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ACE 관계 추출과 특징화 과정에서 성능 향상을 위한 새로운 방법
김경덕(Kyungduk Kim),김석환(Seokhwan Kim),이근배(Geunbae Lee),차정원(Jeongwon Cha) 한국정보과학회 언어공학연구회 2005 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2005 No.10
텍스트 기반 문서의 급증으로 인해 정보 추출 기술이 더욱 중요해지고 있다. 특히 최근에 활발한 연구가 진행되고 있는 개체 간 관계 추출 기술은 정보검색과 질의응답 등 많은 분야에 걸쳐 활용될 수 있는 기술이다. 본 논문은 기존의 자질 기반 관계 추출 시스템의 재현율을 향상시키기 위해 WHISK 알고리즘을 도입한 시스템에 관한 것이다. WHISK 알고리즘은 문장으로부터 관계에 참여하는 개체 쌍을 추출하는 규칙을 자동으로 학습한다. 그리고 시스템은 최대 엔트로피 모델을 이용하여 WHISK에 의해 추출된 개체 쌍에 적합한 관계 유형을 파악해 낸다. 본 논문은 시스템에 사용된 WHISK 알고리즘과 최대 엔트로피 모델에 대해서 알아보고, 실제로 WHISK 알고리즘을 도입하여 관계를 가지는 개체 쌍을 추출하여 문제를 해결했을 때 어느 정도의 성능 향상이 있는지 알아본다.
수문자료 해석을 위한 WARPing 기법의 적용에 관한 연구
허준행,김경덕 연세대학교 산업기술연구소 1998 논문집 Vol.30 No.1
Nonparametric density estimation for data analysis has been widely used because the classical parametric one has several problems. Frequency analysis of hydrologic data was performed based on nonparametric density estimation. It is very important to select bandwidth h for Kernel density estimation. In this study, Silverman's rule of thumb, Cross-Validation, and Plug-In methods were used to estimate bandwidth h. Because those methods took much time to calculate bandwidth h according to sample size, WARPing method was applied for reducing calculation time. Finally, flood quantiles of Goan site were estimated according to each method.