• 대한기계학회논문집A
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• 제33권11호
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• pp.1332-1340
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• 2009

The front end wheel loader is widely used for the loading of materials in mining and construction fields. It has repetitive digging, loading and dumping procedures. The bucket is subjected to large resistance force from the soil during scooping. We considered the soil reaction force characteristics from scooping procedure, the protection by overload and automatic scooping mode algorithm. The main topic of this paper is the analysis of the soil reaction force characteristics. The analysis of soil mechanics is carried out and the developed soil model is verified by experimental results from the simplified experimental equipment. A simplified model of the soil shape and bucket trajectory is used to determine the scooping direction based on an estimation of the resistance force applied on the bucket during the scooping motion. In the future, this model will be used for the generation of an appropriate path for the wheel loader automation.

• 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.

• KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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• 제2B권3호
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• pp.81-89
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• 2002

The sensorless AC motor drive is a popular topic of study due to the cost and reliability of speed and position sensors. Most sensorless algorithms are based on the mathematical modeling of motors including electrical variables such as phase current and voltage. Therefore, the accuracy of such variables largely affects the performance of the sensorless AC motor drive. However, the output voltage of the SVPWM-VSI, which is widely used in sensorless AC motor drives, has considerable errors. In particular, the SVPWM-VSI is error-prone in the low speed range because the constant DC link voltage causes poor resolution in a low output voltage command and the output voltage is distorted due to dead time and voltage drop. This paper investigates a novel high-performance strategy for overcoming these problems in a sensorless ac motor drive. In this paper, a variation of the DC link voltage and a direct compensation for dead time and voltage drop are proposed. The variable DC link voltage leads to an improved resolution of the inverter output voltage, especially in the motor's low speed range. The direct compensation for dead time and voltage drop directly calculates the duration of the switching voltage vector without the modification of the reference voltage and needs no additional circuits. In addition, the proposed strategy reduces a current ripple, which deteriorates the accuracy of a monitored current and causes torque ripple and additional loss. Simulation and experimentation have been performed to verify the proposed strategy.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제18권4호
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• pp.92-98
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• 2010

Virtual ground modeling is one of key topic for real-time vehicle dynamic simulation. This paper discusses about the virtual 3D road modeling process using parametric surface concept. General road data is a type of lumped position vector so interpolation process is required to compute contact of internal surface. The parametric surface has continuity and linearity within boundaries and functions are very simple to find out contact point. In this paper, the parametric surface formula is adopted to road modeling to calculate road hight. Position indexing method is proposed to reduce memory size and resource possession, and a simple mathematical method for contact patch searching is also proposed. The developed road process program is tested in dynamic driving simulation on off-road. Conclusively, the new virtual road program shows high performance of road hight computation in vast field of off-road simulation.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권1호
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• pp.178-190
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• 2021

Alzheimer's disease (AD) is an insidious and degenerative neurological disease. It is a new topic for AD patients to use magnetic resonance imaging (MRI) and computer technology and is gradually explored at present. Preprocessing and correlation analysis on MRI data are firstly made in this paper. Then kernel principal component analysis (KPCA) is used to extract features of brain gray matter images. Finally supervised classification schemes such as AdaBoost algorithm and support vector machine algorithm are used to classify the above features. Experimental results by means of AD program Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database which contains brain structural MRI (sMRI) of 116 AD patients, 116 patients with mild cognitive impairment, and 117 normal controls show that the proposed method can effectively assist the diagnosis and analysis of AD. Compared with principal component analysis (PCA) method, all classification results on KPCA are improved by 2%-6% among which the best result can reach 84%. It indicates that KPCA algorithm for feature extraction is more abundant and complete than PCA.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.1-10
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• 2021

Cyberbullying has become a severe issue and brought a powerful impact on the cyber world. Due to the low cost and fast spreading of news, social media has become a tool that helps spread insult, offensive, and hate messages or opinions in a community. Detecting cyberbullying from social media is an intriguing research topic because it is vital for law enforcement agencies to witness how social media broadcast hate messages. Twitter is one of the famous social media and a platform for users to tell stories, give views, express feelings, and even spread news, whether true or false. Hence, it becomes an excellent resource for sentiment analysis. This paper aims to detect cyberbully threats based on Naïve Bayes, support vector machine (SVM), and k-nearest neighbour (k-NN) classifier model. Sentiment analysis will be applied based on people's opinions on social media and distribute polarity to them as positive, neutral, or negative. The accuracy for each classifier will be evaluated.

