• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.39 no.2
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• pp.147-152
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• 2015

We designed, fabricated, and tested the capacitive microsensors for skin piloerection monitoring. The performance of the skin piloerection monitoring sensor was characterized using the artificial bump, representing human skin goosebump; thus, resulting in the sensitivity of $-0.00252%/{\mu}m$ and the nonlinearity of 25.9 % for the artificial goosebump deformation in the range of $0{\sim}326{\mu}m$. We also verified two successive human skin piloerection having 3.5 s duration on the subject's dorsal forearms, thus resulting in the capacitance change of -6.2 fF and -9.2 fF compared to the initial condition, corresponding to the piloerection intensity of $145{\mu}m$ and $194{\mu}m$, respectively. It was demonstrated experimentally that the proposed sensor is capable to measure the human skin piloerection objectively and quantitatively, thereby suggesting the quantitative evaluation method of the qualitative human emotional state for cognitive human-machine interfaces applications.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.1
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• pp.163-168
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• 2011

Blogs are an easy way to publish information, engage in discussions, and form communities on the Internet. Recently, there are several varieties of spam blog whose purpose is to host ads or raise the PageRank of target sites. Our purpose is to develope the system which detects these spam blogs (splogs) automatically among blogs on Web environment. After removing HTML of blogs, they are tagged by part of speech(POS) tagger. Words and their POS tags information is used as a feature type. Among features, we select useful features with X2 statistics and train the SVM with the selected features. Our system acquired 90.5% of F1 measure with SPLOG data set.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.1
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• pp.69-72
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• 2008

This study aims to identify dependency structures in Korean sentences with the cascaded chunking. In the first stage of the cascade, we find chunks of NP and guess grammatical relations (GRs) using Support Vector Machine (SVM) classifiers for all possible modifier-head pairs of chunks in terms of GR categories as subject, object, complement, adverbial, etc. In the next stages, we filter out incorrect modifier-head relations in each cascade for its corresponding GR using the SVM classifiers and the characteristics of the Korean language such as distance between relations, no-crossing and case property. Through an experiment with a parsed and GR tagged corpus for training the proposed parser, we achieved an overall accuracy of 85.7%.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.11
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• pp.563-568
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• 2016

The word sense disambiguation problem is to find the correct sense of an ambiguous word having multiple senses in a dictionary in a sentence. We regard this problem as a multi-class classification problem and classify the ambiguous word by using Support Vector Machines. Context words of the ambiguous word, which are extracted from Sejong sense tagged corpus, are represented to two kinds of vector space. One vector space is composed of context words vectors having binary weights. The other vector space has vectors where the context words are mapped by word embedding model. After experiments, we acquired accuracy of 87.0% with context word vectors and 86.0% with word embedding model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.415-415
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• 2023

홍수는 일반적으로 많은 피해와 인명 손실을 초래하는 자연재해 중 하나로, 홍수위 예측은 이를 방지하고 대처하는 데 중요한 역할을 한다. 최근 기계학습 기술을 이용하여 홍수위 예측 모델을 개발하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 특히, LSTM(long short-term memory) 모형은 시계열 예측에 대해 검증된 모형으로 홍수위 예측 연구에도 활발하게 적용되고 있다. 하지만 기계학습 모델의 학습 성능은 하이퍼파라미터의 값에 영향을 크게 받을 수 있으며, 특히 집중호우로 인해 수위가 급변하는 경우에는 과거 시계열 자료에 영향을 받는 LSTM 모형의 예측 성능이 오히려 낮게 나타날 수 있다. 따라서 본 연구에서는 홍수위 예측시 LSTM 모형의 예측 성능을 향상시킬 수 있는 세부 하이퍼파라미터 값을 분석하여 최적의 하이퍼파라미터 조합을 제안하고자 한다. 이를 위해 하이퍼파라미터 조정을 위한 자동화 도구인 W&B(Weights&Bias)의 Sweep 기능을 적용하고자 한다. 본 연구를 통해 LSTM 모형을 적용한 홍수위 예측의 정확도를 향상시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.87-90
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• 2020

표 질의응답은 반-정형화된 표 데이터에서 질문에 대한 답을 찾는 문제이다. 본 연구에서는 한국어 표 질의응답을 위한 표 데이터에 적합한 TAPAS를 이용한 언어모델 사전학습 방법과 표에서 정답이 있는 셀을 예측하고 선택된 셀에서 정확한 정답의 경계를 예측하기 위한 표 질의응답 모형을 제안한다. 표 사전학습을 위해서 약 10만 개의 표 데이터를 활용했으며, 텍스트 데이터에 사전학습된 BERT 모델을 이용하여 TAPAS를 사전학습한 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 기계독해 모델을 적용했을 때 EM 46.8%, F1 63.8%로 텍스트 텍스트에 사전학습된 모델로 파인튜닝한 것과 비교하여 EM 6.7%, F1 12.9% 향상된 것을 보였다. 표 질의응답 모델의 경우 TAPAS를 통해 생성된 임베딩을 이용하여 행과 열의 임베딩을 추출하고 TAPAS 임베딩, 행과 열의 임베딩을 결합하여 기계독해 모델을 적용했을 때 EM 63.6%, F1 76.0%의 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1994.10a
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• pp.187-191
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• 1994

