• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.549-552
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• 2022

최근 소셜미디어 리뷰 데이터를 활용한 약물 이상 반응 탐지 연구가 활발히 진행되고 있지만, 약물을 복용하기 전 증상과 약물 이상 반응을 구분하지 못한다는 한계가 있다. 본 논문에서는 약물 이상 반응 탐지에서 약물 복용 전의 증상을 구분할 수 있는 Filtering Clinical BERT(FC-BERT) 모델을 제안하였다. FC-BERT 는 약물 복용 전 증상과 다른 약물에 대한 부작용 표현을 제거하기 위해 약물명이 나오기 전 모든 문장을 제거하는 필터링과 약물-부작용 쌍을 추출하는 모델을 사용했다. 성능 평가 실험을 위해 문장에 대한 ADE(Adverse Drug Event) 여부가 들어있는 ADE Corpus V2 데이터를 활용하였고 SPARK NLP 라이브러리에서 제공하는 ADE Pipeline 모델과 비교하여 성능 평가를 실시하였다. 실험 결과 필터링을 활용한 FC-BERT 모델이 기존 모델보다 정확도, 평균 정밀도, 평균 재현율, 평균 F1-score 가 모두 높은 결과를 보여주었다. 본 논문에서 제시한 모델은 기존 연구의 한계점을 보완하여 보다 정확한 약물 부작용 시그널을 탐지하는데 기여할 수 있을 것이다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.16 no.1
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• pp.1-10
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• 1984

General time-volume averaged conservation equations and jump conditions for two-phase flows are derived here. The time-averaged equations for a single phase region in two-phase flow are obtained from local instant balance equations by a technique often used for single phase turbulent flow equations. The results obtained by integrating the time averaged equations over a flow volume are spatially averaged twice; first, they are averaged over a single phase region of the k-th phase and then averaged over the total volume of the k-th phase, in a flow volume. The mass, momentum, and energy conservation equations are obtained from the general time-volume averaged equations. The advantages of the present model are explained by comparing it with Ishii's model (1) and Banerjee's model (2). Finally, the assumptions and approximate terms of the equations of the THERMIT-6S are clarified.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.7
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• pp.1557-1564
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• 2010

In this paper, we propose a maximum entropy-based emotion recognition model using the individual average difference of emotional signal, because an emotional signal pattern depends on each individual. In order to accurately recognize a user's emotion, the proposed model utilizes the difference between the average of the input emotional signals and the average of each emotional state's signals(such as positive emotional signals and negative emotional signals), rather than only the given input signal. With the aim of easily constructing the emotion recognition model without the professional knowledge of the emotion recognition, it utilizes a maximum entropy model, one of the best-performed and well-known machine learning techniques. Considering that it is difficult to obtain enough training data based on the numerical value of emotional signal for machine learning, the proposed model substitutes two simple symbols such as +(positive number)/-(negative number) for every average difference value, and calculates the average of emotional signals per second rather than the total emotion response time(10 seconds).

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2012.02a
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• pp.518-518
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• 2012

공정 수율 향상을 위한 웨이퍼의 대면적화는 공정 반응용기의 부피변화를 수반한다. 반응용기의 부피가 커지면 플라즈마 내의 전자와 이온이 손실되는 면적이 증가하게 되고, 그 결과 공정결과에 직접적으로 영향을 미치는 전자온도와 전자밀도가 떨어지게 된다. 이렇게 변화된 플라즈마 변수들을 원래의 값으로 되돌리기 위해서는 인가전력, 실험압력, 유량과 같은 외부변수들이 조절되어야 하는데, 공간 평균 모델(global model) 식을 이용하여 외부변수들의 변량을 계산할 수가 있다. 본 연구에서는 부피가 다른 두 반응용기에서의 플라즈마 변수 진단을 통해서 부피가 커진 환경에서의 전자온도와 전자밀도가 떨어지는 현상을 관찰하였고, 공간 평균 모델로 계산된 외부변수들의 변량을 적용하였을 때 원래의 값으로 가까워 지는 경향을 볼 수가 있었다. 이렇게 같은 공정 결과를 얻기 위한 외부변수들의 변량을 간단히 계산함으로써 대면적화가 되었을 때 외부변수들을 얼마나 변화시켜야 하는지에 대한 일반적인 방향을 제시해 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.376-378
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• 2005

