• International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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• 제2권2호
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• pp.123-127
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• 2001

In order to introduce bivoltine races in a tropical country like India, it is necessary to have stability in cocoon crop under high temperature environments. Unlike any temperate country like Japan, the rearing conditions/environment, climatic conditions, quality of mulberry leaf and incidence of diseases are unpredictable in India. Geneticists and breeders of all the sericultural countries have experienced the influence of environment during the process of breeding. in order to select efficiently the breeds with high temperature tolerance, it is verb important to analyse clearly the heritability nature of high temperature tolerance. In light of the above, the present study was undertaken to determine the effect of high temperature treatment of (A) $35{\pm}1^{\circ}C$ and 85${\pm}$5% RH for 24 hrs continuously, (B) $35{\pm}1^{\circ}C$ and 85${\pm}$5% RH for 48 hrs continuously and (C) the control (25${\pm}1^{\circ}$ and 65${\pm}$5% RH in the normal rearing condition from the $3^{rd}of5^{th}$ instar on the pure races such as Moria, Nl37 and Cl46 as well as their Fl hybrids. The overall performance indicate that the hybrids are mare tolerant than the pure races. it was also observed that the overall performance declined in those batches where 48 hrs treatment was given. The most interesting observation noticed in this study was that there was maternal effect regarding temperature tolerance as evident from the better performance of those hybrids where the female parent used was more tolerant as pure race.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.386-391
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• 2015

본 논문에서는 한국어와 중국어의 언어학적인 특징을 고려하여 문서 자동분류 시스템의 성능을 높일 수 있는 최적의 자질어 단위를 제안한다. 언어 종속적 단위인 형태소 자질어와 언어 독립적 단위인 n-gram 자질어 그리고 이들을 조합한 복합 자질어 집합을 대상으로 각 언어의 인터넷 신문기사를 SVM으로 분류하는 실험을 수행하였다. 실험 결과, 한국어 문서분류에서는 bi-gram이 F1-measure 87.07%로 가장 좋은 분류 성능을 보였고, 중국어 문서분류에서는 'uni-gram 명사 동사 형용사 사자성어'의 복합 자질어 집합이 F1-measure 82.79%로 가장 좋은 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권5호
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• pp.383-390
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• 2007

단백질이나 유전자들 간의 상호작용 인식은 생물학적 현상의 기술에 있어서 필수적이고, 이러한 상호작용의 네트웍 파악은 생물학 접근의 시작이라고 할 수 있다. 최근에, 대량의 생물학 관련 문서로부터 자연언어처리 기술을 사용하여 이러한 정보를 추출하려는 연구들이 많이 등장했다. 또한 이전 연구들은 언어학적 정보가 문서로부터 유전자 상호작용을 자동으로 추출하는 데 있어서 유용하다고 주장하고 있다. 하지만 기존의 방법들은 정확률에 비해 재현율이 많이 낮아서 성능이 그다지 좋지 못했다. 정확률의 감소 없이 재현율의 성능향상을 위해, 이 논문은 생물학관련 문서에서 구문관계에 기반하여 유전자 상호작용을 인식하는 방법을 제안한다. 생물학 도메인에 관련된 전문지식 없이, 우리의 방법은 단지 적은 양의 학습데이터를 사용하여 효과적인 성능을 보인다. LLL05(ICML05 Workshop on Learning Language in Logic)에서 제공한 데이터 포맷을 그대로 사용하여, 상호작용하는 두 유전자 중 작용의 주체가 되는 유전자를 에이전트라 하고 상호 작용의 대상이 되는 유전자를 타겟이라 한다. 본 논문에서 제안하는 첫 단계에서, 에이전트와 타겟 유전자에 대한 유전자-전이 구문관계를 인식한다. 두 번째 단계에서, 유전자 간의 상호작용이 있음을 암시하는 용언리스트를 구축한다. 마지막 단계에서, 상호작용하는 것으로 인식된 두 유전자 중 어느 것이 에이전트이고 타겟인지를 판단하기 위해 구문관계의 방향 정보를 학습한다. LLL05 데이터를 사용한 실험결과에서, 본 논문에서 제안한 방법이 학습 데이터에 대해서는 88%의 F-measure 성능을 보였고, 테스트 데이터에 대해서는 70.4%의 F-measure 성능을 보였다. 이 결과는 기존의 방법들보다 훨씬 더 좋은 성능이다. 우리는 성능에 대한 각 단계의 공헌도를 실험하여, 첫 단계는 재현율 향상에 기여를 하고 두 번째와 세 번째 단계는 정확률 향상에 기여했음을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1-9
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• 2021