기계구조물내의 균열은 고하중상태에서 갑작스러운 파괴의 주요 원인의 하나로서 이러한 균열의 조기탐지를 위해 기존의 비파괴검사 방법 이외에, 최근 진동측정 및 진동분석을 이용하는 방법이 경제성 및 그 효용성으로 인하여 깊게 연구되고 있다. 이러한 진동특성의 변화를 이용하여 균열을 탐지하는 방법이 많은 학자들에 의해 연구되어졌으며, 현재까지의 연구결과중 균열의 크기 및 위치를 동시에 탐지할 수 있는 방법중에서 비교적 단순, 정확하다고 판단되는 방법으로는 임의의 두 지점에서의 진폭측정을 이용한 Rizos(1)의 방법과 고유진동수 및 모우드형 측정을 이용한 Kam & Lee(2)의 방법이 있으나 이들 방법은 두가지 이상의 진동특성치를 요구하고 있다. 본 연구의 목적은 진동특성치중 고유진동수만을 이용하여 단순부재에서 균열의 크기 및 위치를 수치적으로 예측할 수 있는 새로운 해석기법을 제시하고, 기존 방법 사용시의 결과와 비교 검토하여 그 유용성을 판단하는데 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.225-228
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• 2011

본 논문은 비교 마이닝(comparison mining) 의 일환인 비교 요소 자동 추출에 관하여 연구한다. 비교 마이닝은 텍스트 마이닝의 한 분야로서 대용량의 텍스트를 대상으로 비교 관계롤 자동 분석하며, 비교 문장인지 아닌지를 식별하는 단계, 비교 타입을 분류하는 단계, 다양한 비교 요소들을 추출하는 단계, 추출된 요소를 분석 및 요약하는 단계 등을 거치게 된다. 본 연구에서는 특정 타입의 비교 문장이 주어졌을때, 그 문장에서 비교 요소를 자동으로 추출하는 단계의 과제를 수행하며, 우열 비교 타입 및 최상급 타입 문장들을 대상으로 비교 주체, 비교 대상, 비교 술어를 추출한다. 실험 과정으로는, 우선 비교 요소 후보들을 선정하고, 그 후 각 요소별로 확률을 계산하여 가장 높은 수치를 기록한 요소를 정답으로 채택하게 된다. 확률 계산은 지지 벡터 기계 (Support Vector Machine)를 이용한다. 인터넷 상의 다양한 도메인에서 추출된 비교 문장들을 대상으로 비교 요소 추출을 수출한 결과, 정확도 86.81 %의 우수한 성능을 산출 할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.153-158
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• 1998

본 논문에서는 한일 양국어의 연결어미에 관한 문법적 연구결과를 이용하여 효율적인 연결어미 번역방법을 제안한다. 특히, 일본어 연결어미 가운데서 가장 빈번히 사용되고 있으나 한국어로 기계번역할 경우 심각한 중의성을 보여온 [-아/-고]를 이에 상응하는 대표적 한국어 연결어미 [아/-고] 와 문법적 차원에서 비교 분석하여 자연스럽게 번역하는 방법을 제안한다. 기존의 일한기계번역 시스템에서는 일본어 연결어미 [-아/-고]의 한국어 번역 정확률이 약 54% 정도에 불과하였으나 제안하는 번역방법을 적용하면 73% 이상으로 개선됨을 보인다.

• 전기의세계
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• v.34 no.6
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• pp.323-329
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• 1985

유전재료는 넓은 의미로 보아 절연재료(insulators)를 포함시켜 고찰되므로 정확히 한계를 짖기가 어려원진다. 절연재료는 전기적으로 부도체를 의미하며 전기적으로 서로 다른 potential을 갖는 도전성 물질을 분리시키는 역할을 하고, 접촉에 의한 사고를 방지하기도 한다. 유전재료는 electric field와 절연재료 사이에 일어나는 교호작용, 즉 polarization이 중요한 역할을 등장할 때 유전재료라 불리어진다. 따라서 절연재료의 특성을 강전류의 이용에 우선순위를 두는 반면, 유전특성은 high frequency 또는 capacitor에로의 응용에 중점을 두게 된다. 이러한 절연재료 및 유전재료의 재질은 ceramic 또는 glass와 무기재료나 plastic과 같은 유기재료, 나아가 fluid 및 gas상태에서도 찾을수 있게 된다. 어느 특정한 용도에의 응용에는 이러한 전기적 특성 이외에도 기계적, 열적 특성 및 주위의 환경과 분위기에 대한 내구성 뿐만 아니라 더 나아가 제조공정상의 문제점들도 대두된다.