• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.346-349
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• 2021

표 기계독해에서는 도메인에 따라 언어모형에 필요한 지식이나 표의 구조적인 형태가 변화하면서 텍스트 데이터에 비해서 더 큰 성능 하락을 보인다. 본 논문에서는 표 기계독해에서 이러한 도메인의 변화에 강건한 사전학습 표 언어모형 구축을 위한 의미있는 표 데이터 선별을 통한 사전학습 데이터 구축 방법과 적대적인 학습 방법을 제안한다. 추출한 표 데이터에서 구조적인 정보가 없이 웹 문서의 장식을 위해 사용되는 표 데이터 검출을 위해 Heuristic을 통한 규칙을 정의하여 HEAD 데이터를 식별하고 표 데이터를 선별하는 방법을 적용했으며, 구조적인 정보를 가지는 일반적인 표 데이터와 엔티티에 대한 지식 정보를 가지는 인포박스 데이터간의 적대적 학습 방법을 적용했다. 기존의 정제되지 않는 데이터로 학습했을 때와 비교하여 데이터를 정제하였을 때, KorQuAD 표 데이터에서 f1 3.45, EM 4.14가 증가하였으며, Spec 표 질의응답 데이터에서 정제하지 않았을 때와 비교하여 f1 19.38, EM 4.22가 증가한 성능을 보였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.12
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• pp.1052-1061
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• 2006

This paper presents a method of using virtual examples to improve the classification accuracy for data with nominal attributes. Most of the previous researches on virtual examples focused on data with numeric attributes, and they used domain-specific knowledge to generate useful virtual examples for a particularly targeted learning algorithm. Instead of using domain-specific knowledge, our method samples virtual examples from a naive Bayesian network constructed from the given training set. A sampled example is considered useful if it contributes to the increment of the network's conditional likelihood when added to the training set. A set of useful virtual examples can be collected by repeating this process of sampling followed by evaluation. Experiments have shown that the virtual examples collected this way.can help various learning algorithms to derive classifiers of improved accuracy.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.12 no.3
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• pp.17-24
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• 2022

Mobile malicious apps are increasing rapidly, and Android, which accounts for most of the global mobile OS market, is becoming a major target of mobile cyber security threats. Therefore, in order to cope with rapidly evolving malicious apps, there is a need for detection techniques of malicious apps using machine learning, one of artificial intelligence implementation technologies. In this paper, we propose a selected feature method using feature selection and feature extraction that can improve the detection performance of malicious apps. In the feature selection process, the detection performance improved according to the number of features, and the API showed relatively better detection performance than the permission. Also combining the two characteristics showed high precision of over 93% on average, confirming that the appropriate combination of characteristics could improve the detection performance.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.347-350
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• 2003

최근 '생산자 책임 재활용제도'가 시행되면서 의무재활용 캔, PET 용기류 생산자들은 판매되 제품에 대한 수집·선별·재활용의 편의를 위해 재활용기계 등의 연구·제작이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 부탄가스캔과 비슷한 모양의 일반 음료캔을 부탄가스캔으로 오인식하는 현재의 재활용 기계의 문제점을 분석하고, 비선시스템을 이용하여 부탄가스캔만이 가진 특징형상을 추출하여 선별방식의 문제점을 보완할 수 있는 방법을 제안한다.

• Resources Recycling
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• v.22 no.3
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• pp.65-72
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• 2013

A vertical column pneumatic separator was modified to improve its separation performance. A branch column was installed at the center of the main column, which created a bypass flow and changed the flow rate of the main column before and after the branch column. To separate a mixture comprising light and heavy materials, the airflow in main column after the branch column was set to lift the only light materials and the airflow in main column before the branch column was set to prevent the flow of the light materials from flowing downwards. Materials directed into the branch column were separated from the flow and returned to the feeder through the cyclone linked to the branch column. The performances of the straight-type separator and the modified separator were compared using glass and zirconia beads with a narrow size distribution.

• Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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• v.10 no.1
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• pp.1-8
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• 2022

In this study, the mechanical properties of concrete with recycled coarse aggregate (RG) selected by multi-stage wind pressure (MSWP) treatment were evaluated. After evaluating the basic properties of natural and recycled coarse aggregates, the mechanical performance of the recycled coarse aggregates concrete was experimentally investigated. As a result, it was found that the MSWP technique could improve the fundamental properties such as density and water absorption of RG. In addition, the concrete with RG selected by MSWP showed a better mechanical performance, indicating a higher strength values, surface electric resistivity and a lower absorption. Thus, it seems that the MSWP technique can be effective for the production of high-quality RG.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2861-2863
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• 2005

