• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.48-55
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• 2000

본 논문은 국소문맥을 사용하여 만들어진 Decision List를 통해 단어의 형태적 중의성을 제거하는 방법을 기술한다. 최초 종자 연어(Seed Collocation)로 1차 Decision List를 만들어 실험 말뭉치에 적용하고 태깅된 결과를 자가 학습하는 반복과정에 의해 Decision List의 수행능력을 향상시킨다. 이 방법은 단어의 형태적 중의성 제거에 일정 거리의 연어가 가장 큰 영향을 끼친다는 직관에 바탕을 두며 사람의 추가적인 교정을 필요로 하지 않는 비교사 방식(대량의 원시 말뭉치에 기반한)에 의해 수행한다. 학습을 통해 얻어진 Decision List는 연세대 형태소 분석기인 MORANY의 형태소 분석 결과에 적용되어 태깅시 성능을 향상시킨다. 실험 말뭉치에 있는 중의성을 가진 12개의 단어들에 본 알고리즘을 적용하여 긍정적인 결과(90.61%)를 얻었다. 은닉 마르코프 모델의 바이그램(bigram) 모델과 비교하기 위하여 '들었다' 동사만을 가지고 실험하였는데 바이그램 모델의 태깅결과(72.61%)보다 뛰어난 결과 (94.25%)를 얻어서 본 모델이 형태적 중의성 해소에 유용함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.05b
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• pp.356-361
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• 1996

물질전달과 열전달의 유사성을 이용하는 나프탈렌 승화법을 핵연료집합체 모델에 적용하여 봉다발에서의 국소 열전달 계수의 분포를 측정하였다. 실험 모델은 가압경수형 원자로에서 나타나는 부수로 즉, 벽면 부수로와 모서리 부수로 및 내부 부수로로 구성되는 3$\times$3 봉다발이다. 봉다발에서의 국소 열전달 계수 값은 부수로의 형상과 인접한 봉 및 벽면의 영향이 크게 작용하는 것으로 측정되었다. 내부 부수로에 둘러져 있는 봉에서의 국소 열전달계수값은 봉과 봉 사이에서는 부수로 중심 방향보다 낮았고, 평균열전달계수는 Dittus-Boelter의 상관식보다 약간 낮은 값을 보였다. 벽면 부수로에 인접한 봉에서의 열전달계수는 벽면의 영향으로 내부 부수로에 있는 봉보다 상대적으로 낮았으며, 모서리 부수로의 봉에서는 벽면의 영향이 증대되어 더욱 낮게 나타났다.

• The Korean Journal of Nuclear Medicine
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• v.37 no.6
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• pp.355-363
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• 2003

Purpose: Regional contractility can be calculated using the regional volume change of left ventricle measured by gated myocardial SPECT image and curve of central artery pressure obtained from radial artery pressure data. In this study, a program to obtain the regional contractility was developed, and reproducibility of regional contractility measurement was assessed. Materials and Methods: Seven patients(male:female=5:2, $58{\pm}11.9$ years) with coronary artery diseases underwent gated Tc-99m MIBI myocardial SPECT twice without delay between two scans. Regional volume change of left ventricle was estimated using CSA (Cardiac SPECT Analyzer) software developed in this study. Regional contractility was iteratively estimated from the time-elastance curve obtained using the time-pressure curve and regional time-volume curve. Reproducibility of regional contractility measurement assessed by comparing the contractility values measured twice from the same SPECT data and by comparing those measured from the pair of SPECT data obtained from a same patient. Results: Measured regional contractility was $3.36{\pm}3.38{mm}Hg/mL$ using 15-segment model, $3.16{\pm}2.25{mm}Hg/mL$ using 7-segment model, and $3.11{\pm}2.57{mm}Hg/mL$ using 5-segment model. The harmonic average of regional contractility value was almost identical to the global contractility. Correlation coefficient of regional contractility values measured twice from the same data was greater than 0.97 for all models, and two standard deviations of contractility difference on Bland Altman plot were 1.5%, 1.0%, and 0.9% for 15-, 7-, and 5-segment models, respectively. Correlation coefficient of regional contractility values measured from the pair of SPECT data obtained from a same patient was greater than 0.95 for all models, and two standard deviations on Bland Altman plot were 2.2%, 1.0%, and 1.2%. Conclusion: Regional contractility of left ventricle measured using developed software in this study was reproducible. Regional contractility of left ventricle will be a new useful index for myocardial function after analysis of the clinical data.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.305-306
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• 2015

과속차량 단속카메라에 촬영된 차량 전면 영상은 차량번호를 인식하여 과속차량에 과금하는 용도로 사용되나 범죄 용의자 차량을 추적하기 위한 용도로도 사용되어진다. 본 연구에서는 국소특징점의 정합을 이용하여 차량 모델을 찾는 방법을 넘어서 실시간으로 차량 모델을 찾기 위한 알고리즘을 제안한다. 입력된 영상에 대하여 차량의 모델을 특징지을 수 있는 헤드라이트를 포함한 차량의 그릴 영역을 관심영역으로 제한하고 관심영역에서 추출된 특징점들을 모델 특징벡터 데이터베이스의 자료와 비교하는 방법 을 사용하였다. 입력 영상의 크기 변화와 조명 변화에 강인한 SURF 국소특징점을 이용한 매칭 방법은 차량 모델을 찾는데 적합하나 선형적으로 탐색하는데 시간이 오래걸린다. 따라서 블러를 사용하여 차량 이미지에서 추출되는 특징점들의 수를 매칭이 가능한 수준으로 낮추는 방법으로 모델 자료로부터 탐색에 필요한 시간을 단축시켰다. 또한 모델 자료를 구조화하여 탐색시간을 줄이는 방법들을 비교하여 LSH 를 사용한 결과 차량 모델을 탐색하는데 필요한 시간이 단축됨을 보였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.1
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• pp.286-295
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• 2000

