• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.32 no.1
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• pp.13-21
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• 2023

This paper proposes a method of automatically generating a model through a machine learning technique by setting a hypothetical model in the form of a gray box or black box with unknown parameters, when the big data of the actual system is given. We implements the proposed framework and conducts experiments to find an appropriate model among various hypothesis models and compares the cost and fitness of them. As a result we find that the proposed framework works well with continuous systems that could be modeled with ordinary differential equation. This technique is expected to be used well for the purpose of automatically updating the consistency of the digital twin model or predicting the output for new inputs using recently generated big data.

• MALSORI
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• no.40
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• pp.91-104
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• 2000

생성음운론의 입장에서 본 Hyman 가설을 적용할 때 영어와 한국어에 공통으로 나타나는 영어 분절음 $/p^h,{\;}t^h,{\;}k^ h/$는 한국어 화자에게서 그대로 인식되며, 영어에는 있지만 한국어에 없는 /f, v, $\theta$/는 관련 음운 규칙이 적용되어 한국어음과 유사하게 된 $[/p^h]$], [p], [s]로 각각 인식된다고 설명했다. 이와 같은 Hyman 가설의 적용은 /f, v, $\theta$/가 왜 한국어에서 존재하지 않고 관련 음운규칙이 적용된 형태로 나타나는 지에 대한 이유를 제시하지 못하는 한계가 있다. 그러나 최적성 이론에서는 입력형에서 모든 분절음을 받아들이고 언어간 제약등급의 차이로 /f, v, $\theta$/와 같은 분절음이 한국어에서 나타나지 않고 [p, t, k]로 나타난다고 설명하였다. 따라서 최적성 이론은 영어 분절음이 한국어에서 나타나는 다양한 양상을 적절히 설명할 수 있음을 보여 주고 있다.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.45 no.1
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• pp.139-145
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• 1996

The input estimation method estimates maneuvering input acceleration in order to track a maneuvering target. In this paper, the optimal input estimator is derived by choosing the MAP hypothesis among maneuvering input transition hypotheses under the assumption that a maneuvering input acceleration is a semi-Markov process. The optimal input estimation method cannot be realized because the optimal filter should consider every maneuver onset time hypothesis from filter starting time to current time which increase rapidly. Hence the suboptimal filter using a sliding window is proposed. Since the proposed method can consider all hypotheses of input transitions inside the window, it is general enough to include Bogler's input estimation method. Simulation results show, however, that we can obtain a good performance even when the filter considering just one input transition in the window is used. (author). 9 refs., 3 figs., 1 tab.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.327-330
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• 2020

순차적 문장 분류는 여러 문장들을 입력으로 받아 각 문장들에 대하여 사전 정의된 라벨을 할당하는 작업을 말한다. 일반적인 문장 분류와 대조적으로 기준 문장과 주변 문장 사이의 문맥 정보가 분류에 큰 영향을 준다. 따라서 입력 문장들 사이의 문맥 정보를 반영하는 과정이 필수적이다. 최근, 사전 학습 기반 언어 모델의 등장 이후 여러 자연 언어 처리 작업에서 큰 성능 향상이 있었다. 앞서 언급하였던 순차적 문장 분류 작업의 특성상 문맥 정보를 반영한 언어 표현을 생성하는 사전 학습 기반 언어 모델은 해당 작업에 매우 적합하다는 가설을 바탕으로 ELECTRA 기반 순차적 분류 모델을 제안하였다. PUBMED-RCT 데이터 셋을 사용하여 실험한 결과 제안 모델이 93.3%p로 가장 높은 성능을 보였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.12 no.4
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• pp.1-10
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• 1992

Since the structural system of a prestressed concrete bridge erected by Incremental Launching Method is varying continuosly during construction, the main girder bears alternating stress resultants different from those under a service load condition. The magnitude of these stress resultants depends on span lengths, nose length and stiffness ratios between girder and nose. A parametric study is performed for various span lengths, nose lengths and stiffness ratios. In order to analyze structural systems varying at every launching step two programs are developed; a pre-processor which automatically produces a data file for each stage and a main-processor which can summarize the results of all stages. From the results, the relationships between optimum nose length and stiffness ratio are proposed for various span lengths.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.19 no.2
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• pp.90-94
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• 2000

