• 제목/요약/키워드: 라벨

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임상 문서에서 서로 떨어진 개체명 간 전이 관계 표현을 위한 조건부무작위장 내 라벨 유도 기법 연구 (A label induction method in the conditional random fields expressing long distance transition between separate entities in clinical narratives)

  • 이왕진;최진욱
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.172-175
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    • 2018
  • 환자의 병력을 서술하는 임상문서에서 임상 개체명들은 그들 사이에 개체명이 아닌 단어들이 위치하기 때문에 거리상으로 서로 떨어져 있고, 임상 개체명인식에 많이 사용되는 조건부무작위장(conditional random fields; CRF) 모델은 Markov 속성을 따르기 때문에 서로 떨어져 있는 개체명 라벨 간의 전이 정보는 모델의 계산에서 무시된다. 본 논문에서는 라벨링 모델에 서로 떨어진 개체명 간 전이 관계를 표현하기 위하여 CRF 모델의 구조를 변경하는 방법론을 소개한다. 제안된 CRF 모델 디자인에서는 모델의 계산효율성을 빠르게 유지하기 위하여 Markov 속성을 유지하는 1차 모델 구조를 유지한다. 모델은 선행하는 개체명의 라벨 정보를 후행하는 개체명 엔터티에게 전달하기 위하여 선행 개체명의 라벨을 뒤 따르는 비개체명 라벨에 전이시키고 이를 통해 후행하는 개체명은 선행하는 개체명의 라벨 정보를 알 수 있게 된다. 라벨의 고차 전이 정보를 전달함에도 모델의 구조는 1차 전이 구조를 유지함으로 n차 구조의 모델보다 빠른 계산 속도를 유지할 수 있게 된다. 모델의 성능 평가를 위하여 서울대학교병원 류머티즘내과에서 퇴원한 환자들의 퇴원요약지에 병력과 관련된 엔터티가 태깅된 평가 데이터와 i2b2 2012/VA 임상자연어처리 shared task의 임상 개체명 추출 데이터를 사용하였고 기본 CRF 모델들(1차, 2차)과 비교하였다. 피처 조합에 따라 모델들을 평가한 결과 제안한 모델이 거의 모든 경우에서 기본 모델들에 비하여 F1-score의 성능을 향상시킴을 관찰할 수 있었다.

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라벨 노이즈 환경에서 확률분포 예측 성능 향상 방법 (Probability distribution predicted performance improvement in noisy label)

  • 노준호;우승범;황원준
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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    • pp.607-610
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    • 2021
  • 지도학습에서 모델을 학습함에 있어 입력 데이터와 해당 데이터의 라벨이 필요하다. 하지만 신뢰성 있는 라벨링은 비용과 시간적인 면에서 많이 소요되며 이를 자동화할 경우 라벨이 언제나 맞는다는 보장이 없어 노이즈가 들어가게 된다. 이러한 라벨 노이즈 환경에서 지도학습을 진행할 경우 모델은 학습 초기에는 정확도가 올라가지만, 어느 정도 학습 후 정확도가 크게 감소되는 경향을 보인다. 라벨 노이즈 문제를 해결하기 위해 다양한 방법이 있지만, 대다수의 경우 모델이 예측한 확률을 수도라벨로 사용해 이용하는 경우가 많다. 여기에 대해서 우리는 모델이 예측한 확률을 정제하여 좀 더 빠르게 참 라벨을 예측하는 방법을 제시한다. 기존의 논문 중 모델이 예측한 확률을 사용하는 방법에 우리가 제안하는 방법을 적용하여 같은 환경, 데이터셋에 대해 실험을 진행한 결과 성능개선과 더 빠르게 수렴하는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 기존 연구들 중 모델이 예측하는 확률분포를 사용하는 방법들에 적용할 수 있고 같은 환경에서도 더 빠르게 수렴시킬 수 있기에 학습 소요시간을 줄일 수 있다.

