• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제12권1호
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• pp.27-65
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• 2008

This paper presents a set of methodologies for aligning hypernym-hyponym noun pairs between Korean and English, based on the EuroWordNet approach. Following the methods conducted in EuroWordNet, our approach makes extensive use of WordNet in four steps of the building process: 1) Monolingual dictionaries have been used to extract proper hypernym-hyponym noun pairs, 2) bilingual dictionary has converted the extracted pairs, 3) Word Net has been used as a backbone of alignment criteria, and 4) WordNet has been used to select the most similar pair among the candidates. The importance of this study lies not only on enriching semantic links between two languages, but also on integrating lexical resources based on a language specific and dependent structure. Our approaches are aimed at building an accurate and detailed lexical resource with proper measures rather than at fast development of generic one using NLP technique.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.185-191
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• 2022

본 연구에서는 U-Net, 잔차 신경망, 서브 픽셀 컨볼루션을 기반으로 새로운 초해상도 신경망을 제안한다. U-Net의 최대 풀링으로 인해 세부적인 정보의 손실이 일어나는 것을 막기 위해 서브 픽셀 컨볼루션을 활용한 다운 샘플링 그리고 연결을 제안한다. 이는 필터 안의 최대 값만으로 새로운 피처맵을 만드는 최대 풀링과 다르게 필터 안의 모든 픽셀을 사용한다. 2×2 크기의 필터가 지나가면서 왼쪽 위, 오른쪽 위, 왼쪽 아래, 오른쪽 아래의 픽셀들로만 이루어진 피처맵을 만든다. 이를 통해 크기가 절반이 되고, 피처맵이 개수가 4배가 된다. 그리고 연산량을 줄이기 위해 두 가지 방법을 제안했다. 첫 번째는 U-Net의 업 컨볼루션 대신 연산량이 없고, 성능이 더 좋은 서브 픽셀 컨볼루션을 사용한다. 두 번째는 U-Net의 연결 층 대신 두 피처 맵을 더하는 층을 사용한다. 밴치 마크 데이터 세트로 실험한 결과 스케일 2의 set5 데이터를 제외하고 모든 스케일 및 벤치마크 데이터 세트에서 더 나은 PSNR 값을 보여주고, 국소부위의 패턴을 명확하게 표현할 수 있었다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제14권1호
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• pp.113-144
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• 2010

The primary goal of this paper is to find a feasible way to answer the question: Does the similarity in meaning between verbs relate to the similarity in their subcategorization? In order to answer this question in a rather concrete way on the basis of a large set of English verbs, this study made use of various language resources, tools, and statistical methodologies. We first compiled a list of 678 verbs that were selected from the most and second most frequent word lists from the Colins Cobuild English Dictionary, which also appeared in WordNet 3.0. We calculated similarity measures between all the pairs of the words based on the 'jcn' algorithm (Jiang and Conrath, 1997) implemented in the WordNet::Similarity module (Pedersen, Patwardhan, and Michelizzi, 2004). The clustering process followed, first building similarity matrices out of the similarity measure values, next drawing dendrograms on the basis of the matricies, then finally getting 177 meaningful clusters (covering 437 verbs) that passed a certain level set by z-score. The subcategorization frames and their frequency values were taken from the ICE-GB. In order to calculate the Selectional Preference Strength (SPS) of the relationship between a verb and its subcategorizations, we relied on the Kullback-Leibler Divergence model (Resnik, 1996). The SPS values of the verbs in the same cluster were compared with each other, which served to give the statistical values that indicate how much the SPS values overlap between the subcategorization frames of the verbs. Our final analysis shows that the degree of overlap, or the relationship between semantic similarity and the subcategorization frames of the verbs in English, is equally spread out from the 'very strongly related' to the 'very weakly related'. Some semantically similar verbs share a lot in terms of their subcategorization frames, and some others indicate an average degree of strength in the relationship, while the others, though still semantically similar, tend to share little in their subcategorization frames.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권7호
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• pp.685-692
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• 2016

커팅헤드 어태치먼트는 굴삭기에 부착되어 사용되며 절삭 도구인 픽커터가 커팅헤드에 배열되어 암석이나 낙후된 건물을 파쇄 또는 절삭하는 작업에 사용된다. 암석을 절삭할 때 픽 커터의 배열은 절삭 성능과 연관성이 있는 요소이다. 본 연구는 픽 배열 설계 자동화를 수행하여 설계 소요 시간 및 검증 시간을 단축시켰으며, 배열에 따른 시스템의 거동을 예측하는데 활용하였다. 픽 배열 설계 자동화 방법은 RecurDyn/ProcessNet을 통해 수행하였으며, 설계 자동화 프로그램은 Drum set, Pick load 그리고 Pick arrangement의 세 부분으로 나누어 진행하였다. 이를 통해 커팅헤드 어태치먼트의 설계 비용 절감과 다양한 메커니즘 별 전용 어태치먼트의 설계에 활용할 수 있다.

