• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2002년도 학술발표회 논문집(II)
• /
• pp.1027-1033
• /
• 2002

The solute transport in a two-dimensional heterogeneous porous medium is numerically studied by using a random walk particle tracking (RWPT) method. Lognormally isotropic hydraulic conductivity fields are generated by using the turning band methods with mean zero and four different values of standard deviation. The numerical transport experiments are carried out to investigate the large time and spatial effects of the variable pore velocity field on solute plumes. The behavior of the solute plume through numerical simulations is presented in terms of longitudinal and transverse spatial moments: displacement of center-of-mass, plume spread variance and skewness coefficient. It was observed that the dispersive behavior of the solute plume is strongly affected by the degree of heterogeneity in the flow domain.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.787-790
• /
• 2015

본 연구에서는 글의 구성요소를 추측하는 가장 높은 성능을 나타내는 알고리즘을 제시한다. 실험 방법은 글의 각 문장에 대한 자질을 추출, 자질 선택, 그리고 데이터에 대해 여러 기계학습 알고리즘을 학습시킨 후 성능을 비교하여 진행하였다. 또한 이 중 가장 높은 성능을 보이는 CRF를 기존에 연구되어 있는 성능과도 비교하였다. 마지막으로 CRF가 구성요소를 추측하는 데 있어서 가장 높은 성능을 보이는 이유에 대해 분석하였다. 국내의 유명 어학원 및 토플 웹사이트를 통해 1969개의 토플 에세이를 수집했으며 2명의 전문 평가자를 통해 각 문장을 8개의 분류로 나누었다. 이를 CRF를 적용한 결과 87.2%의 F score가 나왔으며 기존 연구결과, 그리고 다른 알고리즘보다 높은 성능을 보였다.

• 한국지진공학회:학술대회논문집
• /
• 한국지진공학회 2003년도 춘계 학술발표회논문집
• /
• pp.157-164
• /
• 2003

A simulation-based approach that can be used to systematically model the uncertainties of seismic loading and geotechnical property is presented in the context of reliability analysis of slope stability. The uncertainty of seismic loading is studied by generating a large series of hazard-compatible artificial motions, and by using them in subsequent response analyses. The stochastic nature of spatially varying material properties and also the uncertainty arising from insufficient information are treated in the framework of random fields. The simulation-based analyses indicate that in a seismically less active region, a moderate variability in soil properties has a relatively large effect as much as characterization of earthquake hazard on the computed risk of slope failure and excessive slope deformations.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
• /
• 제19권12호
• /
• pp.1326-1333
• /
• 1998

The study of coupled relaxation for methyl spin system in 2,6-dichlorotoluene was performed on the basis of the magnetization mode formalism. Using five initial perturbing pulse sequences, eight experimntal data sets were obtained, which were fitted with theoretical expressions with nine spectral density parameters. The same experiment was carried out at both 50.3 MHz and 125.6 MHz in carbon frequency. The measured spectral densities at both fields are similar in the exception of that related with carbon random field term. Furthermore, from the dipolar spectral density, the physical values may be extracted depending on the model of molecular reorientation. For example, it was assumed that the molecular framework undergoes asymmetric diffusive rotational process and methyl group reorients by either diffusive rotation about its symmetry axis or jump among internal rotational potential minima.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.100-104
• /
• 2010

개체명 인식은 정보 추출의 한 단계로서 정보검색 분야 뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 structural Support Vector Machines(structural SVMs) 및 수정된 Pegasos 알고리즘을 이용한 한국어 개체명 인식 시스템에 대하여 기술하고 기존의 Conditional Random Fields(CRFs)를 이용한 시스템과의 성능을 비교한다. 실험결과 structural SVMs과 수정된 Pegasos 알고리즘이 기존의 CRFs 보다 높은 성능을 보였고(신뢰도 99%에서 통계적으로 유의함), structural SVMs과 수정된 Pegasos 알고리즘의 성능은 큰 차이가 없음(통계적으로 유의하지 않음)을 알 수 있었다. 특히 본 논문에서 제안하는 수정된 Pegasos 알고리즘을 이용한 경우 CRFs를 이용한 시스템보다 높은 성능 (TV 도메인 F1=85.43, 스포츠 도메인 F1=86.79)을 유지하면서 학습 시간은 4%로 줄일 수 있었다.

