• Korean Journal of Environmental Biology
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• v.18 no.1
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• pp.163-198
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• 2000

This study aim was to propose plant taxa as an alternative proposal for the purpose of solving many kinds of difficulties occurred in the floral item of environmental impact assessment (EIA) used to date. Plant taxa presented here for environmental assessment can probably be useful in understanding the excellence of natural environment to specific regional space as well as in determining the order of priority as to species preservation. These taxa, selected by the floristic analysis with distributional range, can be classified into five degrees: the fifth degree, characterized by the discontinuous and/or isolated distribution, includes 83 taxa, 76 genera, 41 families; the fourth degree, occurred in only one subprovince as southern and northern plants, includes 314 taxa, 217 genera, 78 families; the third degree, two subprovinces as southern and northern plants, includes 307 taxa, 223 genera, 93 families; the second degree, generally distributed more than 1,000 meter in altitude, a whole subprovince, includes 109 taxa, 92 genera, 43 families; the first degree, at least three subprovinces, includes 258 taxa, 207 genera, 91 families. The taxa mentioned here environmental assessment, therefore, summed up to 1,071 taxa, 559 genera, 142 families from the Korean flora. It is suggested that the taxa belonging to the fifth degree might structually have by far extinctive possibility in respond to environmental damage comparing with other degrees, simply because these have narrow distributional ranges. [Floristics, Korean flora, Geographical distribution, Natural environment, Environmental assessment, Plant taxa].

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.102-105
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• 2019

본 논문에서는 심층 신경망 검색 방법을 사용하여 이미지 고해상도화를 위한 심층 신경망을 설계하는 방법을 구현하였다. 일반적으로 이미지 고해상도화, 잡음 제거 및 번짐 제거를 위한 심층신경망 구조는 사람이 설계하였다. 최근에는 이미지 분류 등 다른 영상처리 기법에서 사용하는 심층 신경망 구조를 검색하기 위한 방법이 연구되었다. 본 논문에서는 강화학습을 사용하여 이미지 고해상도화를 위한 심층 신경망 구조를 검색하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 policy gradient 방법의 일종인 REINFORCE 알고리즘을 사용하여 심층 신경망 구조를 출력하여 주는 제어용 RNN(recurrent neural network)을 학습하고, 최종적으로 이미지 고해상도화를 잘 실현할 수 있는 심층 신경망 구조를 검색하여 설계하였다. 제안된 심층 신경망 구조를 사용하여 이미지 고해상도화를 구현하였고, 약 36.54dB 의 피크 신호 대비 잡음 비율(PSNR)을 가지는 것을 확인할 수 있었다.

• Fire Science and Engineering
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• v.23 no.2
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• pp.36-40
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• 2009

This paper presents research about the development of electrical fire cause classification in order to improve the reliability of electrical fire statistics and to collect electrical fires data efficiently. The incorrect and biased knowledge for electrical fires changed the classification of certain types of fires, from non-electrical to electrical. It is convenient and required to develop the standardized form that makes, in the assessment of the cause of electrical fires, the fire investigators directly ticking the appropriate box on the fire report form or making an assessment of a text description. In this study, newly developed electrical fire cause classification structure, which is well-defined hierarchical structure so that there are not any relationship or overlap between cause categories, is suggested. Also the suggested classification structure can be used for electrical fire investigation and statistics, which minimizes the mistake that diagnose non-electrical fires into electrical ones.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.15 no.3
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• pp.151-165
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• 2009

Fuzzy neural network is an integrated model of artificial neural network and fuzzy system and it has been successfully applied in control and forecasting area. Recently ANFIS(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System) has been noticed widely among various fuzzy neural network models because of its outstanding accuracy of control and forecasting area. We design a new classification model based on ANFIS and evaluate it in terms of classification accuracy. We identified ANFIS-based classification model has higher classification accuracy compared to existing classification model, C5.0 decision tree model by comparing their experimental results.

• Journal of Environmental Policy
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• v.12 no.2
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• pp.3-16
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• 2013

This review paper examines various terms used for the definitions and classifications of ecosystem services, often times mixed and confused, in the literature and re-establishes the concepts of important terms, including ecosystem functions, services and benefits, to enhance communication among the stake-holders in the process of decision making. The definitions and scopes of ecosystem services are differentiated depending on the policy purposes such as environmental accounting, environmental valuation and natural resource management. The importance of identification and enumeration of final outputs associated with a particular policy is addressed. In addition, the usefulness of an alternative pathway-analysis beginning from benefits, via services and function, to process/structure of ecosystem is emphasized.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.238-244
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• 2022

