개체명 인식(Named Entity Recognition, 이하 NER)은 인명(PS), 기관명(OG), 장소(LC), 날짜(DT), 시간(TI) 등에 해당하는 개체명에 일정한 태깅 값을 주어 그 정보를 가시화하는 작업이다. 한국어 개체명 인식은 아직 그 자질이 충분히 밝혀져 있지 않아 자연어 처리 분야의 발전을 더디게 하는 한 요소로 작용하고 있다. 한국어가 음절 기반으로 단어를 형성하고 비교적 어순이 자유롭다는 특성이 있기에, 이런 특징을 잘 포착할 수 있는 "음절 기반의 Convolutional Neural Network(CNN)"의 아키텍쳐를 제안하여 66.80%의 성능을 보였다. 이 방법을 사용하면 형태소 분석등 개체명 이전 단계에서 발생하는 오류에 의해 개체명 인식(NER)의 성능이 떨어지는 문제를 해결할 수 있고, 조사나 어미 등을 제거하기 위한 후처리를 생략할 수 있다.
본 논문에서는 비문(鼻紋)을 이용한 개의 개체인식 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 비문을 기반으로 한신원 확인 시스템에서는 종이에 비문을 찍어내어 일반화(generalization)된 데이터를 만드는 과정을 거치거나, 기계학습을 위해 한 개체에 대한 여러 장의 사진을 요구하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 한 개체에 대한 두 장의 사진과 SURF(Speeded-Up Robust Features) 알고리듬을 이용한 특징점 추출(feature detection), FREAK(Fast Retina Keypoint) 특징 기술자(feature descriptor)를 사용한 개체인식 시스템을 제안한다. 비문 이미지에는 개 코의 특성상 반사로 인한 다수의 노이즈가 생기게 되는데 이를 극복하기 위한 전처리 과정이 제안 알고리듬에 포함되어 있다. 실험결과 두 장의 사진으로도 비문 기반의 개체인식을 할 수 있다는 것을 알 수 있다.
본 연구는 배합사료의 급여방법(군사, 개체별 배합 사료 자동급이) 및 출하월령(생후 26 및 28개월)이 거세한우의 발육, 사료섭취량 및 도체특성 변화에 미치는 영향을 조사하기 위해 수행되었다. 시험구는 생후 26개월령 출하 군사구(G26), 개체별 배합사료 자동급이구(I26), 생후 28개월령 출하 군사구(G28), 개체별 배합사료 자동급이구(I28)의 4처리로 하여 각 처리당 7~8두씩 총 31두를 완전 임의배치하였다. 비육후기 배합사료 급여수준은 군사구(G26 및 G28)는 자유채식, 개체별 배합사료 자동급이구는 개체별로 체중의 1.7%이었다. 비육전기 일당증체량은 군사구들(G26 및 G28)에 비해 개체별 배합사료 자동급이구들(I26 및 I28)에서 많았으나(p<0.05), 비육후기 일당증체량은 개체별 배합사료 자동급이구들에 비해 군사구들에서 유의적으로 높았다(p<0.05). 비육전기 배합사료 섭취량은 군사구들에 비해 개체별 배합사료 자동급이구들에서 많았지만, 비육후기에는 개체별 배합사료 자동급이 구들에 비해 군사구들에서 많은 경향이었다. 배합사료 급여방법 및 출하월령이 거세한우의 도체특성, 육량등급 및 육질등급에 미치는 영향은 적었다. 배최장근의 전단력 및 연도는 26개월 출하 시험구들에 비해 28개월 시험구들에서 높았다(p<0.05). 배최장근의 가열감량, 보수력, 풍미, 수분, 단백질 및 지방 함량에 대한 사료급여 방법 및 출하월령의 영향은 없었다. 따라서 비육후기 개체별 배합사료의 제한급여가 거세한우의 도체특성에 미치는 영향은 적지만, 출하체중 저하로 농가소득을 감소시킬 수 있으므로 거세한우를 대상으로 개체별 자동급이기를 이용시 개체특성(등지방두께, 근내지방도 등)을 고려한 개체별 배합사료 급여수준 설정이 필요한 것으로 판단된다.
