• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제14권2호
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• pp.33-46
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• 2010

This paper introduces a new linguistic-focused approach for sentiment analysis (SA) of Korean. In order to overcome shortcomings of previous works that focused mainly on statistical methods, we made effective use of various linguistic features reflecting the nature of Korean. These features include contextual shifters, modal affixes, and the morphological dependency of chunk structures. Moreover, in order to eschew possible confusion caused by ambiguous words and to improve the results of SA, we also proposed simple adjustment methods of word senses using KOLON ontology mapping information. Through experiments we contend that effective use of linguistic features and ontological information can improve the results of sentiment analysis of Korean.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.101-108
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• 2000

Tins paper is designed (ⅰ) to envisage the characteristics of high speed rail stations that will be in operation when the Seoul-Pusan line currently under construction is completed and (ⅱ) to assist policy makers in mapping out transportation strategies by providing insights into how advanced countries have handled problems under similar circumstances. Ultimately, tins paper intends to present alternatives of trans-modal systems in an attempt to set a direction for future policy making in the high speed rail sector. The alternatives recommended in tins report stress two important elements for maximized utility of high speed rail: One is to maintain consistency in transportation policies and the other is to attract consumers to the station areas.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권10호
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• pp.2768-2787
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• 2023

As an important research direction of the application of computer science in the medical field, the automatic generation technology of radiology report has attracted wide attention in the academic community. Because the proportion of normal regions in radiology images is much larger than that of abnormal regions, words describing diseases are often masked by other words, resulting in significant feature loss during the calculation process, which affects the quality of generated reports. In addition, the huge difference between visual features and semantic features causes traditional multi-modal fusion method to fail to generate long narrative structures consisting of multiple sentences, which are required for medical reports. To address these challenges, we propose a multi-feature optimization Transformer (MFOT) for generating radiology reports. In detail, a multi-dimensional mapping attention (MDMA) module is designed to encode the visual grid features from different dimensions to reduce the loss of primary features in the encoding process; a feature pre-fusion (FP) module is constructed to enhance the interaction ability between multi-modal features, so as to generate a reasonably structured radiology report; a detail enhanced attention (DEA) module is proposed to enhance the extraction and utilization of key features and reduce the loss of key features. In conclusion, we evaluate the performance of our proposed model against prevailing mainstream models by utilizing widely-recognized radiology report datasets, namely IU X-Ray and MIMIC-CXR. The experimental outcomes demonstrate that our model achieves SOTA performance on both datasets, compared with the base model, the average improvement of six key indicators is 19.9% and 18.0% respectively. These findings substantiate the efficacy of our model in the domain of automated radiology report generation.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제22권1호
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• pp.81-87
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• 2012

This paper establishes a modeling and simulation procedure for structural response and reliability of a cylindrical array sensor on submarines under the shock generated by underwater explosion. The structural reliability of SONAR is important because the submarine could get out of combat ability by the structural damage of the SONAR upon explosion. A cylindrical array sensor was first modeled using the finite element method. Modal analysis was then performed for the check of the reliability of the modeling. The shock resistance simulations were performed for the responses to the structural shock waves and for the responses to the directly applied underwater shock waves, according to BV-043 and MIL-STD-901D, respectively. The stresses of the structure were evaluated with von-Mises scheme. Vulnerable regions were exposed through mapping the maximum stress to the structural model. Maximum stress of the SONAR was compared with the yield stress of the material to examine the structural reliability.

• Smart Structures and Systems
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• 제14권4호
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• pp.699-718
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• 2014

The indirect displacement estimation using acceleration and strain (IDEAS) method is extended to various types of beam structures beyond the previous validation on the prismatic or near-prismatic beams. By fusing different types of responses, the IDEAS method is able to estimate displacements containing pseudo-static components with high frequency noise to be significantly reduced. However, the concerns to the IDEAS method come from possible disagreement of the assumed sinusoidal mode shapes to the actual mode shapes, which allows the IDEAS method to be valid only for simply-supported prismatic beams and limits its applicability to real world problems. In this paper, the extension of the IDEAS method to the general types of beams is investigated by the mathematical formulation of the modal mapping matrix only for the monitored substructure, so-called monitoring span. The formulation particularly considers continuous and wide beams to extend the IDEAS method to general beam structures that reflect many real bridges. Numerical simulations using four types of beams with various irregularities are presented to show the effectiveness and accuracy of the IDEAS method in estimating displacements.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2000년도 춘계학술대회논문집
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• pp.340-345
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• 2000

