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한국어 품사 및 동형이의어 태깅을 위한 마르코프 모델과 은닉 마르코프 모델의 비교 (Comparison between Markov Model and Hidden Markov Model for Korean Part-of-Speech and Homograph Tagging)

  • 신준철;옥철영
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.152-155
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    • 2013
  • 한국어 어절은 많은 동형이의어를 가지고 있기 때문에 주변 어절(또는 문맥)을 보지 않으면 중의성을 해결하기 어렵다. 이런 중의성을 해결하기 위해서 주변 어절 정보를 입력받아 통계적으로 의미를 선택하는 기계학습 알고리즘들이 많이 연구되었으며, 그 중에서 특히 은닉 마르코프 모델을 활용한 연구가 높은 성과를 거두었다. 일반적으로 마르코프 모델만을 기반으로 알고리즘을 구성할 경우 은닉 마르코프 모델 보다는 단순하기 때문에 빠르게 작동하지만 정확률이 낮다. 본 논문은 마르코프 모델을 기반으로 하면서, 부분적으로 은닉 마르코프 모델을 혼합한 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 속도는 마르코프 모델과 유사하며, 정확률은 은닉 마르코프 모델에 근접한 것으로 나타났다.

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해외서점 탐방-생 제르망 데 프레의 명문서점, 갈리마르

  • 최연구
    • 출판저널
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    • 통권241호
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    • pp.24-25
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    • 1998
  • 갈리마르 서점에는 프랑스 문화사의 숨결이 살아 있다. 독보적인 권위와 상징성은 정평있는 잡지와 플레이아드 총서, 'nrf' 시리즈 등으로 오늘까지 계속되고 있다. 특별히 현대화한 것도 아닌 갈리마르서점에서 고객들은 뿌듯한 친근감을 느끼게 된다.

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몽마르트의 파티시에 예술가 아르노 라레(Arnaud Larher)

  • 김명하
    • 베이커리
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    • 5호통권454호
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    • pp.162-165
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    • 2006
  • 피카소, 고흐처럼 이름만 들어도 알만한 화가들의 작품 활동에 큰 영감을 줬던 몽마르트(Montmartre) 언덕. 예술가들의 거리 몽마르트에 터를 잡은 아르노 라레 쉐프는 화가가 자신의 그림에 혼을 쏟아내듯 자신의 예술작품이나 다름없는 초콜릿과 과자에 열정을 담나내는 젊은 파티시에다. 오늘도 쉼없이 이어지는 그의 행복이야기에 귀를 기울여본다.

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마르코프 체인과 계층적 클러스터링 기법을 이용한 작곡 기법 (Music Composition Using Markov Chain and Hierarchical Clustering)

  • 권지용;이인권
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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    • pp.744-748
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    • 2008
  • 본 논문에서는 주어진 예제 멜로디 데이터를 이용하여 효과적으로 새로운 곡을 작곡하는 시스템을 제안한다. 우리가 제안하는 기법은 k-차원 마르코프 체인을 이용하여 마디 단위의 음악 블록을 합성한다. 한마디 단위를 하나의 마르코프 체인의 상태로 취급할 경우 매우 많은 상태를 고려해야 하므로, 이를 계층적 클러스터링 기법을 통하여 학습이 용이한 정도로 상태를 줄인다. 예제 데이터의 각 음악 블록은 소속된 클러스터 번호의 시퀀스로 대체되어 학습 데이터로 사용된다. 학습된 마르코프 체인의 상태를 전이하면서 각 상태에 해당되는 클러스터의 음악 블록을 랜덤하게 선택하여 합성한다. 학습된 마르코프 체인은 효과적으로 예제 음악과 비슷하면서 새로운 곡을 생성할 수 있었다.

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가역 도약 마르코프 연쇄 몬테 카를로 방법을 이용한 물성 역산 기술 소개 (Introduction to Subsurface Inversion Using Reversible Jump Markov-chain Monte Carlo)

  • 전형구;조용채
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제25권4호
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    • pp.252-265
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    • 2022
  • 지하 매질의 물성 정보는 지층 구조의 정확한 영상화를 위해 필요하며, 예측된 매질 물성 자체도 지하 매질 특성에 대한 중요한 정보를 제공해줄 수 있기 때문에 다양한 종류의 지층 물성 도출 알고리듬들이 개발되고 적용되어왔다. 그 중 마르코프 연쇄 몬테 카를로를 이용한 확률론적인 접근 방법은 기존의 결정론적인 접근 방법과는 달리 지역 최소값 문제를 완화시킬 수 있으며 역산 결과의 불확실성을 정량화할 수 있다는 부분에서 장점을 가진다. 따라서 마르코프 연쇄 몬테 카를로를 이용한 지층 물성 역산 알고리듬이 다양한 지구 물리 자료의 역산에 적용되어 왔으나 그 사례는 결정론적 접근 방법에 비해 매우 적다. 본 논문에서는 여러 형태의 마르코프 연쇄 몬테 카를로 역산 알고리듬 중 가역 도약을 적용한 가역 도약 마르코프 연쇄 몬테 카를로 역산을 탄성파 자료 역산에 적용한 다양한 사례들을 소개하고 각각의 특성을 설명한다. 또한 가역 도역 마르코프 연쇄 몬테 카를로 역산의 장단점에 대해 분석하고 향후 해당 알고리듬의 연구 방향 및 국내의 활용성에 대해 논의한다.

