• Tunnel and Underground Space
• /
• v.29 no.5
• /
• pp.332-345
• /
• 2019

Maximum dip vector of individual joint plane, which can be uniquely defined on the hemispherical projection plane, has been established by considering its dip and dip direction. A new stereographic projection method for the rock slope analysis which employs the maximum dip vector can intuitively predict the failure modes of rock slope. Since the maximum dip vector is uniquely projected on the maximum dip point of the great circle, the sliding direction of discontinuity plane can be recognized directly. By utilizing the maximum dip vector of discontinuity both the plane sliding and toppling directions of corresponding blocks can be discerned intuitively. Especially, by allocating the area of high dip maximum dip vector which can form the flanks of sliding block the potentiality for the formation of virtual sliding block has been estimated. Also, the potentiality of forming the triangular-sectioned sliding block has been determined by considering the dip angle of joint plane the dip direction of which is nearly opposite to that of the slope face. Safety factors of the different-shaped blocks of triangular section has been estimated and compared to the safety factor of the most hazardous block of rectangular section. For the wedge analysis the direction of crossline of two intersecting joint planes, which has same attribute of the maximum dip vector, is used so that wedge failures zone can be superimposed on the stereographic projection surface in which plane and toppling failure areas are already lineated. In addition the maximum dip vector zone of wedge top face has been delineated to extract the wedge top face-forming joint planes the orientation of which provides the vital information for the analysis of mechanical behavior of wedge block.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.15 no.7
• /
• pp.1531-1536
• /
• 2011

We propose an automatic swearword filter system for online game chatting by using Support Vector Machines(SVM). We collected chatting sentences from online games and tagged them as normal sentences or swearword included sentences. We use n-gram syllables and lexical-part of speech (POS) tags of a word as features and select useful features by chi square statistics. Each selected feature is represented as binary weight and used in training SVM. SVM classifies each chatting sentence as swearword included one or not. In experiment, we acquired overall 90.4% of F1 accuracy.

• Environmental and Resource Economics Review
• /
• v.15 no.5
• /
• pp.799-826
• /
• 2006

Combining recent advances in causal flows with time series analysis, relationships among eight North American natural gas spot market prices are examined. Results indicate that price discovery tends to occur in excess demand regions and move to excess supply regions. Across North America, the U.S. Midwest region represented by Chicago spot market is the most important market for price discovery. The Ellisburg-Leidy Hub in Pennsylvania is important in price discovery, especially for markets in the eastern two-thirds of the U.S. Malin Hub in Oregon is important for the western markets including the AECO Hub in Alberta, Canada.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.530-534
• /
• 2007

Flow visualization is one of visualization techniques and it means a visual expression of vector data using 2D or 3D graphics. It aims for human to easily understand a special feature of the vector data. Flow visualization can be classified into various criterions such as visualization technique, data dimension, type of the flow, and so on. Visualization technique can be categorized into direct method, integration method and derived data based method. Data dimension can be divided into 2D, 2.5D and 3D. Type of flow data may be classified into steady and unsteady. In this paper, various LIC based flow visualization methods will be introduced which is one of representative integration based techniques. Those methods will be categorized with more detailed criterions such as dimension and type of flows.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2015.01a
• /
• pp.51-54
• /
• 2015