본 연구는 횡성호 및 횡성호 상 하류지역을 대상으로 2010년 4월부터 2010년 11월까지 총 4회에 걸쳐 피라미(Zacco platypus) 개체군의 생태적 특성을 조사하였다. 피라미 개체군의 지역별 동태를 비교한 결과 상류지역에서 1,707개체(78.70%)로 가장 큰 개체군을 유지하고 있는 것으로 나타났다. 피라미 개체군의 전장-체중 상관도 분석 결과 횡성호 일대에 분포하는 피라미 개체군의 회귀계수 b값은 3.28로 비교적 안정적인 서식을 하고 있는 것으로 나타났으며, 지역별로는 상류지역 3.28, 횡성호 3.10, 하류지역 3.09로 상류지역에서 가장 양호한 생육상태를 나타내고 있었다. 비만도 지수는 slope가 0.003으로 안정적인 개체군을 형성하고 있는 것으로 나타났으며, 상류지역 0.003, 횡성호와 하류지역이 0.001로 상류지역에서 가장 양호한 영양상태를 유지하고 있었다. 피라미 개체군을 대상으로 전장크기를 비교한 전장빈도 분포 결과 상류지역은 30~50mm, 70~90mm 사이의 개체가 상대적으로 많이 나타났으며, 횡성호에서는 60~80mm의 개체, 횡성호 하류지역은 70~100mm의 개체가 비교적 풍부하게 분포하는 것으로 조사되었다. 결과적으로 횡성호 일대 피라미 개체군은 상류지역에서 가장 안정된 생육상태를 나타냈으며, 서식조건이 충족될 경우 유수역 및 정수역 모두를 선호하는 것으로 확인되었다.
급변하는 자연언어를 기계가 이해할 수 있도록 하기 위해서는 다양한 언어지식자원(linguistic knowledge resources)의 구축이 필수적으로 수반된다. 본 논문에서는 온라인 콘텐츠의 특성을 활용해 언어지식자원을 자동으로 구축함으로써 지속적으로 확장 가능한 방법을 고안하고자 한다. 특히 언어분석 과정에서 가장 활용도가 높은 개체명(NE: Named Entity) 사전을 자동으로 구축, 확장하는데 주안점을 둔다. 이를 위해 본 논문에서는 개체명 사전 구축대상문서로 위키피디아(Wikipedia)를 선정, 그 특성을 파악하기 위해 다양한 통계 분석을 수행하였다. 이에 기반하여 위키피디아 콘텐츠가 갖는 구문적 특성과 구조 정보 등의 메타데이터를 활용하여 개체명 사전을 구축, 확장하는 방법을 제안한다.
본 연구는 호랑버들과 갯버들 교잡종의 잎 형태적 특성을 국내 자생종인 호랑버들, 갯버들과 비교하였다. 호랑버들 35개체, 갯버들 35개체, 교잡종 100개체에서 잎을 채취하여 잎의 길이와 너비, 엽저와 엽두 각도, 잎자루 길이와 너비, 탁엽의 길이와 너비, 잎 두께 등 총 17개의 잎 형태적 특성을 분석한 결과, 엽두 각도와 탁엽의 길이를 제외한 15개의 특성에서 세 분류군이 유의한 차이를 나타내었다. 교잡종의 잎 길이와 너비의 비는 갯버들, 교잡종, 호랑버들 순으로 크게 나타나 교잡종의 잎의 형태는 피침형인 갯버들과 타원형인 호랑버들 사이 중간 형태로 나타났다. 교잡종의 잎의 너비, 엽저 각도, 잎자루의 길이와 너비, 탁엽의 길이와 너비는 호랑버들과 갯버들의 중간 형태를 나타내었으며, 탁엽의 거치 개수는 교잡종이 호랑버들과 갯버들보다 많은 특성이 나타났다. 잎 뒷면 단위면적당 털의 개수 또한 교잡종이 호랑버들과 갯버들보다 많은 특성을 나타냈다. 