일반적으로, 소프트웨어결함검출/제거메카니즘은 이전의 검출/제거결함과 테스트노력을 어떻게 활용하느냐에 달려있다. 실제 현장 연구로부터 우리는 테스트노력소모패턴을 추론하여 FDR의 경향을 예측할 수 있을 것으로 생각된다. 결함검출이 증가, 감소 및 일정한 것 등 광범위에 걸쳐서 나타나는 경향을 잡아내는 고유의 융통성을 가지는 하나의 시변수집합인 FDR모델에 근거한 테스트노력을 개발하였다. 본 논문에서는 FDR을 기술하고, 관련된 테스트 행위를 이러한 새로운 모델링접근법에 연합시킬 수 있다. 우리의 모델과 그리고 이것과 관련된 파라미터 분해기법을 적용한 것을 여러 가지 소프트웨어 프로젝트에서 도출한 실제 데이터집합을 통하여 시연한다. 모델들이 가중 산술, 가중 기하, 또는 가중 조화평균의 개념을 적용하여 어떻게 유도되는가를 기술한다. 그 외에도, 이러한 3개의 가중치 평균에 근거하여 유사산술의 관점으로부터 좀더 일반적인 NHPP 모델을 제안한다. 상기 3개 평균 외에 변환의 파라미터 계열을 포함한 좀더 일반적인 변환을 공식화한다.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.100 no.1
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• pp.62-69
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• 2011

Six commonly used non-linear growth functions were fitted to individual tree height-dbh data of eight major tree species measured by the $5^{th}$ National Forest Inventory in Chungcheong province. A total of 2,681 trees were collected from permanent sample plots across Chungcheong province. The available data for each species were randomly splitted into two sets: the majority (90%) was used to estimate model parameters and the remaining data (10%) were reserved to validate the models. The performance of the models was compared and evaluated by $R^2$, RMSE, mean difference (MD), absolute mean difference (AMD) and mean difference(MD) for diameter classes. The combined data (100%) were used for final model fitting. The results showed that these six sigmoidal models were able to capture the height-diameter relationships and fit the data equally well, but produced different asymptote estimates. Sigmoidal growth models such as Chapman-Richards, Weibull functions provided the most satisfactory height predictions. The effect of model performance on stem volume estimation was also investigated. Tree volumes of different species were computed by the Forest Resources Evaluation and Prediction Program using observed range of diameter and the predicted tree total height from the six models. For trees with diameter less than 30 cm, the six height-dbh models produced very similar results for all species, while more differentiation among the models was observed for large-sized trees.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.5 no.3
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• pp.169-177
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• 2002

We develop the weighted-averaging finite-element method which uses four kinds of element sets. By constructing global stiffness and mass matrices for four kinds of element sets and then averaging them with weighting coefficients, we obtain a new global stiffness and mass matrix. With the optimal weighting coefficients minimizing grid dispersion and grid anisotropy, we can reduce the number of grid points required per wavelength to 4 for a $1\%$ upper limit of error. We confirm the accuracy of our weighted-averaging finite-element method through accuracy analyses for a homogeneous and a horizontal-layer model. By synthetic data example, we reconfirm that our method is more efficient for simulating a geological model than previous finite-element methods.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.07a
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• pp.447-448
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• 2016

본 논문에서는 Quasi-Z-Source 인버터의 평균 모델을 이용하여 제어 시스템을 설계함으로써 기존 소신호 모델 기반 제어의 동작점이 변동하는 경우 과도 응답 특성이 저하되는 단점을 개선하고자 한다. 또한, PSIM 시뮬레이션을 통해 제시된 설계방법의 우수성을 실증하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.05c
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• pp.577-582
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• 1996

지하수 유동체계 해석 모델인 2차원의 TRAFRAP 모델과 3차원의 MODFLOW모델을 사용하여 삼광광산 주변일대를 모델링하였다. 그 결과 암반내의 평균 지하수 유동속도는 1m/년 총 지하수 유출량은 640㎥/일로 분석되었다. 또한 열극대를 고려하여 유동체계를 해석하면, 열극대 주변에서는 물이 빠르게 유동하므로 수두값이 작아지고 지하수 유동로는 평균 100 m 정도 깊은 곳에 형성됨을 알 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.1A
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• pp.142-155
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• 2000

In this paper, we propose an efficient policing mechanism for Markov model-based traffic descriptors of VBR MPEG video traffic. A VBR video sequence is described by a set of traffic descriptors using a scene-basedMarkov model to the network for the effective resource allocation and accurate QoS prediction. The networkmonitors the input traffic from the source using a proposed new policing method. for policing the steady statetransition probability of scene states, we define two representative monitoring parameters (mean holding andrecurrence time) for each state. For frame level cell rate policing of each scene state, accumulated average cellrates for the frame types are compared with the model parameters. We propose an exponential bounding functionto accommodate dynanic behaviors during the transient period. Our simulation results show that the proposedpolicing mechanism for Markovian traffic descriptors monitors the sophisticated traffic such as MPEG videoeffectively and well protects network resources from the nalicious or misbehaved traffic.