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국산인쇄기기 생산업체 탐방-라벨인쇄기 생산전문 서울정기

  • 윤재호
    • 프린팅코리아
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    • 통권15호
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    • pp.104-106
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    • 2003
  • 지난 7월 24일 라벨인쇄기 및 관련 부품을 생산하는 서울정기가 서울경제신문이 주최하는 '2003 대한민국 이머징 우수기술상'에 선정됐다. 이 상은 독창적인 기술개발로 한국을 대표할 만한 기술을 보유한 이머징(emerging) 기업을 선정, 시상하는 제도로 올해는 정보기술, 전자, 전기, 기계, 생활용품, 식음료 등 6개 부문에 걸쳐 48개 업체가 선정됐다. 그리고 여기에는 인쇄분야에서는 유일하게 라벨인쇄기를 만드는 서울정기가 포함돼 있었다.

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EU, 자동차 타이어에 연비, 안전, 소음 관련 라벨 부착 의무화

  • 한국타이어공업협회
    • 타이어
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    • 통권239호
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    • pp.26-29
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    • 2009
  • 자동차의 온실가스 배출 억제의 일환으로, EU는 자동차타이어에 대한 연비, 안전, 소음에 대한 라벨 부착의무화를 추진함에 따라 빠르면 2012년부터 타이어 라벨 부착이 의무화될 전망이다. 한편, 이와 함께 EU는 각 회원국에게 그린타이어 수요 장려조치를 취할 것을 권유함에 따라 향후 유럽시장 내 그린타이어 수요가 늘어날 것으로 예상된다.

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프랙탈 부호화를 이용한 영상 영역 분할에 관한 연구 - 고속 영역 분할법 - (A Study on Image Segmentation using Fractal Image Coding - Fast Image Segmentation Scheme -)

  • 유현배;박지환
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제4권4호
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    • pp.234-332
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    • 2001
  • 프랙탈 영상 부호화의 새로운 응용 분야인 프랙탈 영역 분할법의 YST방법은 주기점에 의한 라벨 붙이기와 프랙탈 변환에 의한 라벨 수정을 병용한 영역 분할법을 제안하였다. 그러나 이 개선법은 영역 분할의 질적인 개선은 가능하였으나, 여전히 라벨 붙이기와 라벨 수정의 과정에서 중복성이 남아 있다. 이 문제점의 해결방안으로 본 논문에서는 궤도에 따른 라벨 붙이기와 프랙탈 변환의 반복 과정에 관한 제약 조건을 제안한다.

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에티오피아 에너지 효율 라벨링 도입방안 설계 (A plan for introduction of energy efficient labeling system in Ethiopia)

  • 이승미;김진호;김인수;손나경
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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    • pp.465-466
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    • 2015
  • 전 세계적으로 에너지 수요의 증가에 따라 에너지를 효율적으로 이용해야 한다는 인식이 확산되고 있다. 에너지 절약과 환경보호를 위해 세계 각국에서는 에너지효율제품의 보급화를 위해 에너지 효율기준 및 라벨링 제도를 시행하고 있다. 본 논문에서는 개발도상국인 에티오피아 선정하여 구체적인 사례를 적용하여 보았다. 효율적인 에너지 관리를 위한 제도로 최저소비효율기준(MEPS : Minimum Energy Performance Standard)과 에너지소비효율등급라벨표시(이하 '라벨링')에 대한 내용을 살펴보고 국내, 해외선진국, 개발도상국 등 여러 국가의 운영 현황을 조사하였다. 그리고 에티오피아에 적용하기 위해 여러 상황을 고려한 맞춤 라벨링을 설계해 보고자 한다.