세 분류군 간 잎 형태적 차이를 구명하기 위해 유의한 차이를 보인 15개의 변수를 이용하여 주성분분석을 실시한 결과 고유값이 1 이상인 제 1, 2, 3, 4주성분이 전체 분산의 68.2%를 설명하였다. 제 1주성분은 잎의 너비, 잎의 1/3 아랫부분 너비, 잎의 1/3 윗부분 너비, 잎자루의 길이, 잎의 길이로 잎의 크기와 관련이 있는 특성들이 높은 상관관계를 나타내었고, 제 2주성분은 엽맥의 수, 잎자루의 너비와 높은 상관관계를 나타내었다. 제 3주성분은 탁엽의 거치 개수, 탁엽의 너비로 탁엽의 특성과 관련이 있는 특성들이 높은 상관관계를 나타내었으며, 제 4주성분은 잎의 두께와 높은 상관관계를 나타내었다. 주성분분석 결과 호랑버들과 갯버들 교잡종의 잎 특성은 호랑버들보다 갯버들과 가까운 것으로 나타났다. 잎의 형태적 특성으로 세 분류군을 구별하기 위해 정량형질을 이용한 판별분석 결과 교잡종 중 대부분(93.3%)이 호랑버들, 갯버들과 구별되었다. 일부 교잡종 개체(6.7%)가 갯버들로 오분류되었지만, 잎의 정성적 특성인 잎의 거치와 측맥의 특성을 고려한 결과 모든 개체가 교잡종으로 구분되었다. 따라서 호랑버들과 갯버들의 교잡종은 잎의 형태적 특성이 부모종인 호랑버들, 갯버들과 다른 독특한 형태를 가진 것으로 나타났다.
오늘날 정보 추출의 한 단계로서 개체명 인식은 정보검색 분야 뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 개체명은 일반 단어와 달리 다양한 문서에서 꾸준히 생성되고 변화되고 있다. 이와 같은 개체명의 특성 때문에 여러 응용 시스템에서 미등록어 문제가 야기된다. 본 논문에서는 이런 미등록어 문제를 해결하기 위해 기계학습 기반 개체명 인식 시스템을 위한 새로운 자질 생성 방법을 제안한다. 일반적으로 기계학습 기반 개체명 인식 시스템은 단어 단위의 자질을 사용하므로 구절 단위의 개체명을 그대로 자질로 사용할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 구절 단위의 정보를 단어 단위의 자질로 변환하는 자질 생성 방법을 제안하였다. 이 방법으로 개체명 사전과 WordNet을 개체명 인식의 자질로 사용할 수 있었다. 그 결과 영어 개체명 시스템은 F1 점수의 약 6%가 향상되었고 오류의 약 38%가 줄어들었다.
급격하게 성장하고 있는 오픈 리소스인 링크드 데이터는 최근 선진국 정부의 많은 관심 속에 데이터 공개 및 상호운용성 확보를 위한 방안으로 주목받고 있다. 그러나 신뢰할 수 있는 개체 식별 기술의 부재로 링크드 데이터의 양적 성장에 비해 개체 수 대비 링크의 수가 적은 현상과 일부 데이터 셋에 링크가 집중되는 현상을 보이고 있다. 본 연구에서는 이러한 링크드 데이터의 문제를 해결하기 위해 개체 간 관계(owl:sameAs, owl differentFrom 등)를 이용하거나 Curation 방식을 사용하는 기존 링크드 데이터 기반 개체 식별 방식의 문제를 다중 온톨로지의 개체 식별이 가능한 자동화된 개체 식별 방식을 통해 개선하고 저자 개체의 대응 속성과 개체 유형의 논리적 특성을 활용하여 개체 식별 정합성을 검증할 수 있는 다중 온톨로지 기반의 실시간 저자 식별 방법을 제안하고 평가한다. 본인의 확인을 거친 29명의 저자 정보를 이용해 개체 식별 정확성 결과를 평가하여 평균 0.8533 (K measure)의 긍정적인 성능을 보였다.