본 논문에서는 조명에 변화에 강인하고 기존의 퍼지 색상 필터보다 정확하고 빠른 새로운 얼굴 감지알고리즘을 제안한다. 퍼지 색상 필터는 조명 변화 및 주변 환경 이미지에 강인한 반면 영상의 크기가 커지고 성능을 향상에 따라 그 처리 속도가 현저하게 느려지는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 논 본문에서는 2-단계 퍼지 색상 필터를 제안하였다. 제안된 2-단계 퍼지 색상 필터는 최소한의 규칙을 사용하여 대략적인 얼굴 후보 영역을 선별하고 선별된 얼굴 후보 영역에 대해 정확한 필터링을 적용함으로써 보다 빠르게 정확한 얼굴 후보 영역을 추출할 수 있다. 최종적으로 다양한 얼굴 영상을 이용하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.1575-1578
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• 2002

단말기의 컴퓨팅 능력과 이동 통신 기술이 발달함에 따라, 무선 이동망에서도 현재의 데스크탑에 버금가는 인터넷 컴퓨팅이 가능해 지고 있다. 브로드캐스팅(broadcasting)은 비대칭 통신 환경에서 정보를 효과적으로 전달하는 방법이다. 다수의 사용자가 요구하는 동일한 종류의 실시간 데이타를 전송할 경우, 무선 환경에서는 브로드캐스트 기법이 효과적이다. 그러나 유료 정보를 무선망에 브로드캐스트 할 경우 허가되지 않은 사용자들도 해당 정보를 이용할 수 있는 문제가 발생한다. 그러므로 이 경우 기존의 브로드캐스트 기법을 사용하는 대신, 1:1 전송 방식 또는 멀티캐스트 방식을 사용해야 한다. 그러나 사용자의 수가 많을 경우와 전송할 데이터의 크기가 커질 경우 기존의 방식들은 통신 오버헤드를 증가시킬 수 있다. 그러므로 사용자가 많고 전송할 데이터가 큰 경우 효율적인 통신을 위해서는 특정 사용자들에게 선별적 전송이 가능한 브로드캐스트 기법이 필요하다. 본 논문에서는 공개키 암호화 기술을 사용하여 정보를 허가된 사용자에게만 전송하는 브로드캐스트 기법을 제안하고 그 성능을 분석한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.435-442
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• 2003

정보 추출(Information Retrieval) 시스템은 거대한 양의 정보들 가운데 필요한 정보의 적절한 탐색을 도와주기 위한 도구이다. 이는 사용자가 요구하는 정보를 보다 정확하고 보다 효과적이면서 보다 효율적으로 전달해주어야만 한다. 그러기 위해서는 문서내의 무수히 많은 속성들 가운데 해당 문서의 특성을 잘 반영하는 속성만을 선별해서 적절히 활용하는 것이 절실히 요구된다. 이에 본 연구는 기존의 한글 문서 분류시스템(CB_TFIDF)[1]의 정확도와 신속성 두 가지 측면의 성능향상에 초점을 두고 있다. 기존의 영문 텍스트 문서 분류시스템에 적용되었던 다양한 속성선택 기법들 가운데 잘 알려진 세가지 즉, Information Gain, Odds Ratio, Document Frequency Thresholding을 통해 선별적인 사례베이스를 구성한 다음에 한글 텍스트 문서 분류시스템에 적용시켜서 성능을 비교 평가한 후, 한글 문서 분류시스템에 가장 적절한 속성선택 기법과 속성 선택에 대한 가이드라인을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.919-922
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• 2000

본 논문에서는 판단 보조 시스템으로써의 기능을 수행하는 Artificial Neural Network(ANN) 시스템의 응용과 설계를 수행하였다. ANN 시스템의 응용에 있어 실질적으로 활용이 가능한 미 경영대학원 진학 희망자들을 위한 학교 선별 시스템을 구현하였다. 미국 소재의 대부분의 경영대학원에서는 입학 지원자의 평가항목으로써 대학평점(GPA), TOEFL(Test Of English as Foreign Language), GMAT(Graduate Management Admission Test), Essay 그리고 실무 경력을 요구한다. 본 논문에서 소개하는 학교 선별 시스템에서는 이러한 평가 항목 중 객관적인 평가가 가능하고 수치화 할 수 있는 세가지 요소만을 고려했다. 즉, Essay와 실무 경력과 같은 평가항목은 각 학교별 다소 주관적인 평가가 이루어지기 때문에 배제하고 보다 객관적이라고 할 수 있는 GPA, TOEFL. GMAT 만을 평가 항목으로 고려했다. 일반적으로 경영대학원에서는 최소의 TOEFL 점수를 요구하고 있다는 점을 고려해 TOEFL 점수에 우선 순위를 두고 각 학교를 크게 4개의 그룹으로 나누어 4개의 각기 다른 Network를 설계했다 최소 5년 이상의 유학 상담 경험이 있는 현직 전문가들을 통해 본 논문에서 소개하는 시스템의 성능을 검증 받았다.