In this paper, we propose an efficient method of estimating a critical threshold which is used to reject unreliable patterns in a HMM based recognition system. The rejection methods based on the anti-models which are formulated as the statistical hypothesis determine whether or not to accept an input pattern by comparing the likelihood ratio of HMM and anti-models to a critical threshold. It is quite difficult to fix a threshold for the probability of a HMM because the range of such probabilities varies severely depending on the chosen class model. We estimate the critical threshold, which is very class-dependent, using the likelihood scores for the training database. In our experiments, we applied the proposed estimating method of the threshold to the HMM based 3D hand gesture recognition system. We found that this method can be used successfully for rejecting unreliable input gestures regardless of the types of anti-models.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.212-213
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• 2009

본 연구의 목적은 소방공무원이 현장에서 겪는 충격 스트레스로 발생하는 외상 후 스트레스장애 (posttraumatic stress disorder, PTSD) 분석을 통해 위기상황 스트레스 해소 교육 프로그램 기초 자료를 제시하고자 하는 데 있다. 연구 목적을 달성하기 위하여 독립변인(업무부담감, 스트레스, 스트레스 대응) 3개, 매개변인(현장충격 스트레스) 1개, 종속변인(신체적 증상)으로 구성하여 영향력을 파악하였다. 본 연구 대상자는 전국 970명 소방공무원으로 2007년 3월부터 12월까지 구조화된 설문지를 이용하여 조사하였다. 자료분석은 SPSS 14.0과 구조방정식 모형인 AMOS 7.0 통계패키지를 사용하였으며, 정확한 코딩데이터의 입력확인을 위해 데이터클리닝(data cleaning) 작업을 실시하였다. 가설검증을 위하여 구조방정식 모형분석을 실시한 결과, 업무부담감, 스트레스, 현장충격 스트레스가 낮고, 스트레스 대응이 높을 때 신체적 증상이 낮아지는 것으로 나타났다. 서울소방학교와 공동으로 총 10개 차시로 웹기반 교육을 구성하였으며, 2010년 1월부터 소방공무원 전체를 대상으로 웹기반 교육을 실시하고자 한다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.9 no.5
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• pp.223-228
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• 2008

A case study to show MS Excel's convenient and powerful functions was conducted to test hypotheses with subway data. Quantitative variables were described using descriptive menu, and qualitative variables were described using histogram menu of a MS Excel software. Relationships were tested using regression menu, differences were tested using t-test menu, and factors were tested using variance-layout menu of a Excel software. Data input, management, and statistical analysis were done successfully with only a MS Excel software.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.419-422
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• 2023

자연어 추론은 전제 문장과 가설 문장의 관계를 함의, 중립, 모순으로 분류하는 자연어 처리 태스크이다. 최근 여러 자연어 처리 태스크에서 딥러닝 모델을 이용하는 방법이 우수한 성능을 보이고 있지만, 이는 미세 조정과정에 드는 비용이 많다는 점과 모델 출력의 근거, 과정을 사람이 이해하기 어려운 한계가 있다. 이러한 이유로 최근에는 소량의 입력, 출력 예시를 포함한 프롬프트를 이용한 방법론과 모델 출력에 대한 근거를 생성, 활용하는 방법에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 퓨샷 학습 환경의 한국어 자연어 추론 태스크를 위한 세 가지 프롬프트 방법과 이들을 조합하여 적용하는 방법을 제안한다. 이를 통해 '해석 가능성'과 자연어 추론 성능을 모두 향상시킬 수 있음을 보인다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.4
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• pp.695-708
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• 2011

Image fusion is the process of combining multiple images of the same scene into a single fused image with application to many fields, such as remote sensing, computer vision, robotics, medical imaging and military affairs. The widely used image fusion rules that use wavelet transform have been based on a simple comparison with the activity measures of local windows such as mean and standard deviation. In this case, information features from the original images are excluded in the fusion image and distorted fusion images are obtained for noisy images. In this paper, we propose the use of a nonparametric squared ranks test on the quality of variance for two samples in order to overcome the influence of the noise and guarantee the homogeneity of the fused image. We evaluate the method both quantitatively and qualitatively for image fusion as well as compare it to some existing fusion methods. Experimental results indicate that the proposed method is effective and provides satisfactory fusion results.