• 인지과학
• /
• 제18권2호
• /
• pp.179-191
• /
• 2007

목적 지향 대화에서 사용자의 의도는 화행과 개념열의 쌍으로 구성된 영역행위로 표현될 수 있다. 사용자 발화에 대한 영역행위 예측은 음성 인식 오류를 보정하는데 유용하며, 시스템 발화에 대한 영역행위 예측은 유연한 응답 생성에 유용하다. 본 논문에서는 신경망을 이용하여 영역행위를 예측하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 대화 이력 벡터와 현재 영역행위를 신경망의 입력으로 사용하여 다음 영역행위를 예측한다. 실험 결과, 제안 모델은 화행 예측과 개념열 예측에서 각각 80.02%, 82.09%의 정확률을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제35권9호
• /
• pp.554-561
• /
• 2008

사용자 의도 예측 기술은 음성인식기의 탐색 공간을 줄이기 위한 후처리 방법으로 사용될 수 있으며, 시스템 의도 예측 기술은 유연한 응답 생성을 위한 전처리 방법으로 사용될 수 있다. 이러한 실용적인 필요성에 따라 본 논문에서는 화행과 개념열의 쌍으로 일반화된 화자의 의도를 예측하는 통계 모델을 제안한다. 단순한 화행 n-그램 통계만을 이용한 기존의 모델과는 다르게 제안 모델은 현재 발화까지의 대화 이력을 다양한 언어 레벨의 자질 집합(화행과 개념열 쌍의 n-그램, 단서 단어, 영역 프레임의 상태정보)으로 표현한다. 그리고 추출된 자질 집합을 CRFs(Conditional Random Fields)의 입력으로 사용하여 다음 발화의 의도를 예측한다. 일정 관리 영역에서 실험을 수행한 결과, 제안 모델은 사용자의 화행과 개념열 예측에서 각각 76.25%, 64.21%의 정확률을 보였다. 그리고 시스템의 화행과 개념열 예측에서 각각 88.11%, 87.19%의 정확률을 보였다. 또한 기존 모델과 비교하여 29.32% 높은 평균 정확률을 보였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권12spc호
• /
• pp.526-538
• /
• 2021

Machine and deep learning-based models are emerging techniques that are being used to address prediction problems in biomedical data analysis. DNA sequence prediction is a critical problem that has attracted a great deal of attention in the biomedical domain. Machine and deep learning-based models have been shown to provide more accurate results when compared to conventional regression-based models. The prediction of the gene sequence that leads to cancerous diseases, such as prostate cancer, is crucial. Identifying the most important features in a gene sequence is a challenging task. Extracting the components of the gene sequence that can provide an insight into the types of mutation in the gene is of great importance as it will lead to effective drug design and the promotion of the new concept of personalised medicine. In this work, we extracted the exons in the prostate gene sequences that were used in the experiment. We built a Deep Neural Network (DNN) and Bi-directional Long-Short Term Memory (Bi-LSTM) model using a k-mer encoding for the DNA sequence and one-hot encoding for the class label. The models were evaluated using different classification metrics. Our experimental results show that DNN model prediction offers a training accuracy of 99 percent and validation accuracy of 96 percent. The bi-LSTM model also has a training accuracy of 95 percent and validation accuracy of 91 percent.

• 품질경영학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.179-190
• /
• 1994

Financial variables have been used in bankruptcy prediction. Despite of possible errors in prediction, most existing approaches do not consider the causal time sequence of prediction activity and bankruptcy phenomena. This paper proposes a prediction method using Neyman-Pearson Theorem and Bayes' rule. The proposed method uses posterior probability concept and determines a prediction policy with appropriate error rate.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
• /
• 제12권4호
• /
• pp.305-317
• /
• 2011

This paper presents an overview on flutter boundary prediction in tests which is principally based on a system stability measure, named Jury's stability criterion, defined in the discrete-time domain, accompanied with the use of autoregressive moving-average (AR-MA) representation of a sampled sequence of wing responses excited by continuous air turbulences. Stability parameters applicable to two-, three- and multi-mode systems, that is, the flutter margin for discrete-time systems derived from Jury's criterion are also described. Actual applications of these measures to flutter tests performed in subsonic, transonic and supersonic wind tunnels, not only stationary flutter tests but also a nonstationary one in which the dynamic pressure increased in a fixed rate, are presented. An extension of the concept of nonstationary process approach to an analysis of flutter prediction of a morphing wing for which the instability takes place during the process of structural morphing will also be mentioned. Another extension of analytical approach to a multi-mode aeroelastic system is presented, too. Comparisons between the prediction based on the digital techniques mentioned above and the traditional damping method are given. A future possible application of the system stability approach to flight test will be finally discussed.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
• /
• 한국전산구조공학회 2007년도 정기 학술대회 논문집
• /
• pp.283-288
• /
• 2007