진동하는 구조물의 음향 방사 예측에는 키르히호프-헬름홀쯔 적분 방정식에 근본을 둔 경계 요소 해석이 널리 사용된다. 이 경계 요소 해석은 익히 알고 있듯이 구조물의 동적 거동이 정량적으로 표현될 수 있는 경우는 매우 높은 정확도의 예측 결과를 제공한다. 그러나 실제 현상에서 접할 수 있는 복잡한 구조물의 음향 방사 예측에는 많은 변수들로 인해 예측의 정확도가 감소됨은 확실하다. 다른 방법으로는 실험을 통한 임의의 음장 예측 방법인 근음장 음향 홀로그래피(nearfield acoustical holography) 방법을 들 수 있다. 이 방법은 실제로 발생되는 음향 방사로부터 마이크로폰을 이용하여 홀로그램면의 음압 또는 속도를 측정하고 키르히호프-헬름홀쯔 적분 방정식에 적용하여 임의의 홀로그램면에 투사(mapping)시켜 음장을 예측하는 방법이다. 근음장 음향 홀로그래피는 탁월한 정확성을 갖고 있으나, 측정의 복잡성과 홀로그램면을 형성하기 위한 많은 이산점(절점)의 필요성 등의 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 또 다른 음장 예측 방법인 실험의 장점과 유한 요소 해석의 장정을 복합시킨 모드 확장 방법(modal expansion method)을 사용하여 단순 구조물인 평판의 진동에 의한 음장을 예측해 보았다. 모드 확장 방법은 구조물의 동적 거동은 모드의 선형 조합으로 표현될 수 있다는 것에 그 원리를 둔다. 본 논문은 단순 평판을 대상으로 유한 요소 해석으로 구한 모드 정보와 실험에 의해 얻은 입의 가진 주파수에 대한 진동 표면의 속도 분포를 조합하여 속도 경계 조건을 구성, 경계 요소 해석으로 음장 예측을 수행하였으며 모드 확장 방법을 사용함에 있어 고려해야할 몇 가지 사항에 대해 다루었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.11-19
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• 2014

내츄럴 유저 인터페이스는 마우스, 키보드, 펜과 마커를 이용하지 않는 신체를 이용한 자연스런 모션 인터페이스이다. 지금까지 대표적인 동작 인식 방법은 마커를 이용하는 방식이었고 그 인식 방법은 각 마커의 좌표를 상대적인 데이터로 입력 받아 데이터베이스에 각 좌표 값을 저장하는 것이었다. 그러나 정확한 동작을 인식하기 위해서는 더 많은 마커들이 필요하고 그 마커들을 붙이는 것과 데이터들을 처리하는 데에 상당한 시간이 걸린다. 또, NUI/NUX 프레임워크를 개발하면서, 가장 중요한 직관성을 배제한 개발로 사용상에 문제가 생겼고 계속해서 사용자에게 암기만을 강요하고 있다. 이 문제를 보완하기 위해, 본 논문에서는 마커를 이용하지 않았고 남녀노소 누구나 다룰 수 있도록 구현했다. 또, 목소리, 신체 동작, 얼굴 표정 등을 동시에 인식하는 멀티모달 NUI/NUX 프레임 워크를 설계했고, 직관적인 손동작을 인식하는 것과 모니터에 그것을 매핑하기 위해 새로운 마우스 이벤트 알고리즘을 제안했다. 우리는 사용자들이 쉽고 직관적으로 핸드마우스 이벤트를 다루도록 구현했다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.239-244
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• 2016

등각변환 해석법과 종방향 모드 전송선로 이론을 이용하여 이중 샌드위치 Rib-형 도파로에 기초한 곡면형 편광 무의존성 방향성 결합기(PI-CDC)의 편광특성을 자세하게 탐구하였다. 제안한 곡면형 방향성 결합기의 편광 무의존성 조건을 얻기 위하여 곡면의 내부 반경 크기에 따라 변하는 quasi-TE 모드와 quasi-TM 모드의 결합길이와 결합효율을 분석하였다. 수치해석 결과, 수 마이크로미터 크기의 곡면형 편광 무의존성 방향성 결합기는 이중 샌드위치 층의 구조적, 물질적 변수들과 곡률반경을 잘 선택함으로써 구현할 수 있음을 보였다. 또한, 곡면형 편광 무의존성 방향성 결합기에서 전파하는 quasi-TE/TM 모드들의 분포 프로필을 분석하였고, 그 분석을 통하여 곡면이 전파특성에 어떤 영향을 미치는지에 대하여 조사하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 인지과학
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• 제21권1호
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• pp.157-175
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• 2010

의사소통에서 대화자 간 감정의 이해는 메시지의 내용만큼이나 중요하다. 비언어적 요소에 의해 감정에 관한 더 많은 정보가 전달되고 있기는 하지만, 텍스트에도 화자의 감정을 나타내는 언어적 표지가 다양하고 풍부하게 녹아들어 있다. 본 연구의 목적은 인간언어공학에 활용할 수 있는 감정 온톨로지를 구축할 수 있도록 그 구성요소를 분석하는 데 있다. 텍스트 기반 감정 처리 분야의 선행 연구가 감정을 분류하고, 각 감정의 서술적 어휘 목록을 작성하고, 이를 텍스트에서 검색함으로써, 추출된 감정의 정확도가 높지 않았다. 이에 비해, 본 연구에서 제안하는 감정 온톨로지는 다음과 같은 장점이 있다. 첫째, 감정 표현의 범주를 기술 대상과 방식에 따라 6개 범주로 분류하고, 이들 간 상호 대응관계를 설정함으로써, 멀티모달 환경에 적용할 수 있다. 둘째, 세분화된 감정을 분류할 수 있되, 감정 간 차별성을 가질 수 있도록 24개의 감정 명세를 선별하고, 더 섬세하게 감정을 분류할 수 있는 속성으로 강도와 극성을 설정하였다. 셋째, 텍스트에 나타난 감정 표현을 명시적으로 구분할 수 있도록, 경험자 기술 대상과 방식 언어적 자질에 관한 속성을 도입하였다. 넷째, 본 연구의 감정분류는 Plutchik의 분류와 호환성을 갖고 있으며, 언어적 요소의 기술에서 국제표준의 태그세트를 수용함으로써, 다국어 처리에 활용을 극대화할 수 있도록 고려했다.