• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2004.11a
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• pp.389-394
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• 2004

In this paper, we classified design patterns with special quality of pattern structure. Classification by clustering had expressed higher correctness degree than classification by facet. Therefore, can do that it is effective that classify design patterns using clustering algorithms that is automatic classification method. When we are searching design patterns, classification of design patterns can compare and analyze similar patterns because similar patterns is saved to same category. Also we can manage repository efficiently because of using and storing link information of patterns.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.358-360
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• 2006

LDA는 그룹간 간격을 최대화하고 그룹내 분산을 최소화하는 선형변환을 구함으로써 차원 감소된 공간에서 분별력(classification performance)을 높이는 선형 차원 감소 방법이다. 본 논문에서는 저샘플 문제(undersampled problem)에서 LDA를 적용할 수 있도록 QR-분해를 이용한 효율적인 차원 감소 방법을 제안한다. 특히 제안되는 방법은 문서 분류 문제에서처럼 한 문서가 몇 개의 카테고리에 중복적으로 속하는 경우 등 데이터의 독립성이 보장되지 않는 경우에도 효과적으로 적용될 수 있다는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.142-144
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• 2001

최근 E-Business가 활성화됨에 따라 고객의 특성을 파악해서 고객 개인의 관심에 부합되는 개인화 된 정보나 서비스를 제공할 것이 요구되고 있다. 무선 인터넷을 이용한 서비스가 증가하고 있지만 대부분의 서비스 시스템들은 사용자 개인의 성향은 고려하지 않고 모든 사용자에게 획일적인 서비스를 제공한다. 무선 환경일수록 이러한 무분별한 광고는 오히려 고객의 만족도를 감소시킬 수 있다. 따라서 각각의 고객에게 취향과 관심 분야에 따른 차별화 된 서비스가 필요하다. 기존의 e-mail 시스템들은 모든 사용자들에게 단지 질의한 응답만을 제공하거나 똑같은 광고성 메일을 전달한다. 즉, 개인의 성향은 고려하지 않은 응답 결과를 보여주었다. 이에 본 논문에서는 휴대하기 편리한 이동 단말기의 특성을 이용하여 시,공간적 제약을 극복하고 작은 단말기 액정화면을 통해 정보를 일일이 검색해야 하는 번거로움을 덜어줄 수 있는 XML 기반의 무선단말기용 맞춤 서비스 시스템을 설계하였다. 이를 위해 e-mail 헤더 정보를 이용하여 사용자별로 분류하였고 텍스트마이닝 기법을 적용해 추출된 토픽과 사용자 프로파일 정보를 통해 예측된 사용자의 관심분야에 따른 카테고리를 계산하여 템플릿에 매정함으로써 맞춤 서비스를 제공하는 시스템을 설계한다. 이로 인해 무선에서 제공하는 서비스의 질을 향상시키고 사용자에게 편리함과 흥미를 유발할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.154-156
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• 2001

인터넷 상의 많은 전자 상거래 쇼핑몰에 있는 상품 정보에 대한 비교 서비스를 제공하는 시스템들이 개발되고 있다. 이러한 서비스를 위해서는 분산된 전자 상거래 쇼핑몰들의 정보를 수집하여 통합하는 노력이 필요하다. 이 논문에서는 멀티 에이전트 구조로 설계한 인터넷 상의 쇼핑몰들로부터 상품 정보를 수집하여 서비스하는 시스템에 대해서 소개한다. 이 시스템에서는 랩퍼 생성 서브시스템, 정보 수집 서브시스템, 카테고리 분석 서브시스템, 데이터 정제 서브시스템 등의 구성 요소들이 유기적으로 결합되어 동작한다. 이 논문에서는 전체적인 시스템의 구성에 대해서 살펴보고, 각 서브시스템의 기능 및 구조에 대해서 기술한다. 또한 쇼핑몰로부터 정보를 추출하기 위한 랩퍼 생성 기법과 상품 정보의 카테고리를 결정하는 방법에 대해서 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.126-131
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• 2018

cQA(Community-based Question Answering) 시스템은 사용자들이 질문을 남기고 답변을 작성하는 시스템이다. cQA는 사용자의 편의를 위해 기존의 축적된 질문을 검색하거나 카테고리로 분류하는 기능을 제공한다. 질문의 길이가 길 경우 검색이나 카테고리 분류의 정확도가 떨어지는 한계가 있는데, 이를 극복하기 위해 cQA 질문을 요약하는 모델을 구축할 필요가 있다. 하지만 이러한 모델을 구축하려면 대량의 요약 데이터를 확보해야 하는 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 cQA의 질문 제목, 본문으로 데이터를 확보하고 필터링을 통해 요약 데이터 셋을 만들었다. 또한 본문의 대표 단어를 이용하여 추상 요약을 하기 위해 딥러닝 기반의 Pointer-generator model을 사용하였다. 실험 결과, 기존의 추출 요약 방식보다 딥러닝 기반의 추상 요약 방식의 성능이 더 좋았으며 Pointer-generator model이 보다 좋은 성능을 보였다.