• 수산해양기술연구
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• 제33권2호
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• pp.109-117
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• 1997

우리나라 남해안의 거제도 도장포와 남해군 미조면에 설치되어 있는 수심 20m해역의 중형 정치망어구를 대상으로 길그물 및 통그물의 어군수도기능과 원통그물의 어군체유효과 등을 현장 실험을 통해 검토, 분석하였다. 어류에 Tag를 부착하고 통그물의 각부와 길그물의 주변에 방류 시켜 다음 양망과정에서 재포하였으며, 본 실험을 통해 얻은 결과를 요약해 보면, 다음과 같다. 1. 정치망의 헛통에서 방류하여 양쪽 원통 안으로 들어가 재포된 입망률은 소형 고등어가 20.3%, 소형 전갱이는 16.2%, 감성돔은 10.3%, 꼬치고기는 19.1%, 학공치는 16.3%, 전어는 20.0%였으며, 전체 방류미수 667마리 중에서 115마리로 17.2%였다. 2. 양쪽 원통에서 방류하여 다시 그 원통그물내에서 재포된 잔류율은 소형 고등어가 21.7%, 소형 전갱이는 21.5% 감성돔은 6.7%, 꼬치고기는 17.8% 학공치는 16.8% 전어는 19.1%를 나타냈으며, 전체 방류이수 1,513마리 중에서 284마리로 18.8%였다. 그리고 81.2%는 원통그물로부터 빠져나갔다. 3. 창문으로부터 25m거리의 길그물 양측 지점에서 방류하여 헛통으로 들어간 비율, 즉 길그물의 수도율은 소형 고등어가 58.9%, 소형 전갱이는 74.6%, 감성돔은 38.0%, 꼬치고기는 54.7% 학꽁치는 58.6%, 전어는 54.5%였으며, 총방류미수 1,086마리 중에서 627.4마리로 평균 57.8%를 나타내었다. 따라서 소형 고등어, 소형 전갱이, 꼬치고기, 학공치 및 전어는 길그물의 차단수도교과가 크게 작용하는 어종으로 나타났다. 4. 꼬치고기, 학공치, 전어는 조상측의 원통그물에 많이 입망되었고, 소형 전갱이와 감성돔은 조하측 원통그물에서 많이 입망되었다. 5. 소형 고등어와 소형 전갱이는 조하측 원통그물에서 잔류율이 높았고, 감성돔, 꼬치고기 및 학공치는 조상측 원통그물에서 잔류율이 높았다.

• 수산해양기술연구
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• 제27권1호
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• pp.31-40
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• 1991

원격측정에 의한 어군의 탐지범위를 넓히기 위하여 기존 net recorder를 4개의 진동자로 사용할 수 있는 멀티비임 시스템으로 바꾸어, 이들을 직선배열과 평면배열하여 어군탐지범위의 확대폭과 어군의 위치측정에 대한 원격제어 실험을 행하고 그 유용성을 검토.분석한 결과는 다음과 같다. 1. 직선배열에 의한 표적의 탐지범위는 수심과 진동자 간격의 증가함에 따라 증가하였으며, 4개의 진동자를 배열하면 4배까지 확대할 수 있었다. 2. 진동자를 직선배열하여 정치망입구에서 어군을 관측한 결과 길그물에 아주 가까운 2.5~3.5m의 수층으로 많이 입망되었으며, 창그물에 가까운 3.5~4.5m의 수층으로도 어느 정도 입망되었다. 3. 표적의 실제위치와 진동자의 평면배열에 의하여 구한 위치오차는 표적의 수심이 1m, 1.5m, 2m일 때 각각 5.9~27.1cm, 3.2~28.9cm, 3.5~25.8cm였으며, 68.3% 확률원의 반경은 각각 14.6cm, 17.7cm, 17cm였다. 4. 평면배열에 의하여 헛통에서 어군의 행동을 관측한 결과 조류의 방향과 정반대 방향으로 거슬러 유영하면서 자루그물에 입망되는 경향을 나타내었다. 5. 직선 및 평면배열에 의한 어군, 수온, 해저 등과 같은 수중정보는 1,800m까지 원격측정이 가능하였으며, 본 실험의 경우 발신기의 수심이 3m이상이면 어느 곳에서라도 원격측정이 가능하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.398-400
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• 2019

Faced with the increasing demand for image recognition on mobile devices, how to run convolutional neural network (CNN) models on mobile devices with limited computing power and limited storage resources encourages people to study efficient model design. In recent years, many effective architectures have been proposed, such as mobilenet_v1, mobilenet_v2 and PeleeNet. However, in the process of feature selection, all these models neglect some information of shallow features, which reduces the capture of shallow feature location and semantics. In this study, we propose an effective framework based on Feature Pyramid Networks to improve the recognition accuracy of deep and shallow images while guaranteeing the recognition speed of PeleeNet structured images. Compared with PeleeNet, the accuracy of structure recognition on CIFA-10 data set increased by 4.0%.