• Journal of Magnetics
• /
• 제9권3호
• /
• pp.75-78
• /
• 2004

Magnetic transmission soft X-ray microscopy has been used to study element-specifically the magnetization reversal behavior of ${(Co_{84}Cr_{16})}_{87}Pt_{l3}$ alloy thin films with a lateral resolution of 35 nm. Our results indicate that the magnetization switching is carried out by a random nucleation process that can be attributed to the reversal of individual grains. We found evidence of a large distribution of the switching fields at the nanogranular length scale, which has to be considered seriously for applications of CoCrPt systems as magnetic high density storage materials.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1332-1335
• /
• 2013

본 논문에서는 키넥트 센서 데이터에 은닉 조건부 랜덤 필드 모델을 적용하여 인간의 일상 행위를 인식하는 시스템을 제안한다. 많은 고수준의 일상 행위들은 다수의 부속 행위들이 순차적 혹은 반복적으로 수행되어 나타나는 하나의 계층구조로 볼 수 있다. 따라서 제안하는 시스템에서는 이러한 고수준의 일상 행위들을 순차성과 계층성을 잘 표현할 수 있는 확률 그래프 모델의 하나인 은닉 조건부 랜덤 필드 모델로 모델링함으로써, 행위 인식률을 높이려고 시도하였다. 또한 제안하는 시스템에서는 효과적인 행위 모델의 학습과 적용을 위해, 모션 특징, 구조 특징, 손 위치 특징과 같은 다양한 종류의 특징들을 키넥트 센서 데이터로부터 추출하여 이들을 이용하였다. 그리고 12 가지 일상 행위들에 관한 코넬 대학의 CAD-60 데이터 집합을 이용한 다양한 실험을 통해, 제안하는 시스템의 우수한 인식 성능을 확인할 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제28권4호
• /
• pp.329-338
• /
• 2021

Deep learning methods have been developed, used in various fields, and they have shown outstanding performances in many cases. Many studies predicted a daily stock return, a classic example of time-series data, using deep learning methods. We also tried to apply deep learning methods to Korea's stock market data. We used Korea's stock market index (KOSPI) and several individual stocks to forecast daily returns and directions. We compared several deep learning models with other machine learning methods, including random forest and XGBoost. In regression, long short term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU) models are better than other prediction models. For the classification applications, there is no clear winner. However, even the best deep learning models cannot predict significantly better than the simple base model. We believe that it is challenging to predict daily stock return data even if we use the latest deep learning methods.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.505-507
• /
• 2010

웹(Web)상에 전문용어를 포함한 문서가 증가함에 따라 전문용어를 자동으로 추출하는 연구가 계속해서 이루어지고 있다. 기존 연구에서는 전문용어를 추출하는 단계에서 대부분 형태소 분석기를 이용한다. 그러나 전문용어의 특성으로 인해 형태소 분석 단계에서 오분석 되는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 음절 바이그램과 CRFs(Conditional Random Fields)를 이용하여 의학 전문 용어를 추출하는 방법을 제안한다. 네이버 지식인의 의사 답변 문서 2000개로부터 5-fold cross validation을 이용하여 실험하였다. 실험 결과 정확률은 평균 68.91%, 재현율은 평균 71.25%로 나타났으며 F-measure는 70.06%로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.528-531
• /
• 2021

띄어쓰기에 대한 오류는 한국어 처리 전반에 영향을 주므로 자동 띄어쓰기는 필수적인 요소이다. 글쓴이의 대부분은 띄어쓰기 오류를 범하지 않으므로 글쓴이의 의도가 띄어쓰기 시스템에 반영되어야 한다. 그러나 대부분의 자동 띄어쓰기 시스템은 모든 띄어쓰기 정보를 제거하고 새로이 공백문자를 추가하는 방법으로 띄어쓰기를 수행한다. 이런 문제를 완화하기 위해서 본 논문에서는 기계학습에서 글쓴이의 의도가 반영된 자질을 추가하는 방법을 제안한다. 실험을 위해서 CRFs(Conditional Random Fields)를 사용하여 기존 시스템과 사용자의 의도를 반영한 띄어쓰기 시스템과의 성능을 비교하고 분석한다.