• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
• /
• pp.270-272
• /
• 2012

본 논문에서는 띄어쓰기가 완전히 무시된 한국어 문장의 띄어쓰기 문제를 위해 structural SVM을 이용한 한국어 띄어쓰기 방법을 제안한다. Structural SVM은 기존의 이진 분류 SVM을 sequence labeling 등의 문제에 적용할 수 있도록 확장된 것으로, 이 분야에 띄어난 성능을 보이는 것으로 알려진 CRF와 비슷하거나 더 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 약 2,600만 어절의 세종 코퍼스 원문을 학습 데이터로 사용하고, 약 29만 어절의 ETRI 품사 부착 코퍼스를 평가 데이터로 사용하였다. 평가 결과 음절단위의 정확도는 99.01%, 어절단위의 정확도는 95.47%를 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.240-245
• /
• 2016

본 연구에서는 댓글(음식점/영화/모바일제품) 및 도메인이 없는 트위터 데이터에 대한 감성 분석을 수행하고, 각 문장에 대한 object(or aspect)와 opinion word를 추출하는 시스템을 개발하고 평가한다. 감성 분석을 수행하기 위해 Structural SVM 알고리즘과 Latent Structural SVM 알고리즘을 사용하여 비교 평가하였으며, 실험 결과 Latent Structural SVM이 더 좋은 성능을 보였으며, 구문 분석을 통해 분석된 VP, NP정보를 활용하여 object(aspect)와 opinion word를 추출할 수 있음을 보였다. 또한, 실제 서비스에 활용하기 위해 감성 탐지기를 개발하고 평가하였다.

• ETRI Journal
• /
• 제32권1호
• /
• pp.120-128
• /
• 2010

In this paper, we describe a modified fixed-threshold sequential minimal optimization (FSMO) for 1-slack structural support vector machine (SVM) problems. Because the modified FSMO uses the fact that the formulation of 1-slack structural SVMs has no bias, it breaks down the quadratic programming (QP) problems of 1-slack structural SVMs into a series of smallest QP problems, each involving only one variable. For various test sets, the modified FSMO is as accurate as existing structural SVM implementations (n-slack and 1-slack SVM-struct) but is faster on large data sets.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.70-73
• /
• 2013

자연어처리에서는 많은 모듈들이 파이프라인 방식으로 연결되어 사용되나, 이 경우 앞 단계의 오류가 뒷 단계에 누적되는 문제와 앞 단계에서 뒷 단계의 정보를 사용하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 파이프라인 방식의 문제를 해결하기 위해 사용되는 일반적인 결합 학습 방법을 확장하여, 두 작업이 동시에 태깅된 학습 데이터뿐만 아니라 한 작업만 태깅된 학습데이터도 동시에 학습에 사용할 수 있는 결합 학습 모델을 Latent Structural SVM을 확장하여 제안한다. 실험 결과, 기존의 한국어 띄어쓰기와 품사 태깅 결합 모델의 품사 태깅 성능이 96.99%였으나, 본 논문에서 제안하는 결합 학습 모델을 이용하여 대용량의 한국어 띄어쓰기 학습데이터를 추가로 학습한 결과 품사 태깅 성능이 97.20%까지 향상 되었다.

• Structural Monitoring and Maintenance
• /
• 제5권3호
• /
• pp.379-390
• /
• 2018

In this paper, a novel and effective damage diagnosis algorithm is proposed to detect and estimate damage using two stages least squares support vector machine (LS-SVM) and limited number of attached sensors on structures. In the first stage, LS-SVM1 is used to predict the unmeasured mode shapes data based on limited measured modal data and in the second stage, LS-SVM2 is used to predicting the damage location and severity using the complete modal data from the first-stage LS-SVM1. The presented methods are applied to a three story irregular frame and cantilever plate. To investigate the noise effects and modeling errors, two uncertainty levels have been considered. Moreover, the performance of the proposed methods has been verified through using experimental modal data of a mass-stiffness system. The obtained damage identification results show the suitable performance of the proposed damage identification method for structures in spite of different uncertainty levels.

• Computers and Concrete
• /
• 제20권5호
• /
• pp.555-562
• /
• 2017

The accuracy and integrity of stress data acquired by bridge heath monitoring system is of significant importance for bridge safety assessment. However, the missing and abnormal data are inevitably existed in a realistic monitoring system. This paper presents a data reconstruction approach for bridge heath monitoring based on the wavelet multi-resolution analysis and support vector machine (SVM). The proposed method has been applied for data imputation based on the recorded data by the structural health monitoring (SHM) system instrumented on a prestressed concrete cable-stayed bridge. The effectiveness and accuracy of the proposed wavelet-based SVM prediction method is examined by comparing with the traditional autoregression moving average (ARMA) method and SVM prediction method without wavelet multi-resolution analysis in accordance with the prediction errors. The data reconstruction analysis based on 5-day and 1-day continuous stress history data with obvious preternatural signals is performed to examine the effect of sample size on the accuracy of data reconstruction. The results indicate that the proposed data reconstruction approach based on wavelet multi-resolution analysis and SVM is an effective tool for missing data imputation or preternatural signal replacement, which can serve as a solid foundation for the purpose of accurately evaluating the safety of bridge structures.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권2호
• /
• pp.220-226
• /
• 2015