추천 시스템의 대표적인 연구 중 하나인 콘텐츠 기반 추천 시스템 연구는 TV 프로그램이나 영화의 줄거리, 장르, 리뷰 등의 콘텐츠의 메타데이터를 이용한다. 그러나 이러한 연구들은 콘텐츠 관련 정보에만 의존할 뿐, 시청자의 프로파일과 콘텐츠의 정보를 함께 고려하지 않는다. 본 논문에서는 시청자의 프로파일 중 연령과 콘텐츠의 정보인 프로그램의 줄거리를 활용한 TV 프로그램 추천 시스템을 제안한다. 본 추천 시스템은 시청자를 연령에 따라 분류한 후, LDA 알고리즘을 이용하여 시청자의 시청 TV 프로그램의 줄거리를 분류된 나이에 따라 각각의 줄거리 토픽 모델로 생성한다. 이를 기준으로 시청자가 원하는 시간대에 방송되는 프로그램들의 줄거리 토픽벡터와 시청자의 선호도 토픽벡터의 유사도를 비교해 가장 유사도가 높은 TV 프로그램을 시청자에게 추천하는 방식이다. 본 논문에서는 연구의 효용성을 검증하기 위해 줄거리만을 사용한 경우와 줄거리와 연령을 동시에 활용한 경우를 비교 실험하였다. 실험을 통해 프로그램의 줄거리만을 사용한 경우보다 연령을 동시에 활용한 경우의 추천 시스템 성능이 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2007.10a
• /
• pp.422-426
• /
• 2007

CP(Counterpropagation) 알고리즘은 Kohonen의 경쟁 네트워크와 Grossberg의 아웃스타(outstar) 구조의 결합으로 이루어진 것으로 패턴 매칭, 패턴 분류, 통계적인 분석 및 데이터 압축 등 활용분야가 다양하고, 다른 신경망 모델에 비해 학습이 매우 빠르다는 장점이 있다. 하지만 CP 알고리즘은 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 경쟁층에서 학습이 불안정하고, 여권 코드와 같이 다양한 패턴으로 그성된 경우에는 패턴들을 정확히 분류할 수 없는 단점이 있다. 그리고 CP 알고리즘은 출력층에서 연결강도를 조정할 때, 학습률에 따라 학습 및 인식 성능이 좌우된다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식 성능을 개선하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하고, 입력 벡터와 숭자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 숭자 뉴런의 빈도수를 학습률 조정에 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서 안정적으로 학습되도록 하고, 출력층의 연결강도 조정시 이전 연결 강도 변화량을 반영하는 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘을 제안한다. 학습 성능을 확인하기 위해서 실제 여권에서 추출된 개별 코드를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 개선한 CP 알고리즘이 기존의 CP 알고리즘보다 패턴 분류의 정확성과 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2016.10a
• /
• pp.599-602
• /
• 2016

고속철도 산업의 핵심 요소 중 하나인 선로전환기는 열차의 진로를 제어해주는 부품으로, 해당 설비의 노후화를 조기에 탐지하여 적절한 시기에 선로전환기를 교체하는 것은 안정적인 철도운영에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 선로전환기의 작동 시 발생하는 전류 신호를 이용하여 선로전환기의 노후화를 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 선로전환기로부터 전류 신호를 취득한 후, 주파수 도메인의 특징인 SK값으로 변환하여 특징벡터를 추출하고, PCA를 이용하여 SK벡터의 차원 축소와 동시에 중요한 특징들만을 선택한다. 마지막으로, 선로전환기의 노후화를 탐지하는 문제를 이진 클래스 문제로 해석하여, 기계학습의 대표적 모델인 SVM을 이용하여 선로전환기의 노후화 여부를 탐지한다. 실제 국내에서 운행 중인 선로전환기의 전류 신호를 취득하여 실험한 결과, 선로전환기의 노후화 상황을 안정적으로 탐지함을 확인하였다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
• /
• v.12 no.1
• /
• pp.75-82
• /
• 1999