• Geomechanics and Engineering
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• 제34권5호
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• pp.507-527
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• 2023

Accurately estimation of the geo-mechanical parameters in Artificial Ground Freezing (AGF) is a most important scientific topic in soil improvement and geotechnical engineering. In order for this, one way is using classical and conventional constitutive models based on different theories like critical state theory, Hooke's law, and so on, which are time-consuming, costly, and troublous. The others are the application of artificial intelligence (AI) techniques to predict considered parameters and behaviors accurately. This study presents a comprehensive data-mining-based model for predicting the Young's Modulus of frozen sand under the triaxial test. For this aim, several single and hybrid models were considered including additive regression, bagging, M5-Rules, M5P, random forests (RF), support vector regression (SVR), locally weighted linear (LWL), gaussian process regression (GPR), and multi-layered perceptron neural network (MLP). In the present study, cell pressure, strain rate, temperature, time, and strain were considered as the input variables, where the Young's Modulus was recognized as target. The results showed that all selected single and hybrid predicting models have acceptable agreement with measured experimental results. Especially, hybrid Additive Regression-Gaussian Process Regression and Bagging-Gaussian Process Regression have the best accuracy based on Model performance assessment criteria.

• 과학교육연구지
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• 제47권2호
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• pp.180-191
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• 2023

이 연구에서는 초등, 중, 고등학교의 학생과 교사가 선호하는 SSI 주제를 조사하여 학교급별 학생과 교사가 선호하는 SSI 주제의 유사성을 코사인 유사도 측정을 통해 분석하였다. 연구 대상은 초, 중, 고등학생 566명, 교사의 327명이었다. SSI 관련 선행연구 논문과 프로그램에 포함된 SSI 주제 60개를 환경, 과학기술, 보건·의학, 기타 사회 문제 영역로 구분하고 목록화하여, 연구 대상인 학생 또는 교사가 선호하는 주제 5개를 선택하도록 하였다. 자료수집은 서베이몽키를 이용한 온라인으로 진행하였고, 수집된 자료는 학생 및 교사별로 6개 집단으로 구분하고, 집단별로 주제의 선택 빈도를 조사하였다. 그리고 선택된 주제의 빈도를 기준으로 벡터 값을 계산하고, 학교급별 학생 간, 교사 간, 교사와 학생 간의 코사인 유사도를 측정하여 주제 선호 유사도를 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 학생의 학교급별 집단간 SSI 선호 주제 유사도는 중학생과 고등학생 사이의 코사인 유사도(0.982)가 초등학생과 중학생간(0.651) 또는 초등학생과 고등학생간(0.662)의 코사인유사도보다 높았다. 둘째, 교사의 학교급별 집단간 SSI 선호 주제 유사도는 초등, 중, 고등학교간의 모든 비교 집단에서 비교적 비슷한 코사인 유사도의 양상을 보였다. 셋째, 학생과 교사간 학교급별 SSI 선호 주제 유사도는 초등학교 학생과 교사 집단간 코사인 유사도(0.974)가 다른 학교급의 비교 집단, 중학교급(0.621) 또는 고등학교급(0.645)보다 높았다. 즉 초등학교의 학생과 교사는 서로 선호하는 SSI 주제가 73.33%의 수준에서 유사하고, 반면, 중학교 또는 고등학교의 학생과 교사는 서로 선호하는 주제가 33% 수준으로 유사한 경향을 보였다. SSI 교육에서 학생에게 관심 있는 주제로 접근하는 것은 학습 동기 유발과 지속, 그리고 즐거운 학습 경험과 학습에 대한 긍정적인 태도 형성과 긴밀하게 연관된다. 따라서, SSI 수업을 설계할 때, 학생 관심의 관점에서 주제를 검토해야 할 것이다. 특히 교사가 학생의 선호도와 다소 차이가 있는 SSI 주제를 선별한 경우, 그 차이를 극복할 수 있는 치밀한 교수 설계가 필요할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.163-172
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• 2007

웹은 전세계 규모의 네트워크로써 문자, 화상, 음성 등의 미디어 정보들을 페이지 단위로 관리되며, 링크를 이용하여 분산된 정보들을 연결하고 있다. 이러한 웹의 지속적인 발전으로 무수한 정보들을 축적하고 있으며, 그 중 텍스트로 구성된 문서들이 주를 이룬다. 사용자는 이렇게 많은 정보들 중에서 자신이 원하는 특정 정보를 찾기 위해 웹을 사용한다. 그래서 웹은 사용자 요구에 적합한 정보를 검색해 주기 위해 계속적인 시도와 많은 연구들로 발전되고 있다. 확률을 이용한 방법, 통계적인 기법을 이용한 방법, 벡터 유사도를 이용한 방법, 베이지안 자동문서 분류 방법 등 기존의 방법들은 문서의 의미적인 주제나 특징을 정확하게 처리 할 수 없어 사용자는 재검색을 해야 하는 문제점을 갖는다. 특히, 국내 문서 분류를 위한 연구는 많이 이루어지지 않아 검색에 더욱 어렵다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 논문에서는 국내문서의 효율적이고 의미적인 분류를 위해 출현 개념의 TF(Term Frequency)와 주변 개념들과의 관계된 정도(RV : Relation Value)를 추출한다. 그리고 추출된 키워드들을 국내 어휘 사전인 U-WIN에 매핑하여 문서의 주제를 선택하고 본문에서 제 시하는 분류방법에 의해 웹 문서를 분류한다. 이는 문서 내 개념들의 관계를 이용하여 문서의 주제를 선정하고 문서의 의미적인 분류를 가능하게 한다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.149-169
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• 2020

현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.