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특허 문서 검색 결과를 이용한 KNN 기반의 특허 분류 시스템
이재안(Jaean Lee),서형국(Hyung-Kook Seo),한규열(Kyouyeol Han) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2A
특허 분류 시스템이란 특정 분류 체계에 따라 임의의 특허 문헌이 어느 분류에 속할 수 있는지에 대한 정보를 제공하는 시스템이다. 특허 분류 시스템의 요구는 특허 문헌의 증가와 비례하여 증가하고 있다. 기계 학습을 이용한 특허 분류의 경우 학습 집합이 방대하여 자질 추출과 모델 생성에 어려움이 있으며 분류 체계가 복잡하여 만족할 만한 정확도를 얻기 어렵다. 본 논문은 검색기를 이용하여 자질 추출과 모델 생성 과정을 피하고 그 결과로 제시되는 각 특허 문헌와 분류 대상 특허 문헌과의 유사도를 계산하여 분류 대상 특허 문헌의 분류를 결정짓는 시스템을 제시한다. 분류 체계의 복잡성과 유사도 알고리즘 차이에 따라 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 시스템의 유용성을 보인다.
김문종(Moonjong Kim),이재안(Jaean Lee),한규열(Kyouyeol Han),안영민(Youngmin Ahn) 한국정보과학회 2016 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.22 No.1
VOC(Voice of Customer)는 기업의 제품 또는 서비스에 대한 고객의 의견이나 요구를 파악할 수 있는 중요한 데이터이다. 그러나 VOC 데이터는 대화체의 특징으로 인해 내용의 분절이나 중복이 다수 존재할 뿐 아니라 다양한 내용의 대화가 포함되어 유형을 파악하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는, 문서에서 중요한 의미를 갖는 키워드와 품사, 형태소 등을 언어 자원으로 선정하였고, 이를 바탕으로 문장의 구조 및 의미를 이해하기 위한 LSP(Lexico-Semantic-Pattern, 어휘 의미 패턴)를 정의하여 구문 의미 이해 기반의 주요 문장을 요약문으로 추출하였다. 요약문을 생성함에 있어 분절된 문장을 연결하고 중복된 의미를 갖는 문장을 줄이는 방법을 제안하였다. 또한 카테고리 별로 어휘 의미 패턴을 정의하고 어휘 의미 패턴에 매칭된 주요 문장이 속한 카테고리를 기반으로 문서를 분류하였다. 실험에서는 VOC 데이터를 대상으로 문서를 분류하고 요약문을 생성하여 기존의 방법들과 비교하였다. To attain an understanding of customers" opinions or demands regarding a companies’ products or service, it is important to consider VOC (Voice of Customer) data; however, it is difficult to understand contexts from VOC because segmented and duplicate sentences and a variety of dialog contexts. In this article, POS (part of speech) and morphemes were selected as language resources due to their semantic importance regarding documents, and based on these, we defined an LSP (Lexico- Semantic-Pattern) to understand the structure and semantics of the sentences and extracted summary by key sentences; furthermore the LSP was introduced to connect the segmented sentences and remove any contextual repetition. We also defined the LSP by categories and classified the documents based on those categories that comprise the main sentences matched by LSP. In the experiment, we classified the VOC-data documents for the creation of a summarization before comparing the result with the previous methodologies.
손기준(Kijun Son),이재안(Jaean Lee),이상조(Sangjo Lee) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.1C
문서 여과 시스템은 사용자의 정보요구를 기준으로 문서들을 선별하여 제시한다. 사용자의 정보요구는 하나 이상의 단어들로 구성된 프로파일로 표현이 되며, 문서의 여과 과정 동안에 발생하는 사용자의 연관성 평가를 통해 구체적인 내용으로 변할 수 있다. 기존 연구의 경우 사용자는 자신이 직접 연관성 평가에 참여하여 평가 정보를 입력하고, 사용자가 평가한 긍정적 피드백 정보를 이용하여 사용자 프로파일을 학습한다. 본 연구는 사용자가 평가한 긍정적 연관성 피드백 뿐만 아니라 부정적 연관성 피드백을 함께 이용한 사용자 프로파일 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법과, 대표적인 연관성 피드백 방법인 Rocchio 방법과의 성능을 측정하기 위해 네 가지 토픽에 대하여 여과를 수행하였다. 실험한 결과 부정적 연관성 피드백 정보를 이용하였을 경우 Rocchio 방법 보다는 6% 더 성능이 높은 것을 볼 수 있었다. 실험결과 부정적 평가를 받은 문서를 이용하여 사용자가 선호하지 않는 문서를 제거함으로써 여과 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있었다.
