한국어 형태소 분석은 일반적으로 입력된 문장의 분석 후보를 다수 생성한 후, 그 중 최적의 후보를 선택하는 과정을 거친다. 분석 후보를 많이 생성할수록 올바른 분석이 포함될 가능성이 높아지지만 동시에 모호성이 증가한다는 문제가 생긴다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 단일 후보를 생성하는 규칙 기반 분석 모형을 제안한다. 분석 규칙은 품사 부착 말뭉치를 통해 자동으로 추출되기 때문에 규칙 구축비용을 필요로 하지 않을 뿐만 아니라 높은 분석성공률을 보인다. 분석이 성공한 경우에는 단 하나의 분석 후보만을 생성하기 때문에 최적 후보 선택 단계에서의 모호성이 효과적으로 감소되고, 계산 복잡도 역시 줄어든다. 규칙 모형으로 분석이 실패한 경우를 대비해 기존 확률 기반 모형을 결합함으로써 형태소 분석 성능을 향상시킬 수 있다.
한국 선거에서 정치 이념의 역할에 대해 그동안 수많은 연구가 이루어졌으나, 지금까지의 연구들은 예외 없이 횡단면 데이터(cross-sectional data) 분석에 전적으로 의존하였다. 기존의 연구들과 달리 이 연구는 지난 제18대 대통령 선거에서 나타난 이념 투표의 영향을 패널 데이터 분석(panel data analysis)을 통해 보다 엄밀하게 검증한다. 구체적으로, "EAI 총선대선패널조사, 2012"를 이용하여 지난 18대 대통령 선거 시기(2012년 4월 중순-12월 하순)에 정치적이념이 유권자들의 후보 호오도(candidate evaluation)와 후보 선택(vote choice)에 미친 영향을 고정 효과(fixed effects) 분석과 변동 효과(random effect) 분석 등 표준적인 패널 데이터 분석을 통해 살펴보았다. 또한 이념투표의 대표적 설명 모형인 근접성 모형(proximity model)과 방향성 모형(directional change model)을 적용한 결과를 비교 분석하였다. 분석 결과, 지난 18대 대통령 선거에서 진보와 보수의 정치적 이념은 박근혜와 문재인후보에 대한 호오도 및 이들에 대한 지지에 독립적이고 유의미한 영향을 미쳤다고 할 수 있다. 즉, 유권자들은 특정 후보와의 이념적 차이가 크다고 느낄수록 그후보에 대한 지지 확률 및 호오도가 상대적으로 낮아졌다. 그리고 이러한 이념투표의 영향은 근접성 모형보다 방향성 모형에서 상대적으로 뚜렷하게 나타났다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권2호
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pp.73-77
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2012
This paper reports a combined depth- and model-based face detection and tracking approach. The proposed algorithm consists of four functional modules; i) color-based candidate region extraction, ii) generation of the depth histogram for handling occlusion, iii) rotation-invariant face region detection using ellipse fitting, and iv) face tracking based on motion prediction. This technique solved the occlusion problem under complicated environment by detecting the face candidate region based on the depth-based histogram and skin colors. The angle of rotation was estimated by the ellipse fitting method in the detected candidate regions. The face region was finally determined by inversely rotating the candidate regions by the estimated angle using Haar-like features that were robustly trained robustly by the frontal face.
The determination of a regression model is important in using statistical designs of experiments. Generally, the exact regression model is not known, and experimenters suppose that a certain model form will be fit. Then an experimental design suitable for that predetermined model form is selected and the experiment is conducted. However, the initially chosen regression model may not be correct, and this can result in undesirable statistical properties. We develop model-robust experimental designs that have stable prediction variance for a family of candidate regression models over a cuboidal region by using genetic algorithms and the desirability function method. We then compare the stability of prediction variance of model-robust experimental designs with those of the 3-level face centered cube. These model-robust experimental designs have moderately high G-efficiencies for all candidate models that the experimenter may potentially wish to fit, and outperform the cuboidal design for the second-order model. The G-efficiencies are provided for the model-robust experimental designs and the face centered cube.
본 연구는 마리나 건설 최적의 대상지를 결정하기 위하여 여러 가능해역 중에서 최적의 장소를 결정하는 것이다. 마리나 건설 후보지 선정 문제를 다루기 위해서 여수시 인근의 10개의 후보지를 대상으로 10개의 결정 요인들을 분석하여 최적의 장소를 선정한다. 본 논문에서는 가장 합리적인 장소를 결정하기 위하여 새로운 모델인 0-1정수 최적계획모형이 제안된다. 제안된 모형은 지금까지 최적 마리나 시설 분석 문제에 적용된 사례가 없다. 본 논문은 가장 합리적인 장소를 결정하는데 기여할 뿐만 아니라 제안된 모형은 타 지역의 마리나 시설 건설 후보지 선정 문제에도 적용할 수 있다.