This paper presents an analytical prediction of Nonlinear characteristics of prestressed concrete bridges by strengthened of externally tendon considering the work sequence, using beam-column element based on flexibility method and tendon element. The beam-column element was developed with reinforced concrete material nonlinearities which are based on the smeared crack concept. The fiber hysteresis rule of beam-column element is derived from the uniaxial constitutive relations of concrete and reinforcing steel fibers. The tendon element represent the bonded tendon and unbonded tendon behaviors. Beam-column element and tendon element was be subroutine A computer program, named RCAHEST (Reinforced Concrete Analysis in Higher Evaluation System Technology), for the analysis of RC and PSC structures was used. The proposed numerical method for prestressed concrete structures by strengthened of externally tendon is verified by comparison with reliable experimental results.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제12B권2호
• /
• pp.209-214
• /
• 2005

단백질 상호작용 데이터는 현 생물정보학에서 기능이 알려져 있지 않은 단백질의 기능 예측에 높은 신뢰성이 있는 프로티오믹스의 계산 모델에 이용되고 있다. 단백질 기능 예측 관련 연구로는 guilt-by-association 개념을 바탕으로 대규모의 단순 2차원 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 본 논문에서는 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용한 그래프 기반 기능 예측 방법인 neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 예측 모델을 살펴보고 대량의 상호작용 데이터로부터 빠른 기능예측에 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단백질 상호작용 맵, 서열 유사성 및 경험적 전문가 지식을 이용하는 그래프 기반 모델이다. 제안된 알고리즘은 Yeast 단백질의 기능 예측을 수행하였으며, neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 모델의 실험 결과와 비교되었다.

• Structural Engineering and Mechanics
• /
• 제52권6호
• /
• pp.1157-1176
• /
• 2014

The objective of this research is to develop a practical design and assessment approach of steel frames with steel slit walls (SSWs) that focuses on the damage-control behavior to enhance the structural resilience. The yielding sequence of SSWs and frame components is found to be a critical issue for the damage-control behavior and the design of systems. The design concept is validated by the full-scale experiments presented in this paper. Based on a modified energy-balance model, a procedure for designing and assessing the system motivated by the framework regarding the equilibrium of the energy demand and the energy capacity is proposed. The damage-control spectra constructed by strength reduction factors calculated from single-degree-of-freedom systems considering the post stiffness are addressed. A quantitative damage-control index to evaluate the system is also derived. The applicability of the proposed approach is validated by the evaluation of example structures with nonlinear dynamic analyses. The observations regarding the structural response and the prediction during selected ground motions demonstrate that the proposed approach can be applied to damage-control design and assessment of systems with satisfactory accuracy.

• 콘크리트학회논문집
• /
• 제20권6호
• /
• pp.697-704
• /
• 2008

이 논문은 외부 강선으로 보강된 PSC 교량의 시공단계가 고려된 비선형거동 예측을 위한 연구이다. 해석시 비부착 텐던 요소와 유연도법에 근거한 보-기둥 요소를 사용하였다. 비부착 텐던 모델은 PSC 구조물의 콘크리트내의 텐던의 거동을 모사하며 포스트텐션 (posttensioned) 구조물의 프리스트레싱력과 전달을 효율적으로 모사할 수 있다. 이 모델은 여러 절점과 세그먼트로 구성되며 PSC 구조물내의 같은 위치의 텐던을 하나의 텐던 요소로 모사할 수 있다. 보-기둥 요소는 분산균열 개념에 기초한 철근콘크리트 비선형 재료모델을 포함하고 있다. 유연도법에 근거하여 유도된 보-기둥 요소의 각각의 파이버는 콘크리트와 철근의 일축 거동을 모사한다. 보-기둥요소와 비부착 텐던 요소는 RC 및 PSC 구조물의 상세 비선형해석을 수행할 수 있는 RCAHEST (reinforce concrete analysis in higher evaluation system technology)에 이식하였다. 외부 강선으로 보강된 PSC 구조물에 대한 수치기법은 신뢰성 있는 실험 결과와 비교하여 검증하였다.