재난문자는 재난 발생 시 국가에서 해당 지역에 있는 시민들에게 보내는 문자 메시지다. 재난문자의 발송 건수는 점점 증가하여, 불필요한 재난문자가 많이 수신됨에 따라 재난문자를 차단하는 사람들이 증가하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 재난문자를 재난 유형별로 자동으로 분류하고 수신자에 따라 필요한 재난의 재난문자만 수신하게 하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안 모델은 재난문자를 KoBERT를 통해 임베딩하고, LSTM을 통해 재난 유형별로 분류한다. [명사], [명사 + 형용사 + 동사], [모든 품사]의 3가지 품사 조합과 제안 모델, 키워드 분류, Word2Vec + 1D-CNN 및 KoBERT + FFNN의 4종류 분류 모델을 활용하여 재난문자를 분류한 결과, 제안 모델이 0.988954의 정확도로 가장 높은 성능을 달성하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.455-464
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• 2019

영구자석동기전동기의 쇄교자속 기반 센서리스 제어는 저속에서 위치추정 특성이 우수 하지만 계측된 전류가 ADC를 통해 변환되는 과정에서 발생한 DC offset에 의하여 쇄교자속 추정기의 적분기가 포화되는 문제점을 가지고 있습니다. 이러한 현상을 방지하기 위해 낮은 차단주파수를 갖는 HPF를 사용하여 DC offset 성분을 제거하는 방법이 사용되나, HPF의 낮은 차단주파수로 인해 고속에서 추정 성능이 저하되는 문제점이 있다. 반면 HPF의 차단 주파수를 높이게 되면, 저속에서 위상 앞섬 및 초기기동 실패의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 HPF의 차단주파수를 영구자석동기전동기의 운전주파수에 동기화함으로써 낮은 속도에서는 HPF의 차단주파수를 낮게 하여 HPF에 의한 위상 앞섬을 줄이고, 높은 속도에서는 HPF의 차단주파수를 높게 함으로써 높은 DC offset 제거 성능을 통해 운전영역을 200% 확대한다. 또한, 추가적인 위상 보상 알고리즘을 통해 전 운전영역에서 HPF의 위상 앞섬이 1.5도 미만으로 감소되는 방법을 제안한다. 제안된 센서리스 제어 알고리즘은 세탁기용 영구자석동기전동기를 이용한 실험을 통해 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.317-324
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• 2013

트위터 감성 분석은 트윗글의 감성을 긍정과 부정으로 분류하는 작업이다. 이 연구에서는 SentiWordNet(SWN) 감성 사전에 기반한 트윗글 감성 분석을 다룬다. SWN은 전체 영어 단어에 대해 단어의 의미별로 긍정, 부정의 감성 강도를 저장해 둔 감성 사전이다. 기존 SWN 기반 감성 분석 연구들은 문서에 출현하는 각 용어의 감성을 SWN으로부터 결정한 다음 이를 바탕으로 문서 전체의 감성을 결정하였는데, 그 방법들이 매우 다양하다. 예를 들어, 한 용어의 감성 결정 시 해당 용어의 SWN 내 의미별 긍정, 부정 감성 강도 차이들의 평균을 계산하거나 긍정과 부정 각각의 감성 강도 평균 혹은 최대값을 구하기도 하며, 문서 전체의 감성을 결정하는 경우에도 문서 내 용어들의 감성 값들에 대해 평균 혹은 최대값을 취하기도 하였다. 또한 SWN 내 형용사, 동사, 명사, 부사의 품사 집합 전체 혹은 특정 부분집합에 대해 위의 감성 결정 작업을 적용하기도 한다. 이처럼 기존 연구에서는 SWN 기반의 다양한 감성 자질 추출 절차가 시도되고 있으나 이들 자질 추출 기법 전반에 대한 성능 비교 연구는 찾기 힘들다. 이 연구에서는 SWN을 트위터 감성 분석에 활용하는 다양한 방법들을 일반화하는 절차들을 소개하고 각 방법들의 성능 비교 및 분석 결과를 제시한다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권6호
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• pp.553-563
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• 2023

Objective: Functional magnetic resonance imaging (fMRI) and diffusion tensor imaging-derived tractography (DTI-t) contribute to the localization of language areas, but their accuracy remains controversial. This study aimed to investigate the diagnostic performance of preoperative fMRI and DTI-t obtained with a simultaneous multi-slice technique using intraoperative direct cortical stimulation (DCS) or corticocortical evoked potential (CCEP) as reference standards. Materials and Methods: This prospective study included 26 patients (23-74 years; male:female, 13:13) with tumors in the vicinity of Broca's area who underwent preoperative fMRI and DTI-t. A site-by-site comparison between preoperative (fMRI and DTI-t) and intraoperative language mapping (DCS or CCEP) was performed for 226 cortical sites to calculate the sensitivity and specificity of fMRI and DTI-t for mapping Broca's areas. For sites with positive signals on fMRI or DTI-t, the true-positive rate (TPR) was calculated based on the concordance and discordance between fMRI and DTI-t. Results: Among 226 cortical sites, DCS was performed in 100 sites and CCEP was performed in 166 sites. The specificities of fMRI and DTI-t ranged from 72.4% (63/87) to 96.8% (122/126), respectively. The sensitivities of fMRI (except for verb generation) and DTI-t were 69.2% (9/13) to 92.3% (12/13) with DCS as the reference standard, and 40.0% (16/40) or lower with CCEP as the reference standard. For sites with preoperative fMRI or DTI-t positivity (n = 82), the TPR was high when fMRI and DTI-t were concordant (81.2% and 100% using DCS and CCEP, respectively, as the reference standards) and low when fMRI and DTI-t were discordant (≤ 24.2%). Conclusion: fMRI and DTI-t are sensitive and specific for mapping Broca's area compared with DCS and specific but insensitive compared with CCEP. A site with a positive signal on both fMRI and DTI-t represents a high probability of being an essential language area.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.97-113
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• 2016