Aiming at the problem of service reliability in resource reservation in cloud computing environments, a model of dynamic cloud resource reservation based on trust is proposed. A domain-specific cloud management architecture is designed in which resources are divided into different management domains according to the types of service for easier management. A dynamic resource reservation mechanism (DRRM) is used to test users' reservation requests and reserve resources for users. According to user preference, several resources are chosen to be candidate resources by fuzzy cluster analysis. The fuzzy evaluation method and a two-way trust evaluation mechanism are adopted to improve the availability and credibility of the model. An analysis and simulation experiments show that this model can increase the flexibility of resource reservation and improve user satisfaction.
Different model formulations in available models were compared with Microplankton-Detritus (MPB) model, and well documented FDM and ERSEM models were the candidate for these comparison. Different formulations in both candidate models were expressed in terms of MPD parameterization. Even though there are differences in the control of autotroph growth among models, it was found that some of the more important microplankton parameters expressed incomparable terms have broadly similar values in all the models. However, an important difference was proved to be the direct contribution of microheterotrophs to the Detritus compartment in FDM and ERSEM, whereas in MPD microplankton biomass passes to Detritus only by way of mesozooplankton grazing.
The aim of this study was to detect positional candidate genes located within the support interval (SI) regions based on the results of red blood cell, mean corpuscular volume (MCV), and mean corpuscular hemoglobin quantitative trait locus (QTL) in Sus scrofa chromosome 13, and to verify the correlation between specific single-nucleotide polymorphisms (SNPs) located in the exonic region of the positional candidate gene and the three genetic traits. The flanking markers of the three QTL SI regions are SW38 and S0215. Within the QTL SI regions, 44 genes were located, and runt-related transcription factor 1, dual-specificity tyrosine-(Y)-phosphorylation regulated kinase 1A (DYRK1A), and potassium inwardly-rectifying channel, subfamily J, member 15 KCNJ15-which are reported to be related to the hematological traits and clinical features of Down syndrome-were selected as positional candidate genes. The ten SNPs located in the exonic region of the three genes were detected by next generation sequencing. A total of 1,232 pigs of an $F_2$ resource population between Landrace and Korean native pigs were genotyped. To investigate the effects of the three genes on each genotype, a mixed-effect model which is the considering family structure model was used to evaluate the associations between the SNPs and three genetic traits in the $F_2$ intercross population. Among them, the MCV level was highly significant (nominal $p=9.8{\times}10^{-9}$) in association with the DYRK1A-SNP1 (c.2989 G$F_2$ intercross, our approach has limited power to distinguish one particular positional candidate gene from a QTL region.
본 논문에서는 비디오 편집 모델에 기반한 디졸브 모델의 특성에 따른 디졸브 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각각의 디졸브 구간이 가지는 특성을 반영하기 때문에 디졸브 검출에 적응적이다. 제안된 방법은 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 디졸브 구간의 후보 영역을 찾는다. 동영상의 각 프레임의 분산으로 얻어지는 분산 곡선에서 디졸브 구간은 아래로 볼록한 포물선으로 나타난다. 따라서 분산 곡선의 1차와 2차 미분을 이용하여 디졸브 구간에 대응하는 포물선의 후보 영역을 찾는다. 두 번째 단계에서는 각각의 후보 영역에 대해 디졸브 영역을 검증한다. 후보 영역에서 디졸브 모델에 대응하는 포물선의 골의 분산을 추정하여 디졸브를 판별한다. 골의 분산은 이웃한 두 장면의 분산의 함수로 나타남으로 다양한 분산에서 나타나는 디졸브를 적응적으로 검출할 수 있다. 제안된 방법은 다양한 디졸브를 포함하는 동영상을 대상으로 기존의 방법과 비교 실험하였다. 실험 결과 제안한 방법은 분산의 변화에 상관없이 디졸브를 정확히 검출하였으며 기존의 방법 보다 우수한 결과를 얻었다.
본 연구는 당뇨병 치료제 후보약물 정보를 이용하여 항당뇨에 영향을 미치는 물질구조를 발견하는데 목적이 있다. 정량적구조 활성관계를 이용한 기계 학습 모델을 만들고 부분최소자승 알고리즘을 통해 실험데이터 별로 결정계수를 파악한 후 변수중요도척도를 활용하여 주요 분자표현자를 도출하였다. 연구 결과, 후보약물 구조정보를 반영한 molecular access system fingerprint 데이터로 분석한 결과가 in vitro 데이터를 이용한 분석 결과보다 설명력이 높았으며, 항당뇨에 영향을 미치는 주요 분자표현자 역시 다양하게 도출할 수 있었다. 제안된 항당뇨 예측 및 주요인자 분석 방법을 활용한다면 유사한 과정을 반복 실험하는 기존 신약개발 방식과는 달리, 많은 비용과 시간이 소요되는 후보물질 스크리닝 (screening) 기간을 최소화하고, 신약개발 탐색기간도 단축하는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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