Korean part-of-speech taggers decompose a compound morpheme into unit morphemes and attach part-of-speech tags. So, here is a disadvantage that part-of-speech for morphemes are over-classified in detail and complex word types are generated depending on the purpose of the taggers. When using the part-of-speech tagger for keyword extraction in deep learning based language processing, it is not required to decompose compound particles and verb-endings. In this study, the part-of-speech tagging problem is simplified by using a Head-Tail tokenization technique that divides only two types of tokens, a lexical morpheme part and a grammatical morpheme part that the problem of excessively decomposed morpheme was solved. Part-of-speech tagging was attempted with a statistical technique and a deep learning model on the Head-Tail tokenized corpus, and the accuracy of each model was evaluated. Part-of-speech tagging was implemented by TnT tagger, a statistical-based part-of-speech tagger, and Bi-LSTM tagger, a deep learning-based part-of-speech tagger. TnT tagger and Bi-LSTM tagger were trained on the Head-Tail tokenized corpus to measure the part-of-speech tagging accuracy. As a result, it showed that the Bi-LSTM tagger performs part-of-speech tagging with a high accuracy of 99.52% compared to 97.00% for the TnT tagger.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.7
no.3
s.18
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pp.149-156
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2004
In this study, vibration and aeroelastic analyses of a T-tail have been conducted. The structural dynamic computations of the T-tail are performed using MSC/NASTRAN and CFD-based computational aeroelastic analysis method is used to investigate the complex flutter phenomena. The results for vibration and aeroelastic analyses in the frequency and time domains are presented. It is importantly shown that the modal coupling of the torsional mode of vertical-wing and the asymmetric bending mode of horizontal-wing parts can give sensitive effects for the flutter stability of T-tail configurations.
For the almost certainly convergent series $S_n=\sum_{i=1}^nV-i$ of independent random elements in Banach spaces, by investigating tail series laws of large numbers, the rate of convergence of the series $S_n$ to a random variable s is studied in this paper. More specifically, by studying the duality between the limiting behavior of the tail series $T_n=S-S_{n-1}=\sum_{i=n}^{\infty}V-i$ of random variables and that of Banach space valued random elements, an alternative way of proving a result of the previous work, which establishes the equivalence between the tail series weak law of large numbers and a limit law, is provided in a Banach space setting.
Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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2005.11a
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pp.173-178
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2005
In this paper, an efficient and robust analysis system for the flutter optimization of laminated composite wings has been developed using the coupled computational method based on the genetic algorithm. General three-dimensional doublet-lattice method is efficiently used to compute generalized aerodynamic forces of T-tail configuration in the frequency domain. Structural dynamic analyses of laminated composite T-tail models are conducted using finite clement method. The classical P-k flutter analysis technique is applied to effectively solve the aeroelastic governing equations in the frequency domain. Optimum design studies using genetic algorithm have been conducted in order to obtain maximum flutter stability of a composite T-tail configuration. The results show that flutter stability can be significantly increased using composite materials with proper optimum design concepts even for the same weight and shape condition. In the view point of engineering design, it is also importantly shown that the optimization of the vertical wing part is highly effective comparing to the optimization of horizontal wing part.
Aerial application using an unmanned agricultural helicopter would allow precise and timely spraying. The attitude of a helicopter depends on a number of dynamic variables for roll-balanced flight. Laterally tilting behavior of a helicopter is a physically intrinsic phenomenon while hovering and forwarding. In order to balance the fuselage, the rotor should be counter-tilted, resulting in the biased down-wash. The biased spraying toward right side causes uneven spray pattern. In this study, a raised tail rotor system for the roll-balanced helicopter was studied. Thrust of the tail rotor system was measured and theoretically estimated for the fundamental database of the roll-balanced helicopter design. The estimated tail thrust and roll-moment would be used to design the raising height of tail rotor and roll balancing dynamics. The unmanned agricultural helicopter required the tail rotor thrust of about 39.2 N (4.0 kgf) during hovering with a payload of 235.4 N (24 kgf). A raised tail rotor system would compensate for the physical tilt phenomena. A further attitude control system of helicopter would assist roll-balanced aerial spray application.
