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고유진동수 현장계측과 수치해석을 이용한 수문의 부가질량 보정법
김호승(Kim Ho Seung),배정주(Bea Jung Ju),김용곤(Kim Yong Gon),이지호(Lee Jee Ho) 대한토목학회 2009 대한토목학회논문집 A Vol.29 No.6A
본 논문에서는 댐 수문의 지진해석과 안전성 평가에 필수적인 지진시 동수압을 정확하고 효율적으로 산정하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 비교적 간단한 현장 진동계측과 유한요소해석을 통하여 동수압과 등가인 부가질량을 계산하는 방법으로 정확성과 아울러 실용성을 고려하여 개발되어 실제 수문의 내진성능평가에 적용이 가능하다. In this paper, a method is proposed to accurately and efficiently estimate the equivalent added mass of hydro-dynamic pressure on dam floodgates subjected to earthquake loading. The present method is based on a relatively-simple procedure using on-site vibration measurement and finite element frequency analysis, which is sufficiently practical to be used in the earthquake resistance performance evaluation of dam floodgates.
김호승(Ho-Seung Kim),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2020 한국지능시스템학회논문지 Vol.30 No.6
기존의 감성분석은 사전 학습된 정보를 이용하는 것보다 단어, 문장 또는 문맥을 인공신경망 모델에서 학습하고 이를 이용하여 감성분석을 시도하고 있다. 본 논문에서는 사전 학습된 정보와 인공신경망을 같이 사용하기 위한 방법으로 감성사전을 선택하였다. 먼저 사전 구축되어 있는 감성사전이 갖고 있는 단어들의 기본 감성극성과 감성사전으로 학습된 모델을 통한 문장의 일반적인 감성극성, 인공신경망을 통한 문맥의 감성극성을 추출한다. 이렇게 얻어진 단어, 문장 감성극성과 문맥 감성극성을 결합하여 특징통합벡터를 만드는 것을 제안한다. 그리고 이를 감성분석 모델에 적용하여 문장이 가지고 있는 감성극성을 분류하는 실험을 하였고 우수한 성능을 나타내는 것을 확인하였다. Previous sentiment analysis attempts to analyze sentiment by learning words, sentences or contexts from models using artificial neural networks rather than using pre-trained information. In this paper, sentiment dictionary is selected as a method to use pre-trained information and neural networks together. It extracts both the word, sentence sentiment polarity based on the sentiment dictionary and context sentiment polarity through the neural networks. We suggest to create a mixed feature vector by combining word, sentence and context sentiment polarity information. In addition, it is confirmed that it shows excellent performance through an experiment to classify the sentiment polarity of sentences by using it in the sentiment analysis model.
데이터 증강으로 강화된 Aug-TNE(Text to Node Embedding)을 활용한 감성분석
김호승(Ho-Seung Kim),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2022 한국지능시스템학회논문지 Vol.32 No.3
자연어처리에서 해결하고자 하는 문제를 다룰 때 문장을 나타내는 표현값을 정확하게 얻는다면 좋은 결과를 얻을 수 있다. 표현값을 얻는 대표적인 방법으로 사전 훈련된 모델을 사용하는 것이 있는데 이를 이용하여 파인튜닝 과정을 거치는 것만으로는 한계가 있다. 우리는 사전 훈련된 모델에 언어의 구조에 대한 정보가 추가하였을 시 성능개선의 여지가 있는 것에 착안하여 사전 훈련된 모델이 가지고 있는 토큰 단위의 표현값을 얻는 과정에서 정보를 추가로 주고자 한다. 그러기 위하여 데이터에서 자주 사용되는 유용한 표현 정보들을 그래프 구조를 이용하여 추출하고자 하는 것을 목표로 텍스트를 그래프 구조로 변환 후 데이터 증강 기법을 적용한 그래프 데이터에서 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 그 결과 적용하기 전과 비교하여 약 1% 정도의 성능을 향상되는 것을 확인 할 수 있다. For almost all problems to be solved in NLP, it is very sure that better results will be obtained if the representation value of the sentence is accurate. For this purpose, the attempts using pre-trained models have been studied continuously. But Fine-tuning with these has limitation on performance. We want to provide additional information in the process of obtaining the token embedding. To do this, we have a attention to the fact that the pre-trained model has possibility for performance-improvement if there is additional information about the structure of language. In this paper, it aims to obtain the useful expression information frequently used in the data by using graph structure. This is a method of extracting information from graph structure which data augmentation is applied after converting text data into graph data. As a result of using this method, the performance was improved compared to when the previously used pre-trained model BERT was used alone.
다양한 해상도 이미지에서 saliency map을 이용한 관심영역 추출
김호승(Ho-Seung Kim),김혜민(Hae-Min Kim),서재민(Jae-Min Seo),정창성(Chang-Sung Jeong) 대한전자공학회 2015 대한전자공학회 학술대회 Vol.2015 No.6
The image search system for large image data needs various feature extraction such as object, region, background, because of largely increased multimedia data. Moreover, since the resolutions of images are not fixed, we need to deal with images with various resolutions. In this paper, we propose the method that extracts ROI(Region of interest) from various resolution images using saliency map. We give the implementation result with different resolution images and show our method is useful in terms of providing well-extracted ROI at each resolution.