• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1470-1473
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• 2006

연속된 두 장의 레이더 반사도(합성 CAPPI)를 이용하여 설정된 두 윈도우 사이의 최대 상관계수를 찾아 냄으로써 강수의 움직임을 파악하는 기존의 TREC(Tracking Radar Echoes by Correlation) 기법은 단지 통계적인 상관법을 이용하여 산출된 TREC 벡터를 외삽하기 때문에 강우 시스템의 이동양상을 물리적으로 표현하는데 한계를 가질 뿐만 아니라 강수가 직선운동을 하는 것처럼 묘사될 수밖에 없는 기법의 한계성을지니고 있다. 본 연구에서는 도플러 레이더로부터 생산되는 시선속도를 이용하여 바람장을 산출하고 이를 TREC 벡터와 연계시켜 단시간 예보모형을 개선하고자 하였다. 시선속도는 레이더로부터 멀어지거나 다가오는 물체의 속도성분이며, 이를 이용하여 강수 영역 내의 바람장을 산출할 수 있다. 이러한 바람장 정보와 연계한 TREC 벡터의 개선은 단시간 강우 예보모형의 개선을 통하여 짧은 시간에 급격한 발달하는 집중호우 등에 대한 보다 정확한 예보를 가능하게 한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.23-30
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• 2003

본 논문은 문서 단위 보다 작은 단락 단위의 검색 시스템을 사용하는 효율적인 질의 응답 시스템 개발을 위하여 문서 검색에서 성능이 검증된 Okapi 시스템의 BM25 알고리즘을 응용한 단락 검색 시스템을 제안하고, 단락 검색 시스템의 성능을 분석하고자 한다. 100만 건의 문서로 구성된 TREC Q&A track 테스트 컬렉션을 색인에 사용하고 TREC Q&A track 질의 집합 중 1~100번까지의 질의를 사용하여 실험한 결과 재현율이 100%가 되기 위해서는 문서 검색은 약 12만 문장을 검색해야 하는 반면, 단락 검색에서는 문서 검색의 약 1/70인 1700문장만으로도 100%의 재현율을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.623-626
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• 2006

일정한 시간간격으로 제공되는 연속된 두 장의 레이더 반사도(합성 CAPPI) 자료의 최대 상관계수를 찾아 냄으로써 강수의 움직임을 산출하는 TREC(Tracking Radar Echoes by Correlation) 기법은 동일 고도의 레이더 반사도 자료를 이용하기 때문에 수평방향의 2차원이며, 대류성 구름체계에서 발생되는 수직 활동을 표현할 수 없는 한계성을 지니고 있다. 본 연구에서는 여러 고도의 레이더 반사도 자료를 이용하여 기존의 TREC 기법을 이용한 단시간 예보모형을 개선하고자 하였다. 특정고도의 레이더 반사도를 이용하여 에코를 추적하는 TREC 기법의 단점을 보완하기 위하여 서로 다른 고도의 레이더 반사도를 이용함으로써 기존의 접근법보다 실제 강수의 움직임에 더욱 가깝도록 단시간 강우 예보 정확도를 개선하였다.

• 정보관리학회지
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• 제24권3호
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• pp.201-218
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• 2007

이 연구에서는 TRBC이 제시한 토픽 검색의 정의에 따라 질의에 적합한 웹 사이트를 검색하는 효과적인 토픽 검색 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 그 성능을 평가하였다. 이 연구의 토픽 검색 알고리즘은 먼저 질의에 대한 웹 페이지 검색 결과로부터 적합한 웹 사이트를 선정한 다음, 선정된 사이트의 구조를 이용하여 질의에 대한 적합성 점수를 산출한다. TREC의 .GOV 실험 문헌 집단과 TREC-2004 실험의 질의 및 적합문헌 리스트를 이용한 검색 실험 결과 이 토픽 검색 알고리즘은 상위 10위 안에 최소 2개 이상의 적합 사이트를 검색하여 비교적 높은 수준의 성능을 보였다. 또한 TREC-2004의 적합문헌 리스트 분석을 통해 적합문헌 선정에 토픽 검색의 정의가 엄격하게 적용되지 않은 경우가 있음을 확인하고, 수정된 적합문헌 리스트를 이용하여 토픽 검색 성능을 재평가한 결과 이 연구에서 제안한 토픽 검색 알고리즘의 성능이 월등히 향상되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.21-29
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• 2010

문서에 표출된 사용자의 의견을 검색하는 의견 검색의 성능이 일반 사실을 검색하는 기존 주제 검색의 성능을 크게 향상시키지 못하고 있다. 이에 본 연구는 블로그를 대상으로 의견 문서와 비의견 문서의 단어 통계를 비교 분석함으로써 의견 검색에 활용할 수 있는 통계적 특성을 파악하고자 한다. TREC의 블로그 트랙에서 사용했던 Blogs06 컬렉션과 150개의 TREC 토픽을 실험 데이터로 사용하였다. JS divergence를 이용하여 의견 문서에서의 단어 확률 분포 간의 상이성을 비교 분석하였으며, TREC 토픽의 유형 및 주제 영역별로 의견 문서를 구분하여 확률 분포의 차이점을 살펴보았고, 의견 단어별 확률을 비교 분석하였다. 실험을 통해 토픽별 특성을 고려한 의견 탐지 방법의 필요성, 토픽별 긍/부정 의견 단어 추출의 효과성, 유형과 주제 영역의 상호 보완적인 특징, 긍정 의견 단어 사용의 유의점 등을 알아내었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.724-726
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• 2003

Currently available image fusion methods are not efficient for fusing the Landsat 7 images. Significant color distortion is one of the major problems. In this paper, using the well-known wavelet based method for data fusion between high-resolution panchromatic and low-resolution multispectral satellite images, we performed Landsat 7 image fusion. Based on the experimental results obtained from this study, we analyzed some reasons for color distortion. A new approach using the biorthogonal wavelets based method for data fusion is presented. This new method has reached an optimum fusion result - with the same spectral resolution as the multispectral image and the same spatial resolution as the panchromatic image with minimum artifacts.

