• 제목/요약/키워드: Term Frequency

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신경망을 이용한 이동 로봇의 실시간 고속 정밀제어 (High Speed Precision Control of Mobile Robot using Neural Network in Real Time)

  • 주진화;이장명
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제5권1호
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    • pp.95-104
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    • 1999
  • In this paper we propose a fast and precise control algorithm for a mobile robot, which aims at the self-tuning control applying two multi-layered neural networks to the structure of computed torque method. Through this algorithm, the nonlinear terms of external disturbance caused by variable task environments and dynamic model errors are estimated and compensated in real time by a long term neural network which has long learning period to extract the non-linearity globally. A short term neural network which has short teaming period is also used for determining optimal gains of PID compensator in order to come over the high frequency disturbance which is not known a priori, as well as to maintain the stability. To justify the global effectiveness of this algorithm where each of the long term and short term neural networks has its own functions, simulations are peformed. This algorithm can also be utilized to come over the serious shortcoming of neural networks, i.e., inefficiency in real time.

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디저트 카페의 상품 선택 속성이 만족과 장기 지향성에 미치는 영향 (The Effect of Selection Attributes for Goods of Dessert Cafe on Product Satisfaction and Long-term Orientation)

  • 전경철
    • 한국조리학회지
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    • 제23권5호
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    • pp.140-150
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    • 2017
  • The purpose of the study was to provide useful implications for management of dessert cafe by discovering selection attributes for product satisfaction and long-term orientation. Using SPSS 22.0 and AMOS 220 Version, the collected data from customers of dessert cafe in Seoul and metropolitan areas were analyzed for frequency analysis, exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, reliability analysis, and covariance structure analysis. As results of hypothesis verification, firstly, service standard and product diversity had a significant effect on product satisfaction of dessert cafe. Secondly, tastes and nutrients influenced positively long-term orientation of dessert cafe. Meanwhile, service standard, mood, and product diversity did not have a significant effect on long-term orientation. Thirdly, product satisfaction affected positively long-term orientation. The results of the study provided useful implications for management of dessert cafe.

검색어 빈도 데이터를 반영한 코로나 19 확진자수 예측 딥러닝 모델 (Predicting the Number of Confirmed COVID-19 Cases Using Deep Learning Models with Search Term Frequency Data)

  • 정성욱
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권9호
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    • pp.387-398
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    • 2023
  • 코로나 19 유행은 인류 생활 방식과 패턴에 큰 영향을 주었다. 코로나 19는 침 방울(비말)은 물론 공기를 통해서도 감염되기 때문에 가능한 대면 접촉을 피하고 많은 사람이 가까이 모이는 장소는 피할 것을 권고하고 있다. 코로나 19 환자와 접촉했거나 코로나 19 환자가 발생한 장소에 있었던 사람이 코로나 19에 감염되었을 것을 염려한다면 구글에서 코로나 19 증상을 찾아볼 것이라고 충분히 예상해 볼 수 있다. 본 연구에서는 과거 독감 감시와 관리에 중요 역할을 했었던 구글 트렌드(Google Trends)를 다시 소환하고 코로나 19 확진자수 데이터와 결합하여 미래의 코로나 19 확진자수를 예측할 수 있을지 딥러닝 모델(DNN & LSTM)을 사용한 탐색적 데이터 분석을 실시하였다. 특히 이 연구에 사용된 검색어 빈도 데이터는 공개적으로 사용할 수 있으며 사생활 침해의 우려도 없다. 심층 신경망 모델(DNN model)이 적용되었을 때 한국에서 가장 많은 인구가 사는 서울(960만 명)과 두 번째로 인구가 많은 부산(340만 명)에서는 검색어 빈도 데이터를 포함하여 예측했을 때 더 낮은 오류율을 기록했다. 이와 같은 분석 결과는 검색어 빈도 데이터가 일정 규모 이상의 인구수를 가진 도시에서 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 보여주는 것이다. 우리는 이와 같은 예측이 더 강력한 예방 조치의 실행이나 해제 같은 정책을 결정하는데 근거 자료로 충분히 사용될 수 있을 것으로 믿는다.

