본 연구는 뉴스 기사에서 기사문을 구성하는 문장별 중요도를 고려하여 요약문을 추출하는 방법에 관한 것으로 문장 중요도에 영향을 주는 특성으로 중심 문장(Topic Sentence)일 확률, 기사 제목 및 다른 문장과의 유사도, 문장 위치에 따른 가중치를 추출하여 문장 중요도를 계산하는 방법을 제안한다. 이때, 중심 문장(Topic Sentence)은 일반 문장과는 구별되는 특징을 가질 것이라는 가설을 세우고, 딥러닝 기반 분류 모델을 학습시켜 입력 문장에 대한 중심 문장 확률값을 구한다. 또한 사전학습된 ELMo 언어 모델을 활용하여 문맥 정보를 반영한 문장 벡터값을 기준으로 문장간 유사도를 계산하여 문장 특성으로 추출한다. LSTM 및 BERT 모델의 중심 문장 분류성능은 정확도 93%, 재현율 96.22%, 정밀도 89.5%로 높은 분석 결과가 나왔으며, 이렇게 추출된 문장 특성을 결합하여 문장별 중요도를 계산한 결과, 기존 TextRank 알고리즘과 비교하여 중심 문장 추출 성능이 10% 정도 개선된 것을 확인할 수 있었다.
Korean is an agglutinative language, and one or more morphemes are combined to form a single word. Part-of-speech tagging method separates each morpheme from a word and attaches a part-of-speech tag. In this study, we propose a new Korean part-of-speech tagging method based on the Head-Tail tokenization technique that divides a word into a lexical morpheme part and a grammatical morpheme part without decomposing compound words. In this method, the Head-Tail is divided by the syllable boundary without restoring irregular deformation or abbreviated syllables. Korean part-of-speech tagger was implemented using the Head-Tail tokenization and deep learning technique. In order to solve the problem that a large number of complex tags are generated due to the segmented tags and the tagging accuracy is low, we reduced the number of tags to a complex tag composed of large classification tags, and as a result, we improved the tagging accuracy. The performance of the Head-Tail part-of-speech tagger was experimented by using BERT, syllable bigram, and subword bigram embedding, and both syllable bigram and subword bigram embedding showed improvement in performance compared to general BERT. Part-of-speech tagging was performed by integrating the Head-Tail tokenization model and the simplified part-of-speech tagging model, achieving 98.99% word unit accuracy and 99.08% token unit accuracy. As a result of the experiment, it was found that the performance of part-of-speech tagging improved when the maximum token length was limited to twice the number of words.
Tae-Wook Kim;Ji-Woong Yang;Hyeon-Jin Jung;Han-Jin Lee;Ellen J. Hong
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권8호
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pp.53-58
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2024
교통사고는 인간의 생명뿐만 아니라 사회적으로 큰 비용을 발생시키는 문제이다. 최근에는 교통사고 문제를 해결하기 위하여, 딥러닝 기술과 도로의 시공간적 정보를 통해 교통사고 위험도를 예측하는 연구가 진행되었다. 그러나 교통사고는 도로의 시공간적 정보뿐만 아니라 인적요소 또한 교통사고에 매우 큰 영향을 미치지만 이에 대한 연구는 상대적으로 활성화되지 않았다. 본 논문은 교통사고 데이터셋을 바탕으로 클러스터링 기법을 적용하여 운전자 그룹 및 특성을 분석하였으며, 각 운전자 그룹 및 특성에 대한 위험도를 산출하는 방법을 제시 및 적용하였다. 이 과정에서 본 논문에서 제시한 전처리 기법이 기존에 일반적으로 사용되었던 원-핫 임베딩, Min-Max Scaling 기법보다 더 높은 성능을 보임으로써 더 적합한 전처리 기법임을 보였다.
The embedded atom method based on the density functional theory is used for calculating ground state properties of realistic metal systems. In this paper, we had corrected constitutive formulae and parameters on the palladium for the purpose of doing Embedded Atom Method analysis. And then we have computed the properties of the palladium on the fundamental scale of the atomic structure. In result, simulated ground state properties, such as the lattice constant, elastics constants and the sublimation energy, show good agreement with Daw's simulation data and with experimental data.
The embedded atom method based on density functional theory was developed as a new means for calculating ground state properties of realistic metal system by Murray S. Daw, Stephen M. Foiles and Michael I. Baskes. In the paper, we had corrected constitutive formulae and parameters on the nickel for the purpose of doing Embedded Atom Method analysis. And then we have computed the properties of the nickel on the fundamental scale of the atomic structure. In result, simulated ground state properties, such as the lattice constant, elastics constants and sublimation energy, show good agreement with Daw's simulation data and with experimental data.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.21-28
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2021
In this paper, a novel data transferring method is introduced that can transmit sensor data without using data bandwidth or an extra-processing cycle in a delay insensitive network. The proposed method uses human devices as Mules, does not disturb the device owner for permission, and saves energy while transferring sensor data to the collection hub in a wireless sensor network. This paper uses IP addressing technique as the data transferring mechanism by embedding the sensor data with the IP address of a Mule. The collection hub uses the ARP sequence method to extract the embedded data from the IP address. The proposed method follows WiFi standard in its every step and ends when data collection is over. Every step of the proposed method is discussed in detail with the help of figures in the paper.
Extreme development in digital multimedia has raised anxiety in the minds of copyrighted content owners. This has resulted in the creation of several watermarking techniques. This paper, proposes a method of embedding a perceptually transparent digital signal, named semi-fragile watermark in the wavelet domain, utilizing the characteristics of the human visual system. So as to detect attacks inflicted on the content and use an algorithm to specify the character of the attack.
최근 들어 디지털 워터마킹(watermarking) 기법이 디지털 멀티미디어 컨텐츠 저작권 보호를 위한 새로운 해결로 제시되고 있으며, 국내외에서 이와 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이와 같이 최근 들어 많은 관심을 끌고있는 디지털 오디오의 저작권 보호를 위한 워터마킹 삽입방법을 소개한다. 개발된 오오 워터마킹 기술은 원본 오디오에 비해 오디오의 품질이 떨어지지 않을 뿐 아니라 워터마크를 제거하고자 해지는 다양한 공격에도 워터마크가 제거되지 않는 특징을 가지고 있다.
이 논문은 공간 영역에서 하나의 키 파라미터로 영상에 데이터를 삽입하고 추출해 내는 무손실 데이터 삽입 알고리즘에 기반하여, 키 파라미터의 유도 및 데이터 삽입 방법을 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 기존의 방법에 비해 삽입 가능한 데이터 용량의 효율이 크게 증가하였다.
Among many structural dynamics modification methods for plate and shell vibration problems, embedding an emboss to the surface is very efficient. But deciding an optimal position and shape using optimization algorithm needs defining geometry and remeshing the model for every iteration step to implement the method, which takes much numerical cost. (omitted)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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