Ivermectin, praziquantel, tamiflu, triclosan의 환경위해성평가
류태권(Taekwon Ryu),김정곤(Jungkon Kim),김경태(Kyungtae Kim),이재우(Jaewoo Lee),김지은(Jieun Kim),조재구(Jaegu Cho),윤준헌(Junheon Yoon),이재안(Jaean Lee),김필제(Pilje Kim),류지성(Jisung Ryu) 한국환경보건학회 2018 한국환경보건학회지 Vol.44 No.2
Objectives: The purpose of this study was to assess environmental risk on the emerging contaminants of concern, such as ivermetin, parziquantel, tamiflu and triclosan. Furthermore, we tried to provide a more efficient management practice and a basis for future studies of risk assessment on those substances. Methods: Predicted no effect concentration (PNEC) and predicted environmental concentration (PEC) were determined through modeling and literature reviews. Environmental risk assessment was evaluated by calculating HQ (hazard quotient) by a comparison of PEC (or measured environmental concentration (MEC)) and PNEC. Results: HQ value of tamiflu calculated from MEC was 1.9E-03. For ivermectin and triclosan, the HQ values were not available because these were not detected in the aquatic environment. The toxicity of ivermectin and triclosan showed a very low value, indicating a high level of HQ. However, praziquantel can be categorized into the material that do not require management since they have less than HQ 1. Conclusion: Based on the results of the initial risk assessment, it is assumed that the ivermectin and triclosan have potential to cause direct adverse effects on the aquatic environment. To conduct an accurate environmental risk assessment, the further study on PEC estimation of such contaminants should be actively carried out.
노성유 ( Seongyu Noh ),신유나 ( Yuna Shin ),최희락 ( Heelak Choi ),이재윤 ( Jaeyoon Lee ),이재안 ( Jaean Lee ),류덕희 ( Doughee Rhew ) 한국환경영향평가학회 2015 환경영향평가 Vol.24 No.3
환경변화(체류 시간)에 따른 조류발생기작 및 이동특성 연구를 위해 현장규모 모의실험장치를 제작하여 낙동강 수계의 강정·고령보를 대상으로 체류 시간에 따른 조류발생 및 이동특성을 파악하고자 하였다. 현장규모 모의실험장치는 조류배양의 효율성 및 조류성장 관찰의 편리성 등을 고려하여 투명아크릴로 제작하였다(직경 1 m, 높이 4 m, 가변형 원통수조, 3 sets). 빛 차단장치, 수심별 유입장치, 재이용수저류조 등의 부대시설을 설치하였다. 본 연구에서 체류 시간 조건은 2일(보설치 전, 실험조 1), 8일(보설치 후 2013년 체류 시간, 실험조 2), 30일(2014년 체류 시간, 실험조 3)로 선정하였다. 실험결과, 실험조별 수온은 실험조 1에서는 큰 차이를 보이지 않았으며 실험조 3에서는 표층(0 m)과 저층(4 m) 간 약 3℃ 이상의 차이를 보였다. 용존산소(DO), pH 변화 분석 결과 모든 실험조에서 표층 0 m에서 저수심(2 m, 4 m) 보다 상대적으로 높은 값을 보였다. 영양염류(TN, PO4-P)는 모든 실험조에서 부영양 상태를 나타냈다. Chlorophyll-a 분석 결과 실험조 1은 평균 19.8 μg/L, 실험조 2는 평균 35.0 μg/L, 실험조 3은 평균36.6 μg/L로 실험조 1 보다 실험조 2, 3에서 약 2배 높은 농도를 나타냈다. 따라서 환경 요인 중 체류 시간은 식물플랑크톤 발생에 많은 영향을 미치는 것으로 판단된다. Pilot scale system was designed to identify the growth and movement of algae, depending on environmental changes(retention time, nutrient concentration, etc) in Gangjeong- Goryeong Weir of the Nakdong River. Considering the stability of algal culture and easy observation of algal growth, pilot scale system was made of transparent acrylic material(3 sets of flexible cylindrical water tanks with 1 m diameter and 4 m height). Auxiliary equipments include light intercepter, water inflow device for different water depth and storage of reclaimed water. The retention time was 2 days(before construction of weir; treatment 1), 8 days(after construction of weir, 2013; treatment 2) and 30 days(2014; treatment 3). According to the water temperature of treatment 1 were similar by depth, treatment 3 showed a difference between the surface(0 m) and bottom(4 m) more than 3 °C. DO, pH showed relatively high in the surface than the bottom. Nutrients showed eutrophic condition in all experiments. The Chlrophyll-a concentration of the treatment 1 showed a relatively lower value than the Chlrophylla concentration of the treatment 2 and 3. Therefore, the retention time was considered to influence the growth of phytoplankton.