일반 해양 구조물이나 해저면에 설치되는 해저 관로는 외력에 의한 변형이 발생된다. 구조물 형상이 복잡하거나, 구성 요소의 개수가 많을 경우 응력해석 시 많은 초기값이 필요하고 해석 시간 또는 장 시간 소요된다. 해양 구조물에 작용하는 대표적인 외력은 파도, 조류, 바람이고 이런 외력은 구조물의 사용 기간(operation life)동안 계속적으로 작용하기 때문에 구조물의 변형율은 항상 허용치 안에서 발생되도록 설계되어야 한다. 허용 변형은 탄성범위 내에 존재해야 하며, 비교적 큰 변형을 일으키는 구조물이나 해저파이프라인의 응력해석을 수치적으로 접근하는 방법을 고찰하였다. 평행상태의 하중 벡터값만 직각 좌표계에서 인트린직(intrinsic) 좌료로 변환시킬 때 변형이 발생함으로, 본 논문에서 소개하는 이차 요소(quadratic element)방법을 사용할 경우 수치해석 시 많은 장점이 있다는 것을 보여준다. 본 방법을 도입함으로써 비교적 큰 변형이 발생되는 구조물 해석 시 일반 수치해석 방법과 그 결과는 같으나 해석 시간을 단축시킬 수 있다는 장점이 있다. 응력 해석 시 국부 강도 행열(element stiffness matrix)은 방향과 무관하며 이차요소 방법을 사용하여 각 요소 벡터를 발생시켰다. 해저관로 일점 상승 시 관로에 작용하는 변형과 상승력에 따른 휨 모멘트를 산출하여 일반적으로 사용되는 선형이론과 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.215-218
• /
• 2003

본 논문에서는 MPEG-7에 정의된 오디오 서술자를 이용한 오디오 특징을 기반으로 한 음악 검색 알고리즘을 제안한다. 특히 timbral 특징들은 음색 구분을 용이하게 할 수 있어 음악 검색뿐만 아니라 음악 장르 분류 또는 Query by humming에 이용 될 수 있다. 이러한 연구를 통하여 오디오 신호의 대표적인 특성을 표현 할 수 있는 특징벡터를 구성 할 수 있다면 추후에 멀티모달 시스템을 이용한 검색 알고리즘에도 오디오 특징으로 이용 될 수 있을 것이다 본 논문에서는 방송 시스템에 적용 할 수 있도록 검색 범위를 특정 컨텐츠의 O.S.T 앨범으로 제한하였다. 즉, 사용자가 임의로 선택한 부분적인 오디오 클립만을 이용하여 그 컨텐츠 전체의 O.S.T 앨범 내에서 음악을 검색할 수 있도록 하였다. 오디오 특징벡터를 구성하기 위한 MPEG-7 오디오 서술자의 조합 방법을 제안하고 distance 또는 ratio 계산 방식을 통해 성능 향상을 추구하였다. 또한 reference 음악의 템플릿 구성 방식의 변화를 통해 성능 향상을 추구하였다. Classifier로 k-NN 방식을 사용하여 성능 평가를 수행한 결과 timbral spectral feature들의 비율을 이용한 IFCR(Intra-Feature Component Ratio) 방식이 Euclidean distance 방식보다 우수한 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.131-134
• /
• 2022

자연어처리 분야 중 질의응답 태스크는 전통적으로 많은 연구가 이뤄지고 있는 분야이며, 최근 밀집 벡터를 사용한 리트리버(Dense Retriever)가 성공함에 따라 위키피디아와 같은 방대한 정보를 활용하여 답변하는 오픈 도메인 QA(Open-domain Question Answering) 연구가 활발하게 진행되고 있다. 대표적인 검색 모델인 DPR(Dense Passage Retriever)은 바이 인코더(Bi-encoder) 구조의 리트리버로서, BERT 모델 기반의 질의 인코더(Query Encoder) 및 문단 인코더(Passage Encoder)를 통해 임베딩한 벡터 간의 유사도를 비교하여 문서를 검색한다. 하지만, BERT와 같이 엔티티(Entity) 정보에 대해 추가적인 학습을 하지 않은 언어모델을 기반으로 한 리트리버는 엔티티 정보가 중요한 질문에 대한 답변 성능이 저조하다. 본 논문에서는 엔티티 중심의 질문에 대한 답변 성능 향상을 위해, 엔티티를 잘 이해할 수 있는 LUKE 모델 기반의 리트리버를 제안한다. KorQuAD 1.0 데이터셋을 활용하여 한국어 리트리버의 학습 데이터셋을 구축하고, 모델별 리트리버의 검색 성능을 비교하여 제안하는 방법의 성능 향상을 입증한다.