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Ji, Chung-Il;Kim, Sang-Ho;Yoon, Young-Soo;Lee, Won-Dong;Jeon, Byung-Jun;Lee, Sung;Kim, Sun-Bong
- Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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- 2001.05a
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- pp.174-175
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- 2001
‘90년대에 들어 UN해양법 발효에 따른 세계각국의 조업규제와 배타적 경제수역 선포로 인한 원양어장 축소, 한ㆍ중ㆍ일간의 새로운 어업질서 구축 등으로 잡는 어업의 생산 여건 악화, 연근해 어장 및 어업 자원의 한계성 노출, 산업화에 따른 연안오염의 진전, WTO 체제 출범에 따른 전면적인 수산물 수입개방 및 세계 무역질서의 변화로 인한 국제 경쟁력 약화 둥 어업 질서 변화에 따른 수산가공업계의 원료난이 심각한 가운데, 고가 희귀성의 고부가가치 천연원료를 대체하기 위해 게맛살과 같은 새로운 모조식품 개발이 전세계적인 관심사로 대두되고 있는 가운데, 인조어란은 수입대체 및 수출전략형으로 잠재 시장성이 큰 새로운 수산모조식품의 한분야가될 것으로 예상되어 새로운 시장 창출을 위한 캡슐화 등의 첨단 실용화 응용기술 개발의 필요성이 크게 대두되고 있다. (중략)
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Park, Junsu;Lee, WonKee;Shin, Jaehun;Han, H. Jeung;Lee, Jong-hyeok
- Annual Conference on Human and Language Technology
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- 2019.10a
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- pp.460-464
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- 2019
번역 품질 예측은 기계번역 시스템이 생성한 번역문의 품질을 정답 번역문을 참고하지 않고 예측하는 과정으로, 번역문의 사후 교정을 위한 번역 오류 검출의 역할을 담당하는 중요한 연구이다. 본 논문은 문장 수준의 번역 품질 예측 문제를 HTER 구간의 분류 문제로 간주하여, 번역 품질 말뭉치의 HTER 분포 불균형으로 인한 성능 제약을 완화하기 위해 인조 사후 교정 말뭉치를 이용하는 방법을 제안하였다. 결과적으로 HTER 분포를 균등하게 조정한 학습 말뭉치가 그렇지 않은 쪽에 비해 번역 품질 예측에 더 효과적인 것을 보였다.
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Kang, Ji-Su;Choi, Chang-Beom;Jang, Han-Eol
- Annual Conference of KIPS
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- 2022.11a
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- pp.390-392
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- 2022
기계학습 분야에서 모델을 학습시키려면 많은 양의 데이터가 필요하다. 최근에는 컴퓨터 비전 분야에서 데이터가 적은 환경에서 모델을 학습하는 다양한 방법들이 소개되고 있다. 하지만 대부분의 방법을 사용하기 위해서는 어느 정도 최소한의 학습 데이터가 필요하기 때문에 극심하게 데이터가 부족한 환경에서는 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전 분야에서 기계학습을 사용할 때 극심하게 데이터가 부족한 환경에서 시뮬레이션 도구를 활용한 인조 데이터 생성 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 시뮬레이션 도구를 활용하여 생성한 인조 데이터로 학습한 모델이 실제 데이터만을 학습한 모델을 대체할 수 있음을 확인하였고, F-1 점수와 정확도가 향상함을 실험적으로 확인하였다.
https://doi.org/10.3745/PKIPS.y2022m11a.390 인용 PDF

Kim, Gang-Yun;Choe, Ho-Chun
- 월간산업보건
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- s.128
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- pp.16-23
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- 1998
본 분석기법을 소개하고자 하는 목적은 유해인자별 작업환경 측정 및 특수건강진단 시료 분석에 맞는 구체적인 분석결과를 제시함으로써 산업보건관련 유관기관에 실질적인 도움을 주고자 함 입니다.
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