장기요양서비스에 대한 노인상담 실태와 영향 요인 (Counseling Elderly People in Long-term Care Service)

  • 이홍자;김춘미
    • 지역사회간호학회지
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    • 제22권2호
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    • pp.141-150
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    • 2011
  • Purpose: The purpose of this study was to examine satisfaction with counseling in long-term care service, and to compare the scores of counseling satisfaction according to variables among beneficiaries of Korean long-term care services. Methods: Questionnaires were completed by 445 beneficiaries of long-term care insurance to measure satisfaction with counseling. Research design was cross-sectional descriptive design. Data were analyzed using descriptive statistics, t-test and ANOVA for evaluating differences in satisfaction with counseling according to variables including economic status, the level of long-term care insurance approval, duration of long term care service, and conditions of counseling. Results: The score of satisfaction with counseling was somewhat high as 71.67. The score of counselor's attitude was highest among the subcategories of satisfaction. The factors that influenced satisfaction with counseling were frequency and time of counseling (F=12.19, p<.001). Conclusion: Home-based individual counseling is necessary for the elderly who need long-term care service. The National Long-term Care Insurance Corporation should offer counseling and assistance to elders and their caregivers about long term care insurance.

Investigation on the Analysis of Transmission Line with Frequency Dependent Lossy Term

  • Ichikawa, Satoshi
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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    • pp.650-653
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    • 2002
  • The increaseing speeds are accompanied by decreases in pulse rise and fall time in VLSI circuits. These accenturate the high frequency spectral contents of the signals and cause the frequency dependent loss of the conductors which interconnect the various sub-circuits composing of VLSI circuit. The lossy effect is approximated by the square root of frequency dependence of the per unit length resistance. In the practical applications, several problems may arise along with this approximation, so we extend our investigation of the lossy effect by numerical Laplace inversion method.

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효율적인 색인어 추출을 위한 합성명사 생성 방안에 대한 연구 (Study on the Generation Methods of Composition Noun for Efficient Index Term Extraction)

  • 김미진;박미성;최재혁;이상조
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제7권4호
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    • pp.1122-1131
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    • 2000
  • The efficiency of thesytem depends upon an accurate extraction capability of index terms in the system of information search or in that of automatic index. Therefore, extraction of accurate index terms is of utmost importance. This report presents the generation methods of composition noun for efficient index term extraction by using words of high frequency appearance, so that the right documents can be found during information search. For the sake of presentation of this method, index terms of composition noun shall be extracted by applying the rule of composition and disintegration to the nouns with high frequency of appearance in the documents, such as those with upper 30%∼40% of frequency ratio. In addition, for he purpose of effecting an inspection of validity in relation to a composition of high frequency nouns such as those with upper 30∼40% of frequency ratio as presented in this report, it proposes an adequate frquency ratio during noun composition. Based upon the proposed application, in this short documents with less than 300 syllables, low frequency omissions were noticed, when composed with nouns in the upper 30% of frequency ratio; whereas the documents with more than 30 syllables, when composed with nouns in he upper 40% of frequency ration, had a considerable reduction of low frequency omissions. Thus, total number of index terms has decreased to 57.7% of these existing and an accurate extraction of index terms with an 85.6% adequacy ratio became possible.

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공격 메일 식별을 위한 비정형 데이터를 사용한 유전자 알고리즘 기반의 특징선택 알고리즘 (Feature-selection algorithm based on genetic algorithms using unstructured data for attack mail identification)

  • 홍성삼;김동욱;한명묵
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.1-10
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    • 2019
  • 빅 데이터에서 텍스트 마이닝은 많은 수의 데이터로부터 많은 특징 추출하기 때문에, 클러스터링 및 분류 과정의 계산 복잡도가 높고 분석결과의 신뢰성이 낮아질 수 있다. 특히 텍스트마이닝 과정을 통해 얻는 Term document matrix는 term과 문서간의 특징들을 표현하고 있지만, 희소행렬 형태를 보이게 된다. 본 논문에서는 탐지모델을 위해 텍스트마이닝에서 개선된 GA(Genetic Algorithm)을 이용한 특징 추출 방법을 설계하였다. TF-IDF는 특징 추출에서 문서와 용어간의 관계를 반영하는데 사용된다. 반복과정을 통해 사전에 미리 결정된 만큼의 특징을 선택한다. 또한 탐지모델의 성능 향상을 위해 sparsity score(희소성 점수)를 사용하였다. 스팸메일 세트의 희소성이 높으면 탐지모델의 성능이 낮아져 최적화된 탐지 모델을 찾기가 어렵다. 우리는 fitness function에서 s(F)를 사용하여 희소성이 낮고 TF-IDF 점수가 높은 탐지모델을 찾았다. 또한 제안된 알고리즘을 텍스트 분류 실험에 적용하여 성능을 검증하였다. 결과적으로, 제안한 알고리즘은 공격 메일 분류에서 좋은 성능(속도와 정확도)을 보여주었다.