감정 분석은 텍스트에 표현된 인간의 감정을 인식하여 다양한 감정 유형으로 분류하는 것이다. 섬세한 인간의 감정을 보다 정확히 분류하기 위해서는 감정 유형의 분류가 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 사전 학습 언어 모델을 활용하여 우리말샘의 감정 어휘와 용례를 바탕으로 기쁨, 슬픔, 공포, 분노, 혐오, 놀람, 흥미, 지루함, 통증의 감정 유형으로 분류된 감정 말뭉치를 구축하였다. 감정 말뭉치를 구축한 후 성능 평가를 위해 대표적인 트랜스포머 기반 사전 학습 모델 중 RoBERTa, MultiDistilBert, MultiBert, KcBert, KcELECTRA. KoELECTRA를 활용하여 보다 넓은 범위에서 객관적으로 모델 간의 성능을 평가하고 각 감정 유형별 정확도를 바탕으로 감정 유형의 특성을 알아보았다. 그 결과 각 모델의 학습 구조가 다중 분류 말뭉치에 어떤 영향을 주는지 구체적으로 파악할 수 있었으며, ELECTRA가 상대적으로 우수한 성능을 보여주고 있음을 확인하였다. 또한 감정 유형별 성능을 비교를 통해 다양한 감정 유형 중 기쁨, 슬픔, 공포에 대한 성능이 우수하다는 것을 알 수 있었다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.1A
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• pp.61-73
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• 2009

In this paper, hybrid health monitoring techniques using acceleration-impedance features are newly proposed to detect two damage-type in steel plate-girder bridges, which are girder's stiffness-loss and support perturbation. The hybrid techniques mainly consists of three sequential phases: 1) to alarm the occurrence of damage in global manner, 2) to classify the alarmed damage into subsystems of the structure, and 3) to estimate the classified damage in detail using methods suitable for the subsystems. In the first phase, the global occurrence of damage is alarmed by monitoring changes in acceleration features. In the second phase, the alarmed damage is classified into subsystems by recognizing patterns of impedance features. In the final phase, the location and the extent of damage are estimated by using modal strain energy-based damage index method and root mean square deviation (RMSD) method. The feasibility of the proposed hybrid technique is evaluated on a laboratory-scaled steel plate-girder bridge model for which hybrid acceleration-impedance signatures were measured for several damage scenarios. Also, the effect of temperature on the accuracy of the impedance-based damage monitoring results are experimentally examined from combined scenarios of support damage cases and temperature changes.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.792-795
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• 2002

현재 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝은 대용량의 데이터베이스로부터 일정한 패턴을 분류하여 지식의 형태로 추출하는 작업이다. 데이터 마이닝의 대표적인 기법인 군집화는 군집내의 유사성을 최대화하고 군집들간의 유사성을 최소화 시키도록 데이터 집합을 분할하는 것이다. 데이터 마이닝에서 군집화는 대용량 데이터를 다루기 때문에 원시 데이터에 대한 접근 횟수를 줄이고 알고리즘이 다루어야 할 데이터 구조의 크기를 줄이는 군집화 기법이 활발하게 사용된다. 그런데 기존의 군집화 알고리즘은 잡음에 매우 민감하고, local minima에 반응한다. 또한 사전에 군집의 개수를 미리 결정해야 하고, initialization 값에 따라 군집의 성능이 좌우되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 자동으로 군집의 개수를 결정하는 LONGEPRO 알고리즘을 제안하고, 여기서 제시하는 적합도 함수의 최적화된 군집을 찾아내여 조금더 효율적인 알고리즘을 만들어 대용량 데이터를 다루는 데이터 마이닝에 적용해 보려 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.494-499
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• 2001

최근의 인터넷 정보검색은 방대한 정보의 수용과 지능적이고 개인화된 검색 결과 요구라는 사뭇 상반된 요구를 만족시켜야 한다. 기계적으로 키워드를 매칭시켜 나오는 문서를 사용자에게 맡기는 식의 검색은 더 이상 환영을 받지 못한다. 우리는 이러한 추세에 맞추어 의미기반 정보검색에 필요한 개념망과 정답문서집합으로 구성된 지식베이스를 제안한 바 있다. 본 논문에서는 방대한 구조의 개념망과 연결되는 정답문서집합을 유동적인 인터넷 환경에 적용하기 위해 자동으로 구축하는 시스템을 제시한다. 자동구축은 문서분류(document categorization) 기술을 활용하여 개념어에 문서를 할당하는 방법과 속성에 문서를 할당하는 방법으로 나누어 이루어진다. 제시한 방법은 실험을 통하여 기본적인 속성 할당에는 상당한 효과가 있는 것으로 판단되었고, 일부 미할당 문서에 대해서는 클러스터링과 같은 다른 알고리즘이 필요하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.489-492
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• 2002

최근 인간형 로봇에 대한 개발이 괄목할 만한 성장을 이루고 있고, 친근한 로봇의 개발에 중요한 역할을 담당하는 것으로써 감성/감정의 인식이 필수적이라는 인식이 확산되고 있다. 본 논문은 음성의 감정인식에 있어 가장 큰 부분을 차지하는 피치의 패턴을 인식하여 감정을 분류/인식하는 시뮬레이터의 개발과 실험결과를 나타낸다. 또한, 피치뿐 아니라 음향학적으로 날카로움, 낮음등의 요소를 분류의 기준으로 포함시켜서 좀더 신뢰성 있는 인식을 할 수 있음을 보인다. 시뮬레이터의 내부 구조로는 음성으로부터 피치를 추출하는 부분과 피치의 패턴을 학습시키는 DRNN 부분, 그리고, 음향적 특성을 추출하는 음향 추출부가 주요 요소로 이루어져 있다. 그리고, 피치를 추출하는 방법으로는 Center-Clipping 함수를 이용한 autocorrelation approach를 사용하고, 학습 시 최적의 개체를 찾는 방법으로써 (1+100)-ES를 사용한다.