For the almost co티am convergent series $S_n$ of independent random variables, by investigating the limiting behavior of the tail series, $T_n=S-S_{n-1}=\sum_{i=n}^{\infty}X_i$, the rate of convergence of the series $S_n$ to a random variable S is studied in this paper. More specifically, the equivalence between the tail series weak law of large numbers and a limit law is established for a quasi-monotone decreasing sequence, thereby extending a result of Previous work to the wider class of the norming constants.
It is often needed to generate random numbers from truncated t-distributions to carry out Bayesian inferences, especially in Monte Carlo integration for estimation of posterior densities of constrained parameters. However, when the restricted area is an extreme tail area with a small probability most existing random generation methods are not efficient. In this paper, we propose an efficient acceptance-rejection method to generate random numbers from extreme tail areas of a t-distribution. Using some simulation results, we compare the proposed algorithm with other popular methods.
In order to establish effective production o( ginseng extracts from tail ginseng, the tail ginseng was soaked in the different concentration and the amount of ethanol, and iii course of the time and duration of the extraction. The yield of ginseng extract, proximate chemical components and its saponin pattern were investigated. The results obtained are as follows: 1. The amount of tail ginseng extracts decreased in accordance with the increment of ethanol concentration. The yield of the extracts were 50.86%, 44.42%, 37.82%, 35.52% and 33.42% extracted by water.30%. 50%, 70%, and 90% ethanol, respectively. 2. The reasonable proportion of tail ginseng and solvent (35% ethanol) u·as 1 : 4 (42.68%)∼1 : 6 (45.92%) 3. The yield of tail ginseng extract increased according to the extraction time, but it was the most suitable that the tail ginseng extracted for 5 hour (43.32%)∼10 hour (45.60%). 4. The chemical composition and viscosity of tail ginseng extract was decreased but it's transmittance was increased, and the saponin pattern of T.L.C. showed same tendency in the course of extraction time.
In this study, a tail rotor system for an agricultural RF controlled helicopter was developed and tested. This study concluded the mechanical development of the 'Agro-heli' by completing the tail rotor system and its radio console. The RF control system was closely related with the tail system for the control of flying attitude. The thrust of the tail system balance off the reaction torque, created by the main rotor. Lifting tests with and without the tail system were compared for estimating the consumption of power. The tail system would use $4{\sim}5%$ of the total power which was in an acceptable range. Flying performance and attitude was visually inspected. It showed reliable and safe control during the distance flying trials and could be adapted for utilization in aerial applications. Aerial application using an RF controlled agricultural helicopter may make precise and timely spraying possible.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.726-729
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2023
본 논문에서는 대화 중 발화에서 페르소나 트리플을 추출하는 방법을 연구한다. 발화 문장과 그에 해당하는 트리플 쌍을 활용하여 발화 문장 혹은 페르소나 문장이 주어졌을 때 그로부터 페르소나 트리플을 추출하도록 모델을 멀티 태스크 러닝 방식으로 학습시킨다. 모델은 인코더-디코더 구조를 갖는 사전학습 언어모델 BART [1]와 T5 [2]를 활용하며 relation 추출과 tail 추출의 두 가지 태스크를 각각 인코더, 디코더 위에 head를 추가하여 학습한다. Relation 추출은 분류로, tail 추출은 생성 문제로 접근하도록 하여 최종적으로 head, relation, tail의 구조를 갖는 페르소나 트리플을 추출하도록 한다. 실험에서는 BART와 T5를 활용하여 각 태스크에 대해 다른 학습 가중치를 두어 훈련시켰고, 두 모델 모두 relation과 tail을 추출하는 태스크 정확도에 있어서 90% 이상의 높은 점수를 보임을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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