the effect of single genetic variation will be likely dependent on other genetic variations(gene-gene interaction) and environmental factors (gene-environment interaction). To address is issue, the multifactor dimensionality reduction (MDR) has been proposed and implemented by Ritchie et al. (2001), Moore et al. (2002), Hahn et al.(2003) and Ritchie et al. (2003). With MDR, multilocus genotypes effectively reduce the dimension of genotype predictors from n to one, which improves the identification of polymorphism combinations associated with disease risk. However, MDR cannot handle missing observations appropriately, in which missing observation is treated as an additional genotype category. This approach may suffer from a sparseness problem since when high-order interactions are considered, an additional missing category would make the contingency table cells more sparse. We propose a new MDR approach with minimum loss of sample sizes by considering missing data over all possible multifactor classes. We evaluate the proposed MDR by using the prediction errors and cross validation consistency.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권5C호
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• pp.461-467
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• 2003

본 논문에서는 DCT 영역에서의 효과적인 분리 대칭 선형 필터링 방법을 제안한다. 먼저 2차원 분리 선형 필터링을 DCT 영역에서의 1차원 필터링이 연결된 형태로 분해한다. 필터 계수가 대칭적일 때, DCT 영역의 필터링행렬의 특별한 성질을 분석하였다. 이러한 성질을 이용하여 효과적인 DCT 영역에서의 2차원 필터링을 수행한다. 제안된 방법은 이전의 DCT 영역에서의 선형 필터링 방법에 비해서 일반적인 DCT 계수들이 가지고 있는 희소성을 고려할 때, 기존의 방법에 비하여 더 적은 수의 연산을 요구한다. 그리고 제안된 방식은 간단하고 규칙적인 연산 구조로 구성되어 있기 때문에, 효과적인 VLSI 구현에 적합하다.