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영양분석 API를 이용한 메뉴 라벨링 시스템 (MLS) 개발 (Development of Menu Labeling System (MLS) Using Nutri-API (Nutrition Analysis Application Programming Interface))

  • 홍순명;조지예;박유정;김민찬;박혜경;이은주;김종욱;권광일;김지영
    • Journal of Nutrition and Health
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    • 제43권2호
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    • pp.197-206
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    • 2010
  • 본 논문에서는 영양분석 소프트웨어 인터페이스인 Nutri-API (Application Programming Interface)를 활용하여 영양표시를 위한 메뉴 라벨링 시스템을 개발하였다. 영양표시에 표시되는 각 항목들은 영양성분이 추가 또는 변경이 될 수 있도록 유연한 설계를 하였으며 본 메뉴 라벨링 시스템은 다양한 변경사항들을 사용자가 직접 수정 할 수 있도록 설계되었다. 또한, 식품단위의 정보제공뿐만 아니라, 음식 또는 식단의 영양표시 정보도 제공한다. 주요 내용을 요약 하면 다음과 같다. 식품 및 메뉴 검색 메뉴 라벨링 시스템의 식품 및 메뉴의 검색은 유의어 검색 기능과 의미 정보 및 분류 정보를 통한 검색 기능을 가지고 있으며 영양소를 검색할 수 있으며 영양소 함량 정보가 없는 경우에는 missing 표시 (-)을 하였다. 메뉴작성 및 식품관리 메뉴 라벨링 시스템은 기존 데이터베이스화된 기본 식품만을 사용하여 영양 표시에 사용하는 것뿐만 아니라, 식품의 조합인 메뉴를 포함하여 정보를 제공하였으며 Nutri-API의 NutriMenu 기능을 확장하여 메뉴 작성 기능과 추가 및 관리기능을 추가하였다. 메뉴 라벨링 시스템에서 제공되는 정보로는 메뉴설명, 메뉴이미지, 재료중량, 열량 등의 영양소, 3대 영양소비율과 원그래프 제공뿐만 아니라, 메뉴의 구성분류에 따른 영양소 정보도 제시하고 있다. 메뉴 라벨링을 위한 영양소 정보로는 농촌진흥청 모든 영양소를 포함하여 당류, 포화지방, 트랜스지방, 콜레스테롤 등이 있다. 그리고 메뉴의 영양섭취기준과 영양소기준치에 대한 비율 (%) 정보도 제공하며, 동시에 메뉴의 그리고 메뉴의 구성분류의 식품이나 중량 등을 입력/수정/변경 할 수 있다. 식품 추가 기능 본 시스템에서는 기본으로 제공되는 식품 정보 외에 시스템에서 제공하고 있지 않은 식품 또는 식품의 정보를 수정을 위해 식품 추가 기능을 제공하고 있으므로 새로운 식품을 추가하여 식품설명, 사진과 영양소 정보를 입력하여 저장할 수 있다. 기본 제공되는 식품과 구별하기 위해서 사용자 식품으로 별도 저장 및 관리한다. 메뉴 라벨링 정보 메뉴 라벨링 정보에서는 메뉴의 식품재료 중량뿐만 아니라 메뉴의 조리 후 중량, 1회 제공량 (portion size), 총 제공량 (total serving size) 등의 정보를 제공하도록 하였다. 메뉴 라벨링을 위해 추가된 식품 및 메뉴는 라벨링 항목에서 추가 및 수정이 가능하다. 메뉴 라벨링에서 추가 및 수정된 정보는 기본 메뉴 정보와는 별도로 저장 및 관리한다. 메뉴 라벨링 형식으로는 사용자는 표준형, 가로형, 선형, 쌍방형, 영양성분 전면표시형으로 출력할 수 있으며 식당의 메뉴판 영양표시형태도 출력할 수 있다. 메뉴 및 라벨링 관리 사용자가 작성한 메뉴 및 라벨링 정보의 지속적인 관리를 위해 별도의 관리기능을 제공하고 있어서 메뉴의 히스토리뿐만 아니라 이미 작성된 메뉴를 복사하여 새로운 메뉴를 작성하거나, 새로운 메뉴를 구성하는 기본 메뉴로 사용할 수 있다.