• Journal of Service Research and Studies
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• v.4 no.2
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• pp.49-56
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• 2014

Lately, We have experienced increasing of Smartphone. Therefore we have experienced increasing of Application for Smartphone. This study suggested Tour Management Application using the smartphone. When you travel, you need various information This study of Development for Application provide that guide of travel destination provide means of transportation, time of travel, traveling expensives management. This application will use conveniently This application provide various information of travel and this application will use tool of new mobile business.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.6
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• pp.21-27
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• 1993

계층형 신경망은 패턴 분류를 위해 사용되어 왔다. 이것은 주어진 교사패턴들의 학습으로 원하는 입력-출력 간의 매핑을 할 수 있기 때문이다. 신경망은 타겟ㅌ트 패턴이 입력 패턴의 카테고리에 일치할 때 타겟트 패턴을 학습하므로서 사후 확률을 근사화할 수 있다. 그리고 입력 공간을 부분 공간으로 나누어 학습 데이터들의 비율로서 만든 타겟트 벡터들로 학습한 신경망은 확률밀도 함수를 나타낼 수 있다. 본 연구에서는 역전파 학습법을 이용한 계층형 NN 과 코드북으로서 사후 확률과 확률밀도함수의 측정방법을 제안하였다. VQ 로 추정한 사후확률고 확률밀도함수를 이용하여 학습이 필요없는 RBF network 의 일종인 PNN으로 모음 인식을 수행 하였다. 인식 실험에서 PNN 의 결과는 역전파 학습법을 이용항 3층 신경망과 VQ 의 평균 인식율과 비교되었다. VQ-PNN의 인식율이 다른 것보다 우수하게 나타났다.

• Proceedings of the KSR Conference
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• 2007.05a
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• pp.864-874
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• 2007

Suspension insulator in Catenary Trolley Wire Systems must have two characteristics, electric insulation and mechanical endurance. Because suspension insulator is used in supporting and insulating position between power supply parts and earth conducted supporting parts. The insulator's electric characteristics can be influenced by surface pollution and damage from the environment such as humidity, dust, smoke, salt. etc. And, the insulating parts can be electrically short. These electrically damaged insulator can cause serious accidents that have far-reaching effect. So appropriate management basis of suspension insulator is needed. And we present appropriate cleaning and the changing period of suspension insulator on the basis of actual data.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• v.10 no.1
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• pp.1-9
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• 2006

Three categories such as the design of a machine, control and software are necessary in the development of the photomask inspection machine with high resolution. Among them, the design of a software detects inferiority through the comparison of CAD data and real data read by camera from photomask. The block matching algorithm is used since the domain is large and the comparison of data by pixel is accomplished. To correct the error arising from the assembly of a machine, calibration algorithm is used and prefocusing algorithm is suggested to correct the surface of the photomask.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.100-104
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• 1995

일반적으로 화자적응화는 이미 학습되어 있는 불특정 화자 모델을 표준모델로 하고 소량의 적응화용 발화로 추가적인 학습을 실시하여 특정화자 모델의 성능에 가깝게 하는 기술로서 연속음성 인식에 있어서 매우 중요하다. ML 추정법을 이용한 화자적응화는 카테고리마다 모델의 학습패턴들을 다수개 준비한 후 학습시에 일괄적으로 적용시켜 모델 파라메터를 추정 갱신하므로 추가되는 화자데이터에 대해 데이터를 모두 공급하여야 한다. 본 연구에서는 문발화 데이터의 음절단위를 자동추출한 후 추가되는 화자데이터가 주어질 때 마다 적응화할 수 있는 화자적응화 방법을 검토하였다. 이 방법은 문발화 데이터를 잘라내지 않고 음절 단위를 자동추출시켜 추가 데이터마다 최대 사후확률 추정법을 이용하여 적응화 시키는 것으로 수소의 데이터로서도 적응화를 가능하게 하는 것이다. 본 연구에서 사용되는 음성데이터는 신문사설에서 발췌한 연속음성 10문장을 사용하고, 이 음성 데이터중 6명분은 HMM 학습용으로 하고 나머지 3명분은 적응화용 및 평가용 데이터로 사용하였다. 6명의 화자를 DDCHMM으로 학습하고 나머지 3명분을 MAP법으로 적응화시켰다. 그 결과 적응전과 비교해 볼 때 약 32%의 인식율 향상을 얻을 수 있었다.