인터넷상의 데이터가 급속하게 증가함에 따라 막대한 양의 데이터를 목적에 맞게 적절히 활용하는 빅데이터 분석이 활발하게 진행되고 있다. 최근에는 기존의 정형 데이터분석이 가진 한계점을 보완하는 방법으로 비정형 데이터 분석 분야 중 하나인 텍스트마이닝 기법에 대한 연구들이 다수 이루어지고 있으며, 특히 텍스트를 기반으로 문장의 긍정, 부정을 판별하고 분류하는 감성분석과 관련된 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선 상에서, 본 연구는 감성분석에 사용되는 감성사전을 데이터의 특성에 맞게 적절하게 변형하여 구축하는 방법을 시도하였다. 데이터가 속한 영역의 특성을 고려하지 않은 기존의 범용 감성사전을 감성분석에 사용할 경우, 해당 영역에서 쓰이는 단어 또는 감정 표현을 반영하지 못하므로 감성분석의 정확성이 떨어질 수 있다. 따라서 감성분석에 있어서 영역 맞춤형 감성사전의 사용 시 데이터 영역의 특성을 정확하게 반영해 분석의 정확성을 높여줄 것으로 기대할 수 있다. 본 연구에서는 영화 리뷰 데이터를 분석 대상으로 선정하였으며, 대표적 영화정보 사이트 IMDb에서 발생된 약 2년간의 영화리뷰 데이터를 수집 분석하였다. 분석에 앞서 영화 장르별 사용되는 단어의 의미가 각각 다를 것을 고려하여 영화를 '액션', '애니메이션', '코메디', '드라마', '공포', '과학공상' 6개 장르로 분류했다. 맞춤형 감성사전 구축을 위한 핵심 기법으로 SO-PMI(Semantic Orientation from Point-wise Mutual Information)를 활용하였으며, 어휘 간 극성이 뚜렷하게 구분되는 형용사에 한정하여 연구를 진행했다. 분석결과 맞춤형사전을 활용한 감성분석 예측정확도는 영화 장르별로 상이했다. '애니메이션'을 제외한 5개 장르에서 기존의 범용 감성사전대비 맞춤형 감성사전의 예측정확도가 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 보였다. 본 연구에서는 데이터 영역의 특성에 맞는 맞춤형 사전 구축을 통한 감성분석의 예측의 성능 향상을 확인하였다. 향후 감성사전 구축 시 동사, 부사 등 다양한 품사의 어휘를 추가하여 감성분석 예측정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제30권3호
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• pp.129-149
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• 2018

본 연구는 4차 산업혁명 시대를 예고하는 사회 변화 속에서 Bloom의 신교육목표분류학에 기초하여 2015 개정 가정과 성취기준을 분석하고 핵심역량과 지식의 연관성을 찾는데 목적을 두었으며 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 지식 차원은 중학교 성취기준에서는 메타인지적 지식이, 고등학교 성취기준에서는 사실적 지식이 가장 높게 나타났으며 지식 차원의 하위유형은 구체적 사실과 요소에 대한 지식이 가장 높게 나타났다. 인지과정 차원은 중학교 성취기준에서 '적용하다', '분석하다', '평가하다', '이해하다', '창안하다'의 순으로, 고등학교 성취기준에서는 '이해하다', '평가하다', '창안하다', '적용하다', '분석하다' 순으로 나타났다. 둘째, 핵심 개념별로 지식 차원과 인지과정 차원은 '발달'에서 메타인지 지식과 '이해하다', '관계'에서 개념적 지식, 메타인지적 지식과 '이해하다', '생활문화'에서 메타인지적 지식과 '적용하다', '안전'에서 절차적 지식과 '평가하다', '분석하다', '관리'에서 사실적 지식, 절차적 지식과 '적용하다', '생애설계'에서 메타인지적 지식, 사실적 지식과 '이해하다'가 높게 나타났다. 셋째, 성취기준에 사용된 동사의 진술은 '탐색하다', '이해하다', '분석하다', '실천하다', '제안하다', '인식하다', '평가하다'의 순으로 나타났다. 행동 동사의 진술은 수행과정을 판단할 수 있는 기준이 되므로 교과내용 지식과 다양한 인지과정을 나타내는 성취기준에 반영되어 구체적인 역량을 성취할 수 있다. 따라서 성취기준을 통해 학습자의 수행능력의 습득에 더욱 효과적인 인지과정을 제공하고 내용요소와 기능과의 연결을 정교화하는 전략을 통해 교육의 방향성을 높이고 학습자들이 미래를 대비하는 역량을 함양해나갈 수 있도록 지원해야할 것이다.