의미역 결정은 자연어 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 문제이다. 일반적으로 의미역 결정을 위해서는 서술어 인식(Predicate Identification, PI), 서술어 분류(Predicate Classification, PC), 논항 인식(Argument Identification, AI) 논항 분류(Argument Classification, AC) 단계가 수행된다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 문제를 위해 Korean Propbank를 의미역 결정 학습 말뭉치로 사용하고, 의미역 결정 문제를 Sequence Labeling 문제로 바꾸어 이 문제에서 좋은 성능을 보이는 Structural SVM을 이용하였다. 실험결과 서술어 인식/분류(Predicate Identification and Classification, PIC)에서는 97.13%(F1)의 성능을 보였고, 논항 인식/분류(Argument Identification and Classification, AIC)에서는 76.96%(F1)의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.100-104
• /
• 2010

개체명 인식은 정보 추출의 한 단계로서 정보검색 분야 뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 structural Support Vector Machines(structural SVMs) 및 수정된 Pegasos 알고리즘을 이용한 한국어 개체명 인식 시스템에 대하여 기술하고 기존의 Conditional Random Fields(CRFs)를 이용한 시스템과의 성능을 비교한다. 실험결과 structural SVMs과 수정된 Pegasos 알고리즘이 기존의 CRFs 보다 높은 성능을 보였고(신뢰도 99%에서 통계적으로 유의함), structural SVMs과 수정된 Pegasos 알고리즘의 성능은 큰 차이가 없음(통계적으로 유의하지 않음)을 알 수 있었다. 특히 본 논문에서 제안하는 수정된 Pegasos 알고리즘을 이용한 경우 CRFs를 이용한 시스템보다 높은 성능 (TV 도메인 F1=85.43, 스포츠 도메인 F1=86.79)을 유지하면서 학습 시간은 4%로 줄일 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제13권2호
• /
• pp.321-339
• /
• 2017

In this work, we are interested in the extraction of areas of interest from satellite images by introducing a MO-TRIBES/OC-SVM approach. The One-Class Support Vector Machine (OC-SVM) is based on the estimation of a support that includes training data. It identifies areas of interest without including other classes from the scene. We propose generating optimal training data using the Multi-Objective TRIBES (MO-TRIBES) to improve the performances of the OC-SVM. The MO-TRIBES is a parameter-free optimization technique that manages the search space in tribes composed of agents. It makes different behavioral and structural adaptations to minimize the false positive and false negative rates of the OC-SVM. We have applied our proposed approach for the extraction of earthquakes and urban areas. The experimental results and comparisons with different state-of-the-art classifiers confirm the efficiency and the robustness of the proposed approach.

• 지능정보연구
• /
• 제21권2호
• /
• pp.131-150
• /
• 2015

영어와 달리 한국어나 일본어 문장의 경우 용언의 필수격을 채우는 명사구가 생략되는 무형대용어 현상이 빈번하다. 특히 백과사전이나 위키피디아의 문서에서 표제어로 채울 수 있는 격의 경우 그 격이 문장에서 더 쉽게 생략된다. 정보검색, 질의응답 시스템 등 주요 지능형 응용시스템들은 백과사전류의 문서에서 주요한 정보를 추출하여 수집하여야 한다. 그러나 이러한 명사구 생략 현상으로 인해 양질의 정보추출이 어렵다. 본 논문에서는 백과사전 종류 문서에서 생략된 명사구 즉 무형대용어를 복원하는 시스템의 개발을 다루었다. 우리 시스템이 다루는 문제는 자연어처리의 무형대용어 해결 문제와 거의 유사하나, 우리 문제의 경우 문서의 일부가 아닌 표제어도 복원에 이용할 수 있다는 점이 다르다. 무형대용어 복원을 위해서는 먼저 무형대용어의 탐지 즉 문서 내에서 명사구 생략이 일어난 곳을 찾는 작업을 수행한다. 그 다음 무형대용어의 선행어 탐색 즉 무형대용어의 복원에 사용될 명사구를 문서 내에서 찾는 작업을 수행한다. 문서 내에서 선행어를 발견하지 못하면 표제어를 이용한 복원을 시도해 본다. 우리 방법의 특징은 복원에 사용된 문장성분을 찾기 위해 Structural SVM을 사용하는 것이다. 문서 내에서 생략이 일어난 위치보다 앞에 나온 명사구들에 대해 Structural SVM에 의한 시퀀스 레이블링(sequence labeling) 작업을 시행하여 복원에 이용 가능한 명사구인 선행어를 찾아내어 이를 이용하여 복원 작업을 수행한다. 우리 시스템의 성능은 F1 = 68.58로 측정되었으며 이는 의미정보의 이용 없이 달성한 점을 감안하면 높은 수준으로 평가된다.