동맥스핀표지 뇌 관류 자기공명영상에서 라벨링 간격 및 지연시간, 표지 두께, 절편 획득 순서의 변화에 따른 관류 신호변화 연구 (Investigation of Perfusion-weighted Signal Changes on a Pulsed Arterial Spin Labeling Magnetic Resonance Imaging Technique: Dependence on the Labeling Gap, Delay Time, Labeling Thickness, and Slice Scan Order)

  • 변재후;박명환;강지연;이진완;이강원;장건호
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제24권2호
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    • pp.108-118
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    • 2013
  • 동맥스핀표지(Arterial Spin Labeling: ASL) 뇌 관류 자기공명영상법을 이용한 뇌 관류영상기술이 일반적으로 환자의 질병진단에 일반적으로 사용하기 어려운 이유는 영상을 얻을 때 여러 인자들을 최적화시켜야만 좋은 질의 영상을 얻을 수 있기 때문으로 생각된다. 따라서, 본 논문의 목적은 동맥스핀표지 자기공명영상의 뇌 관류영상을 최적화 하기 위하여 필요한 여러 인자들의 변화에 따른 동맥스핀표지 신호변화를 3.0 테슬라 자기공명영상에서 관찰하는 것이다. 특히, 동맥시 핀표지 자기공명영상 신호 변화가 이들 인자에서 뇌 세포(brain tissues)의 영역에 따라서 어떻게 변화하는가를 평가하였다. 정상 성인 남성 5명을(평균연령 36세; 29세~41세) 대상에서 STAR (Signal Targeting with Alternating Radiofrequency) 동맥스핀표지 방법을 이용하여 3T 자기공명영상에서 영상을 얻었다. 실험은 첫째 영상획득 영역과 라벨링 영역간의 간격 변화에 따른 신호 변화 평가 실험, 둘째 라벨링 후의 시간 변화에 따른 신호 변화 평가 실험, 셋째 라벨링 두께의 변화에 따른 신호 변화 평가 실험, 넷째 슬라이스 획득 순서에 따른 신호 변화 평가실험을 하였다. 획득한 영상의 분석은 회백질과 백질, 전두엽, 측두엽, 후두엽, 두정엽에서의 관류신호변화를 얻어 분석하였다. 본 연구결과는 아래와 같았다: 1) 영상획득 영역과 라벨링 영역간의 간격 변화에 따른 관류 신호 변화 연구결과 전체 절편의 평균 값을 보면 회백질에서 좌측과 우측 모두에서 라벨링 간격이 증가할수록 신호가 낮아지는 경향을 보이고 있다. 라벨링 간격의 변화에 두정엽이 가장 영향을 적게 받고 후두엽이 가장 많은 영향을 받았다. 2) 라벨링 후의 시간 변화에 따른 관류 신호 변화 연구결과 회백질은 라벨링 지연시간 400 ms까지 양쪽 모두 감소하다가 라벨링 지연시간이 1,000 ms까지 증가하였다. 3) 라벨링 두께의 변화에 따른 관류 신호 변화 연구 결과 라벨링 두께가 증가에 따라 회백질과 백질의 신호강도는 점차적으로 증가하다가 120 mm 두께 이후에는 감소하였다. 4) 절편 획득 순서에 따른 관류 신호 변화 연구 결과 절편 획득 순서에 따른 백질과 회백질의 관류신호강도 값은 회백질과 백질 모두 머리의 꼭대기부터 영상을 획득하는 descend에서 신호강도가 높았다. 본 연구에서는 각 실험 조건에 따라서 관류신호 강도가 크게 변화를 하는 것을 보여 주었고, 따라서 실제 환자를 대상으로 관류 영상을 얻고자 할 경우에는 실제 임상 적용 전에 최적화된 프로토콜을 만든 후에 사용을 해야 할 것으로 생각한다. 특히 백질의 뇌 관류영상을 얻는 것은 아직 문제가 있는 것으로 생각이 된다.