GFP 리포터를 이용한 외부 푸마르산 유도 dctA 유전자 발현 특성 파악 (Understanding of Extracellular Fumarate Induced dctA Gene Expression Profile Using GFP Reporter)

  • ;;김주한;홍순호
    • 미생물학회지
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    • 제47권2호
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    • pp.174-178
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    • 2011
  • 본 연구에서는 외부의 푸마르산을 인식하는 DcuS/R TCS에 의하여 발현이 조절되는 dctA 유전자의 발현 특성을 GFP를 이용하여 관찰하였으며, 1 mM의 푸마르산을 감지하여 GFP를 발현 시킬 수 있음을 확인하였다. 결론적으로, 개량된 E. coli는 간단한 dctA 프로모터와 GFP의 융합을 이용하여 푸마르산을 모니터 할 수 있으며, 이것은 상승된 푸마르산 농도 조건하에서 원활히 작동함을 확인할 수 있었다.

교통 영상에서 은닉 마르코프 모델을 이용한 차량 분할 기법 (Vehicle Segmentation Scheme Based on the Hidden Markov Model in Traffic Sequence)

  • 이대호;박영태
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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    • pp.850-852
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    • 2005
  • 본 논문에서는 교통 영상에서 실시간으로 차량을 검출하는 새로운 기법을 소개한다. 차량의 검출을 위하여 구배도의 방향 정보를 사용하며 차량 영역의 정확한 분할을 위하여 은닉 마르코프 모델을 사용한다. 구배도 방향정보를 이용하므로 그림자 영역의 영향을 줄일 수 있으며 은닉 마르코프 모델을 이용하므로 배경과 비슷한 차량과 근접한 차량의 분리가 가능하다. 따라서 저해상도의 교 통 영상에서 다양한 기상 조건, 그림자의 존재와 교통 상황에 강건한 검출 결과를 나타낸다.

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마르코프 국면전환모형을 이용한 KOSPI와 금리의 추이 분석

  • 조재범;김호일
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제5권1호
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    • pp.177-191
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    • 1998
  • Hamilton(1989)은 시계열 변수가 2가지 이상의 국면을 가지고 있을 때, 현재 어떤 국면이 진행되고 있고 향후 진행될 국면이 무엇일까에 대해 추론이 가능한 시계열모형을 소개하였다. Hamilton모형은 시계열이 2개의 독립적인 관찰불가능한 변수의 합으로 구성되어 있고, 이중 한 변수는 2국면 마르코프 확률과정(2-State Markov Stochastic Process)을 따른다고 가정한다. Hamilton모형은 계수의 추정이 단순하면서도 비 대칭성과 조건부 이분산 등과 같은 복잡한 동학(Dynamics)을 용인한다는 장점이 있다(Lam, 1990). 본 연구에서는 마르코프 국면전환모형에 대해 설명한후, 사례분석으로 KOSPI와 금리의 추이에 따라 국면을 정의하여 각 국면의 특징과 타국면과의 연관성 등을 분석하였다.

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어절구조를 반영한 은닉 마르코프 모텔을 이용한 한국어 품사태깅 (An HMM Part-of-Speech Tagger for Korean Based on Wordphrase)

  • 신중호;한영석;박영찬;최기선
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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    • pp.389-394
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    • 1994
  • 말뭉치에 품사를 부여하는 일은 언어연구의 중요한 기초가 된다. 형태소 해석의 모호한 결과로부터 한 가지 품사를 선정하는 작업을 태깅이라고 한다. 한국어에서 은닉 마르코프 모델 (Hidden Markov Model)을 이용한 태깅은 형태소 관계만 흑은 어절관계만을 이용한 방법이 있어 왔다. 본 논문에서는 어절관계와 형태소관계를 동시에 은닉 마르코프 모델에 반영하여 태깅의 정확도를 높인 모델을 제시한다. 제안된 방법은 품사의 변별력은 뛰어나지만 은닉 마르코프 모델의 노드의 수가 커짐으로써 형태소만을 고려한 방법보다 더 많은 학습데이타를 필요로 한다. 실험적으로 본 논문의 방법이 기존의 방법보다 높은 정확성을 가지고 있음이 검증되었다.

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