We present a novel statistically adaptive method using the Minimum Description Length(MDL) principle for unsupervised segmentation of magnetic resonance(MR) images. In the method, Markov random filed(MRF) modeling of tissue region accounts for random noise. Intensity measurements on the local region defined by a window are modeled by a finite Gaussian mixture, which accounts for image inhomogeneities. The segmentation algorithm is based on an iterative conditional modes(ICM) algorithm, approximately finds maximum ${\alpha}$ posteriori(MAP) estimation, and estimates model parameters on the local region. The size of the window for parameter estimation and segmentation is estimated from the image using the MDL principle. In the experiments, the technique well reflected image characteristic of the local region and showed better results than conventional methods in segmentation of MR images with inhomogeneities, especially.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.2E
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• pp.19-26
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• 1993

이 논문에서는 가산성 잡음과 신호 의존성 잡음이 바라는 신호와 섞일 때, 약한 복합신호를 검파하는 국소 최적 검파기의 검정 통계량을 얻었다. 순가산성 잡음 분만 아니라 비가산성 잡음도 고려하기 위하여 일반화된 관측 모델을 사용하였다. 알려진 신호, 확률 신호, 그리고 신호 의존성 잡음 성분의 상대적인 크기의 모든 경우에 대하여 국소 최적 검정통계량을 얻었다. 또한, 국소 최적 검파기의 얼개를 그림으로 나타냈다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.11a
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• pp.214-215
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• 2002

실내공기 질 저하 요인중의 하나인 카페트에서 방출되는 휘발성 유기화합물(이하VOCs)이 실험적으로 측정되어, 카페트의 VOCs 방출과정이 모델링 되었다. 실험으로 측정된 데이터는 실험 범위 내에서만 유효한 값을 가지며, 세부적이며 국소적인 값은 파악되기가 어렵다. 따라서 이러한 실험의 한계가 극복되는 동시에 실험결과가 수학적으로 응용되기 위해서는 물리적 현상에 기반을 둔 모델링이 요구된다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1993.10a
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• pp.76-78
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• 1993

간접적인 방법으로 가공중(In process)공구상태를 감시하기 위해, 센서신호를 분석하는 방법으로 시간영역 (Time Domain) 해석과 주파수 영역(Frequency Domain)해석이 주로 이용되어 왔다. 시간영역해석의 경우 RMS,PEak Value, 평균/분산을 이용한 정적분석과 AR 모델, ARMA 모델, Kalman Filter등 동적 시계열 모델이 연구되어 왔다. 주파수영역해석의 경우 푸리에 변환 (Fourier Transform)에 의한 신호해석 기술이 주로 이용되고 있다. 그러나 푸리에 변환된 결과에는 시간정보가 포함되어 있지 않고, 국부적인 변환결과가 전체를 대표하는 성질을 가지고 있다. 이에 비해 웨이브렛(Wavelet) 변환은 고주파성분에 대해서는 시간분해능이 높고, 저주파 성분에 대해서는 주파수분해능이 높은 다중해상도 해석기술로서 국소적인 변동점을 민검하게 검지하는 것이 가능하다. 본연구에서는 엔드밀 가공중 발생하는 공구의 파손을 검출하기 위해, 전류센서로 부터 얻은 이송축 부하 전류의 변화에 웨이브렛 변환을 통해 공구의 파손을 검출하는 방법에 대한 연구결과를 소개한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.61 no.4
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• pp.542-549
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• 2023

Since the growing interest in surrogate modeling, there has been continuous research aimed at simulating nonlinear chemical processes using data-driven machine learning. However, the opaque nature of machine learning models, which limits their interpretability, poses a challenge for their practical application in industry. Therefore, this study aims to analyze chemical processes using Explainable Artificial Intelligence (XAI), a concept that improves interpretability while ensuring model accuracy. While conventional sensitivity analysis of chemical processes has been limited to calculating and ranking the sensitivity indices of variables, we propose a methodology that utilizes XAI to not only perform global and local sensitivity analysis, but also examine the interactions among variables to gain physical insights from the data. For the ammonia synthesis process, which is the target process of the case study, we set the temperature of the preheater leading to the first reactor and the split ratio of the cold shot to the three reactors as process variables. By integrating Matlab and Aspen Plus, we obtained data on ammonia production and the maximum temperatures of the three reactors while systematically varying the process variables. We then trained tree-based models and performed sensitivity analysis using the SHAP technique, one of the XAI methods, on the most accurate model. The global sensitivity analysis showed that the preheater temperature had the greatest effect, and the local sensitivity analysis provided insights for defining the ranges of process variables to improve productivity and prevent overheating. By constructing alternative models for chemical processes and using XAI for sensitivity analysis, this work contributes to providing both quantitative and qualitative feedback for process optimization.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.4
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• pp.421-428
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• 2002

The local prediction method utilizing embedding vector loses the prediction power when the parameter r estimation is not exact for predicting the chaos time series induced from the high order differential equation. In spite of the fact that there have been a lot of suggestions regarding how to estimate the delay time ($\tau$), no specific method is proposed to apply to any time series. The inclinded linear model, which utilizes inclinded netter, yields satisfying degree of prediction power without estimating exact delay time ($\tau$). The usefulness of this approach has been indicated not only theoretically but also in practical situation when the method w8s applied to economical time series analysis.