텍스트 마이닝과 빅카인즈를 활용한 노인장기요양기관 부당청구 동향 분석 (Trend Analysis of Fraudulent Claims by Long Term Care Institutions for the Elderly using Text Mining and BIGKinds)

  • 윤기혁
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.13-24
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    • 2022
  • 본 연구는 우리나라에서 매년 증가하고 있는 노인장기요양기관의 부당청구 맥락과 부당청구 예방을 위한 대책들이 어떠한지를 탐색하기 위해서 언론기사를 활용한 텍스트 마이닝 분석을 실시하였다. 기사는 뉴스 빅테이터 분석 시스템인 빅카인즈에서 수집하였고, 수집기간은 노인장기요양보험이 시행된 2008년 7월부터 2022년 2월 28일까지로 약 15년간이다. 이 기간 동안 '노인요양+부당청구', '장기요양+부당청구', 등의 키워드로 총 2,627개의 기사가 수집되었고, 이중 중복된 기사를 제외한 총 946개가 선정되었다. 본 연구의 텍스트마이닝 분석결과로 첫째, 모든 구간(2008.7.1-2022.2.28)에서 가장 높은 빈도로 언급된 상위 10위 키워드는 노인장기요양기관, 부당청구, 국민건강보험공단, 노인장기요양보험, 장기요양급여(비용), 노인요양시설, 보건복지부, 노인, 신고, 포상금(지급)의 순으로 나타났다. 둘째, N-gram 분석결과 장기요양급여(비용)과 부당청구, 부당청구와 노인장기요양기관, 허위와 부당청구, 신고와 포상금(지급), 노인장기요양기관과 신고 등의 순으로 나타났다. 셋째, TF-IDF 분석은 빈도분석의 결과와 유사하게 나타났지만, 신고, 포상금(지급), 증가 등은 순위가 상승하였다. 상기 분석결과를 바탕으로 노인장기요양기관 부당청구 예방을 위한 방향성을 제시하였다.

관계혜택지각과 장기적 관계지향성에 관한 연구 -패션상품 소비자를 중심으로- (A Study on the Relationship Benefit Perception and Long-term Relationship Intention Among Fashion Product Consumers)

  • 김지연;이은영
    • 한국의류학회지
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    • 제30권1호
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    • pp.176-186
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    • 2006
  • The Purposes of this study are to examine the relationship benefit perception of fashion product consumers and how their benefit perception influences oil long-term relationship intention, and to construct a model of long-term relationship intention. The data was obtained from a survey of 540 females over 20years old living in seoul, Gyeonggi-do, and Gwangju-city during June in 2004. It was analyzed by frequency, reliability, factor analyses. The results of the survey were: 1 , Relationship benefits perceived by fashion product consumers were informational benefit, psychological benefit, special treatment benefit, economical benefit, and social benefit. 2. Relationship benefit influenced on satisfaction, trust, commitment, and commitment influenced on long-term relationship intention finally The findings of this study are expected to strengthen the necessity of applying customer relationship management for the fashion market.

An Investigation of Automatic Term Weighting Techniques

  • Kim, Hyun-Hee
    • 정보관리학회지
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    • 제1권1호
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    • pp.43-62
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    • 1984
  • 본(本) 연구는 두 개의 중요한 목적(目的)들을 가지고 있다. 첫째 목적(目的)은 새로운 단어(單語) 가중기법(加重技法)을 고안하는 것이다. 두번째 목적(目的)은 제안된 단어(單語) 가중기법(加重技法)과 다른 네개의 단어(單語) 가중기법(加重技法)들의 문헌검색결과들을 평가하는 것이다. 본 연구에서 실행된 실험결과는 비교적 간단한 스파크 죤스(Sparck Jones)의 역문헌빈도 가중기법(加重技法)과 제안된 단어(單語) 가중기법(加重技法)의 검색결과들이 더 복잡한 계산을 요하는 다른 세개의 단어(單語) 가중기법(加重技法)들의 검색결과들보다 더 나았다.

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