• Pediatric Infection and Vaccine
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• 제24권3호
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• pp.134-140
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• 2017

목적: 중증복합면역결핍증(severe combined immunodeficiency [SCID])은 일차면역결핍증 중 가장 심각한 형태의 질병이다. 국내에서 SCID 선별검사를 확립하기 위하여, 신생아에게 T-cell receptor excision circle (TREC)/${\kappa}$-deleting recombination excision circle (KREC) 선별검사를 시행하고, 부모에게 인식도를 조사하였다. 방법: 혈액 검체에서 TREC/KREC을 multiplex 실시간중합효소연쇄반응으로 분석하였다. 부모에게 설문조사를 실시하였다. 결과: 141명의 신생아가 선별검사에 참여하였고, 140명(99.3%)이 첫 검사에서 TREC/KREC 양성이었으며, 한 명(0.7%)은 처음에 음성이었으나, 추후 양성으로 확인되었다. 인식도 조사에는 84% (141/168)는 SCID 선별검사가 국내에서도 시행되어야 한다고 답변했다. 결론: 본 연구에서는 국내에서 처음으로 신생아 SCID 선별검사와 인식도 시행되었으며, SCID 선별검사가 국내 임상에 적용될 수 있을 것으로 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권4호
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• pp.270-277
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• 2002

문서 여과 문제 (text filtering)는 어떤 문서가 특정한 주제에 속하는지의 여부를 판별하는 문제이다. 인터넷과 웹이 널리 퍼지고 이메일로 전송되는 문서의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 문서 여과의 중요성도 따라서 증가하고 있는 추세이다. 이 논문에서는 새로운 학습 방법인 에이다부스트 학습 방법을 문서 여과 문제에 적용하여 기존의 방법들보다 우수한 분류 결과를 나타내는 문서 여과 시스템을 생성하고자 한다. 에이다 부스트는 간단한 가설의 집합을 생성하고 묶는 기법인데, 이 때 각각의 가설들은 문서가 특정 단어를 포함하고 있는지 검사하여 이에 따라 문서의 적합성을 판별한다. 먼저 최종 여과 시스템을 구성하는 각 가설의 출력이 1 또는 -1이 되는 이진 가설을 사용하는 기존의 에이다부스트 알고리즘에서 출발하여 좀 더 최근에 제안된 확신 정도 (실수값)를 출력하는 가설을 이용하는 에이다부스트 알고리즘을 적용함으로써 오류 감소 속도와 최종 오류율을 개선하고자 하였다. 또 각 데이타에 대한 초기 가중치를 연속 포아송 분포에 따라 임의로 부여하여 여러 번의 부스팅을 수행한 후 그 결과를 결합하는 방법을 사용함으로써 적은 학습 데이타로 인해 발생하는 과도학습의 문제를 완화하고자 하였다. 실험 데이터로는 TREC-8 필터링 트랙 데이타셋을 사용하였다. 이 데이타셋은 1992년도부터 1994년도 사이의 파이낸셜 타임스 기사로 이루어져 있다. 실험 결과, 실수값을 출력하는 가설을 사용했을 때 이진값을 갖는 가설을 사용했을 때 보다 좋은 결과를 보였고 임의 가중치를 사용하여 여러번 부스팅을 하는 방법이 더욱 향상된 성능을 나타내었다. 다른 TREC 참가자들과의 비교결과도 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.256-258
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• 2000

최근 들어, 여러 기계학습 알고리즘이 문서 분류와 여과에 사용되고 있다. 특히 AdaBoost와 같은 부스팅 알고리즘은 실세계의 문서 데이터에 사용되었을 때 비교적 좋은 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 그러나 지금까지의 부스팅 알고리즘은 모두 단어의 존재 여부만을 가지고 판단하는 분류자를 기반으로 하고 있기 때문에 가중치 정보를 충분히 사용할 수 없다는 단점이 있다. 이 논문에서는 나이브 베이스를 사용한 부스팅 알고리즘은 단어의 가중치 정보를 효율적으로 사용할 수 있을 뿐 아니라. 확률적으로도 의미있는 신뢰도(confidence ratio)를 생성 할 수 있기 때문이다. TREC-7과 TREC-8의 정보 여과 트랙(filtering track)에 대해서 실험한 결과 좋은 성능을 보여주었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.145-150
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• 2004

본 논문에서는 질의 응답 시스템에서 정답 추출을 위해 사용되는 표층 텍스트 패턴을 장거리 의존 문제에도 적용 가능하도록 확장하는 방법을 제안한다. 기존의 패턴 추출 시스템들의 패턴을 구성하고 있는 단어들간의 연속성과 불연속성에 대한 정보를 나타내도록 패턴 형태를 확장함으로써 장거리 의존 문제를 해결한다. 본 논문에서 제안한 형태의 패턴을 TREC-10의 질의를 이용해서 웹 데이터로 실험하여 정확도와 TREC의 평가 기준인 MRR을 사용해서 기존 시스템들과 성능을 비교했다.