• 벤처창업연구
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• 제16권2호
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• pp.95-108
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• 2021

기술혁신 활동은 기업이 기술경쟁력을 확보하고 지속적으로 성장하기 위해 매우 중요한 활동이다. 우리나라는 기업의 혁신활동을 촉진하기 위하여 국가차원에서 인증제도를 운영하며, 중소기업의 글로벌 기술경쟁력 제고를 위해 노력하고 있다. 이 가운데 기술혁신과 관련된 대표적인 제도가 신기술(NET) 인증이다. 신기술 인증제도는 엄격한 3단계 심사과정을 거쳐 인증하고 있으며, 기업의 신기술 상용화, 기술거래 및 초기시장 진출 촉진 등을 목적으로 운영되고 있다. 신기술 인증을 획득했다는 것은 해당 기업이 일정 수준 이상의 기술경쟁력을 확보하고 있다는 것을 의미한다. 이에 본 연구에서는 신기술 인증제도를 중심으로 기업의 어떠한 기술혁신활동이 R&D프로젝트 성공과 경영성과 제고에 영향을 미치는 지에 대한 실증분석을 수행하고자 하였다. 이를 검증하기 위해 주요변수로 기술전략, 기술기획, 체계화된 R&D프로세스, 내부협력, 외부협력 활동을 설정하였다. 실증분석 결과, 본 연구에서 설정한 변수 모두 개별적으로 R&D프로젝트 성공과 경영성과 제고에 기여함을 확인하였다. 다만, 모든 변수를 고려한 종합적인 차원에서 살펴보면, R&D프로젝트 성공을 위해서는 체계화된 R&D프로세스 관리와 외부기관과의 협력 활동이, 경영성과 제고를 위해서는 연구개발 초기 단계인 기술전략 수립과 기술기획 활동이 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구는 기업부설연구소를 설립·운영하고 있으며, 활발히 연구개발(R&D) 활동을 수행하고 있는 혁신지향적인 중소기업을 대상으로 하였으며, 분석방법으로는 다중회귀분석을 활용하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.26-37
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• 2022

본 논문에서는 시설재배 작물 중 딸기의 초기 병해를 방제하고자 이미지를 자동으로 취득하고, EfficientNet 모델을 활용해 병해를 분석하여 농민에게 병해 여부를 알려주고, 전문가를 통한 병해 진단 서비스를 제안한다. 딸기 생육단계의 이미지를 취득하고, 학습된 EfficientNet 모델을 활용해 병해 진단 분석결과를 농민의 애플리케이션으로 전송 후 전문가의 피드백을 신속하게 받을 수 있다. 데이터 세트로는 실제 시설재배를 운영하는 농민을 섭외하여 시스템을 이용해 이미지를 취득하였고, 핸드폰으로 촬영한 이미지의 초안을 활용하여 데이터가 부족한 문제를 해결했다. 실험 결과 EfficientNet B0부터 B7까지의 정확도는 유사하여 추론 속도가 가장 빠른 B0를 채택했다. 성능향상을 위해 ImageNet으로 사전학습 된 모델을 사용해 Fine-tuning 했고, 100 Epoch부터 급격한 성능향상을 확인했다. 제안하는 서비스는 초기 병해를 빠르게 탐지하여 생산량을 증대시킬 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권5호
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• pp.161-168
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• 2021

균열은 건물, 교량, 도로, 수송관 등의 기반시설의 안전성에 영향을 주는 요소이다. 본 연구에서는 검사 비용과 시간을 줄일 수 있는 자동화된 균열 탐지 시스템을 다룬다. 환경과 표면에 강건한 시스템을 구성하기 위해서, 본 연구에서는 여러 사전 연구에서 사용된 다양한 표면의 균열 데이터 셋을 수집하여 통합 데이터 셋을 구축하였다. 이후, 컴퓨터 비전 분야에 높은 성능을 발휘하는 VGG, ResNet, WideResNet, ResNeXt, DenseNet, EfficientNet 딥러닝 모델을 적용하였다. 통합 데이터 셋은 훈련 집합(80%)과 테스트 집합(20%)으로 나누어 모델 성능을 검증하기 위해서 사용했다. 실험 결과, DenseNet121 모델이 높은 마라미터 효율성을 가지면서도 테스트 집합에 대해 96.20%의 정확도를 달성하여 가장 높은 성능을 보여주었다. 딥러닝 모델의 균열 검출 성능 검증을 통해, DenseNet121를 활용하여 컴퓨팅 자원이 적은 소형 디바이스에서도 높은 균열 검출 성능을 보이는 탐지 시스템을 구축이 가능함을 확인했다.