파파리반딧불이(H papariensis)의 생태학적 특성을 규명하고자 서식처 환경, 개체군, 고도별 출현양상과 지역별 분포양상, 발광양상, 교미행동을 조사하였다. 춘천시 서면 지암리에서 H. papariensis 성충의 개체군 밀도를 1998년 5월부터 7월에 걸쳐 조사하였으며, 전체 채집 개체수는 703개체였다. 이중 수컷은 680개체, 암컷은 23개체를 채집하였다. 지암리에서 전체 출현기간은 50여 일로 추정되었다. 처음 출현한 날로부터 2주에서 3주 사이에 최대 정점을 나타내었으며, 이후 점진적으로 감소하는 출현양상을 나타내었다. 수컷 680개체중 47개체는 재 포획되었으며, 이로서 추정된 최대수명은 6일 이상, 평균수명은 3.26일로 나타났으며, 수컷과 암컷의 상대적인 성비는 27.5/l로 나타났다. 한국산 Hotaria속 반딧불이 2종의 고도별 출현 및 지역별 분포양상에 대하여 1999년 5월부터 7월까지 18개 지역을 선정하여 조사하였다. 전체 채집개체수는 1096개체였으며 이중 H. papariensis는 584개체, H unmunsana는 512개체였다 두 종은 제주도를 제외한 전 조사지역에서 공서 하고 있었으며 H. papariensis는 북쪽지역에 우세하게 분포하였고 H. unmunsana는 남쪽지역에 우세하게 분포하는 양상을 나타내었다. 성충 반딧불이의 최고 출현성기는 고도가 높아질수록 늦어지는 경향을 나타내었다. 고도별로 200m 이하 지역에서는 6월 초순에서 중순, 200-400m 지역에서는 6월 중순에서 말경, 400-600m 지역에서는 6월말 경부터 7월 초순, 600-800m 지역에서는 7월 초순부터 중순에 각각 최고 성기를 나타내었다. H. papariensis의 암컷과 수컷의 발광양상을 분석하고자 정지발광과 구애 발광을 구분하여 조사하였고 각각의 발광지속시간과 발광주기를 구분하여 측정하였다. 수컷의 발광지속시간은 정지발광(0.12초)보다 구애발광(0.17초)에서 1.4배 증가하였으며 암컷의 발광지속시간은 정지발광(0.15초)보다 구애발광(0.19초)에서 1.5배 증가하였다. 발광주기는 수컷에서 정지발광(1.26초)보다 구애발광(1.12초)에서 0.88배 감소하였고, 암컷에서 정지발광(2.99초)보다 구애발광(1.06초)에서 0.35배 감소하였다. 발광양상에서 발광주파수는 수짓의 정지발광에서 0.8 Hz, 수컷 구애발광에서 0.9 Hz, 암컷의 정지발광에서 0.3 Hz, 암컷의 구애발광에서 0.9 Hz로 각각 나타났다. H. papariensis의 발광파장영역은 400 nm에서 700 nm에 이르는 모든 영역에서 확인되었으며 가장 높은 첨두치는 600 nm에 있고 500에서 600 nm 사이의 파장대가 가장 두드러지게 나타났다. 발광양상과 어우러진 교미행동은 Hp system과 같은 결과를 얻었다.
본 연구는 2008년부터 2016년까지 1차부터 7차까지 총 12,873지점을 대상으로 하천차수별 어류분포를 조사하였다. 하천차수에 따른 피라미와 참갈겨니 개체군의 분포 양상에서 차이를 보였으며, 상관관계 분석 결과 두 개체군간 잠재적인 경쟁관계 가능성을 확인하였다. 두 개체군과 다른 공서 어류의 생태특성은 하천차수의 구배에 따라 중간종, 민감종, 내성종, 육식종, 초식종, 잡식종 등 뚜렷한 구배가 나타나는 반면, 충식종의 경우 뚜렷한 구배가 나타나지 않았다. 어류의 생태특성에 따르면, 피라미의 경우 중간종이면서 잡식종, 참갈겨니의 경우 민감종이면서 충식종으로 구분이 되는데, 두 개체군은 내성도 길드의 중간종과 민감종, 섭식 특성 길드의 잡식종과 충식종에서 유사한 상관관계의 변화를 보였지만, 두 개체군은 생태특성에 따른 각 기능군과 서로 다른 상관성의 차이를 보였다. 어류평가지수는 하천차수의 증가에 따라 감소하는 경향을 보였으며, 상관관계 분석 결과 두 개체군은 하천차수별 상관성의 차이를 보였지만, 1차에서 4차까지 유사한 상관관계의 변화를 보였으며, 5차부터 7차까지 차이를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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